bruceR

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Feature request :测量不变性

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bruce你好，我一直使用你的包进行一些因子分析和描述性统计。也向这个包提了一些issues，感谢你热心的解决了这些问题。 我之前做测量不变性的模型一直要使用lavaan语法来定义不同的模型，这显得很繁琐。我留意到semtools曾有一个测量不变性的函数，不过目前已经废弃被更底层的函数取代了。目前R中缺少能简单的测量不变性的函数，即使有也并不好用（如有一个包psycmodel中有一个测量不变性的函数，然而却没法定义估计器以及测量的模型阶数较少）。 我想你是否有加入这一函数的想法。测量不变性也是因子分析中的重要内容，我觉得你如果加入这个函数的话可以加入一些是否通过不变性测试的描述。你可以参考一下psycmodel中的实现https://jasonmoy28.github.io/psycModel/reference/measurement_invariance.html。 再一次感谢你为大家带来如此有用的工具。

williamlorder

Dear users, Thanks for your use of the `bruceR` package. This package has passed all code checks performed by CRAN, see [CRAN Package Check Results for Package bruceR](https://cran.r-project.org/web/checks/check_results_bruceR.html). If there...

psychbruce

包老师您好， 最近在使用model_summary对MLE模型进行总结时候，发现其输出的p值显著性（因为没法看到原始p值只能看到显著性）与lmer输出的结果和HLM_summary输出的结果不一致，请问这是正常现象吗？如果是的话model_summary与HLM_summary在估计p值时所使用的方法有哪些不同导致了这一现象呢？ 还望您百忙之中抽空解答，谢谢！ 以下是我所使用的代码与输出结果： ``` m2 = lmer(data = dt, y ~ x + cov1 + cov2 + (1|sub_ID)) # 数据为试次嵌套被试数据，其中x是一个分组变量；sub_ID为每个被试的ID，其下嵌套若干trial；cov1与cov2为协变量 ``` 这是使用HLM_summary的output，可见无论是基于anova还是fixed effect的结果都是边缘显著结果： 这是使用model_summary的output，可见x的显著性从边缘显著变成了显著，但系数估计与HLM_summary相同： 此外，我也使用了lmer自带的summary函数，其输出结果与HLM_summary相同。

manipulative