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【2h】

Using Structural Equation Modeling to Examine the Influence of Social Behavioral and Nutritional Variables on Health Outcomes Based on NHANES Data: Addressing Complex Design Nonnormally Distributed Variables and Missing Information

机译：基于NHANES数据使用结构方程模型检查社会行为和营养变量对健康结果的影响：解决复杂的设计非正态分布的变量和信息丢失的问题

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BackgroundStructural equation modeling (SEM) is a multivariate analysis method for exploring relations between latent constructs and measured variables. As a theory-guided approach, SEM estimates directional pathways in complex models based on longitudinal or cross-sectional data where randomized control trials would either be unethical or cost prohibitive. However, this method is infrequently used in nutrition research, despite recommendations by epidemiologists for its increased use.

机译：背景结构方程模型（SEM）是一种多变量分析方法，用于探索潜在构造与测量变量之间的关系。作为一种理论指导的方法，SEM会根据纵向或横截面数据来估计复杂模型中的方向路径，而随机对照试验可能不合道德或成本高昂。然而，尽管流行病学家建议增加使用量，但该方法很少用于营养研究。

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期刊名称 Current Developments in Nutrition
作者
Micah L Hartwell; Jam Khojasteh; Marianna S Wetherill; Julie M Croff; Denna Wheeler;
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作者单位

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年(卷),期 2019(3),5
年度 2019
页码 nzz010
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类营养学;
关键词
Structural equation modeling multiple imputation complex survey design quasi-maximum likelihood NHANES;

机译：结构方程模型;多重插补;复杂调查设计;拟最大似然;NHANES;

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