Is Timing Everything? The Effects of Measurement Timing on the Performance of Nonlinear Longitudinal Models
Notice bibliographique
Résumé
Despite the value that longitudinal research offers for understanding psychological processes, studies in organizational research rarely use longitudinal designs. One reason for the paucity of longitudinal designs may be the challenges they present for researchers. Three challenges of particular importance are that researchers have to determine 1) how many measurements to take, 2) how to space measurements, and 3) how to design studies when participants provide data with different response schedules (time unstructuredness). In systematically reviewing the simulation literature, I found that few studies comprehensively investigated the effects of measurement number, measurement spacing, and time structuredness (in addition to sample size) on model performance. As a consequence, researchers have little guidance when trying to conduct longitudinal research. To address these gaps in the literature, I conducted a series of simulation experiments. I found poor model performance across all measurement number/sample size pairings. That is, bias and precision were never concurrently optimized under any combination of manipulated variables. Bias was often low, however, with moderate measurement numbers and sample sizes. Although precision was frequently poor, the greatest improvements in precision resulted from using either seven measurements with N ≥ 200 or nine measurements with N ≤ 100. With time-unstructured data, model performance systematically decreased across all measurement number/sample size pairings when the model incorrectly assumed an identical response pattern across all participants (i.e., time-structured data). Fortunately, when models were equipped to handle heterogeneous response patterns using definition variables, the poor model performance observed across all measurement number/sample size pairings no longer appeared. Altogether, the results of the current simulation experiments provide guidelines for researchers interested in modelling nonlinear change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,220 | 0,648 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».