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《Mplus培訓(xùn)筆記》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、外顯變量，潛變量分類變量順序變量名義變量都可以實(shí)現(xiàn)潛在類別分析人的分類方法有課件潛在類別調(diào)節(jié)模型模型方差區(qū)分GMM不存在方差MGCFMM潛在類型和因子因子混合探索性結(jié)構(gòu)方程分析框架：within個(gè)體內(nèi)between組間f因子c分類SEM貝葉斯Bayesiananalysis程序語(yǔ)言：?1.TITLE:atitlefortheanalysis(notpartofthesyntax)?2.DATA:(required)informationaboutthedataset?3.VARIABLE:(required)informationaboutthevariab
2、lesinthedataset?4.DEFINE:transformexistingvariablesandcreatenewvariables?5.ANALYSIS:technicaldetailsoftheanalysis?6.MODEL:describethemodeltobeestimated?7.OUTPUT:requestadditionaloutput?8.SAVEDATA:savetheanalysisdata,auxiliarydata,andresults?9.PLOT:requestgraphicaldisplaysofobserved
3、dataandresults?10.MONTECARLO:detailsofasimulationstudy；命令結(jié)束，英文分號(hào)！注解Mplus自動(dòng)忽略軟件默認(rèn)相關(guān)，因子分析By定義測(cè)量F1byy1y2y3;ON定義回歸F1ONF2自變量在后With定義相關(guān)十個(gè)一級(jí)命令出現(xiàn)就加冒號(hào)，變藍(lán)色MONTECARLO：一般用不著，蒙特卡洛模擬FORMATISFREE;一般默認(rèn)自由格式即可數(shù)據(jù)類型TYPEISINDIVIDUAL...LISTWISE=ON;OFFDATA命令路徑保存時(shí)候選擇目錄會(huì)方便建文件夾把數(shù)據(jù)文件和input放一起數(shù)據(jù)格式.dat.txtspss
4、保存數(shù)據(jù)格式dat刪掉變量名匯總數(shù)據(jù)均值標(biāo)準(zhǔn)差協(xié)方差矩陣一般情況下，變量命令有3個(gè)功能：?①定義數(shù)據(jù)文件中的變量；?②選擇分析使用的變量；?③定義變量的類型或尺度(scale)。變量名最多8個(gè)字符常用邏輯運(yùn)算符合：?ANDlogicaland?ORlogicalor?NOTlogicalnot?EQequal==?NEnotequal/=?GEgreaterthanorequalto>=?LElessthanorequalto<=?GTgreaterthan>?LTlessthan<變量類型：?CONTINUOUS連續(xù)?CATEGORICAL類別?COUNT
5、計(jì)數(shù)?NOMINAL名義?CENSORED截尾數(shù)值型標(biāo)簽?MISSING=y1(9);!變量y1的9代表缺失值。?MISSING=y1-y10(9);!變量y1-y10的9代表缺失值。?MISSING=y1(9)y2(999);!變量y1的9代表缺失值;y2的9和99都代表缺失值。?MISSING=ALL(9);!所有變量的9都代表缺失值。define部分可查命令分析類型type參數(shù)估計(jì)方法ESTIMATOR=參數(shù)估計(jì)方法；?=MLM;穩(wěn)健極大似然估計(jì)?=ML;極大似然估計(jì)；?=MLR;穩(wěn)健極大似然估計(jì)；?=WLSMV;加權(quán)最小二乘法估計(jì)，使用對(duì)角加權(quán)矩陣伴
6、均值-方差校正卡方檢驗(yàn)。定義的都是因變量的類型，根據(jù)手冊(cè)和模型，軟件自動(dòng)最優(yōu)選擇6，THEMOODELCOMMANDLstofvariables;定義方差或殘差方差MODEL-自由估計(jì)*p將默認(rèn)設(shè)置改成自由估計(jì)F1byy1*y2y3y4;!在Mplus中執(zhí)行因素分析時(shí)，為了統(tǒng)一測(cè)量單位，程序默認(rèn)第一個(gè)條目的因子負(fù)荷為1，通過*可以將程序默認(rèn)值改為自由估計(jì)。p指定開始值F1onF2*0.1;!回歸系數(shù)的開始值0.1MODEL-固定參數(shù)@?通過使用@固定某些參數(shù)為特定的數(shù)值。?e.g.,F1byy1y2@0.5y3y4@0.6;!項(xiàng)目y2和y4的因子負(fù)荷被分別固
7、定為0.5和0.6;F1@0;!F1的方差固定為0；warning警告提示數(shù)據(jù)錯(cuò)誤IND中介效應(yīng)側(cè)重整個(gè)路徑左邊是因變量，右邊最后一個(gè)是自變量VIA側(cè)重某一個(gè)特定的變量中介效應(yīng)，用的不多模型限定：MOODELCONSTRAINT加標(biāo)簽可分別計(jì)算不同路徑一般是比較哪條效應(yīng)的作用更大一些8.0版本可以同時(shí)做多個(gè)分析PLOT1直方圖2碎石圖3潛變量相關(guān)CFA的用途檢驗(yàn)量表或測(cè)驗(yàn)的結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)方法學(xué)效應(yīng)檢驗(yàn)測(cè)量不變性在做量表的適用和跟蹤研究時(shí)的一致情況檢查流行的共同方法偏差驗(yàn)證h是無效的，40%探索性因子分析CFAvs.驗(yàn)證性因子分析EFA事先確定事后推定分析流程有
8、圖模型識(shí)別：1.指定測(cè)量單位，，潛變量是沒有單位的首
