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结构方程模型中类别变量变为定量数据的处理方法建议

已有 995 次阅读 2021-11-9 22:44 |系统分类:科研笔记

在SEM中,经常遇到想要将不同的组别(不同植被类型,土地利用方式)、不同的处理(比如专门设计的配对试验,如施肥不施肥两种处理)作为外生的变量(解释变量)纳入SEM的情况。目前一般情况下将类别变量的每个水平单独做解释变量(变为0-1数据)然后进行SEM分析,这样无法获得整个类别变量作为单一的外生变量(解释变量)SEM。我想到有一种方案大家可以尝试一下:利用类别变量求得样本之间gower距离(将定性数据转变为定量数据),然后进行主坐标分析(pcoa)分析,然后提取第一主坐标,然后将第一主坐标(定量数据)作为类别变量的替代变量进行SEM分析。从技术操作上可行,下面有代码,但是结果是否符合大家的预期,请大家尝试,然后希望大家跟我报告结果,我的QQ 185756911. 也欢迎大家留言讨论。

library(FD)

a=data.frame(类别变量)

b=gowdis(a)

library(ape)

#提取第一主成分

pcoac=pcoa(b)$vectors[,1]

#把pcoac作为一个新的变量替代原来的类别变量进行SEM





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