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【交叉滞后模型】From Data to Causes I Building a General Cross-Lagged Panel Model (GCLM)
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https://youtu.be/tHnnaRNPbXs 自存,侵删 谁来救救我的longitudinal data (发疯) The two-paper series covering the approach is now published -- see the first paper here (https://doi.org/10.1177/1094428119847278) and the pdf here (https://tinyurl.com/y3odhw6q), and the second paper here (https://doi.org/10.1177/1094428119847280) and the pdf here (https://tinyurl.com/y3dgmf5f). The online supplemental materials are here (https://doi.org/10.26188/5c9ec7295fefd). The two papers can be cited as: Zyphur, M. J., Allison, P. D., Tay, L., Voelkle, M. C., Preacher, K. J., Zhang, Z., Hamaker, E. L., Shamsollahi, A., Pierides, D. C., Koval, P., & Diener, E. (2019). From data to causes I: Building a general cross-lagged panel model (GCLM). Organizational Research Methods. https://doi.org/10.1177/1094428119847278 Zyphur, M. J., Voelkle, M. C., Tay, L., Allison, P. D., Preacher, K. J., Zhang, Z., Hamaker, E. L., Shamsollahi, A., Pierides, D. C., Koval, P., & Diener, E. (2019). From data to causes II: Comparing approaches to panel data analysis. Organizational Research Methods. https://doi.org/10.1177/1094428119847280
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