MPLUS软件已成为结构方程模型的主流软件,受到心理学,社会科学,经济学等学科研究者的青睐. 工具/原料 mplus7.0 方法/步骤 Mplus是一个统计建模软件为研究者提供了一个灵活的工具来分析数据,提供了多种选择,具有易于使用的图形界面和展示数据分析结果的模式,估计和算法.Mplus允许一起分 ...

当我们做回归,假如因变量是二分类变量或者是有序分类变量时,我们需要采用逻辑回归对回归进行分析.关于用spss做逻辑回归可以参考我之前的经验. 工具/原料 mplus 7 方法/步骤 TITLE:  this is an example of a logistic regression for a c ...

mplus命令的最大特点是能用简洁的语言表达复杂的模型,同时易于理解.因为很多参数已经由mplus在后台设定为默认设置.当然这些设置也可以根据研究需要通过另外的设定而被改变. 方法/步骤 mplus有十个一级命令:分别为:title,data,variable,define,analysis,mod ...

前面我们介绍了连续变量的路径分析方法,那么mplus如何处理分类数据为因变量的路径分析呢? 工具/原料 mplus7 方法/步骤 对于分类变量的路径系数,方法与分类变量的回归方程大同小异,我们只需要在语句中对变量进行一下类型设定,那么运行结果就可以帮助我们解释对于分类变量的因变量如何影响. TITL ...

probit模型和logistic模型的结果在很多情况下非常想近,但是从output上比较发现,logistic回归会报告OR值,但是probit模型只会报告回归系数.而两者最大的区别在与logistic回归采用最大似然估计(ML).而probit回归采用稳健加权最小二乘法(WLSM)(默认的方法) ...

每种语言都有自己的语法规则,mplus作为让用户自己编写的程序软件,也有着自己的语法规则.下面我将为大家介绍一些我在写mplus的过程中的一些语法经验 工具/原料 mplus7 方法/步骤 1,所有的一级命令必须新开一行,同时后面紧跟冒号. 2,每个子命令之间用分号隔开,这一点是造成mplus报错最 ...

在社会科学中经常遇到数据缺失的问题,特别是对于追踪等纵向数据来说,缺失的数据直接去掉会丢失数据信息,因此我们首先需要在原始数据中进行缺失数据的标示. 方法/步骤 这里简单介绍关于缺失数据在原始数据中的标示,对于缺失数据的处理,MPLUS有着其无与伦比的强大功能,这将在之后的教程中呈现,但是第一步我们 ...

当我们的数据量较小的时候,我们不想直接把缺失值删掉,而是想通过一定的技术手段将这些数据补全,统计中用到的最多的就是多重插补法.下面我将为大家演示在mplus中如何进行多重插补计算. 工具/原料 mplus 7.0 方法/步骤 多重插补的方法假设在数据随机缺失的情况下,用两个或更多能够反映数据本身概率 ...

有的时候我们发现结果中缺少许多我们想看到的结果,比如标准化的结果,比如相关等等.我们接下来介绍几种我们常用的output的语句及其功能.形式即为  output:命令 : 工具/原料 mplus 7.0 方法/步骤 sampstat(大小写没有关系).非常有用要求提供样本统计量及对应的标准误.在连续 ...

在前两篇经验中,我们介绍了对于二分类变量或者是有序的多分类变量我们可以采用logistic回归于probit回归,那么对于无序的多分类变量,我们在mplus中该如何处理呢? 工具/原料 mplus 7 方法/步骤 对于多分类的无序称名变量(multinominal variable),比如工作职业等 ...

才用mplus进行线性回归可能对于习惯于spss的人来讲是有点多余,但是mplus处理线性回归才用的是极大似然估计(maximum likelihood).而我们通常意义上在spss中才用的是最小二乘法. 工具/原料 mplus 7 mplus user guide中3.1输入文件和数据 方法/步骤 ...

介绍几个mplus输入文件的原型例子,如带协变量的CFA模型(MIMIC模型),带时间不变性协变量的增长模型,带协变量和直接效应的潜类别分析模型(LCA),带随机截距和随机斜率的多水平回归模型.大家可以在这个基础上进行修改. 工具/原料 mplus7 方法/步骤 带协变量的CFA模型(MIMIC模型 ...

我们在分类结局变量做模型的时候,result中会出现thresholds,许多人不明白这个是什么含义,以及对于它的解释.那么如何解释threshold以及它与截距有什么不同?下面小编希望以最简单易懂的方式告诉大家. 工具/原料 mplus 6.0 方法/步骤 首先,thresholds的意思是门栏, ...

极大似然估计在处理缺失值数据时又称作全息极大似然估计(Full Information maximum likelihood,)比之于其他的处理缺失值的方法,FIML能够使用所有观测变量的全部信息,没有删除任何case或者是数据,因此受到大家的亲睐.但是当我们做路径分析的时候,我们发现结果会报告自变 ...

那么对于因变量的数据类型,我们将删失数据,分类数据,连续数据,无序的分类数据等都放在一起,我们应该怎么进行路径分析?也许这就是所有类型数据的汇集了 工具/原料 mplus7 方法/步骤 TITLE:  this is an example of a path analysis with a comb ...

前面我们考虑了因变量为连续变量以及多种分类变量的回归分析,下面我将为大家介绍泊松回归的方法来处理计数数据的回归分析,这也是小编在帮别人做数据分析的时候,经常遇到的一种回归分析方法. 方法/步骤 有时候研究需要记录事件发生的概率.例如,儿童心理学家在特定时间内记录儿童攻击行为或欺负行为的次数.再如,安 ...

我们回归中比较少见的一种回归方法,随机系数回归分析(random coefficient regression).我简单向大家介绍下. 工具/原料 mplus7 方法/步骤 TITLE:  this is an example of a random coefficient regression D ...

回归模型处理的是一个或多个自变量与单个因变量之间的关系,如果因变量不止一个,那么回归模型将不再适用.小编将系列介绍mplus中如何处理这种多因变量的数据,那就是路径分析. 工具/原料 mplus7 方法/步骤 路径分析分广义和狭义之分.在狭义的路径分析中,所有的变量都是观测变量:广义的路径分析还包含 ...

今天跟大家分享如何绘制结构方程模型图,通过前面的文章,相信大家都能绘制一个这样的模型图,但是为了以后的文章的铺垫,我们要跟大家强调几个要点,这些要点是你在绘制的时候必须要注意的.假设我们自己已经画好了下面这个图. 首先要注意的是,矩形.椭圆.园的用法.矩形代表测量指标.椭圆代表潜在变量(不能直接测量 ...

结构方程模型的分析遵循严格的步骤,在今天这一节我们着重探讨一下使用amos进行结构方程分析时需要的流程,下面这个是整个的流程图. 第一个步骤是相关理论研究,这里主要要明白自己所做的是什么研究,主要的变量有哪些:查看前人的文献来考察这几个变量之间是否相关,正相关还是负相关,是否存在因果关系.当这几个变 ...