Extension to the PATHMOX approach to detect which constructs differentiate segments and to test factor invariance : Application to mental health data
Aluja-Banet, Tomas (Universitat Politècnica de Catalunya)
Lamberti, Giuseppe (Universitat Politècnica de Catalunya)
Ciampi, Antonio (McGill University (Montreal, Quebec))

Fecha:	2016
Descripción:	14 pàg.
Resumen:	In this paper we propose an extension to the PATHMOX segmentation algorithm to detect which endogenous latent variables and predictors are responsible for heterogeneity. We also address the problem of factor invariance in the terminal nodes of PATHMOX. We demonstrate the utility of such methodology on real mental health data by investigating the relationship between dementia, depression and delirium.
Nota:	Altres ajuts: Canadian Institutes of Health Research (IAO69519), Canadian Institute of Aging Institute of Gender and Health (CRG-82953) and the Alzheimer Society of Canada and the Canadian Nurses Foundation (07-91)
Derechos:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Lengua:	Anglès
Documento:	Capítol de llibre ; recerca ; Versió acceptada per publicar
Materia:	Latent variables ; PATHMOX ; Segmentation ; SDG 3 - Good Health and Well-being
Publicado en:	Springer proceedings in mathematics & statistics, Vol. 173 (2016) , p. 253-266, ISSN 2194-1017

DOI: 10.1007/978-3-319-40643-5_19

Postprint 13 p, 542.5 KB