mplus結構方程模型

母嬰教育

MPLUS結構方程模型應用:[1]mplus軟體介紹

MPLUS結構方程模型應用:[1]mplus軟體介紹

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[8]邏輯回歸logit

MPLUS結構方程模型應用:[8]邏輯回歸logit

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[3]title和data命令

MPLUS結構方程模型應用:[3]title和data命令

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[2]mplus安裝

MPLUS結構方程模型應用:[2]mplus安裝

當前的mplus7提供了多個作業系統版,最初第一版發布於1998年底,最後一次升級是在2012年發布的第七版 工具/原料 mplus7 方法/步驟 獲取方式 假如沒有意願要購買的話,那麼可以直接從mplus的主頁上下載演示版(由於百度規定就不在此列出網址,大家可以再百度中輸入muthen&m ...

母嬰教育

MPLUS結構方程模型應用:[13]路徑分析2

MPLUS結構方程模型應用:[13]路徑分析2

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[9]probit回歸

MPLUS結構方程模型應用:[9]probit回歸

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) ...

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MPLUS結構方程模型應用:[5]mplus語法規律

MPLUS結構方程模型應用:[5]mplus語法規律

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[4]表示缺失數據

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[15]多重插補缺失值

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 ...

遊戲數碼

MPLUS結構方程模型應用:[18]幾種常見的輸出

MPLUS結構方程模型應用:[18]幾種常見的輸出

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 ...

母嬰教育

MPLUS結構方程模型:[10]多分類無序邏輯回歸

MPLUS結構方程模型:[10]多分類無序邏輯回歸

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[7]線性回歸分析

MPLUS結構方程模型應用:[7]線性回歸分析

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 ...

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MPLUS結構方程模型應用:[6]模型語句舉例

MPLUS結構方程模型應用:[6]模型語句舉例

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 ...

遊戲數碼

MPLUS結構方程模型應用:[16]分類變量的門欄

MPLUS結構方程模型應用:[16]分類變量的門欄

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, ...

遊戲數碼

MPLUS結構方程模型應用:[17]FIML缺失值處理1

MPLUS結構方程模型應用:[17]FIML缺失值處理1

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 ...

母嬰教育

MPLUS結構方程模型應用:[14]路徑分析3

MPLUS結構方程模型應用:[14]路徑分析3

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 ...

母嬰教育

MPLUS結構方程模型應用:[10]計數數據的回歸

MPLUS結構方程模型應用:[10]計數數據的回歸

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 ...

母嬰教育

MPLUS結構方程模型應用:[12]路徑分析1

MPLUS結構方程模型應用:[12]路徑分析1

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 ...

遊戲數碼

amos21.0教程:[21]結構方程模型的繪製

amos21.0教程:[21]結構方程模型的繪製

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 ...

遊戲數碼

amos21.0教程:[6]結構方程模型分析流程

amos21.0教程:[6]結構方程模型分析流程

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 ...

母嬰教育

怎麼寫結構方程模型碩士論文

結構方程模型是社會科學研究中的一個非常好的方法.該方法在20世紀80年代就已經成熟,可惜國內了解的人並不多."在社會科學以及經濟.市場.管理等研究領域,有時需處理多個原因.多個結果的關係,或者會碰到不可直接觀測的變量(即潛變量),這些都是傳統的統計方法不能很好解決的問題.20世紀80年代以 ...

遊戲數碼

amos21.0教程:[2]結構方程模型中的測量模型

amos21.0教程:[2]結構方程模型中的測量模型

為了讓大家儘快掌握amos的操作和分析方法,我們儘量少講理論知識,而是專注於軟體的理解和應用.今天我們介紹兩個基本模型,他們構成了我們的結構方程模型,是學習amos必須知道的,否則你連繪圖都不知道如何繪.結構方程模型分為測量模型和結構模型.我們先來學習什麼是測量模型. 首先來看測量模型(如下圖所示) ...

母嬰教育

高級基礎護理實習操作模型各部件示教內容

BOU/H90基礎護理操作模型特點: 基礎護理實習模型,是按照人體解剖的特點,根據基礎護理操作要求設計的.該模型共有五個部件,能按操作規程進行十八項基礎護理操作.模型適用於各級護校或醫院的基礎護理技術操作示教和實習,形象逼真,切合實際,是提高護士技能訓練的直觀教學器材. 部件一:男性上半身前半部 該 ...

實習

職場理財

勝任力模型構建方法

勝任力模型構建方法

創辦公司的目的就是盈利,公司盈利的主要核心要素就是員工的價值體現.管理公司的重要工作之一就要做好員工績效考核.員工的勝任力評價,以此來決定員工的升職或調動.那麼,一個對公司有成效又對員工的職場表現有重要影響的勝任力模型是怎樣構建起來的呢? 工具/原料 公司員工 人力資源績效評價 方法/步驟 勝任力模 ...

遊戲數碼

solidworks 中怎麼改變模型顏色及透明度

solidworks 中怎麼改變模型顏色及透明度

為了使模型在solidworks中裝配時容易區分,便於展示,我們通常會將不同的零件模型設置為不同的顏色,甚至設置一定的透明度,便於展示零件內部裝配或則結構. 工具/原料 工具:電腦 原料:solidworks軟體 方法/步驟 首先,在solidworks中新建一個零件設計.然後繪製一個零件. 上圖中 ...

軟體

遊戲數碼

blender展開複雜模型uv,blender標記縫合邊

blender展開複雜模型uv,blender標記縫合邊

對複雜的模型進行貼圖,我們需要進行合理的uv展開工作,這裡必然會用到標記縫合邊的方式進行標記處理模型. 方法/步驟 創建一個相對不規則的blender模型. 進入"UV  Editing". 進入"編輯模式",切換到"面選擇工具",按&qu ...

職場理財

組織構建“勝任力模型”可應用哪些方面?

人,是非常複雜的"多面體",受社會環境.文化背景.價值觀念.生理特徵等諸多因素影響,招聘時如何在短時間內了解一個人的各方面素質呢?如何辨別某一個人是否能夠勝任一個崗位呢? 方法/步驟 為組織人才培訓與發展提供科學的體系: 人才的選拔和考核: 員工的招聘與選拔: 員工的規劃和組織發 ...

遊戲數碼

如何利用3dmax建一個高爾夫球模型

如何利用3dmax建一個高爾夫球模型

之前我們建了好幾個球類的模型,今天繼續來說一個高爾夫球的模型建模過程. 工具/原料 3dmax9 方法/步驟 考慮到高爾夫球的大小,我們首先把3dmax的單位設置成毫米. 我們這裡選擇用長方體來建一個高爾夫球.建一個80*80*80的長方體,分段都設置為8段 在修改器列表里加載一個球形化的修改器 再 ...

3dmax高爾夫球

母嬰教育

鼻胃管與氣管護理模型,鼻飼法操作流程

備好用物,攜至床旁. 準備好病員:神志清楚者應做好解釋,以取得合作,取坐位或臥位.昏迷病員應平臥,頭稍後仰,頜下鋪好治療巾,用濕棉簽檢查和清潔鼻腔.準備膠布:二條6cm,一條1cm. 左手持紗布托住胃管,右手持血管鉗夾住胃管前端比量插管長度.成人45-55cm(耳垂-鼻尖-劍突),嬰幼兒14-18c ...