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    mplus软件教程及介绍_诚信代理

  • 2021-08-19 11:41 11
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    产品描述
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    New Mplus paper: Advances in Bayesian Model Fit Evaluation for Structural Equation Models. Submitted for publication.

    Mplus统计建模软件

    Mplus是一款统计建模程序,给研究人员提供了一个灵活的分析数据的工具。Mplus界面简单、数据和分析结果以图形显示,为研究人员提供广泛的模型、估计和算法的选择。Mplus允许进行横截面和纵向、单级和多级数据分析;来自不同人群的观测数据或未观测到的异质性数据,以及包含缺失值的数据都可以进行分析。可以对连续、删失、二进制、有序分类(序数)、无序类别(计数)、计数或这些变量类型的组合观测变量都可以进行分析。此外,Mplus还具有广泛的蒙特卡罗模拟功能,程序中包含的任何模型,都可以生成和分析数据。

    Mplus的建模框架借鉴了潜变量的统一主题。而且一般的建模框架来自连续和分类潜变量的使用。连续潜变量用于表示与未观测到的构造相对应的因素,随机效应与发展中的个体差异相对应,随机效应与分层数据中各组间系数变化相对应,弱点对应于生存时间的异质性,责任与疾病遗传易感性相对应,潜在响应变量值与缺失数据相对应。分类潜变量对应于均质个体群,潜在的轨迹分类对应于未观测种群的发展类型,混合组件对应于未观测种群的有限混合,潜在响应变量类别对应于缺失数据。

    Upcoming free workshops - Dr. Michael Zyphur will be offering two free 3-day workshops at the University of Melbourne. The workshops will cover the new General Cross-Lagged Panel Model (GCLM) in Mplus. Dates are currently TBA, with the first course to be offered sometime between July 8 and July 26 and the second between 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 download.

    Mplus建模框架
    建模数据的目的是以简单的方式描述数据结构,便于理解和解释。本质上,数据建模相当于变量之间的一组关系。下图表示了在Mplus建模中的关系类型。矩形表示观测变量,观测变量可以是结果变量或背景变量。背景变量为X,连续和截尾结果变量为y,二元、有序范畴(序数),无序分类(名词)和计数结果变量为u。圆圈代表潜变量。允许连续变量和类别变量,连续潜变量为f,分类潜变量为c。


    图中的箭头表示变量之间的回归关系。回归关系是允许的,但在图中没有具体说明,包括观测到的结果变量之间的回归,连续潜变量之间的回归以及类别潜变量的回归。对于连续结果变量,使用的是线性回归模型。对于结果变量,在删截点有或没有通货膨胀,审查(tobit)都使用回归模型。对于二进制和有序分类结果,使用概率或logistic回归模型。对于无序的分类结果,使用多项式logistic回归模型。对于计数结果,不管通货膨胀率是否为零,都使用Poisson和负二项回归模型。


    Mplus模型包括连续的潜变量、分类潜变量、连续变量和类别潜变量的组合。上图中,圆柱A描述只有潜在连续变量的模型。圆柱B描述只有特定潜变量的模型。完整的建模框架描述了连续变量和类别变量相结合的模型。上图表明,Mplus估计的描述个体水平的多层次模型(内部)和集群水平(之间)的变量。

    Latent class analysis with random effects
    Factor mixture modeling
    Structural equation mixture modeling
    Growth mixture modeling with latent trajectory classes
    Discrete-time survival mixture analysis
    Continuous-time survival mixture analysis
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