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New IRT models: 3PL, 4PL, and Partial Credit Models
Bootstrap extensions: Bootstrap standard errors for standardized coefficients, bootstrap confidence intervals for standardized coefficients, and bootstrap for internal and external Monte Carlo simulation studies
R-square and standardized coefficients for models with latent variable interactions using XWITH (Muthén & Asparouhov, 2015)
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。
XWITH for Bayes. This avoids slow computations using ML when many XWITH terms are included. ML bootstrapping to get non-symmetric confidence intervals is not needed with Bayes because such intervals are part of its estimation.
Multiple data sets generated using multiple imputation can be analyzed using a special feature of Mplus. Parameter estimates are averaged over the set of analyses, and standard errors are computed using the average of the standard errors over the set of analyses and the between analysis parameter estimate variation (Rubin, 1987; Schafer, 1997). A chi-square test of overall model fit is provided (Asparouhov & Muthén, 2008c; Enders, 2010).
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