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我正在尝试使用随机截距随机斜率模型进行纵向分析。我正在关注 Bolger 和 Laurenceau（2013 年）的“强化纵向方法”一书。

作者建议在开始分析之前查看数据。他们制作了一个不同面板图的示例，以分别查看每个参与者的因变量随时间的变化：

我也想做同样的事情，但在IBM SPSS 26中很难做到。我可以得到我的因变量的线图，但只能从一个图中的所有参与者那里获得。恐怕，我无法从中识别出太多东西，因为重叠的线条太多：

我的数据（长格式）：

id：我的变量来识别参与者。它重复自身 30 次（对于每个测量点）。

Index1：当我从宽格式更改为长格式时创建，并指示变量属于哪个测量点或时间点。他们从 1 到 30。

Age_Longitudinal：每个参与者有 30 个年龄值，每个时间点一个。自变量。

Timepoint：自动创建变量，包含参与者填写问卷的时间和日期。每个参与者有 30 个。

Date: 参与者填写问卷的日期。

SEIQOL_Longitudinal：包含因变量生活质量的变量。测量 30 次。

面板图应该在 y 轴上有 SEIQOL_Longitudinal，在 x 轴上有 Index1 以指示时间点。我想为每个参与者准备单独的“棺材”。没有治疗组或对照组（在 Bolger 和 Laurenceau（2013 年）的例子中有一个）。稍后它可能会很有趣，但也可能会查看为 2 个组（老人和年轻人）分开的相同类型的图，这在名义变量“Agegroup_Longitudinal”中表示。

有谁知道如何做到这一点？

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尝试以下命令（打开语法窗口，将命令复制并粘贴到其中，打开数据文件，单击运行>全部或突出显示命令并单击绿色箭头按钮）：

GGRAPH
  /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=Index1 SEIQOL_Longitudinal id MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO
  /GRAPHSPEC SOURCE=INLINE.
BEGIN GPL
  SOURCE: s=userSource(id("graphdataset"))
  DATA: Index1=col(source(s), name("Index1"), unit.category())
  DATA: SEIQOL_Longitudinal=col(source(s), name("SEIQOL_Longitudinal"))
  DATA: id=col(source(s), name("id"), unit.category())
  GUIDE: axis(dim(1), label("Index1"))
  GUIDE: axis(dim(2), label("SEIQOL_Longitudinal"))
  GUIDE: axis(dim(3), label("id"), opposite())
  GUIDE: text.title(label("Simple Line of SEIQOL_Longitudinal by Index1 by id"))
  COORD: rect(dim(1,2), wrap())
  SCALE: linear(dim(2), include(0))
  ELEMENT: line(position(Index1*SEIQOL_Longitudinal*id), missing.wings())
END GPL.

我通过在图表编辑器中设置折线图来实现这一点，其中 X 轴上的 Index1 和 Y 轴上的 SEIQOL_Longitudinal，如指定的那样，还在 Groups/Point ID 选项卡上添加 id 作为列面板变量。然后我将命令粘贴到语法窗口中并添加COORD: rect(dim(1,2), wrap())语句，我不知道如何在图表编辑器中执行此操作以实现换行。

GUIDE可以根据需要更改语句中引号中的任何标签。

于 2020-05-15T22:05:10.283 回答