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Free Mplus workshops - Dr. Michael Zyphur has made available a free 3-day workshop held in July 2019 at the University of Melbourne. The workshop covers the new General Cross-Lagged Panel Model (GCLM) in Mplus. A second course will be offered sometime between Nov 25 and Dec 13, 2019. Additionally, a 5-day Mplus workshop covering various modeling topics, from basic correlation and regression to multilevel structural equation modeling and latent growth models in Mplus is available for viewing and download.

In all models, missingness is not allowed for the observed covariates because they are not part of the model. The model is estimated conditional on the covariates and no distributional assumptions are made about the covariates. Covariate missingness can be modeled if the covariates are brought into the model and distributional assumptions such as normality are made about them. With missing data, the standard errors for the parameter estimates are computed using the observed information matrix (Kenward & Molenberghs, 1998). Bootstrap standard errors and confidence intervals are also available with missing data.

Mplus provides multiple imputation of missing data using Bayesian analysis (Rubin, 1987; Schafer, 1997). Both the unrestricted H1 model and a restricted H0 model can be used for imputation.

Mplus Base Program
Mplus Base Program可以估计回归、路径分析、探索性因素分析和验证性因素分析（EFA和CFA）、结构方程模型（SEM）、增长以及离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二进制的、有序的（序数）、计数或这些变量类型的组合。此外，对于非中介变量的回归分析和路径分析，观测到的因变量可以是无序的分类（名义上）。在探索性因素分析中，因素指标可以是连续的、二进制的、有序的分类（排序）或是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和增长模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二元的、有序的（序数）、无序的分类（名词）、计数或这些变量类型的组合。其他的功能包括单组或多组分析，缺失数据估计；复杂的调查数据分析，包括分层，聚类，和不平等的选择概率（抽样权重）；用较大似然法分析潜在变量相互作用和非线性因素；随机斜率；个体变化的观测次数；非线性参数约束；间接影响；所有结果类型的较大似然估计。引导的标准误差和置信区间；贝叶斯分析与多重归责原则；蒙特卡罗模拟功能以及后处理图形模型。
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