MPLUS軟體已成為結構方程模型的主流軟體,受到心理學,社會科學,經濟學等學科研究者的青睞. 工具/原料 mplus7.0 方法/步驟 Mplus是一個統計建模軟體為研究者提供了一個靈活的工具來分析數據,提供了多種選擇,具有易於使用的圖形界面和展示數據分析結果的模式,估計和算法.Mplus允許一起分 ...

當我們做回歸,假如因變量是二分類變量或者是有序分類變量時,我們需要採用邏輯回歸對回歸進行分析.關於用spss做邏輯回歸可以參考我之前的經驗. 工具/原料 mplus 7 方法/步驟 TITLE:  this is an example of a logistic regression for a c ...

mplus命令的最大特點是能用簡潔的語言表達複雜的模型,同時易於理解.因為很多參數已經由mplus在後台設定為默認設置.當然這些設置也可以根據研究需要通過另外的設定而被改變. 方法/步驟 mplus有十個一級命令:分別為:title,data,variable,define,analysis,mod ...

前面我們介紹了連續變量的路徑分析方法,那麼mplus如何處理分類數據為因變量的路徑分析呢? 工具/原料 mplus7 方法/步驟 對於分類變量的路徑係數,方法與分類變量的回歸方程大同小異,我們只需要在語句中對變量進行一下類型設定,那麼運行結果就可以幫助我們解釋對於分類變量的因變量如何影響. TITL ...

probit模型和logistic模型的結果在很多情況下非常想近,但是從output上比較發現,logistic回歸會報告OR值,但是probit模型只會報告回歸係數.而兩者最大的區別在與logistic回歸採用最大似然估計(ML).而probit回歸採用穩健加權最小二乘法(WLSM)(默認的方法) ...

每種語言都有自己的語法規則,mplus作為讓用戶自己編寫的程序軟體,也有著自己的語法規則.下面我將為大家介紹一些我在寫mplus的過程中的一些語法經驗 工具/原料 mplus7 方法/步驟 1,所有的一級命令必須新開一行,同時後面緊跟冒號. 2,每個子命令之間用分號隔開,這一點是造成mplus報錯最 ...

在社會科學中經常遇到數據缺失的問題,特別是對於追蹤等縱向數據來說,缺失的數據直接去掉會丟失數據信息,因此我們首先需要在原始數據中進行缺失數據的標示. 方法/步驟 這裡簡單介紹關於缺失數據在原始數據中的標示,對於缺失數據的處理,MPLUS有著其無與倫比的強大功能,這將在之後的教程中呈現,但是第一步我們 ...

當我們的數據量較小的時候,我們不想直接把缺失值刪掉,而是想通過一定的技術手段將這些數據補全,統計中用到的最多的就是多重插補法.下面我將為大家演示在mplus中如何進行多重插補計算. 工具/原料 mplus 7.0 方法/步驟 多重插補的方法假設在數據隨機缺失的情況下,用兩個或更多能夠反映數據本身機率 ...

有的時候我們發現結果中缺少許多我們想看到的結果,比如標準化的結果,比如相關等等.我們接下來介紹幾種我們常用的output的語句及其功能.形式即為  output:命令 : 工具/原料 mplus 7.0 方法/步驟 sampstat(大小寫沒有關係).非常有用要求提供樣本統計量及對應的標準誤.在連續 ...

在前兩篇經驗中,我們介紹了對於二分類變量或者是有序的多分類變量我們可以採用logistic回歸於probit回歸,那麼對於無序的多分類變量,我們在mplus中該如何處理呢? 工具/原料 mplus 7 方法/步驟 對於多分類的無序稱名變量(multinominal variable),比如工作職業等 ...

才用mplus進行線性回歸可能對於習慣於spss的人來講是有點多餘,但是mplus處理線性回歸才用的是極大似然估計(maximum likelihood).而我們通常意義上在spss中才用的是最小二乘法. 工具/原料 mplus 7 mplus user guide中3.1輸入文件和數據 方法/步驟 ...

介紹幾個mplus輸入文件的原型例子,如帶協變量的CFA模型(MIMIC模型),帶時間不變性協變量的增長模型,帶協變量和直接效應的潛類別分析模型(LCA),帶隨機截距和隨機斜率的多水平回歸模型.大家可以在這個基礎上進行修改. 工具/原料 mplus7 方法/步驟 帶協變量的CFA模型(MIMIC模型 ...

我們在分類結局變量做模型的時候,result中會出現thresholds,許多人不明白這個是什麼含義,以及對於它的解釋.那麼如何解釋threshold以及它與截距有什麼不同?下面小編希望以最簡單易懂的方式告訴大家. 工具/原料 mplus 6.0 方法/步驟 首先,thresholds的意思是門欄, ...

極大似然估計在處理缺失值數據時又稱作全息極大似然估計(Full Information maximum likelihood,)比之於其他的處理缺失值的方法,FIML能夠使用所有觀測變量的全部信息,沒有刪除任何case或者是數據,因此受到大家的親睞.但是當我們做路徑分析的時候,我們發現結果會報告自變 ...

那麼對於因變量的數據類型,我們將刪失數據,分類數據,連續數據,無序的分類數據等都放在一起,我們應該怎麼進行路徑分析?也許這就是所有類型數據的匯集了 工具/原料 mplus7 方法/步驟 TITLE:  this is an example of a path analysis with a comb ...

前面我們考慮了因變量為連續變量以及多種分類變量的回歸分析,下面我將為大家介紹泊松回歸的方法來處理計數數據的回歸分析,這也是小編在幫別人做數據分析的時候,經常遇到的一種回歸分析方法. 方法/步驟 有時候研究需要記錄事件發生的機率.例如,兒童心理學家在特定時間內記錄兒童攻擊行為或欺負行為的次數.再如,安 ...

我們回歸中比較少見的一種回歸方法,隨機係數回歸分析(random coefficient regression).我簡單向大家介紹下. 工具/原料 mplus7 方法/步驟 TITLE:  this is an example of a random coefficient regression D ...

回歸模型處理的是一個或多個自變量與單個因變量之間的關係,如果因變量不止一個,那麼回歸模型將不再適用.小編將系列介紹mplus中如何處理這種多因變量的數據,那就是路徑分析. 工具/原料 mplus7 方法/步驟 路徑分析分廣義和狹義之分.在狹義的路徑分析中,所有的變量都是觀測變量:廣義的路徑分析還包含 ...

今天跟大家分享如何繪製結構方程模型圖,通過前面的文章,相信大家都能繪製一個這樣的模型圖,但是為了以後的文章的鋪墊,我們要跟大家強調幾個要點,這些要點是你在繪製的時候必須要注意的.假設我們自己已經畫好了下面這個圖. 首先要注意的是,矩形.橢圓.園的用法.矩形代表測量指標.橢圓代表潛在變量(不能直接測量 ...

結構方程模型的分析遵循嚴格的步驟,在今天這一節我們著重探討一下使用amos進行結構方程分析時需要的流程,下面這個是整個的流程圖. 第一個步驟是相關理論研究,這裡主要要明白自己所做的是什麼研究,主要的變量有哪些:查看前人的文獻來考察這幾個變量之間是否相關,正相關還是負相關,是否存在因果關係.當這幾個變 ...