OpenMx

OpenMx es un programa de código abierto para el modelado de ecuaciones estructurales extendido . Se ejecuta como un paquete en R. Es multiplataforma y funciona en Linux, Mac OS y Windows. ^{[ 2 ]}

OpenMx consiste en una biblioteca de R con funciones y optimizadores que permiten la implementación y estimación rápida y flexible de modelos SEM . Los modelos pueden estimarse a partir de datos brutos (con modelado FIML ) o de matrices de correlación o covarianza. Los modelos pueden manejar combinaciones de datos continuos y ordinales. La versión actual es OpenMx 2, ^{[ 3 ]} y está disponible en CRAN .

Se implementan análisis de trayectorias , análisis factorial confirmatorio , modelado de crecimiento latente y análisis de mediación . Los modelos de grupos múltiples se implementan fácilmente. Al ejecutar un modelo, este devuelve un resultado que puede actualizarse (añadiendo y eliminando trayectorias, incluyendo restricciones e igualdades; al asignar la misma etiqueta a los parámetros, se igualan). Una innovación es que las etiquetas pueden contener la dirección de otros parámetros, lo que facilita la implementación de restricciones en los parámetros mediante su dirección.

Los modelos RAM proporcionan estimaciones estandarizadas y sin procesar, así como una serie de índices de ajuste ( AIC , RMSEA , TLI , CFI , etc.). Los intervalos de confianza se estiman de forma robusta.

El programa incorpora procesamiento paralelo mediante enlaces a entornos paralelos en R y, en general, aprovecha el entorno de programación de R.

Los usuarios pueden ampliar el paquete con funciones. Estas se han utilizado, por ejemplo, para implementar índices de modificación.

Los modelos pueden escribirse en forma de ruta o de matriz. Para quienes trabajan con modelos de ruta, estas se especifican mediante la función mxPath(). Para modelos que se adaptan mejor a la descripción mediante álgebra matricial, se utilizan extensiones funcionales similares en el entorno R, como mxMatrix y mxAlgebra.

El código que se muestra a continuación ilustra cómo implementar un análisis factorial confirmatorio sencillo en OpenMx, utilizando formatos de ruta o matriz. El modelo se representa mediante un diagrama:

A continuación se muestra el código para implementar, ejecutar e imprimir un resumen para la estimación de un modelo de ruta de un factor con cinco indicadores.

require ( OpenMx ) data ( demoOneFactor ) manifests <- names ( demoOneFactor ) latents <- c ( "G" )m1 <- mxModel ( "One Factor" , type = "RAM" , manifestVars = manifests , latentVars = latents , mxPath ( from = latents , to = manifests ), mxPath ( from = manifests , arrows = 2 ), mxPath ( from = latents , arrows = 2 , free = FALSE , values ​​= 1.0 ), mxData ( cov ( demoOneFactor ), type = "cov" , numObs = 500 ) ) summary ( mxRun ( m1 ))

A continuación se muestra el código para implementar, ejecutar e imprimir un resumen para la estimación de un modelo de ruta de un factor con cinco indicadores.

biblioteca ( OpenMx ) datos ( demoOneFactor ) df = cov ( demoOneFactor )m1 <- mxModel ( "One Factor" , mxMatrix ( "Full" , nrow = 5 , ncol = 1 , values ​​= 0.2 , free = TRUE , name = "A" ), mxMatrix ( "Symm" , nrow = 1 , ncol = 1 , values ​​= 1.0 , free = FALSE , name = "L" ), mxMatrix ( "Diag" , nrow = 5 , ncol = 5 , values ​​= 1.0 , free = TRUE , name = "U" ), mxAlgebra ( A %*% L %*% t ( A ) + U , name = "R" ), mxExpectationNormal ( covariance = "R" , dimnames = names ( demoOneFactor )), mxFitFunctionML (), mxData ( df , type = "cov" , numObs = 500 ) ) resumen ( mxRun ( m1 ))

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