استخدام lavaan في R لإنشاء نموذج نمو زمني ثنائي النتائج

إن تحليل البيانات يعتبر من الأدوات الأساسية في البحث العلمي، خاصة عندما يتعلق الأمر بالنماذج الإحصائية التي تدرس تغيرات البيانات عبر الزمن. ومن بين الأدوات الهامة في هذا المجال تأتي حزمة lavaan في لغة البرمجة R، التي تتيح للباحثين إنشاء نماذج معقدة مثل نماذج منحنيات النمو الطولي الكامنة. في هذا المقال، سنتناول كيفية استخدام lavaan في R لبناء نموذج منحنى نمو طولي كامن مع نتيجة ثنائية.

ما هو منحنى النمو الطولي الكامن؟

منحنى النمو الطولي الكامن هو نموذج يتم استخدامه لفهم كيفية تغير المتغيرات على مدى الزمن. يتضمن هذا النموذج قياس تأثيرات التغيرات الزمنية على النتائج المستمرة أو الثنائية. عندما يكون لدينا نتيجة ثنائية، مثل "نعم" أو "لا"، فإن هذا يتطلب تعديلات معينة في بناء النموذج لضمان دقة النتائج.

خطوات نموذج منحنى النمو الطولي الكامن باستخدام lavaan

للبدء في استخدام حزمة lavaan، يجب أولاً تثبيتها على R. يمكن القيام بذلك بواسطة الأمر التالي:

install.packages("lavaan")

بعد تثبيت الحزمة، نقوم بتحميلها:

library(lavaan)

سنفترض أيضًا أنك قد قمت بجمع البيانات المطلوبة لتقدير النمو. يجب أن تتضمن البيانات مقياس الزمن ومستويات الناتج الثنائي. على سبيل المثال، إذا كان لدينا البيانات التالية:

• زمن المقياس (time)
• النتيجة الثنائية (outcome)

تحديد النموذج

عند كتابة النموذج في lavaan، يجب تحديد الشكل العام للنموذج بطريقة تعكس القيم الثنائية. يمكن استخدام نموذج يعتمد على المسار (path model) الذي يفسر التغيرات في النتيجة الثنائية عبر الزمن. على سبيل المثال، يمكن أن يبدو النموذج كما يلي:

model <- '
  growth =~ i + s * time  # i هو نقطة البداية و s هي معدل النمو
  outcome ~ growth
'

في هذا النموذج، growth هو المتغير الكامن الذي يمثل منحنى النمو. نحدد هنا أن النتيجة تعتمد على هذا النمو.

النموذج الثنائي

لإجراء تحليل للنتيجة الثنائية باستخدام lavaan، يجب استخدام نموذج مناسب يلائم البيانات. يجب الانتباه إلى استخدام دالة binary التي تعمل مع القيم الثنائية. قد يكون من المفيد أيضاً استخدام دالة إجراء مختلف مثل GLM إذا كان لدينا جوانب مختلفة مقايسة. يجب تحويل النموذج السابق ليشمل المعاملات المناسبة للنموذج الثنائي. قد يبدو النموذج المعدل كما يلي:

model <- '
  growth =~ i + s * time 
  outcome ~ growth
  outcome ~~ growth
'

تحليل النموذج ونتائجه

بعد إعداد النموذج، يمكننا استخدام الدالة sem() لتنفيذ التحليل:

fit <- sem(model, data = your_data, fixed.x = FALSE)
summary(fit, fit.measures = TRUE)

ستساعدك معلومات الخلاصة في تقييم جودة النموذج وملاءمته للبيانات. يمكن استعمال مقاييس مختلفة مثل CFI و RMSEA لتحديد مدى توافق النموذج مع البيانات المقدمة.

الخلاصة

تعتبر أداة lavaan في R من الأدوات القوية لبناء نموذج منحنى النمو الطولي الكامن مع نتائج ثنائية. من خلال اتباع الخطوات المناسبة وتطبيق المفاهيم الإحصائية بحذر، يمكن للباحثين استغلال هذه التقنية لاستنتاجات دقيقة ودعم النتائج بشكل أفضل. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن كيفية استخدام lavaan في R لبناء نموذج منحنى النمو الطولي الكامن مع نتيجة ثنائية، فإنه يمكن أن يوفر لك مقومات لفهم العلاقات المعقدة بين المتغيرات عبر الزمن.