Существует ли минимальный порог ковариационного покрытия в моделях скрытой кривой роста (LGCM)?
Я использую модели скрытых кривых роста, используя данные обследований домашних хозяйств из Британской группы домашних хозяйств (BHPS) и Швейцарской группы домашних хозяйств (SHP). В зависимости от набора данных ковариационный охват между переменными довольно сильно варьируется и также может быть довольно низким. Я понимаю, что нулевое ковариационное покрытие не представляет проблемы при оценке LGCM. Однако мне было интересно, каков минимальный уровень приемлемого ковариационного покрытия.
Значение Mplus по умолчанию - 0,100, что означает, что 90% пропусков допустимы. Кто-нибудь знает, является ли это общим правилом или это зависит от отдельных наборов данных? Если да, то какую литературу вы могли бы порекомендовать?
В моем случае у меня есть два набора данных:
- Набор данных A охватывает 8 временных точек с ковариационным покрытием от 0,122 до 0,488.
- Набор данных B охватывает 20 временных точек с ковариационным покрытием от 0,05 до 0,144.
В обоих случаях данные отсутствуют из-за выбытия и / или нового набора дополнительных экспертов.
Спасибо за вашу помощь!