Psychology <- R and Python

Example Page 1

Sun, 05 May 2019 00:00:00 +0100

In this tutorial, I’ll share my top 10 tips for getting started with Academic:

Tip 1

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Tip 2

Example Page 2

Sun, 05 May 2019 00:00:00 +0100

Here are some more tips for getting started with Academic:

Tip 3

Tip 4

Example Talk

Sat, 01 Jun 2030 13:00:00 +0000

Click on the Slides button above to view the built-in slides feature.

Slides can be added in a few ways:

Create slides using Academic’s Slides feature and link using slides parameter in the front matter of the talk file
Upload an existing slide deck to static/ and link using url_slides parameter in the front matter of the talk file
Embed your slides (e.g. Google Slides) or presentation video on this page using shortcodes.

Further talk details can easily be added to this page using Markdown and $\rm \LaTeX$ math code.

blogdown example

Thu, 19 Sep 2019 00:00:00 +0000

第1章入门

在本章中，我们将展示如何从头开始创建一个简单的网站。该网站将包含:一个主页，一个“关于”页面，一个R Markdown帖子和一个简单的Markdown帖子。您将学习使用blogdown创建网站的基本概念。对于初学者，我们建议您开始使用RStudio IDE。 RStudio IDE可以使一些事情变得更容易，但如果您不想使用RStudio，您可以自由使用任何编辑器。

1.1安装

我们假设你已经安装了R（https://www.r-project.org）和RStudio IDE(https://www.rstudio.com)。如果您没有安装RStudio IDE，请安装Pandoc（http://pandoc.org）,Rstudio版本0.99之后的就不需要了。接下来我们需要在R中安装blogdown软件包。它可以在CRAN和GitHub上使用，通过使用以下命令安装：

## Install from CRAN
#install.packages("blogdown")
## Or, install from GitHub
#if (!requireNamespace("devtools")) install.packages("devtools")
#devtools::install_github("rstudio/blogdown")

由于blogdown基于静态站点生成器Hugo（https://gohugo.io），因此还需要安装Hugo。 blogdown中有一个辅助函数可以在主要操作系统（Windows，macOS和Linux）上自动下载和安装它：

#blogdown::install_hugo()

默认情况下，它会安装最新版本的Hugo，当然，也可以通过version参数选择特定版本。对于macOS用户，install_hugo（）需要使用包管理器Homebrew（https://brew.sh）（如果已经安装），否则它只是直接下载Hugo二进制文件。

1.1.1更新

要升级或重新安装Hugo，可以使用blogdown :: update_hugo（），它等同于install_hugo（force = TRUE）。您可以通过blogdown :: hugo_version（）查看已安装的Hugo版本，并在https://github.com/gohugoio/hugo/releases上找到最新版本的Hugo。

1.2一个简单的例子

根据我们的经验，Hugo的文档可能对初学者来说有点令人生畏.例如，它的“快速入门”指南过去常常有12个步骤，如果您没有使用静态网站生成器，很容易迷失。对于blogdown，我们希望所有级别的用户都能尽快开始。你可能希望为网站调整许多内容但第一步实际上非常简单：在RStudio IDE（File - > New Project）中的新目录下创建一个新项目，并在R中调用该函数：

#setwd("D:/learning R/Rmarkdown/blogdown")
#blogdown::new_site()

然后等待此功能创建一个新站点，下载默认主题，添加一些示例帖子，打开它们，构建站点，然后在RStudio Viewer中启动它，这样您就可以立即预览它。如果你不使用RStudio IDE，你需要确保你当前在一个空的目录，在这种情况下new_site（）会做同样的事情，但网站将在你的网页浏览器而不是RStudio Viewer中启动。

现在你应该在RStudio项目或当前工作目录下看到一堆目录和文件。在我们解释这些新目录和文件之前，让我们先介绍一个重要且有用的技术：LiveReload。这意味着当你修改网站的任何源文件并保存时，您的网站将自动重建并重新加载到您的网络浏览器中。基本上，一旦你在Web浏览器中启动网站，就不需要再显式重建它。您需要做的就是编辑源文件，例如R Markdown文档，然后保存它们。无需单击任何按钮或运行任何命令。 LiveReload是通过blogdown :: serve_site（）实现的，默认情况下它基于R包servr（Xie 2019b）。

new_site（）函数有几个参数，您可以查看其R帮助页面（？blogdown :: new_site）以获取详细信息。

你必须了解基于Hugo的网站的三个最基本的概念：

1）配置文件config.toml，你可以在其中为站点指定一些全局设置。即使你现在还不知道TOML是什么（它将在第2章介绍），你仍然可以改变一些明显的设置。例如，您可能会在config.toml中看到类似这样的配置：

#baseurl = "/"
#languageCode = "en-us"
#title = "A Hugo website"
#theme = "hugo-lithium"

#[[menu.main]]
    #name = "About"
    #url = "/about/"
#[[menu.main]]
    #name = "GitHub"
    #url = "https://github.com/rstudio/blogdown"
#[[menu.main]]
    #name = "Twitter"
    #url = "https://twitter.com/rstudio"

你可以更改网站标题，例如title =“我自己网站”，并更新GitHub和Twitter网址。

2)内容目录（默认情况下为content /）。你可以在此处为帖子和页面编写R Markdown或Markdown源文件。在默认网站的内容/下，您可以看到about.md和包含一些帖子的帖子/目录。内容目录的组织由你自己决定。你可以在那里拥有任意文件和目录，具体取决于您想要的网站结构。

3)发布目录（默认为public /）。你的网站将生成到此目录，这意味着您无需手动将任何文件添加到此目录.通常，它包含许多* .html文件和依赖项，如* .css，* .js和images。你可以将公共/所有内容上传到可以为静态网站提供服务的任何Web服务器，并且你的网站将启动并运行。发布静态网站有很多选择，如果您不熟悉部署网站，我们将在第3章中详细介绍它们。

如果你对此默认主题感到满意，基本上可以开始编写和发布新网站了！我们将在1.6节中展示如何使用其他主题。但是，请记住，更复杂和更漂亮的主题可能需要您了解更多有关所有底层技术，如Hugo模板语言，HTML，CSS和JavaScript。

1.3 RStudio IDE

有一些基本的RStudio插件可以轻松编辑和预览你的网站，你可以在RStudio工具栏的“Addins”菜单中找到它们：

“Serve Site”: 此插件调用blogdown :: serve_site（）以使用LiveReload技术在本地持续为你的网站提供服务，因此你可以实时预览网站。你可以在预览时继续编辑网站的材料。
“New Post”: 此插件提供了一个对话框，供您输入博客文章的元数据，包括标题，作者，日期等。有关示例，请参见图1.2。这个插件实际上调用了函数blogdown :: new_post（），但是会自动执行以下操作：
- 当键入帖子的标题时，它将会生成文件名，如果你不喜欢自动生成的文件名，则可以编辑它。实际上，还可以使用此插件在content /下的任何目录下创建普通页面。例如，如果要添加简历页面，可以从默认发布/ YYYY-mm-dd-resume.md将文件名更改为resume.md。
- 也可以从Shiny提供的日历小部件中选择日期.
- 它将扫描现有帖子的类别和标签，因此当你想要输入类别或标签时，可以从下拉菜单中选择它们，或创建新的。
- 创建新帖子后，它将自动打开，因此你可以立即开始编写内容。
“Update Metadata”:插件允许您更新当前打开的帖子的YAML元数据。此插件的主要优点是您可以从下拉菜单中选择类别和标签，而不必记住它们。
“Insert Image”:此插件允许你将计算机中的任何图像插入当前打开的帖子。此插件将图像复制到帖子文件的最终位置，并添加Markdown / HTML代码以嵌入图像。你可以指定图像的宽度和高度，以及替代文本。插件将在上载图像后显示最终图像文件路径。如有必要，你可以编辑路径。如果图像已经存在，则插件将询问您是否要覆盖它，如图1.5所示：如果有疑问，请更改“目标文件路径”文本输入中的名称，以避免与先前插入的图像冲突。。

使用这些插件，你应该很少需要在设置网站后手动运行任何R命令，因为所有帖子都会在您创建新帖子或由于LiveReload功能修改现有帖子时自动编译。

如果你的RStudio版本是v1.1.383以上，你实际上可以直接从File -> New Project -> New Directory

如果你的网站是第一次使用blogdown :: new_site（）函数而不是RStudio菜单创建的，则可以退出RStudio并再次打开该项目。如果您进入菜单工具项目选项，您的项目类型应该是“网站”

然后你会在RStudio中看到一个名为“Build”的窗格，并且有一个按钮“Build Website。”当你点击这个按钮时，RStudio将调用blogdown :: build_site（）来构建网站。这将自动生成public / directory中的文件.13如果要构建网站并在public / manual下发布输出文件，建议您每次重新启动R会话并单击此“Build Website”按钮发布网站，而不是发布blogdown :: serve_site（）连续自动生成的公共/文件夹，因为后者调用blogdown :: build_site（local = TRUE），这与blogdown :: build_site（local = FALSE）有一些细微差别 FALSE）（详见D.3节）。

强烈建议你在RStudio项目选项中取消选中“在构建后预览网站”选项。你也可以取消选中“在支持文件更改时重新编写当前预览”选项，因为此选项在调用serve_site（）之后并不真正有用。

共同方法偏差的影响因子及控制方法

Wed, 18 Sep 2019 00:00:00 +0000

所谓共同方法偏差，举例来说，如果我们的研究假设是考察构念A与构念B之间的关系，基于理论，我们可以考察构念A与构念B的相关系数，但是，如果测量构念A和构念B的方法如果是一样的话，这种测量方法就可能会对两个构念的相关系数产生系统性的影响。

许多研究者认为共同方法偏差是行为研究的一个潜在问题。实际上探讨共同方法偏差的影响已经有大约60年的历史了，但是直到今天研究者们对这一问题的兴趣依然有增无减。

方法偏差成为一个问题，主要是由于它是测量误差的主要来源之一。而测量误差往往会威胁到我们研究结论的有效性。

1.常见的共同方法偏差来源

1.1学科领域的差异

对于不同领域或学科中的共同方法偏差检验主要来自于一些MTMM方法的元分析。例如， Cote和Buckley(1987)通过对70项MTMM方法的研究进行的元分析表明，大约有26.3%的方差可能是由于系统性的测量误差导致的，如常见的共同方法偏差。当然，他们也发现在不同的学科中的共同方法偏差存在着很大的差异，他们发现，在市场科学中的共同方法最低(15.8%)，在教学育中的共同方法偏差最大(30.5%)。

1.2方法之间的相关

Cote和Buckley(1987)的研究表明，即便是让构念完全不相关，使用相同的方法也可以得到较高的相关。例如，在他们的研究中，态度的方法相关度达到了0.23，人格的相关度达到了0.17。

2.方法偏差的潜在来源

2.1评级等级的影响

主题一致性。大量的理论和研究表明，人们倾向于保持他们观点和认知的一致性，因此，不必感到惊讶，研究者们会理性的认为那些存在在相似领域或是同一水平的变量更容易产生关系。
内隐的观念或错觉导致的结果。Kenny(1976)指出，虚假关联的产生是由于“研究者往往假设事件或变量的变化是同时发生，而这些假设可能会在测量相关性时引入系统性扭曲”。
社会赞许性。它通常被认为这是一种个人倾向，不管他们对某一问题或话题的真实感受如何，都倾向于以一种积极的态度表现自己。这种倾向是有问题的，不仅因为它有可能对被试的回答产生偏见，也可能掩盖了两个或多个变量之间的真实关系(Ganster, Hennessey & Luthans, 1983)。
对偏差宽松。对那些自认为非常了解和涉及自我的研究的误差较为宽松。
默认偏见(赞成和反对)。是指被试无论问卷内容如何都倾向于赞成或反对的态度。
心理状态。被试作答时的心理状态。
情绪状态。被试作答时的情绪状态。

2.2项目特征的影响

项目的社会赞许性。Thomas,Kilmann(1975)和Nederhof(1985)指出，除了社会赞许性可被视为被试在生活上的一种行为方式之外，它也可被视为问卷中项目的一种属性。
项目的模糊性。尽管研究者应该开发尽可能清晰、简洁和具体的项目来度量他们感兴趣的变量，但在具体研究中，一些项目依然表述复杂或模棱两可。
量表的样式和评级等级。研究者们常常用相似的量表结构(如，李克特量表，语义差异量表)或评分等级(如，" extremely " vs. " some “，” always " vs. " never “，” strongly agree " vs. " strongly disagree ")来测量不同的构念。
积极或消极的项目词。一些研究人员试图通过在问卷中加入消极或反向编码的项目来减少被试固定反应模式的潜在影响(参考Hinkin, 1995;Idaszak & Drasgow，1987)。这里的基本逻辑是，反向编码的项目就像认知“减速带”，要求被试进行更多的控制，而不是自动的认知处理。不幸的是，研究表明，反向编码的项目可能会产生人为的反应因素，这些因素只包括消极的项目(Harvey, Billings， & Nilan, 1985)，这些项目可能会在以积极的方式重写之后某些因子就消失了(Idaszak & Drasgow, 1987)。例如，有研究者就认为自尊量表就存在着积极自尊和消极自尊两个因子。

2.3项目的文本效应

项目的启动效应。某些项目对被试的启动效应会导致被试的反应受到影响。
项目嵌入的位置。Harrison和McLaughlin(1993)认为，在积极词或消极词的语境中嵌入的中性项目，将使得这些项目具有这些消极或积极的评价性质，并且这个过程可能影响到随后这些项目之间的关系考察。
文本诱发的情绪。一份问卷上的某些项目的措辞可能会引起被试的情绪，从而影响他们对问卷上其余项目的反应方式。例如，问卷中那些引起被试对研究者意图的怀疑的项目，或者那些侮辱被调查者的项目（如，与种族、种族或性别刻板印象有关），可能会使被试倾向于以消极的情绪状态完成问卷。
量表的长度。Harrison, McLaughlin和Coalter(1996)注意到，包含较少项目的量表增加了受访者对以前量表答案的可访问性，而较多项目的量表会导致被试产生疲劳或烦躁的感受。
问卷的项目或构念的混合。当前大部分基于问卷的心理学研究都要谨慎的对待这一问题。研究者们在同一份问卷中混合不同构念的项目并不罕见。的确，Kline等人(2000)建议采用这种方法来减少常用方法的方差。然而，如果问卷上的构念相似(如工作特征和工作满意度)，这种做法的一个可能结果是，它可能增加构念间的相关性，同时减少构念内的相关性，因此，在问卷中混合项目可能会导致构念之间产生人为的共变。

2.4 测试的环境效应

测试的时间和地点。在同一时间和地点测量的也可能增加某种系统的共变性。
基于同一媒介的测量。使用同一几个变量的关系，会影响它们之间的共同方法偏差。

3.方法偏差影响被试行为的过程

一旦确定了在特定情况下可能出现的方法偏差，下一步就是开发程序，将其影响降到最低。然而，要做到这一点，我们必须了解这些偏见是如何影响被试的反应过程的。

一般而言，量表反应过程及这一过程中可能存的方法偏差来源如表1所示。

表1 常见的方法偏差如何影响问题的回答过程

响应的各个阶段	每个阶段所涉及的活动	潜在的方法偏差
理解	关注问题和指示，表示问题的逻辑形式，识别需要的信息，并将关键术语链接到相关概念	项目模糊性
检索	生成检索策略和线索，检索特定的和一般的记忆，并填补丢失的细节	测试环境，问题环境，项目嵌入，项目混合，启动效应，情绪状态和社会赞许性
判断	评估记忆的完整性和准确性，基于可达性进行推理，填补被回忆内容的空白，整合检索的材料，基于部分检索进行估计	内在一致性，内隐，启动效应，项目要求特征，项目诱导的情绪状态
选择反应	将判断映射到响应类别	量表的样式和评级等级
报告反应	编辑一致性、可接受性或其他标准的响应	内在一致性，对偏差宽松，要求特征和社会赞许

4.控制共同方法偏差的技术

控制共同方法偏差主要有两个途径：（1)严谨的实验流程，（2）统计控制。

4.1实验流程控制

通过实验过程来控制方法偏差的关键是确定变量之间的度量有哪些共同之处，并通过本研究的设计消除或最小化这些共同之处。变量之间的联系可能来自(a)被试，(b)测量环境或问卷本身内的上下文线索，和/或(c)问题的具体措辞和格式。

通过不同的方式来获取不同变量的度量值。
将不同变量的测量的时间分离开来。
测量距离较远的心理特征。
保护被试的匿名性。
平衡项目的顺序。
增加项目的有效性。

4.2统计控制

Harman的单因素检验。此方法是研究人员用来解决共同方法方差问题的最广泛使用的技术之一。这项技术的基本要点是，如果变量之间存在大量的共同方法方差，则(a)因子分析将产生一个单一因子，或(b)一个共同因子将占变量之间协方差的大部分。尽管这一方法具有明显的吸引力(容易实现)，但它也有一些局限性，尽管使用单因素测试可以提供一个指示，即单因素是否可以解释所有项之间的协方差，但这个过程实际上对统计控制(或部分排除)方法偏差没有任何作用。
为控制方法偏差而设计的偏相关程序：（1）排除社会赞许或情感因子；（2）排除“标记”变量；（3）排除共同因子。

5.共同方法偏差控制方法推荐

对于如何控制共同方法偏差，各位可以参考以下两图，以及论文Common Method Biases in Behavioral Research: A Critical Review of the Literature and Recommended Remedies。

元分析结构方程模型

Sat, 07 Sep 2019 00:00:00 +0000

本章介绍了元分析结构方程模型(Meta-analytic structural equation modeling) ，这是一种将元分析和结构方程模型(SEM)相结合的技术，用于综合相关矩阵或协方差矩阵，并在混合相关(协方差)矩阵上拟合结构方程模型。

在本文中将用两个例子来说明如何进行元分析的结构方程模型。使用metaSEM包中自带的数据。

library("metaSEM")

1.验证性因素元分析

Digman(1997)对一个包含14项研究的五因素模型进行了二阶因子分析。他认为在五因素模型中有两个二阶因素:一致性A、尽责性C和情绪稳定性E的α因子，外向性E和智力I的β因子。我们使用TSSEM方法来测试所提出的模型。相关矩阵和样本大小分别存储在Digman97$data和Digman97$n中。

## 查看相关矩阵
head(Digman97$data)

## $`Digman 1 (1994)`
##        A     C   ES     E    I
## A   1.00  0.62 0.41 -0.48 0.00
## C   0.62  1.00 0.59 -0.10 0.35
## ES  0.41  0.59 1.00  0.27 0.41
## E  -0.48 -0.10 0.27  1.00 0.37
## I   0.00  0.35 0.41  0.37 1.00
## 
## $`Digman 2 (1994)`
##        A    C   ES     E     I
## A   1.00 0.39 0.53 -0.30 -0.05
## C   0.39 1.00 0.59  0.07  0.44
## ES  0.53 0.59 1.00  0.09  0.22
## E  -0.30 0.07 0.09  1.00  0.45
## I  -0.05 0.44 0.22  0.45  1.00
## 
## $`Digman 3 (1963c)`
##       A     C   ES     E    I
## A  1.00  0.65 0.35  0.25 0.14
## C  0.65  1.00 0.37 -0.10 0.33
## ES 0.35  0.37 1.00  0.24 0.41
## E  0.25 -0.10 0.24  1.00 0.41
## I  0.14  0.33 0.41  0.41 1.00
## 
## $`Digman & Takemoto-Chock (1981b)`
##        A     C   ES     E     I
## A   1.00  0.65 0.70 -0.26 -0.03
## C   0.65  1.00 0.71 -0.16  0.24
## ES  0.70  0.71 1.00  0.01  0.11
## E  -0.26 -0.16 0.01  1.00  0.66
## I  -0.03  0.24 0.11  0.66  1.00
## 
## $`Graziano & Ward (1992)`
##       A    C   ES    E    I
## A  1.00 0.64 0.35 0.29 0.22
## C  0.64 1.00 0.27 0.16 0.22
## ES 0.35 0.27 1.00 0.32 0.36
## E  0.29 0.16 0.32 1.00 0.53
## I  0.22 0.22 0.36 0.53 1.00
## 
## $`Yik & Bond (1993)`
##       A    C   ES    E    I
## A  1.00 0.66 0.57 0.35 0.38
## C  0.66 1.00 0.45 0.20 0.31
## ES 0.57 0.45 1.00 0.49 0.31
## E  0.35 0.20 0.49 1.00 0.59
## I  0.38 0.31 0.31 0.59 1.00

## 查看样本量
head(Digman97$n)

## [1] 102 149 334 162  91 656

1.1固定效应模型

1.1.1 固定效应模型:第一阶段分析

研究人员已经提出了几种MASEM的多变量方法，包括广义最小二乘（GLS）方法（Becker，1992; Becker＆Schram，1994）和两阶段结构方程模型（TSSEM）方法（Cheung，2002; Cheung＆Chan，2005）。由于两阶段结构方程模型的方法更为合理，在本文中，我们将介绍如何使用TSSEM来进行元分析结构方程模型。

在分析的第一阶段，使用tssem1()函数，通过在自变量中指定method=“FEM”，将与固定效应模型相关的矩阵池组合起来:

fixed1 <- tssem1(Digman97$data, Digman97$n, method = "FEM")
summary(fixed1)

## 
## Call:
## tssem1FEM(Cov = Cov, n = n, cor.analysis = cor.analysis, model.name = model.name, 
##     cluster = cluster, suppressWarnings = suppressWarnings, silent = silent, 
##     run = run)
## 
## Coefficients:
##        Estimate Std.Error z value  Pr(>|z|)    
## S[1,2] 0.363278  0.013368 27.1761 < 2.2e-16 ***
## S[1,3] 0.390375  0.012880 30.3078 < 2.2e-16 ***
## S[1,4] 0.103572  0.015047  6.8830 5.861e-12 ***
## S[1,5] 0.092286  0.015047  6.1331 8.620e-10 ***
## S[2,3] 0.416070  0.012519 33.2346 < 2.2e-16 ***
## S[2,4] 0.135148  0.014776  9.1464 < 2.2e-16 ***
## S[2,5] 0.141431  0.014866  9.5135 < 2.2e-16 ***
## S[3,4] 0.244459  0.014153 17.2724 < 2.2e-16 ***
## S[3,5] 0.138339  0.014834  9.3260 < 2.2e-16 ***
## S[4,5] 0.424566  0.012375 34.3071 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                      Value
## Sample size                      4496.0000
## Chi-square of target model       1505.4443
## DF of target model                130.0000
## p value of target model             0.0000
## Chi-square of independence model 4471.4242
## DF of independence model          140.0000
## RMSEA                               0.1815
## RMSEA lower 95% CI                  0.1736
## RMSEA upper 95% CI                  0.1901
## SRMR                                0.1621
## TLI                                 0.6580
## CFI                                 0.6824
## AIC                              1245.4443
## BIC                               412.0217
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values may indicate problems.)

第一阶段分析中检验相关矩阵同质性的拟合指标为$χ2 (df = 130, N = 496) = 1505.4443, p = 0.0000, CFI = 0.6824, SRMR = 0.1621, RMSEA = 0.1815$。这些值表明，假设相关矩阵是齐性的是不合理的。相反，更合适的做法是使用随机效应模型，稍后将对此进行说明。然而，为了说明固定效应模型，我们继续进行第二阶段的分析。

我们还可以通过以下命令提取模型运算之后的相关矩阵。

#查看结果中的相关矩阵
coef(fixed1)

##             A         C        ES         E          I
## A  1.00000000 0.3632782 0.3903748 0.1035716 0.09228557
## C  0.36327824 1.0000000 0.4160695 0.1351477 0.14143058
## ES 0.39037483 0.4160695 1.0000000 0.2444593 0.13833895
## E  0.10357155 0.1351477 0.2444593 1.0000000 0.42456626
## I  0.09228557 0.1414306 0.1383390 0.4245663 1.00000000

1.1.2 固定效应模型：第二阶段分析

第二阶段分析的结构模型是通过网状动作模型(RAM)形成的 (McArdle and McDonald, 1984)。结构模型由三个矩阵指定。A和S分别用于指定非对称路径和对称方差协方差矩阵。A表示变量之间的回归系数、因子负荷等非对称路径，A中的ij表示变量j到变量i的回归系数。S是一个对称矩阵，表示变量的方差和协方差。它用于指定路径图中的双箭头。对角线元素表示变量的方差。如果变量是自变量，则S中对应的对角线表示方差;否则，S中对应的对角线表示因变量的残差。S中的非对角表示变量的协方差。F是一个选择矩阵，用于过滤观察到的变量。下面的语法指定了A矩阵:

## 因子负荷，其中5为一阶因子总个数，2为二阶因子个体，Alpha和Beta为二阶因子名称，0.3为固定负荷,rep(0,5)是用5个0占位
Lambda1 <- matrix(c(".3*Alpha_A", ".3*Alpha_C", ".3*Alpha_ES", rep(0,5),".3*Beta_E", ".3*Beta_I"),ncol = 2, nrow = 5)

#公因子只有一个的Lamda2,只需要1列，5行
Lambda2 <- matrix(c(".3*Alpha_A", ".3*Alpha_C", ".3*Alpha_ES", ".3*Beta_E", ".3*Beta_I"),ncol = 1, nrow = 5)

head(Lambda1)#查看结构

##      [,1]          [,2]       
## [1,] ".3*Alpha_A"  "0"        
## [2,] ".3*Alpha_C"  "0"        
## [3,] ".3*Alpha_ES" "0"        
## [4,] "0"           ".3*Beta_E"
## [5,] "0"           ".3*Beta_I"

## 用这种方法创建要容易得多，因为有很多0.其中5为一阶因子个数，7为一阶因子个数+二阶因子个数
A1 <- rbind(cbind(matrix(0,ncol=5,nrow=5), Lambda1), matrix(0,ncol=7,nrow=2))

#公因子只有一个的A2
A2 <- rbind(cbind(matrix(0,ncol=5,nrow=5), Lambda2), matrix(0,ncol=6,nrow=1))

##这一步非必需，但有助于检查A1的内容
dimnames(A1) <- list(c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha", "Beta"),
                     c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha", "Beta"))

#公因子只有一个的命名
dimnames(A2) <- list(c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha"),c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha"))

A1

##       A   C   ES  E   I   Alpha         Beta       
## A     "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Alpha_A"  "0"        
## C     "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Alpha_C"  "0"        
## ES    "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Alpha_ES" "0"        
## E     "0" "0" "0" "0" "0" "0"           ".3*Beta_E"
## I     "0" "0" "0" "0" "0" "0"           ".3*Beta_I"
## Alpha "0" "0" "0" "0" "0" "0"           "0"        
## Beta  "0" "0" "0" "0" "0" "0"           "0"

A2

##       A   C   ES  E   I   Alpha        
## A     "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Alpha_A" 
## C     "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Alpha_C" 
## ES    "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Alpha_ES"
## E     "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Beta_E"  
## I     "0" "0" "0" "0" "0" ".3*Beta_I"  
## Alpha "0" "0" "0" "0" "0" "0"

上面的输出显示了A1矩阵。Alpha_A是二阶因子α到一阶因子A的负荷，而“0.3”是初始值。当标签相同时，参数受到相同的约束。“0”的值表示这些因子负载固定在0。下面的语法指定了S矩阵:

##潜变量之间的协方差矩阵
Phi1 <- matrix(c(1, "0.3*cor", "0.3*cor",1), ncol=2, nrow=2)

#公囝子只有一个的Phi
Phi2 <- matrix(c(1), ncol=1, nrow=1)

##观察变量误差之间的误差方差,为S矩阵的对角线上的值
Psi1 <- Diag(c(".2*e1", ".2*e2", ".2*e3", ".2*e4", ".2*e5"))

#公因子只有一个的Psi
Psi2 <- Diag(c(".2*e1", ".2*e2", ".2*e3", ".2*e4", ".2*e5"))

##将它们组合起来创建S矩阵
S1 <- bdiagMat(list(Psi1, Phi1))

##将公因子只有一个的Phi,Psi组合起来
S2 <- bdiagMat(list(Psi2, Phi2))

##这个步骤不是必需的，但是对检查S1的内容很有帮助
dimnames(S1) <- list(c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha", "Beta"),
                     c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha", "Beta"))

#公因子只有一个的S1命名
dimnames(S2) <- list(c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha"),c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha"))

S1

##       A       C       ES      E       I       Alpha     Beta     
## A     ".2*e1" "0"     "0"     "0"     "0"     "0"       "0"      
## C     "0"     ".2*e2" "0"     "0"     "0"     "0"       "0"      
## ES    "0"     "0"     ".2*e3" "0"     "0"     "0"       "0"      
## E     "0"     "0"     "0"     ".2*e4" "0"     "0"       "0"      
## I     "0"     "0"     "0"     "0"     ".2*e5" "0"       "0"      
## Alpha "0"     "0"     "0"     "0"     "0"     "1"       "0.3*cor"
## Beta  "0"     "0"     "0"     "0"     "0"     "0.3*cor" "1"

S2

##       A       C       ES      E       I       Alpha
## A     ".2*e1" "0"     "0"     "0"     "0"     "0"  
## C     "0"     ".2*e2" "0"     "0"     "0"     "0"  
## ES    "0"     "0"     ".2*e3" "0"     "0"     "0"  
## E     "0"     "0"     "0"     ".2*e4" "0"     "0"  
## I     "0"     "0"     "0"     "0"     ".2*e5" "0"  
## Alpha "0"     "0"     "0"     "0"     "0"     "1"

下面的语法指定了F矩阵:

##前5个变量是显变量,而最后2个变量是潜变量。
F1 <- create.Fmatrix(c(1, 1, 1, 1, 1, 0, 0), as.mxMatrix=FALSE)

#公因子只有一个的F1
F2 <- create.Fmatrix(c(1, 1, 1, 1, 1, 0), as.mxMatrix=FALSE)

##这个步骤是不必要的，但有助于检查F1的内容
dimnames(F1) <- list(c("A", "C", "ES", "E", "I"),c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha", "Beta"))

#公因子只有一个的F1命名
dimnames(F2) <- list(c("A", "C", "ES", "E", "I"),c("A", "C", "ES", "E", "I", "Alpha"))

F1

##    A C ES E I Alpha Beta
## A  1 0  0 0 0     0    0
## C  0 1  0 0 0     0    0
## ES 0 0  1 0 0     0    0
## E  0 0  0 1 0     0    0
## I  0 0  0 0 1     0    0

F2

##    A C ES E I Alpha
## A  1 0  0 0 0     0
## C  0 1  0 0 0     0
## ES 0 0  1 0 0     0
## E  0 0  0 1 0     0
## I  0 0  0 0 1     0

然后，我们可以通过tssem2()命令拟合结构模型:

fixed2 <- tssem2(fixed1, Amatrix=A1, Smatrix=S1, Fmatrix=F1,model.name="Digman97 FEM")

fixed3 <- tssem2(fixed1, Amatrix=A2, Smatrix=S2, Fmatrix=F2,model.name="Digman97 FEM2")

summary(fixed2)

## 
## Call:
## wls(Cov = coef.tssem1FEM(tssem1.obj), aCov = vcov.tssem1FEM(tssem1.obj), 
##     n = sum(tssem1.obj$n), Amatrix = Amatrix, Smatrix = Smatrix, 
##     Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, cor.analysis = tssem1.obj$cor.analysis, 
##     intervals.type = intervals.type, mx.algebras = mx.algebras, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: z statistic approximation
## Coefficients:
##          Estimate Std.Error   lbound   ubound z value  Pr(>|z|)    
## Alpha_A  0.562800  0.015380 0.532656 0.592944  36.593 < 2.2e-16 ***
## Alpha_C  0.605217  0.015324 0.575183 0.635251  39.496 < 2.2e-16 ***
## Beta_E   0.781413  0.034244 0.714297 0.848529  22.819 < 2.2e-16 ***
## Alpha_ES 0.719201  0.015685 0.688458 0.749943  45.852 < 2.2e-16 ***
## Beta_I   0.551374  0.026031 0.500355 0.602394  21.181 < 2.2e-16 ***
## cor      0.362678  0.022384 0.318806 0.406549  16.203 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                                Value
## Sample size                                4496.0000
## Chi-square of target model                   65.4526
## DF of target model                            4.0000
## p value of target model                       0.0000
## Number of constraints imposed on "Smatrix"    0.0000
## DF manually adjusted                          0.0000
## Chi-square of independence model           3112.8171
## DF of independence model                     10.0000
## RMSEA                                         0.0585
## RMSEA lower 95% CI                            0.0465
## RMSEA upper 95% CI                            0.0713
## SRMR                                          0.0284
## TLI                                           0.9505
## CFI                                           0.9802
## AIC                                          57.4526
## BIC                                          31.8088
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

summary(fixed3)

## 
## Call:
## wls(Cov = coef.tssem1FEM(tssem1.obj), aCov = vcov.tssem1FEM(tssem1.obj), 
##     n = sum(tssem1.obj$n), Amatrix = Amatrix, Smatrix = Smatrix, 
##     Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, cor.analysis = tssem1.obj$cor.analysis, 
##     intervals.type = intervals.type, mx.algebras = mx.algebras, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: z statistic approximation
## Coefficients:
##          Estimate Std.Error   lbound   ubound z value  Pr(>|z|)    
## Alpha_A  0.512309  0.014673 0.483550 0.541068  34.915 < 2.2e-16 ***
## Alpha_C  0.566867  0.013995 0.539438 0.594297  40.506 < 2.2e-16 ***
## Beta_E   0.575178  0.015376 0.545040 0.605315  37.407 < 2.2e-16 ***
## Alpha_ES 0.666005  0.013339 0.639862 0.692149  49.930 < 2.2e-16 ***
## Beta_I   0.499576  0.015710 0.468785 0.530366  31.800 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                                Value
## Sample size                                4496.0000
## Chi-square of target model                  691.7957
## DF of target model                            5.0000
## p value of target model                       0.0000
## Number of constraints imposed on "Smatrix"    0.0000
## DF manually adjusted                          0.0000
## Chi-square of independence model           3112.8171
## DF of independence model                     10.0000
## RMSEA                                         0.1748
## RMSEA lower 95% CI                            0.1639
## RMSEA upper 95% CI                            0.1859
## SRMR                                          0.1431
## TLI                                           0.5573
## CFI                                           0.7787
## AIC                                         681.7957
## BIC                                         649.7410
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

第二阶段结构模型上的拟合指数$χ2 (df = 4, N = 4, 496) = 65.4526, p = 0.0000,CFI=0.9505, SRMR=0.0465, RMSEA=0.0585$。虽然拟合优度指数看起来不错，但由于第一阶段分析中拟合优度指数较差，我们在解释时应该谨慎。

我们可以通过图形化显示模型来检查参数是否正确标记。这有助于我们检验理论模型是否与拟合模型相同。

##用来绘制模型的库
library("semPlot")

##将模型转换为stmodel对象,latNames:潜在变量的名称
my.plot1 <- meta2semPlot(fixed2, latNames=c("Alpha","Beta"))

my.plot2 <- meta2semPlot(fixed3, latNames="Alpha")

##用参数标签绘制模型
semPaths(my.plot1, whatLabels="path", nCharEdges=10, nCharNodes=10,
color="yellow", edge.label.cex=0.8)

semPaths(my.plot2, whatLabels="path", nCharEdges=10, nCharNodes=10,
color="yellow", edge.label.cex=0.8)

##更重要的是，我们可以通过下面的命令绘制参数估计值
semPaths(my.plot1, whatLabels="est", nCharNodes=10, color="green",
edge.label.cex=1.2)

semPaths(my.plot2, whatLabels="est", nCharNodes=10, color="green",
edge.label.cex=1.2)

1.2随机效应模型

1.2.1随机效应模型:第一阶段分析

随机效应TSSEM即在tssem1()中指定method=“REM”。默认情况下（RE.type =“Symm”），使用随机效应中的正定义对称协方差矩阵。可以使用RE.type=“Diag”指定随机效应的对角矩阵。研究人员还可以指定RE.type=" 0 "。由于随机效应的方差分量为零，因此该模型成为固定效应模型。该模型等价于Becker(1992)提出的广义最小二乘方法。

random1 <- tssem1(Digman97$data, Digman97$n, method="REM", RE.type="Diag")
summary(random1)

## 
## Call:
## meta(y = ES, v = acovR, RE.constraints = Diag(paste0(RE.startvalues, 
##     "*Tau2_", 1:no.es, "_", 1:no.es)), RE.lbound = RE.lbound, 
##     I2 = I2, model.name = model.name, suppressWarnings = TRUE, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: z statistic approximation
## Coefficients:
##                Estimate   Std.Error      lbound      ubound z value
## Intercept1   0.38971909  0.05429255  0.28330766  0.49613053  7.1781
## Intercept2   0.43265881  0.04145136  0.35141564  0.51390197 10.4377
## Intercept3   0.04945634  0.06071079 -0.06953463  0.16844731  0.8146
## Intercept4   0.09603709  0.04478710  0.00825598  0.18381820  2.1443
## Intercept5   0.42724244  0.03911620  0.35057610  0.50390879 10.9224
## Intercept6   0.11929318  0.04106205  0.03881303  0.19977332  2.9052
## Intercept7   0.19292425  0.04757961  0.09966993  0.28617857  4.0548
## Intercept8   0.22690165  0.03240892  0.16338133  0.29042196  7.0012
## Intercept9   0.18105567  0.04258854  0.09758367  0.26452768  4.2513
## Intercept10  0.43614969  0.03205959  0.37331405  0.49898534 13.6043
## Tau2_1_1     0.03648369  0.01513054  0.00682838  0.06613901  2.4113
## Tau2_2_2     0.01963097  0.00859789  0.00277942  0.03648251  2.2832
## Tau2_3_3     0.04571438  0.01952285  0.00745030  0.08397846  2.3416
## Tau2_4_4     0.02236120  0.00995083  0.00285793  0.04186447  2.2472
## Tau2_5_5     0.01729072  0.00796404  0.00168149  0.03289995  2.1711
## Tau2_6_6     0.01815483  0.00895897  0.00059557  0.03571410  2.0264
## Tau2_7_7     0.02604880  0.01130265  0.00389600  0.04820159  2.3047
## Tau2_8_8     0.00988760  0.00513713 -0.00018098  0.01995618  1.9247
## Tau2_9_9     0.01988242  0.00895052  0.00233972  0.03742512  2.2214
## Tau2_10_10   0.01049221  0.00501577  0.00066147  0.02032294  2.0918
##              Pr(>|z|)    
## Intercept1  7.068e-13 ***
## Intercept2  < 2.2e-16 ***
## Intercept3    0.41529    
## Intercept4    0.03201 *  
## Intercept5  < 2.2e-16 ***
## Intercept6    0.00367 ** 
## Intercept7  5.018e-05 ***
## Intercept8  2.538e-12 ***
## Intercept9  2.126e-05 ***
## Intercept10 < 2.2e-16 ***
## Tau2_1_1      0.01590 *  
## Tau2_2_2      0.02242 *  
## Tau2_3_3      0.01920 *  
## Tau2_4_4      0.02463 *  
## Tau2_5_5      0.02992 *  
## Tau2_6_6      0.04272 *  
## Tau2_7_7      0.02119 *  
## Tau2_8_8      0.05426 .  
## Tau2_9_9      0.02633 *  
## Tau2_10_10    0.03645 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Q statistic on the homogeneity of effect sizes: 1220.33
## Degrees of freedom of the Q statistic: 130
## P value of the Q statistic: 0
## 
## Heterogeneity indices (based on the estimated Tau2):
##                               Estimate
## Intercept1: I2 (Q statistic)    0.9326
## Intercept2: I2 (Q statistic)    0.8872
## Intercept3: I2 (Q statistic)    0.9325
## Intercept4: I2 (Q statistic)    0.8703
## Intercept5: I2 (Q statistic)    0.8797
## Intercept6: I2 (Q statistic)    0.8480
## Intercept7: I2 (Q statistic)    0.8887
## Intercept8: I2 (Q statistic)    0.7669
## Intercept9: I2 (Q statistic)    0.8590
## Intercept10: I2 (Q statistic)   0.8193
## 
## Number of studies (or clusters): 14
## Number of observed statistics: 140
## Number of estimated parameters: 20
## Degrees of freedom: 120
## -2 log likelihood: -112.4196 
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values may indicate problems.)

I2表示相关系数的异质性。例如，上述分析表明，基于Q统计量的I2的变化范围为0.7669 ~ 0.9326，表明相关元素间存在高度异质性。在多元随机效应meta分析中，随机效应TSSEM通常基于固定效应均值向量的饱和模型和随机效应方差分量，因此不存在拟合优度指标。

如果要以矩阵形式提取估计的平均相关矩阵，可以使用以下命令:

##选择固定效果并将其转换为相关矩阵
vec2symMat( coef(random1, select="fixed"), diag=FALSE )

##            [,1]      [,2]      [,3]       [,4]       [,5]
## [1,] 1.00000000 0.3897191 0.4326588 0.04945634 0.09603709
## [2,] 0.38971909 1.0000000 0.4272424 0.11929318 0.19292425
## [3,] 0.43265881 0.4272424 1.0000000 0.22690165 0.18105567
## [4,] 0.04945634 0.1192932 0.2269016 1.00000000 0.43614969
## [5,] 0.09603709 0.1929242 0.1810557 0.43614969 1.00000000

1.2.2随机效应模型：第二阶段分析

阶段2的分析跟固定效应的过程相似，通过tssem2()函数进行。此函数自动处理在阶段1分析中使用的是固定效果模型还是随机效果模型。

random2 <- tssem2(random1, Amatrix=A1, Smatrix=S1, Fmatrix=F1)
summary(random2)

## 
## Call:
## wls(Cov = pooledS, aCov = aCov, n = tssem1.obj$total.n, Amatrix = Amatrix, 
##     Smatrix = Smatrix, Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, 
##     cor.analysis = cor.analysis, intervals.type = intervals.type, 
##     mx.algebras = mx.algebras, model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: z statistic approximation
## Coefficients:
##          Estimate Std.Error   lbound   ubound z value  Pr(>|z|)    
## Alpha_A  0.569435  0.052425 0.466684 0.672187 10.8619 < 2.2e-16 ***
## Alpha_C  0.590630  0.052649 0.487439 0.693821 11.2182 < 2.2e-16 ***
## Beta_E   0.679955  0.075723 0.531541 0.828370  8.9795 < 2.2e-16 ***
## Alpha_ES 0.760455  0.061963 0.639009 0.881901 12.2726 < 2.2e-16 ***
## Beta_I   0.641842  0.072459 0.499826 0.783859  8.8580 < 2.2e-16 ***
## cor      0.377691  0.047402 0.284785 0.470596  7.9679 1.554e-15 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                                Value
## Sample size                                4496.0000
## Chi-square of target model                    7.8204
## DF of target model                            4.0000
## p value of target model                       0.0984
## Number of constraints imposed on "Smatrix"    0.0000
## DF manually adjusted                          0.0000
## Chi-square of independence model            501.6764
## DF of independence model                     10.0000
## RMSEA                                         0.0146
## RMSEA lower 95% CI                            0.0000
## RMSEA upper 95% CI                            0.0297
## SRMR                                          0.0436
## TLI                                           0.9806
## CFI                                           0.9922
## AIC                                          -0.1796
## BIC                                         -25.8234
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

random3 <- tssem2(random1, Amatrix=A2, Smatrix=S2, Fmatrix=F2)
summary(random3)

## 
## Call:
## wls(Cov = pooledS, aCov = aCov, n = tssem1.obj$total.n, Amatrix = Amatrix, 
##     Smatrix = Smatrix, Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, 
##     cor.analysis = cor.analysis, intervals.type = intervals.type, 
##     mx.algebras = mx.algebras, model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: z statistic approximation
## Coefficients:
##          Estimate Std.Error   lbound   ubound z value  Pr(>|z|)    
## Alpha_A  0.513737  0.047999 0.419662 0.607813  10.703 < 2.2e-16 ***
## Alpha_C  0.551676  0.044962 0.463552 0.639800  12.270 < 2.2e-16 ***
## Beta_E   0.478533  0.040395 0.399360 0.557706  11.846 < 2.2e-16 ***
## Alpha_ES 0.637111  0.044654 0.549590 0.724631  14.268 < 2.2e-16 ***
## Beta_I   0.502138  0.045018 0.413904 0.590371  11.154 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                                Value
## Sample size                                4496.0000
## Chi-square of target model                  101.7275
## DF of target model                            5.0000
## p value of target model                       0.0000
## Number of constraints imposed on "Smatrix"    0.0000
## DF manually adjusted                          0.0000
## Chi-square of independence model            501.6764
## DF of independence model                     10.0000
## RMSEA                                         0.0656
## RMSEA lower 95% CI                            0.0548
## RMSEA upper 95% CI                            0.0770
## SRMR                                          0.1359
## TLI                                           0.6065
## CFI                                           0.8033
## AIC                                          91.7275
## BIC                                          59.6728
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

第二阶段结构模型上的健康指数$χ2 (df = 4, N = 4, 496) = 7.8204, p = 0.0984,SRMR=0.0436, CFI=0.9922,TLI=0.9806 RMSEA=0.0146$。这表明模型与数据非常吻合。α因子的因子负荷分别为0.5694、0.5906和0.6800，β因子的因子负荷分别为0.7605和0.6418。这两个因子的因子相关系数为0.3937。所有这些估计都具有统计学意义。

绘制结构方程图

##用来绘制模型的库
library("semPlot")

##将模型转换为stmodel对象,latNames:潜在变量的名称
my.plot3 <- meta2semPlot(random2, latNames=c("Alpha","Beta"))

my.plot4 <- meta2semPlot(random3, latNames="Alpha")

##用参数标签绘制模型
semPaths(my.plot3, whatLabels="path", nCharEdges=10, nCharNodes=10,
color="yellow", edge.label.cex=0.8)

semPaths(my.plot4, whatLabels="path", nCharEdges=10, nCharNodes=10,
color="yellow", edge.label.cex=0.8)

##绘制参数估计值
semPaths(my.plot3, whatLabels="est", nCharNodes=10, color="green",
edge.label.cex=1.2)

semPaths(my.plot4, whatLabels="est", nCharNodes=10, color="green",
edge.label.cex=1.2)

2.meta路径分析

这个数据集是来自于 Becker (2009)和Craft et al. (2003)的研究包括10个关于个人绩效(Per)、认知能力(Cog,)、躯体认知能力(SO)和自信心(SC)之间相关矩阵。因变量是个人绩效(Per)，而其他变量要么是自变量，要么是中介变量。

head(Becker09$data)#相关矩阵池

## $`1`
##                 Performance Cognitive Somatic Self_confidence
## Performance            1.00     -0.55   -0.48            0.66
## Cognitive             -0.55      1.00    0.47           -0.38
## Somatic               -0.48      0.47    1.00           -0.46
## Self_confidence        0.66     -0.38   -0.46            1.00
## 
## $`3`
##                 Performance Cognitive Somatic Self_confidence
## Performance            1.00      0.53   -0.12            0.03
## Cognitive              0.53      1.00    0.52           -0.48
## Somatic               -0.12      0.52    1.00           -0.40
## Self_confidence        0.03     -0.48   -0.40            1.00
## 
## $`6`
##                 Performance Cognitive Somatic Self_confidence
## Performance            1.00      0.44    0.46              NA
## Cognitive              0.44      1.00    0.67              NA
## Somatic                0.46      0.67    1.00              NA
## Self_confidence          NA        NA      NA              NA
## 
## $`10`
##                 Performance Cognitive Somatic Self_confidence
## Performance            1.00     -0.39   -0.17            0.19
## Cognitive             -0.39      1.00    0.21           -0.54
## Somatic               -0.17      0.21    1.00           -0.43
## Self_confidence        0.19     -0.54   -0.43            1.00
## 
## $`17`
##                 Performance Cognitive Somatic Self_confidence
## Performance            1.00       0.1    0.31           -0.17
## Cognitive              0.10       1.0      NA              NA
## Somatic                0.31        NA      NA              NA
## Self_confidence       -0.17        NA      NA              NA
## 
## $`22`
##                 Performance Cognitive Somatic Self_confidence
## Performance            1.00      0.23    0.08            0.51
## Cognitive              0.23      1.00    0.45           -0.29
## Somatic                0.08      0.45    1.00           -0.44
## Self_confidence        0.51     -0.29   -0.44            1.00

head(Becker09$n)#每个研究的被试数

## [1] 142  37  16  14  45 100

2.1固定效应模型

2.1.1固定效应模型：第一阶段

与验证性因素元分析一样，能过设定method=“FEM”来进行第一阶段的分析：

##第一阶段分析
fixed1 <- tssem1(Becker09$data, Becker09$n, method="FEM")
summary(fixed1)

## 
## Call:
## tssem1FEM(Cov = Cov, n = n, cor.analysis = cor.analysis, model.name = model.name, 
##     cluster = cluster, suppressWarnings = suppressWarnings, silent = silent, 
##     run = run)
## 
## Coefficients:
##         Estimate Std.Error  z value  Pr(>|z|)    
## S[1,2] -0.067649  0.041996  -1.6109 0.1072101    
## S[1,3] -0.157168  0.040966  -3.8365 0.0001248 ***
## S[1,4]  0.369860  0.037133   9.9605 < 2.2e-16 ***
## S[2,3]  0.526319  0.029981  17.5551 < 2.2e-16 ***
## S[2,4] -0.413867  0.034900 -11.8588 < 2.2e-16 ***
## S[3,4] -0.416681  0.034772 -11.9833 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                     Value
## Sample size                      633.0000
## Chi-square of target model       212.2591
## DF of target model                46.0000
## p value of target model            0.0000
## Chi-square of independence model 638.4062
## DF of independence model          52.0000
## RMSEA                              0.2391
## RMSEA lower 95% CI                 0.2086
## RMSEA upper 95% CI                 0.2741
## SRMR                               0.2048
## TLI                                0.6795
## CFI                                0.7165
## AIC                              120.2591
## BIC                              -84.4626
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values may indicate problems.)

拟合指数显示，测试相关矩阵的同质性在第一阶段分析$χ2 (df = 46,N = 633) = 212.2591, p = 0.0000, CFI = 0.7165, RMSEA = 0.2391, SRMR = 0.2086$。这些值表明，假设相关矩阵是不齐性的。

2.1.2固定效应模型：第二阶段

由以上结果可知，该数据首选还是通过随机效应模型进行研究，但是，为了进一步说明固定效应模型，我们继续使用此数据进行分析。。由于模型中有“中介”，因此必须指定参数diag.constraints=TRUE。由于参数diag.constraints=TRUE的规范中没有SE，我们可以通过指定interval .type=“LB”来请求LBCI。

首先，定义A, S矩阵：

##回归系数矩阵结构，即模型结构矩阵，其中cog2per代表cog到per有路径，其它意思相同，0表示没有路径
A1 <- create.mxMatrix(c(0, "0.1*Cog2Per", "0.1*SO2Per", "0.1*SC2Per",
                        0, 0, 0, 0,
                        0, 0, 0, 0,
                        0, "0.1*Cog2SC", "0.1*SO2SC",0),
                      type="Full", byrow=TRUE, ncol=4, nrow=4,
                      as.mxMatrix=FALSE)

##这个步骤不是必需的，但是对于检查模型是有用的
dimnames(A1)[[1]] <- dimnames(A1)[[2]] <- c("Per","Cog","SO","SC")

##变量之间的协方差矩阵
S1 <- create.mxMatrix(c("0.1*var_Per",
                        0, 1,
                        0, "0.1*cor", 1,
                        0, 0, 0, "0.1*var_SC"),
                        byrow=TRUE, type="Symm", as.mxMatrix=FALSE)

##这个步骤不是必需的，但是对于检查模型是有用的
dimnames(S1)[[1]] <- dimnames(S1)[[2]] <- c("Per","Cog","SO","SC")

##第二阶段分析
fixed2 <- tssem2(fixed1, Amatrix=A1, Smatrix=S1, diag.constraints=TRUE,
                 intervals.type="LB")
summary(fixed2)

## 
## Call:
## wls(Cov = coef.tssem1FEM(tssem1.obj), aCov = vcov.tssem1FEM(tssem1.obj), 
##     n = sum(tssem1.obj$n), Amatrix = Amatrix, Smatrix = Smatrix, 
##     Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, cor.analysis = tssem1.obj$cor.analysis, 
##     intervals.type = intervals.type, mx.algebras = mx.algebras, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: Likelihood-based statistic
## Coefficients:
##          Estimate Std.Error    lbound    ubound z value Pr(>|z|)
## Cog2Per  0.128077        NA  0.032434  0.224633      NA       NA
## SC2Per   0.398474        NA  0.314932  0.482859      NA       NA
## SO2Per  -0.058540        NA -0.153196  0.036211      NA       NA
## Cog2SC  -0.269105        NA -0.353349 -0.185481      NA       NA
## SO2SC   -0.275046        NA -0.359140 -0.191483      NA       NA
## var_Per  0.852084        NA  0.791401  0.902516      NA       NA
## var_SC   0.774020        NA  0.709439  0.830946      NA       NA
## cor      0.526319        NA  0.467558  0.585081      NA       NA
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                             Value
## Sample size                                633.00
## Chi-square of target model                   0.00
## DF of target model                           0.00
## p value of target model                      0.00
## Number of constraints imposed on "Smatrix"   2.00
## DF manually adjusted                         0.00
## Chi-square of independence model           530.32
## DF of independence model                     6.00
## RMSEA                                        0.00
## RMSEA lower 95% CI                           0.00
## RMSEA upper 95% CI                           0.00
## SRMR                                         0.00
## TLI                                          -Inf
## CFI                                          1.00
## AIC                                          0.00
## BIC                                          0.00
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

上述分析表明，相关矩阵是异构的，因此，需要搞清楚这种异构的原因，需要进行亚组分析。

2.1.3固定效应模型:亚组分析第一阶段

如果研究相关矩阵变得同质，分组变量可以用来解释这种异质性的原因。首先，查看亚组(需研究者自行定义)，然后，使用cluster=来指定要分析的亚组。

##显示研究的类型
Becker09$Type_of_sport

##  [1] "Individual" "Individual" "Team"       "Individual" "Individual"
##  [6] "Individual" "Team"       "Team"       "Team"       "Individual"

##不同研究类型是否会造成差异
cluster1 <- tssem1(Becker09$data, Becker09$n, method="FEM",
                   cluster=Becker09$Type_of_sport)
summary(cluster1)

## $Individual
## 
## Call:
## tssem1FEM(Cov = data.cluster[[i]], n = n.cluster[[i]], cor.analysis = cor.analysis, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings)
## 
## Coefficients:
##         Estimate Std.Error  z value  Pr(>|z|)    
## S[1,2] -0.126875  0.055611  -2.2815   0.02252 *  
## S[1,3] -0.211441  0.054081  -3.9097 9.241e-05 ***
## S[1,4]  0.487390  0.043680  11.1583 < 2.2e-16 ***
## S[2,3]  0.473040  0.043307  10.9230 < 2.2e-16 ***
## S[2,4] -0.386483  0.047228  -8.1833 2.220e-16 ***
## S[3,4] -0.466696  0.043510 -10.7262 < 2.2e-16 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                     Value
## Sample size                      368.0000
## Chi-square of target model       136.6832
## DF of target model                25.0000
## p value of target model            0.0000
## Chi-square of independence model 402.8658
## DF of independence model          31.0000
## RMSEA                              0.2703
## RMSEA lower 95% CI                 0.2284
## RMSEA upper 95% CI                 0.3176
## SRMR                               0.2234
## TLI                                0.6276
## CFI                                0.6997
## AIC                               86.6832
## BIC                              -11.0189
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values may indicate problems.)
## 
## $Team
## 
## Call:
## tssem1FEM(Cov = data.cluster[[i]], n = n.cluster[[i]], cor.analysis = cor.analysis, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings)
## 
## Coefficients:
##          Estimate  Std.Error z value  Pr(>|z|)    
## S[1,2]  0.0051421  0.0632738  0.0813 0.9352297    
## S[1,3] -0.0868765  0.0622957 -1.3946 0.1631419    
## S[1,4]  0.2087475  0.0609202  3.4266 0.0006112 ***
## S[2,3]  0.5850250  0.0404768 14.4533 < 2.2e-16 ***
## S[2,4] -0.4454112  0.0514597 -8.6555 < 2.2e-16 ***
## S[3,4] -0.3464400  0.0561304 -6.1721 6.741e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                     Value
## Sample size                      265.0000
## Chi-square of target model        50.7961
## DF of target model                15.0000
## p value of target model            0.0000
## Chi-square of independence model 235.5404
## DF of independence model          21.0000
## RMSEA                              0.1902
## RMSEA lower 95% CI                 0.1350
## RMSEA upper 95% CI                 0.2504
## SRMR                               0.1536
## TLI                                0.7664
## CFI                                0.8331
## AIC                               20.7961
## BIC                              -32.8999
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values may indicate problems.)

LR统计量和拟合优度表明相关矩阵仍然是异构的，通过变一亚组进行分析并没有用。

2.1.4固定效应模型:亚组分析第二阶段

作为一个例子，我们仍然展示了如何进行第二阶段的分析，虽然我们不打算解释结果,因为第一阶段的分析表明，没有必要进行下一步分析。

cluster2 <- tssem2(cluster1, Amatrix=A1, Smatrix=S1, diag.constraints=TRUE,
                   intervals.type="LB")

summary(cluster2)

## $Individual
## 
## Call:
## wls(Cov = coef.tssem1FEM(tssem1.obj), aCov = vcov.tssem1FEM(tssem1.obj), 
##     n = sum(tssem1.obj$n), Amatrix = Amatrix, Smatrix = Smatrix, 
##     Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, cor.analysis = tssem1.obj$cor.analysis, 
##     intervals.type = intervals.type, mx.algebras = mx.algebras, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: Likelihood-based statistic
## Coefficients:
##           Estimate Std.Error     lbound     ubound z value Pr(>|z|)
## Cog2Per  0.0748833        NA -0.0428986  0.1937988      NA       NA
## SC2Per   0.5128147        NA  0.4109856  0.6167938      NA       NA
## SO2Per  -0.0075349        NA -0.1285838  0.1141126      NA       NA
## Cog2SC  -0.2134881        NA -0.3199655 -0.1075417      NA       NA
## SO2SC   -0.3657078        NA -0.4687658 -0.2635122      NA       NA
## var_Per  0.7579668        NA  0.6668707  0.8346076      NA       NA
## var_SC   0.7468161        NA  0.6587892  0.8225276      NA       NA
## cor      0.4730400        NA  0.3881604  0.5579199      NA       NA
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                             Value
## Sample size                                368.00
## Chi-square of target model                   0.00
## DF of target model                           0.00
## p value of target model                      0.00
## Number of constraints imposed on "Smatrix"   2.00
## DF manually adjusted                         0.00
## Chi-square of independence model           343.74
## DF of independence model                     6.00
## RMSEA                                        0.00
## RMSEA lower 95% CI                           0.00
## RMSEA upper 95% CI                           0.00
## SRMR                                         0.00
## TLI                                          -Inf
## CFI                                          1.00
## AIC                                          0.00
## BIC                                          0.00
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)
## 
## $Team
## 
## Call:
## wls(Cov = coef.tssem1FEM(tssem1.obj), aCov = vcov.tssem1FEM(tssem1.obj), 
##     n = sum(tssem1.obj$n), Amatrix = Amatrix, Smatrix = Smatrix, 
##     Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, cor.analysis = tssem1.obj$cor.analysis, 
##     intervals.type = intervals.type, mx.algebras = mx.algebras, 
##     model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: Likelihood-based statistic
## Coefficients:
##           Estimate Std.Error     lbound     ubound z value Pr(>|z|)
## Cog2Per  0.1781450        NA  0.0202237  0.3391795      NA       NA
## SC2Per   0.2521560        NA  0.1175514  0.3880278      NA       NA
## SO2Per  -0.1037389        NA -0.2533333  0.0451972      NA       NA
## Cog2SC  -0.3690411        NA -0.5040432 -0.2366887      NA       NA
## SO2SC   -0.1305417        NA -0.2697379  0.0075562      NA       NA
## var_Per  0.9374346        NA  0.8645122  0.9828723      NA       NA
## var_SC   0.7904001        NA  0.6899118  0.8717703      NA       NA
## cor      0.5850250        NA  0.5056921  0.6643578      NA       NA
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                            Value
## Sample size                                265.0
## Chi-square of target model                   0.0
## DF of target model                           0.0
## p value of target model                      0.0
## Number of constraints imposed on "Smatrix"   2.0
## DF manually adjusted                         0.0
## Chi-square of independence model           291.4
## DF of independence model                     6.0
## RMSEA                                        0.0
## RMSEA lower 95% CI                           0.0
## RMSEA upper 95% CI                           0.0
## SRMR                                         0.0
## TLI                                         -Inf
## CFI                                          1.0
## AIC                                          0.0
## BIC                                          0.0
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

画出结构图

##将模型转换为带有2个图的semPlotModel对象
my.plots <- lapply(X=cluster2, FUN=meta2semPlot,manNames=c("Per","Cog","SO","SC") )

##设置两个图
layout(t(1:2))


##如果标签重叠，我们可以使用layout =“spring”来修改它
semPaths(my.plots[[1]], whatLabels="est", nCharNodes=10,color="orange", layout="circle2", edge.label.cex=0.8)

title("Individual sport")

semPaths(my.plots[[2]], whatLabels="est", nCharNodes=10,color="skyblue", layout="circle2", edge.label.cex=0.8)

title("Team sport")

2.2随机效应模型

2.2.1随机效应模型：第一阶段

由于数据不足，我们通过指定RE.type =“Diag”限制了方差矩阵的结构。 $I2$的相关系数不同于0.0000至0.8521。随机效应模型比固定效应模型更适合此数据组。TSSEM随机效应以下语法：

## First stage analysis
random1 <- tssem1(Becker09$data, Becker09$n, method="REM", RE.type="Diag")

summary(random1)

## 
## Call:
## meta(y = ES, v = acovR, RE.constraints = Diag(paste0(RE.startvalues, 
##     "*Tau2_", 1:no.es, "_", 1:no.es)), RE.lbound = RE.lbound, 
##     I2 = I2, model.name = model.name, suppressWarnings = TRUE, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: z statistic approximation
## Coefficients:
##               Estimate   Std.Error      lbound      ubound z value
## Intercept1 -4.4860e-02  1.0865e-01 -2.5781e-01  1.6809e-01 -0.4129
## Intercept2 -1.3404e-01  7.8022e-02 -2.8696e-01  1.8884e-02 -1.7179
## Intercept3  2.9919e-01  7.9986e-02  1.4242e-01  4.5596e-01  3.7405
## Intercept4  5.2311e-01  3.2705e-02  4.5901e-01  5.8721e-01 15.9946
## Intercept5 -4.1544e-01  4.5544e-02 -5.0470e-01 -3.2617e-01 -9.1217
## Intercept6 -4.1817e-01  4.5764e-02 -5.0786e-01 -3.2847e-01 -9.1375
## Tau2_1_1    9.4922e-02  5.1079e-02 -5.1899e-03  1.9503e-01  1.8584
## Tau2_2_2    3.3531e-02  2.3734e-02 -1.2988e-02  8.0049e-02  1.4127
## Tau2_3_3    3.4663e-02  2.2792e-02 -1.0009e-02  7.9334e-02  1.5208
## Tau2_4_4    2.0774e-10  6.7323e-03 -1.3195e-02  1.3195e-02  0.0000
## Tau2_5_5    4.9552e-03  7.4239e-03 -9.5953e-03  1.9506e-02  0.6675
## Tau2_6_6    4.9722e-03  6.7071e-03 -8.1734e-03  1.8118e-02  0.7413
##             Pr(>|z|)    
## Intercept1 0.6796879    
## Intercept2 0.0858089 .  
## Intercept3 0.0001837 ***
## Intercept4 < 2.2e-16 ***
## Intercept5 < 2.2e-16 ***
## Intercept6 < 2.2e-16 ***
## Tau2_1_1   0.0631183 .  
## Tau2_2_2   0.1577301    
## Tau2_3_3   0.1283078    
## Tau2_4_4   1.0000000    
## Tau2_5_5   0.5044737    
## Tau2_6_6   0.4584883    
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Q statistic on the homogeneity of effect sizes: 173.48
## Degrees of freedom of the Q statistic: 46
## P value of the Q statistic: 1.110223e-16
## 
## Heterogeneity indices (based on the estimated Tau2):
##                              Estimate
## Intercept1: I2 (Q statistic)   0.8521
## Intercept2: I2 (Q statistic)   0.6752
## Intercept3: I2 (Q statistic)   0.7195
## Intercept4: I2 (Q statistic)   0.0000
## Intercept5: I2 (Q statistic)   0.2874
## Intercept6: I2 (Q statistic)   0.2876
## 
## Number of studies (or clusters): 10
## Number of observed statistics: 52
## Number of estimated parameters: 12
## Degrees of freedom: 40
## -2 log likelihood: -30.48963 
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values may indicate problems.)

由于模型是饱和模型，因此LR统计量为0且自由度df为0。当有中介变量时，我们也可能需要估计间接效应。通过mx.algebras函数，我们可以计算单独的间接效应和总的间接效应。也可以获得关于这些值的LBCI。

2.2.2随机效应模型：第二阶段

## 第二阶段分析，其中，cog2sc表示cog到sc的路径系数，而Cog2SC*SC2Per表示cog通过sc到per的间接效应
random2 <- tssem2(random1, Amatrix=A1, Smatrix=S1, diag.constraints=TRUE,
                  intervals.type="LB", model.name="TSSEM2 Becker09",
                  mx.algebras=list( Cog=mxAlgebra(Cog2SC*SC2Per, name="Cog"),
                                    SO=mxAlgebra(SO2SC*SC2Per, name="SO"),
                                    Cog_SO=mxAlgebra(Cog2SC*SC2Per+SO2SC*SC2Per,name="Cog_SO")) )

summary(random2)

## 
## Call:
## wls(Cov = pooledS, aCov = aCov, n = tssem1.obj$total.n, Amatrix = Amatrix, 
##     Smatrix = Smatrix, Fmatrix = Fmatrix, diag.constraints = diag.constraints, 
##     cor.analysis = cor.analysis, intervals.type = intervals.type, 
##     mx.algebras = mx.algebras, model.name = model.name, suppressWarnings = suppressWarnings, 
##     silent = silent, run = run)
## 
## 95% confidence intervals: Likelihood-based statistic
## Coefficients:
##          Estimate Std.Error    lbound    ubound z value Pr(>|z|)
## Cog2Per  0.122469        NA -0.197057  0.446660      NA       NA
## SC2Per   0.323857        NA  0.108424  0.543236      NA       NA
## SO2Per  -0.062674        NA -0.316278  0.191042      NA       NA
## Cog2SC  -0.270792        NA -0.393386 -0.148646      NA       NA
## SO2SC   -0.276514        NA -0.399589 -0.153555      NA       NA
## var_Per  0.900199        NA  0.734667  0.977062      NA       NA
## var_SC   0.771873        NA  0.689781  0.841777      NA       NA
## cor      0.523108        NA  0.459007  0.587209      NA       NA
## 
## mxAlgebras objects (and their 95% likelihood-based CIs):
##                 lbound    Estimate      ubound
## Cog[1,1]    -0.1780066 -0.08769802 -0.02765566
## SO[1,1]     -0.1754969 -0.08955108 -0.02888361
## Cog_SO[1,1] -0.3141952 -0.17724910 -0.05953580
## 
## Goodness-of-fit indices:
##                                             Value
## Sample size                                633.00
## Chi-square of target model                   0.00
## DF of target model                           0.00
## p value of target model                      0.00
## Number of constraints imposed on "Smatrix"   2.00
## DF manually adjusted                         0.00
## Chi-square of independence model           323.17
## DF of independence model                     6.00
## RMSEA                                        0.00
## RMSEA lower 95% CI                           0.00
## RMSEA upper 95% CI                           0.00
## SRMR                                         0.00
## TLI                                          -Inf
## CFI                                          1.00
## AIC                                          0.00
## BIC                                          0.00
## OpenMx status1: 0 ("0" or "1": The optimization is considered fine.
## Other values indicate problems.)

我们可以绘制模型并标记参数以进行检查。

my.plot <- meta2semPlot(random2, manNames=c("Per","Cog","SO","SC") )

##画出模型图
semPaths(my.plot, whatLabels="path", nCharEdges=10, nCharNodes=10,layout="circle2", color="yellow", edge.label.cex=0.8)

##画出参数估计图
semPaths(my.plot, whatLabels="est", nCharNodes=10, layout="circle2",color="green", edge.label.cex=1.2)

附：如何导入数据

#相关矩阵的例子
correlation <- list(matrix(c(1,0.6,0.3,0.5,1,0.5,0.3,0.6,1),nrow = 3,ncol = 3),
                    matrix(c(1,0.7,0.2,0.4,1,0.4,0.2,0.7,1),nrow = 3,ncol = 3))

#给相关矩阵加研究名
names(correlation) <- c("shun(2019)", "peng(2018)")

#研究的类别等亚组变量
type<-c("China","USA")

#每个研究被试的人数
N_participation<-c(201,208)

#组合数据
shun2020<-list(correlation,type,N_participation)

#命名list
names(shun2020) <- c("data", "country","n")

head(shun2020)

## $data
## $data$`shun(2019)`
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  1.0  0.5  0.3
## [2,]  0.6  1.0  0.6
## [3,]  0.3  0.5  1.0
## 
## $data$`peng(2018)`
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  1.0  0.4  0.2
## [2,]  0.7  1.0  0.7
## [3,]  0.2  0.4  1.0
## 
## 
## $country
## [1] "China" "USA"  
## 
## $n
## [1] 201 208

我的R markdown中文说明

Thu, 22 Aug 2019 00:00:00 +0000

1.Rmarkdown是什么？

R Markdown是由~~91大神~~R大神谢益辉写的R包，R markdown 通过R来书写可重复动态报告的一种格式。利用它在幻灯片、pdf、html文档、Word文件中嵌入R代码和结果。其官方网站为：https://rmarkdown.rstudio.com/

2.如何使用Rmarkdown？

使用Rmarkdown，需要安装rmarkdown包，代码如下：

#install.packages("rmarkdown")

R Markdown 的工作流程：

3. markdown的基本语法

3.1代码块设置

echo=FALSE最终的文档中不会显示代码，只会显示代码运行的结果和图像
results=“hide”隐藏结果，显示图像
include=FALSE隐藏代码和运行的输出（写报告时可使用include=FALSE来隐藏所有的代码，从而突出图像。）
fig.show=“hide” 隐藏图像
对于图像，可以通过fig.width和fig.height来设置宽和高，例如:

cat(c("```{r scatterplot, fig.width=4, fig.height=4.5}","```"),sep='\n')

## ```{r scatterplot, fig.width=4, fig.height=4.5}
## ```

x<-1:10
y<-6:15
plot(x,y)

如果想要避免每次使用代码块都重复敲代码来设置代码块，可按如下设置初始代码块：

#knitr::opts_chunk$set(fig.width=12, fig.height=8, fig.path='Figs/',
                      #echo=FALSE, warning=FALSE, message=FALSE)

warning=FALSE 和message=FALSE最终文档中不会显示R软件任何的提示信息， fig.path=’Figs/’把图片保存在Figs子文件夹中（默认情况下图片不会被保存，注意Figs后面的斜线“/”不可少，否则图片会以Figs为文件名开头被保存在主目录中）。如果在某个特定代码块中需要不一样的设置，可以单独设置该代码块。

行内代码(In-line code)：例如，这是ｉｒｉｓ数据集的第一行第一列 5.1.
必须写在一行内，不含空格和句点，可以使用-和_

3.2文字格式

一些基本的文本格式命令如下所示：

R markdown写论文的格式包

今天隆重介绍这个解救polisci,econ, sociology的明星package：stargazer。这个包有多强大呢：能直接输出符合期刊标准的回归分析表，这东西有多烦想必写过定量文章的都有体会。名字取得也很有意思：stargazer，LOL，星星收集者。炉石里面有张7费777的生物叫staraligner，台词是：stars are aligned。这里借这个包的名字祝各位研究者：stars are collected。想哪里显著就哪里显著，想哪里不显著哪里就不显著。

Install_And_Load <- function(Required_Packages){
  Remaining_Packages <- Required_Packages[!(Required_Packages %in% installed.packages()[,"Package"])];
  
  if(length(Remaining_Packages)) {
    install.packages(Remaining_Packages);
  }
  for(package_name in Required_Packages){
    library(package_name,character.only=TRUE,quietly=TRUE);
  }
}

Required_Packages=c("MASS", "stargazer","ggplot2")#如需要用到以上几个包
Install_And_Load(Required_Packages)


library(MASS)
library(stargazer)
library(ggplot2)
mydata <- Boston
attach(mydata)
m1 <- lm(medv ~ crim)
m2 <- lm(medv ~ crim + zn)
stargazer(m1, m2, type = "html", header = FALSE)


	Dependent variable:

	medv
	(1)	(2)

crim	-0.415^***	-0.352^***
	(0.044)	(0.043)

zn		0.116^***
		(0.016)

Constant	24.033^***	22.486^***
	(0.409)	(0.442)


Observations	506	506
R²	0.151	0.234
Adjusted R²	0.149	0.231
Residual Std. Error	8.484 (df = 504)	8.065 (df = 503)
F Statistic	89.486^*** (df = 1; 504)	76.824^*** (df = 2; 503)

Note:	p<0.1; p<0.05; p<0.01

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Tue, 05 Feb 2019 00:00:00 +0000

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Inline code: variable

Code block:

porridge = "blueberry"
if porridge == "blueberry":
    print("Eating...")

Math

In-line math: $x + y = z$

Block math:

$$ f\left( x \right) = \;\frac{{2\left( {x + 4} \right)\left( {x - 4} \right)}}{{\left( {x + 4} \right)\left( {x + 1} \right)}} $$

Fragments

Make content appear incrementally

{{% fragment %}} One {{% /fragment %}}
{{% fragment %}} **Two** {{% /fragment %}}
{{% fragment %}} Three {{% /fragment %}}

Press Space to play!

One Two Three

A fragment can accept two optional parameters:

class: use a custom style (requires definition in custom CSS)
weight: sets the order in which a fragment appears

Speaker Notes

Add speaker notes to your presentation

{{% speaker_note %}}
- Only the speaker can read these notes
- Press `S` key to view
{{% /speaker_note %}}

Press the S key to view the speaker notes!

Themes

black: Black background, white text, blue links (default)
white: White background, black text, blue links
league: Gray background, white text, blue links
beige: Beige background, dark text, brown links
sky: Blue background, thin dark text, blue links

night: Black background, thick white text, orange links
serif: Cappuccino background, gray text, brown links
simple: White background, black text, blue links
solarized: Cream-colored background, dark green text, blue links

Custom Slide

Customize the slide style and background

{{< slide background-image="/img/boards.jpg" >}}
{{< slide background-color="#0000FF" >}}
{{< slide class="my-style" >}}

Custom CSS Example

Let’s make headers navy colored.

Create assets/css/reveal_custom.css with:

.reveal section h1,
.reveal section h2,
.reveal section h3 {
  color: navy;
}

Questions?

Ask

Documentation

Fear of Negative Evaluation On Social Anxiety：Base On Cognitive Behavioral Model of Social Anxiety Disorder

Tue, 15 Jan 2019 00:00:00 +0000

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Supplementary notes can be added here, including code and math.

Privacy Policy

Thu, 28 Jun 2018 00:00:00 +0100

…

Terms

Thu, 28 Jun 2018 00:00:00 +0100

…

The Relationship between Fear of Negative Evaluation and Internet Overuse：The Mediating Effects of Social Anxiety and Self-control

Sun, 01 Jan 2017 00:00:00 +0000

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Supplementary notes can be added here, including code and math.

External Project

Wed, 27 Apr 2016 00:00:00 +0000

Internal Project

Wed, 27 Apr 2016 00:00:00 +0000

The Relationship between Maternal Extraversion and Adolescent Extraversion：Mediating and Moderating Model

Tue, 01 Sep 2015 00:00:00 +0000

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An example conference paper

Mon, 01 Jul 2013 00:00:00 +0000

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心理科学2018论文挖掘与统计

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1.准备工作

library(rvest)

## Warning: package 'rvest' was built under R version 3.5.3

## Loading required package: xml2

## Warning: package 'xml2' was built under R version 3.5.2

library(magrittr)
library(stringr)

## Warning: package 'stringr' was built under R version 3.5.2

library(jiebaR)

## Warning: package 'jiebaR' was built under R version 3.5.3

## Loading required package: jiebaRD

## Warning: package 'jiebaRD' was built under R version 3.5.3

library(wordcloud2)

## Warning: package 'wordcloud2' was built under R version 3.5.3

1.1打开网页节点

tag_title <- ".J_biaoti" # 论文题目
tag_author<-".J_author_cn" #论文作者
tag_institution<-"//td"#作者单位
tag_abstract<-".J_zhaiyao"#摘要

2.爬取网络

由于心理科学2018年度文章的网页编号是从https://www.psysci.org/CN/abstract/abstract10038到https://www.psysci.org/CN/abstract/abstract10258,因此，我们使用for loop来循环爬取网页。

首先，设定一个空的数据框，以保存爬取的网页数据

psysin_2018_1<-data.frame(title = NULL,author = NULL, 
                           institution = NULL, keywords = NULL,
                           stringsAsFactors = F)

其次，进行循环爬取

for (n in 10038:10258) {
  
  myurl <- paste0("https://www.psysci.org/CN/abstract/abstract", n, ".shtml", sep = "")
  page_n <- read_html(x = myurl) 
  

  #开始抓取
  title_n <- html_nodes(x = page_n,css = tag_title)%>% html_text()
  author_n<- html_nodes(x = page_n, css = tag_author)%>% html_text()
  institution_n<- html_nodes(x = page_n, xpath = tag_institution)%>% html_text()
  abstract_n<- html_nodes(x = page_n, css = tag_abstract)%>% html_text()
  
  #摘要
  abstract_n <- gsub("\r", "", abstract_n)
  abstract_n <- gsub("\n", "", abstract_n)
  abstract_n <- gsub("\t", "", abstract_n)
  #关键词
  keywords_n<-abstract_n[5]#关键词处于爬取摘要信息的第五行
  
  #作者单位
  institution_n<- institution_n[24]
  
  # 合并向量为数据框
  paper_work_n <- data.frame(title = title_n,
                             author = author_n,
                             institution = institution_n,
                             keywords = keywords_n,
                             stringsAsFactors = FALSE)
  
  psysin_2018_1 <- rbind(psysin_2018_1, paper_work_n) # 添加到psysin2018内
  
}

3.数据清理与处理

3.1作者的数据清理与处理

author_2018<-gsub("[1-9]", "",psysin_2018_1[,2])#去除作者序号

3.2单位的数据清理

#去除单位序号
institution_2018<-gsub("[1-9]", "",psysin_2018_1[,3])

#去除单位的首个符号
for (i in 1:length(institution_2018)) {
  if(str_sub(institution_2018[i], start = 1, end = 2)==". "){
  institution_2018[i]=str_sub(institution_2018[i], start = 2, end = -1)
}else{
  next
}
  
}

#合并多余的字符
a<-c("华中师范大学","北京师范大学","华东师范大学","西南大学","华南师范大学","北京大学","中国科学院","江西师范大学",
     "天津师范大学","山东师范大学","浙江师范大学","福建师范大学","陕西师范大学","西北师范大学","辽宁师范大学","南京师范大学",
     "中国人民大学","西北师范大学","东北师范大学","浙江大学","北京大学","暨南大学")
     
for (i in a) {
  institution_2018[grepl(i,institution_2018,fixed = T)==TRUE] <- i
}

###只保留第一个单位
write.csv(institution_2018,"D:/future_plan/Rcourse/psysin2018/institution.csv")#只能手动了
institution_2018<-read.csv("D:/future_plan/Rcourse/psysin2018/institution.csv",header = T)

3.3关键词数据清理

#去除关键词空格
keyword_2018<-gsub("<U+00A0>","",psysin_2018_1[,4])

#去除“关键词”:几个字
keyword_2018<-gsub("关键词","",keyword_2018)

4.制作词云

4.1制作作者词云

#按逗号分成不同的列
split_author<-str_split(author_2018,",")

#将去除逗号的list转成vector
author1 = as.vector(unlist(split_author))

#计算作者频率
author_freq <- freq(author1) 

#制作词云
wordcloud2(author_freq)

#设置保存图像的目录
setwd("D:/future_plan/Rcourse/psysin2018")

#设置保存图像的名字，背景颜色，宽度和高度
png(file="author.png", bg="white",width = 480, height = 480)

4.2 制作作者词云

#读取作者
institution1 = as.vector(unlist(institution_2018[2]))

 #计算作者频率
institution_freq <- freq(institution1)

#制作词云
wordcloud2(institution_freq)

#设置保存图像的目录
setwd("D:/future_plan/Rcourse/psysin2018")

#设置保存图像的名字，背景颜色，宽度和高度
png(file="insititution.png", bg="white",width = 480, height = 480)

4.3制作关键词词云

#按逗号分成不同的列
split_kw<-str_split(keyword_2018,",")

#将去除逗号的list转成vector
kw1 = as.vector(unlist(split_kw))

#计算关键词频率
kw_freq <- freq(kw1) 

#制作词云
wordcloud2(kw_freq)

#设置保存图像的目录
setwd("D:/future_plan/Rcourse/psysin2018")

#设置保存图像的名字，背景颜色，宽度和高度
png(file="kw.png", bg="white",width = 480, height = 480)

5.写出中文数据

#Sys.setlocale(,"Chinese")
#write.csv(institution_2018,"D:/future_plan/Rcourse/psysin2018/institution1.csv")

本科生（问卷类）毕业论文数据分析基本流程

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1.基本概念的描述

1.1为什么做数据分析

了解我们要研究的对象的基本情况，探讨变量间的相互关系
抽样分析。如果能够获得总体的数据，那么“数据即是理论”，而不需要进行推断统计
由“科学”到“广义科学”：从寻求确定的结果到寻求稳定区间内的结果

1.2总体与样本

总体(population)：全体CSNU的学生
样本(sample)：CSNU心理学专业学生
总体参数：CSNU平均学习时间
样本统计量：CSNU心理学专业学生的平均学习时间
样本统计量 ≠ 总体参数
因此，从样本推论总体情况的时候，总是存在（不准确的情况）误差
置信区间(confidence interval)：有多大的概率我们估计的数据会落入这一区间内

1.3数据类型

定性数据
- 称名数据：性别，专业等
- 顺序数据：学历
定量数据
- 离散数据：学生人数（只能计为个数，不存在小数）
- 连续数据：体重，年龄等

1.4显著性水平与统计功效

显著性水平:犯第一类错误的最大概率的大小α。
p值：当H0是对的时，然后给定某个数，跟这个数一样极端或者比它还极端的概率就是P-value。
统计功效：统计功效指的是在假设检验中,H1(alternative hypothesis)为真时,正确地拒绝H0(null hypothesis)的概率,或者1-β。
一类错误与二类错误：

1.4显著性水平与统计功效

举例：在未来，女性已经统治了地球，他们觉的男人太过讨厌，于是想了一个办法来清除男性，他们商讨一番，决定使用的新鲜武器：自动判别，如果小于A罩杯，则杀无赦；如果等于或大于A罩杯，则放过。这个武器本意是区分男性和女性，杀死所有男性，放过所有女性。硝烟过后，大家可以想象得到结果，有些可怜的mm因为胸太小被误杀，这就是武器的判别程序犯的一类错误。本属于女性这个群体，却被错误的判断为不属于。有些胸肌发达的gg因为胸很大而活下来，这就是武器的判别程序犯的二类错误，本不属于女性这个群体，却被误判为属于。而所有被杀害的男性，则是该判别程序的效力（power，i.e. 1-β）。

1.5信度与效度

信度：问卷或测量工具的稳定性指标，说明可重复性的可能
效度：针对某一变量的问卷或测量工具有效性程度。
效度高，信度一定高；信度高，效度不一定高。

2.描述性统计

2.1 被试群体的基本信息

举例：大学生社会流动信念是如何影响学习投入的?
被试性别分布

被试性别与年级分布

2.2研究工具的信、效度

信度分析

## 
## 载入程辑包：'psych'

## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
## 
##     %+%, alpha

## [1] 0.8586419

## [1] 0.8925558

## [1] 0.9360799

## [1] 0.9561618

效度分析:以社会阶层流动信念问卷为例

## This is lavaan 0.6-3

## lavaan is BETA software! Please report any bugs.

## 
## 载入程辑包：'lavaan'

## The following object is masked from 'package:psych':
## 
##     cor2cov

## lavaan 0.6-3 ended normally after 22 iterations
## 
##   Optimization method                           NLMINB
##   Number of free parameters                         12
## 
##   Number of observations                           895
## 
##   Estimator                                         ML
##   Model Fit Test Statistic                     287.879
##   Degrees of freedom                                 9
##   P-value (Chi-square)                           0.000
## 
## Model test baseline model:
## 
##   Minimum Function Test Statistic             2454.614
##   Degrees of freedom                                15
##   P-value                                        0.000
## 
## User model versus baseline model:
## 
##   Comparative Fit Index (CFI)                    0.886
##   Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.809
## 
## Loglikelihood and Information Criteria:
## 
##   Loglikelihood user model (H0)              -7682.579
##   Loglikelihood unrestricted model (H1)      -7538.639
## 
##   Number of free parameters                         12
##   Akaike (AIC)                               15389.157
##   Bayesian (BIC)                             15446.719
##   Sample-size adjusted Bayesian (BIC)        15408.609
## 
## Root Mean Square Error of Approximation:
## 
##   RMSEA                                          0.186
##   90 Percent Confidence Interval          0.168  0.205
##   P-value RMSEA <= 0.05                          0.000
## 
## Standardized Root Mean Square Residual:
## 
##   SRMR                                           0.068
## 
## Parameter Estimates:
## 
##   Information                                 Expected
##   Information saturated (h1) model          Structured
##   Standard Errors                             Standard
## 
## Latent Variables:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
##   G =~                                                                  
##     a1                1.000                               0.836    0.691
##     a2                1.116    0.056   19.897    0.000    0.933    0.746
##     a3                0.957    0.061   15.663    0.000    0.800    0.575
##     a4                1.174    0.054   21.799    0.000    0.982    0.834
##     a5                0.855    0.050   17.177    0.000    0.715    0.634
##     a6                1.210    0.058   20.805    0.000    1.012    0.786
## 
## Variances:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
##    .a1                0.764    0.041   18.424    0.000    0.764    0.522
##    .a2                0.694    0.040   17.379    0.000    0.694    0.444
##    .a3                1.298    0.066   19.698    0.000    1.298    0.670
##    .a4                0.421    0.030   14.231    0.000    0.421    0.304
##    .a5                0.760    0.040   19.157    0.000    0.760    0.598
##    .a6                0.634    0.039   16.258    0.000    0.634    0.382
##     G                 0.699    0.062   11.201    0.000    1.000    1.000
## 
## R-Square:
##                    Estimate
##     a1                0.478
##     a2                0.556
##     a3                0.330
##     a4                0.696
##     a5                0.402
##     a6                0.618

效度分析:以学习投入量表为例

## lavaan 0.6-3 ended normally after 51 iterations
## 
##   Optimization method                           NLMINB
##   Number of free parameters                         37
## 
##   Number of observations                           895
## 
##   Estimator                                         ML
##   Model Fit Test Statistic                    1731.394
##   Degrees of freedom                               116
##   P-value (Chi-square)                           0.000
## 
## Model test baseline model:
## 
##   Minimum Function Test Statistic            12656.568
##   Degrees of freedom                               136
##   P-value                                        0.000
## 
## User model versus baseline model:
## 
##   Comparative Fit Index (CFI)                    0.871
##   Tucker-Lewis Index (TLI)                       0.849
## 
## Loglikelihood and Information Criteria:
## 
##   Loglikelihood user model (H0)             -20293.204
##   Loglikelihood unrestricted model (H1)     -19427.507
## 
##   Number of free parameters                         37
##   Akaike (AIC)                               40660.409
##   Bayesian (BIC)                             40837.891
##   Sample-size adjusted Bayesian (BIC)        40720.386
## 
## Root Mean Square Error of Approximation:
## 
##   RMSEA                                          0.125
##   90 Percent Confidence Interval          0.120  0.130
##   P-value RMSEA <= 0.05                          0.000
## 
## Standardized Root Mean Square Residual:
## 
##   SRMR                                           0.061
## 
## Parameter Estimates:
## 
##   Information                                 Expected
##   Information saturated (h1) model          Structured
##   Standard Errors                             Standard
## 
## Latent Variables:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
##   f1 =~                                                                 
##     d1                1.000                               0.882    0.603
##     d2                1.018    0.059   17.229    0.000    0.899    0.681
##     d3                1.133    0.062   18.401    0.000    1.000    0.746
##     d5                0.974    0.053   18.372    0.000    0.859    0.745
##     d7                1.297    0.062   20.757    0.000    1.144    0.895
##     d9                1.216    0.063   19.290    0.000    1.073    0.799
##   f2 =~                                                                 
##     d4                1.000                               0.958    0.759
##     d8                1.141    0.039   29.462    0.000    1.094    0.884
##     d10               1.180    0.041   29.023    0.000    1.131    0.873
##     d12               1.034    0.044   23.439    0.000    0.991    0.731
##     d15               0.976    0.041   24.060    0.000    0.935    0.748
##     d17               0.970    0.056   17.177    0.000    0.930    0.554
##   f3 =~                                                                 
##     d6                1.000                               0.954    0.781
##     d11               1.190    0.039   30.652    0.000    1.135    0.873
##     d13               1.021    0.042   24.506    0.000    0.974    0.735
##     d14               0.725    0.038   19.315    0.000    0.691    0.602
##     d16               0.952    0.048   19.782    0.000    0.908    0.615
## 
## Covariances:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
##   f1 ~~                                                                 
##     f2                0.854    0.061   14.033    0.000    1.011    1.011
##   f2 ~~                                                                 
##     f3                0.948    0.058   16.446    0.000    1.038    1.038
##   f1 ~~                                                                 
##     f3                0.847    0.060   14.181    0.000    1.007    1.007
## 
## Variances:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)   Std.lv  Std.all
##    .d1                1.366    0.066   20.717    0.000    1.366    0.637
##    .d2                0.933    0.046   20.475    0.000    0.933    0.536
##    .d3                0.795    0.039   20.140    0.000    0.795    0.443
##    .d5                0.593    0.029   20.152    0.000    0.593    0.445
##    .d7                0.324    0.019   17.207    0.000    0.324    0.198
##    .d9                0.651    0.033   19.675    0.000    0.651    0.361
##    .d4                0.677    0.033   20.655    0.000    0.677    0.425
##    .d8                0.335    0.017   19.236    0.000    0.335    0.219
##    .d10               0.398    0.020   19.509    0.000    0.398    0.237
##    .d12               0.855    0.041   20.750    0.000    0.855    0.465
##    .d15               0.690    0.033   20.696    0.000    0.690    0.441
##    .d17               1.951    0.093   21.023    0.000    1.951    0.693
##    .d6                0.581    0.028   20.460    0.000    0.581    0.390
##    .d11               0.404    0.022   18.656    0.000    0.404    0.239
##    .d13               0.807    0.039   20.753    0.000    0.807    0.460
##    .d14               0.840    0.040   21.057    0.000    0.840    0.638
##    .d16               1.358    0.065   21.043    0.000    1.358    0.622
##     f1                0.779    0.079    9.821    0.000    1.000    1.000
##     f2                0.918    0.069   13.372    0.000    1.000    1.000
##     f3                0.910    0.065   13.930    0.000    1.000    1.000
## 
## R-Square:
##                    Estimate
##     d1                0.363
##     d2                0.464
##     d3                0.557
##     d5                0.555
##     d7                0.802
##     d9                0.639
##     d4                0.575
##     d8                0.781
##     d10               0.763
##     d12               0.535
##     d15               0.559
##     d17               0.307
##     d6                0.610
##     d11               0.761
##     d13               0.540
##     d14               0.362
##     d16               0.378

2.3 描述统计

平均数M:用于描述群体基本状况的数据
标准差SD：用于描述群体数据离散程度的数据，标准差越大，群体数据越分散。

##        vars   n  mean    sd median trimmed   mad min max range  skew
## SocMob    1 895 24.42  5.69     25   24.63  4.45   6  36    30 -0.50
## LeaMov    2 895 56.81  9.45     57   56.95  8.90  18  80    62 -0.47
## PsyCap    3 895 77.57 13.60     77   77.84 11.86  15 105    90 -0.70
## LeaEng    4 895 83.76 17.15     84   83.87 16.31  17 119   102 -0.30
##        kurtosis   se
## SocMob     0.86 0.19
## LeaMov     1.92 0.32
## PsyCap     2.64 0.45
## LeaEng     0.90 0.57

相关系数r: 用于描述两个变量之间的关系

2.4推断统计

t检验:用于描述变量在两个水平上差异的检验方法。
社会流动信念t检验

## 载入需要的程辑包：boot

## 
## 载入程辑包：'boot'

## The following object is masked from 'package:psych':
## 
##     logit

## 载入需要的程辑包：magrittr

## DABEST (Data Analysis with Bootstrap Estimation) v0.2.2
## =======================================================
## 
## Variable: SocMob 
## 
## Unpaired mean difference of female (n=514) minus male (n=381)
##  -0.0917 [95CI  -0.838; 0.602]
## 
## 
## 5000 bootstrap resamples.
## All confidence intervals are bias-corrected and accelerated.

学习动机t检验

## DABEST (Data Analysis with Bootstrap Estimation) v0.2.2
## =======================================================
## 
## Variable: LeaMov 
## 
## Unpaired mean difference of female (n=514) minus male (n=381)
##  -1.35 [95CI  -2.55; -0.142]
## 
## 
## 5000 bootstrap resamples.
## All confidence intervals are bias-corrected and accelerated.

ANOVA检验:在描述性统计部分，主要了解单因素方差分析

3.中介作用

3.1概念模型

## 
## 载入程辑包：'processR'

## The following object is masked from 'package:psych':
## 
##     corPlot

3.2统计模型

3.3中介模型的实现

## LeaMov~a*SocMob
## LeaEng~c*SocMob+b*LeaMov
## indirect :=(a)*(b)
## direct :=c
## total := direct + indirect
## prop.mediated := indirect / total

## lavaan 0.6-3 ended normally after 19 iterations
## 
##   Optimization method                           NLMINB
##   Number of free parameters                          5
## 
##   Number of observations                           895
## 
##   Estimator                                         ML
##   Model Fit Test Statistic                       0.000
##   Degrees of freedom                                 0
##   Minimum Function Value               0.0000000000000
## 
## Parameter Estimates:
## 
##   Information                                 Expected
##   Information saturated (h1) model          Structured
##   Standard Errors                             Standard
## 
## Regressions:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
##   LeaMov ~                                            
##     SocMob     (a)    0.752    0.049   15.199    0.000
##   LeaEng ~                                            
##     SocMob     (c)    0.950    0.092   10.379    0.000
##     LeaMov     (b)    0.673    0.055   12.213    0.000
## 
## Variances:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
##    .LeaMov           70.906    3.352   21.154    0.000
##    .LeaEng          192.941    9.121   21.154    0.000
## 
## Defined Parameters:
##                    Estimate  Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     indirect          0.506    0.053    9.520    0.000
##     direct            0.950    0.092   10.379    0.000
##     total             1.456    0.088   16.523    0.000
##     prop.mediated     0.348    0.038    9.251    0.000

4.调节作用

4.1概念模型

4.2统计模型

4.3调节模型的实现

## LeaEng~c1*SocMob+c2*PsyCap+c3*SocMob:PsyCap
## PsyCap ~ PsyCap.mean*1
## PsyCap ~~ PsyCap.var*PsyCap
## direct :=c1+c3*PsyCap.mean
## direct.below:=c1+c3*(PsyCap.mean-sqrt(PsyCap.var))
## direct.above:=c1+c3*(PsyCap.mean+sqrt(PsyCap.var))

## lavaan 0.6-3 ended normally after 52 iterations
## 
##   Optimization method                           NLMINB
##   Number of free parameters                         12
## 
##   Number of observations                           895
## 
##   Estimator                                        GLS
##   Model Fit Test Statistic                     412.550
##   Degrees of freedom                                 2
##   P-value (Chi-square)                           0.000
## 
## Parameter Estimates:
## 
##   Information                                 Expected
##   Information saturated (h1) model          Structured
##   Standard Errors                             Standard
## 
## Regressions:
##                    Estimate    Std.Err  z-value  P(>|z|)
##   LeaEng ~                                              
##     SocMob    (c1)      0.181    1.131    0.160    0.873
##     PsyCap    (c2)      0.655    0.389    1.684    0.092
##     ScMb:PsyC (c3)      0.004    0.016    0.283    0.777
## 
## Covariances:
##                    Estimate    Std.Err  z-value  P(>|z|)
##   SocMob ~~                                             
##     SocMob:PsyCap    1739.963   92.476   18.815    0.000
## 
## Intercepts:
##                    Estimate    Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     PsyCap  (PsC.)     77.568    0.455  170.565    0.000
##    .LeaEng             19.919   32.871    0.606    0.545
##     SocMob             24.420    0.190  128.252    0.000
##     ScMb:PC          1934.194   22.091   87.557    0.000
## 
## Variances:
##                    Estimate    Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     PsyCap  (PsC.)     14.249    2.428    5.869    0.000
##    .LeaEng            148.595    7.028   21.142    0.000
##     SocMob             23.077    1.129   20.443    0.000
##     ScMb:PC        139721.037 8427.093   16.580    0.000
## 
## Defined Parameters:
##                    Estimate    Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     direct              0.525    0.122    4.319    0.000
##     direct.below        0.509    0.090    5.632    0.000
##     direct.above        0.542    0.169    3.216    0.001

5.有调节的中介

5.1概念模型

5.2统计模型

5.3有调节的中介作用模型实现

## LeaMov~a1*SocMob+a2*PsyCap+a3*SocMob:PsyCap
## LeaEng~c1*SocMob+c2*PsyCap+c3*SocMob:PsyCap+b1*LeaMov+b2*LeaMov:PsyCap
## PsyCap ~ PsyCap.mean*1
## PsyCap ~~ PsyCap.var*PsyCap
## CE.XonM :=a1+a3*PsyCap.mean
## CE.MonY :=b1+b2*PsyCap.mean
## indirect :=(a1+a3*PsyCap.mean)*(b1+b2*PsyCap.mean)
## direct :=c1+c3*PsyCap.mean
## total := direct + indirect
## prop.mediated := indirect / total
## CE.XonM.below :=a1+a3*(PsyCap.mean-sqrt(PsyCap.var))
## CE.MonY.below :=b1+b2*(PsyCap.mean-sqrt(PsyCap.var))
## indirect.below :=(a1+a3*(PsyCap.mean-sqrt(PsyCap.var)))*(b1+b2*(PsyCap.mean-sqrt(PsyCap.var)))
## CE.XonM.above :=a1+a3*(PsyCap.mean+sqrt(PsyCap.var))
## CE.MonY.above :=b1+b2*(PsyCap.mean+sqrt(PsyCap.var))
## indirect.above :=(a1+a3*(PsyCap.mean+sqrt(PsyCap.var)))*(b1+b2*(PsyCap.mean+sqrt(PsyCap.var)))
## direct.below:=c1+c3*(PsyCap.mean-sqrt(PsyCap.var))
## direct.above:=c1+c3*(PsyCap.mean+sqrt(PsyCap.var))
## total.below := direct.below + indirect.below
## total.above := direct.above + indirect.above
## prop.mediated.below := indirect.below / total.below
## prop.mediated.above := indirect.above / total.above

## Warning in lav_data_full(data = data, group = group, cluster = cluster, :
## lavaan WARNING: some observed variances are (at least) a factor 1000 times
## larger than others; use varTable(fit) to investigate

## Warning in lav_data_full(data = data, group = group, cluster = cluster, : lavaan WARNING: some observed variances are larger than 1000000
##   lavaan NOTE: use varTable(fit) to investigate

## Warning in lav_model_vcov(lavmodel = lavmodel, lavsamplestats = lavsamplestats, : lavaan WARNING:
##     Could not compute standard errors! The information matrix could
##     not be inverted. This may be a symptom that the model is not
##     identified.

## Warning in lav_test_yuan_bentler(lavobject = NULL, lavsamplestats = lavsamplestats, : lavaan WARNING: could not invert information matrix

## lavaan 0.6-3 ended normally after 65 iterations
## 
##   Optimization method                           NLMINB
##   Number of free parameters                         23
## 
##   Number of observations                           895
## 
##   Estimator                                         ML
##   Model Fit Test Statistic                    4566.675
##   Degrees of freedom                                 4
##   P-value (Chi-square)                           0.000
## 
## Parameter Estimates:
## 
##   Information                                 Observed
##   Observed information based on                Hessian
##   Standard Errors                   Robust.huber.white
## 
## Regressions:
##                    Estimate     Std.Err  z-value  P(>|z|)
##   LeaMov ~                                               
##     SocMob    (a1)       0.852       NA                  
##     PsyCap    (a2)       0.355       NA                  
##     ScMb:PsyC (a3)      -0.005       NA                  
##   LeaEng ~                                               
##     SocMob    (c1)       1.047       NA                  
##     PsyCap    (c2)       0.322       NA                  
##     ScMb:PsyC (c3)      -0.008       NA                  
##     LeaMov    (b1)      -0.410       NA                  
##     LMv:PsyCp (b2)       0.010       NA                  
## 
## Covariances:
##                    Estimate     Std.Err  z-value  P(>|z|)
##   SocMob ~~                                              
##     SocMob:PsyCap     3399.918       NA                  
##     LeaMov:PsyCap     3922.738       NA                  
##   SocMob:PsyCap ~~                                       
##     LeaMov:PsyCap   637676.532       NA                  
## 
## Intercepts:
##                    Estimate     Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     PsyCap  (PsC.)      77.568       NA                  
##    .LeaMov              18.366       NA                  
##    .LeaEng              28.295       NA                  
##     SocMob              24.420       NA                  
##     ScMb:PC           1934.194       NA                  
##     LMv:PsC           4469.566       NA                  
## 
## Variances:
##                    Estimate     Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     PsyCap  (PsC.)     184.686       NA                  
##    .LeaMov              62.424       NA                  
##    .LeaEng             137.790       NA                  
##     SocMob              32.375       NA                  
##     ScMb:PC         435780.850       NA                  
##     LMv:PsC        1586916.422       NA                  
## 
## Defined Parameters:
##                    Estimate     Std.Err  z-value  P(>|z|)
##     CE.XonM              0.454                           
##     CE.MonY              0.364                           
##     indirect             0.165                           
##     direct               0.390                           
##     total                0.555                           
##     prop.mediated        0.298                           
##     CE.XonM.below        0.524                           
##     CE.MonY.below        0.229                           
##     indirect.below       0.120                           
##     CE.XonM.above        0.384                           
##     CE.MonY.above        0.500                           
##     indirect.above       0.192                           
##     direct.below         0.505                           
##     direct.above         0.275                           
##     total.below          0.625                           
##     total.above          0.467                           
##     prop.medtd.blw       0.192                           
##     prop.meditd.bv       0.411

Psychology <- R and Python

Example Page 1

Tip 1

Tip 2

Example Page 2

Tip 3

Tip 4

Example Talk

blogdown example

第1章 入门

1.1安装

1.1.1更新

1.2一个简单的例子

1.3 RStudio IDE

共同方法偏差的影响因子及控制方法

1.常见的共同方法偏差来源

1.1学科领域的差异

1.2方法之间的相关

2.方法偏差的潜在来源

2.1评级等级的影响

2.2项目特征的影响

2.3项目的文本效应

2.4 测试的环境效应

3.方法偏差影响被试行为的过程

4.控制共同方法偏差的技术

4.1实验流程控制

4.2统计控制

5.共同方法偏差控制方法推荐

元分析结构方程模型

1.验证性因素元分析

1.1固定效应模型

1.1.1 固定效应模型:第一阶段分析

1.1.2 固定效应模型：第二阶段分析

1.2随机效应模型

1.2.1随机效应模型:第一阶段分析

1.2.2随机效应模型：第二阶段分析

2.meta路径分析

2.1固定效应模型

2.1.1固定效应模型：第一阶段

2.1.2固定效应模型：第二阶段

2.1.3固定效应模型:亚组分析第一阶段

2.1.4固定效应模型:亚组分析第二阶段

2.2随机效应模型

2.2.1随机效应模型：第一阶段

2.2.2随机效应模型：第二阶段

附：如何导入数据

我的R markdown中文说明

1.Rmarkdown是什么？

2.如何使用Rmarkdown？

3. markdown的基本语法

3.1代码块设置

3.2文字格式

R markdown写论文的格式包

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Questions?

Fear of Negative Evaluation On Social Anxiety：Base On Cognitive Behavioral Model of Social Anxiety Disorder

Privacy Policy

Terms

The Relationship between Fear of Negative Evaluation and Internet Overuse：The Mediating Effects of Social Anxiety and Self-control

External Project

Internal Project

The Relationship between Maternal Extraversion and Adolescent Extraversion：Mediating and Moderating Model

An example conference paper

心理科学2018论文挖掘与统计

1.准备工作

1.1打开网页节点

2.爬取网络

3.数据清理与处理

3.1作者的数据清理与处理

3.2单位的数据清理

第1章入门