请高手把关一下我的结构方程模型可否用时序数据/面板数据实现？

multilevel SEM. Mplus 和 LISREL 都可以。 不知道AMOS 和HLM可不可以。

popupoler 发表于 2013-4-25 16:05
I don't know how to enter pooled data (I have data about 42 countries over 7 years per variable) int ...

you need to restructure the data--called stacking. Then run linear mixed model, instead of regression. Linear mixed model is equivalent to multilevel models.

popupoler 发表于 2013-4-25 16:05
I don't know how to enter pooled data (I have data about 42 countries over 7 years per variable) int ...

请问楼主做出来了嘛？ 面板数据可以用结构方程模型做嘛？ 谢谢

旺仔小杨 发表于 2017-7-5 23:22
请问楼主做出来了嘛？ 面板数据可以用结构方程模型做嘛？ 谢谢

你好 你那边有答案了吗

您的结构方程模型（SEM）设计看起来是可行的，并且确实可以使用时间序列数据或者面板数据来实现，尤其是考虑到您提到的数据类型（1990-2011年的宏观经济数据）。在SEM中处理这类数据时，确实有专门的技术和方法被用于分析随时间变化的趋势，例如线性增长模型或动态结构方程模型。

**线性增长模型**是一种特定类型的纵向数据分析方法，通常用来研究个体或群体在一段时间内的变化趋势。它适合于您的数据集，因为您希望探索随着时间推移的因果关系和发展模式。这种模型假设变量随时间呈线性发展，并能够估计起点水平（即初始状态）和增长率。

然而，对于更复杂的时间序列依赖性和动态反馈机制，**动态结构方程模型 (DSEM)** 可能更适合。DSEM 能够捕捉到系统内变量之间的即时相互作用以及滞后效应，这在处理宏观经济数据时尤为重要。

至于软件选择：

- **AMOS**：它主要用于传统的SEM分析，在处理线性增长模型方面是胜任的，但可能不完全适合复杂的动态模型。
- **Mplus** 或 **lavaan（R包）**：这两个工具更为强大，尤其当您需要构建和估计复杂的时间序列或面板数据模型时。它们支持更高级别的模型定制，并能够处理各种非线性效应、交叉滞后关系等。

建议的书籍：

1. *Longitudinal Structural Equation Modeling* by Todd D. Little
2. *Latent Variable Models: An Introduction to Factor, Path, and Structural Equation Analysis* by James Bovaird & Brandy J. Brittingham

这些资源将帮助您更深入地理解如何使用SEM分析时间序列和面板数据，以及如何在实际中应用这些模型。希望这些建议对您的研究有所帮助！

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