Mplus培训笔记.docx

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Mplus培训笔记

外显变量，潜变量

分类变量

顺序变量

名义变量

都可以实现

潜在类别分析人的分类方法

有课件

潜在类别调节模型

模型方差区分GMM

不存在方差MGC

FMM潜在类型和因子因子混合

探索性结构方程

分析框架：

within个体内

between组间

f因子

c分类

SEM贝叶斯Bayesiananalysis

程序语言：

•1.TITLE:

atitlefortheanalysis（notpartofthesyntax）

•2.DATA:

（required）informationaboutthedataset

•3.VARIABLE:

（required）informationaboutthevariablesinthedataset

•4.DEFINE:

transformexistingvariablesandcreatenewvariables

•5.ANALYSIS:

technicaldetailsoftheanalysis

•6.MODEL:

describethemodeltobeestimated

•7.OUTPUT:

requestadditionaloutput

•8.SAVEDATA:

savetheanalysisdata,auxiliarydata,andresults

•9.PLOT:

requestgraphicaldisplaysofobserveddataandresults

•10.MONTECARLO:

detailsofasimulationstudy

；命令结束，英文分号

！

注解Mplus自动忽略

软件默认相关，因子分析

By定义测量

F1byy1y2y3;

ON定义回归

F1ONF2自变量在后

With定义相关

十个一级命令出现就加冒号，变蓝色

MONTECARLO：

一般用不着，蒙特卡洛模拟

FORMATISFREE;一般默认自由格式即可

数据类型

TYPEIS

INDIVIDUAL

...

LISTWISE=ON;OFF

DATA命令

路径保存时候选择目录会方便建文件夹把数据文件和input放一起

数据格式.dat.txt

spss保存数据格式dat删掉变量名

汇总数据均值标准差协方差矩阵

一般情况下，变量命令有3个功能：

•①定义数据文件中的变量；

•②选择分析使用的变量；

•③定义变量的类型或尺度（scale）。

变量名最多8个字符

常用逻辑运算符合：

•ANDlogicaland

•ORlogicalor

•NOTlogicalnot

•EQequal==

•NEnotequal/=

•GEgreaterthanorequalto>=

•LElessthanorequalto<=

•GTgreaterthan>

•LTlessthan<

变量类型：

✓CONTINUOUS连续

✓CATEGORICAL类别

✓COUNT计数

✓NOMINAL名义

✓CENSORED截尾

数值型标签

•MISSING=y1（9）;!

变量y1的9代表缺失值。

•MISSING=y1-y10（9）;!

变量y1-y10的9代表缺失值。

•MISSING=y1（9）y2（999）;!

变量y1的9代表缺失值;y2的9和99都代表

缺失值。

•MISSING=ALL（9）;!

所有变量的9都代表缺失值。

define部分可查命令

分析类型type

参数估计方法ESTIMATOR=参数估计方法；

•=MLM;稳健极大似然估计

•=ML;极大似然估计；

•=MLR;稳健极大似然估计；

•=WLSMV;加权最小二乘法估计，使用对角加权矩阵伴均值-方差校

正卡方检验。

定义的都是因变量的类型，根据手册和模型，软件自动最优选择

6，THEMOODELCOMMAND

Lstofvariables;定义方差或残差方差

MODEL-自由估计*

p将默认设置改成自由估计

F1byy1*y2y3y4;!

在Mplus中执行因素分析时，为了统一测量单位，

程序默认第一个条目的因子负荷为1，通过*可以将程序默认值改为自由

估计。

p指定开始值

F1onF2*0.1;!

回归系数的开始值0.1

MODEL-固定参数@

•通过使用@固定某些参数为特定的数值。

•e.g.,

F1byy1y2@0.5y3y4@0.6;

!

项目y2和y4的因子负荷被分别固定为0.5和0.6;

F1@0;!

F1的方差固定为0；

warning警告提示数据错误

IND中介效应侧重整个路径

左边是因变量，右边最后一个是自变量

VIA侧重某一个特定的变量中介效应，用的不多

模型限定：

MOODELCONSTRAINT

加标签可分别计算不同路径

一般是比较哪条效应的作用更大一些

8.0版本可以同时做多个分析

PLOT1直方图2碎石图3潜变量相关

CFA的用途

检验量表或测验的结构效度

检验方法学效应

检验测量不变性

在做量表的适用和跟踪研究时的一致情况检查

流行的共同方法偏差验证h是无效的，40%

探索性因子分析CFAvs.验证性因子分析EFA

事先确定事后推定

分析流程有图

模型识别：

1.指定测量单位，，潜变量是没有单位的首先是设定指标的负荷为1，，另一种是设定方差是1，

两种同时使用是错误的，但Mplus不报错

2.t法则t《=p（p+1）/2

3.三指标法则

4.两指标法则

5.单指标法则

数据奇异值处理

模型拟合卡方检验

显著即拒绝

绝对拟合指数SRMA标准化残差均方根小于0.08理想连续变量

WRMR样本量小于250SRMR用于类别指标不适合

RMSEA受样本量影响小，

CFI比较拟合指数目前使用最广泛最稳健的指标之一对样本量不敏感，小样本也不错<.85

NFI规范拟合指数不常用

NNFI/TLI非规范拟合指数NNFI

AIC

BIC贝叶斯信息准则

拟合指数评价

模型无对错之分指适合之分

模型比较：

模型验证比较

建议的修正

M.I.大于3,6即是显著的

每次只修改一个

CFA到结构方程模型，

中介调节变量

LatentModeratedStructuralEquations

潜调节结构方程模型

在理论上，中介变量研究内部机制

逐步检验法每步检验一个多次检验，，统计检验力度不高

逐步检验法（CausalStepsApproach）

•逐步检验法（Baron&Kenny,1986）是使用较多的检验程序，该方法易于理解和

操作，具体步骤如下：

•a.检验总效应系数c是否显著；

•b.检验自变量作用于中介变量效应a是否显著；

•c.检验中介变量作用于因变量效应是b否显著；

•d.检验直接效应c’是否显著。

•在a和b都显著的情况下，如果c’不显著说明存在完全中介（Judd&Kenny,

1981），否则存在部分中介效应（Baron&Kenny,1986）。

逐步法评价

•c是否显著并非中介检验的必要前提，因为在有些情况下尽管c不显著仍然存

在实质的中介效应即所谓的抑制模型（Suppressionmodel;MacKinnon,Krull,

&Lockwood,2000）。

•如果按照逐步检验法的要求，c必须首先显著否则中介变量无从谈起，而实

际中c不显著而存在实质性中介效应的情况又非常普遍，所以逐步检验法将

错过很多实际存在的中介效应。

•另外，模拟研究发现，与其他方法相比逐步检验法的统计功效最小（e.g.,

MacKinnonetal.,2002;2004）。

统计值，标准误

z检验用的不多，要求正态分布

检验统计量不符合条件

系数乘积检验法评价

•系数乘积检验法存在的主要问题是，检验统计量依据的正态分布前提很难满

足，特别是样本量较少时。

因为即使a，b分别服从正态分布，ab的乘积也可

能与正态分布存在较大差异

Bootstrapping

•Bootstrap不需要分布假设所以避免了系数乘积检验违反分布假设的问题，而且该方法不

依赖标准误所以避免了不同标准误公式产生结果不一致的问题。

•模拟研究发现，与其他中介效应检验方法相比Bootstrap具有较高的统计效力（e.g.,Briggs,

2006;Cheung,&Lau,2008;MacKinnonetal.,2002,2004）。

•因此，Bootstrapping法是目前比较理想的中介效应检验法（Preacher,&Hayes,2008;

Hayes,Preacher,&Myers,2011）。

•Mplus提供两种Bootstrap：

标准的和残差的（Bollen&Stine,1992;Enders,2002）。

•残差的Bootstrap只适应于连续变量的ML估计。

通过使用Bootstrap语句以及MODEL

INDIRECT和CINTERVAL，可以得到间接效应的Bootstrap标准误和偏差校正的Bootstrap置

信区间。

•因为涉及到再抽样，所以在估计时要求输入数据为原始数据。

•如果置信区间包括0则说明系数不显著；如果不包括0说明系数显著。

中介效应分解

•通常分解的内容有:

•

（1）中介效应的大小；

•

（2）中介效应占总效应的比例，ab/ab+c’；

•（3）中介效应与直接效应之比，ab/c’；

•（4）分析特定中介效应即通过某个中介变量的中介效应。

现在最新的是贝叶斯的中介效应检验

新变量定义用define

路径分析的拟合度是1没有意义

自由度和卡方为0

结果主要看哪些？

STANDARDIZEDMODELRESULTS

STDYXStandardization自变量和因变量XY的标准差

STDYStandardization自变量是分类变量的话，只做Y

中介效应看IND

调节变量的检验

概念图和路径图

用潜变量做中介和调节方法LMS

乘积指标法配对原则：

高因子载荷相乘

sem需要系数和拟合指数

mls只需要