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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 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);用极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;所有结果类型的极大似然估计。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。
The resulting speed-up is particularly noteworthy for multilevel and time series (DSEM/RDSEM) analyses where in some cases the computing time is cut in half and even cut down to 20% of the version 8.2 timings.
Expanded and modified SRMR (Asparouhov & Muthén, 2018d)
Bivariate residual tests and factor score standard errors for the weighted least squares estimators
Cluster-specific plots for TWOLEVEL
Expanded odds ratio output
Standard errors for correlations with TYPE=BASIC using the H1SE option of the OUTPUT command
New Mplus paper: Bayesian estimation of single and multilevel models with latent variable interactions. Submitted for publication.
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