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RI-CLPM模型1（饱和模型）：在Mplus中，使用MLR估计方法，路径系数显示显著，模型包括非标准化和标准化结果，以及置信区间和修正指数。模型图直观地展示了变量间的动态关系。比较模型：通过三波数据，我们分析了三个变量间的路径差异，利用Mplus语句和Bootstrap中介效应检验进行深入探究。在显变量模型中，例...
MPLUS简介及模型分析
因为这是一个无条件模型,所以我们不需要指定任何WITHIN或BETWEEN变量。下面列出了在MODEL语句中列出变量的标准。在以下各节中,我们将看到前三个示例: 1.%WITHIN%– 1级固定因子(非随机斜率)2.具有潜在斜率变量的%WITHIN%– 1级随机因子3.%BETWEEN%– 2级固定因子4.在任一个陈述–在学生水平上测得的变量,但具...
1.%WITHIN%– 1级固定因子(非随机斜率)2.具有潜在斜率变量的%WITHIN%– 1级随机因子3.%BETWEEN%– 2级固定因子4.在任一个陈述–在学生水平上测得的变量,但具有1级和2级方差估计 。 上表显示了Mplus输出底部的“模型结果”部分的结果。Mplus确实会报告每个估计的p值,并且所有估计都与其他程序的p值匹配,但...
3.%BETWEEN%– 2级固定因子 4.在任一个陈述–在学生水平上测得的变量,但具有1级和2级方差估计 。 上表显示了Mplus输出底部的“模型结果”部分的结果。Mplus确实会报告每个估计的p值,并且所有估计都与其他程序的p值匹配,但随机截距的方差估计相差约0.007。这种差异是由于Mplus使用ML估计这一事实造成的。尽管存...
2.具有潜在斜率变量的%WITHIN%– 1级随机因子 3.%BETWEEN%– 2级固定因子 4.在任一个陈述–在学生水平上测得的变量,但具有1级和2级方差估计 。 上表显示了Mplus输出底部的“模型结果”部分的结果。Mplus确实会报告每个估计的p值,并且所有估计都与其他程序的p值匹配,但随机截距的方差估计相差约0.007。这种差...
通过反复调整，参照单因素检测结果和实际情况，寻找最佳拟合，确定最终模型。结果呈现与解读模型拟合结果以表1形式呈现，效应分解在表2中详细列出。通过这些数据，你可以深入理解各变量之间的因果关系，以及直接、间接和总效应的具体数值。最后，一幅通径图将直观地展示模型中的因果路径，为研究提供清晰的画面...
2.熟练掌握Mplus的语言和操作技巧; 3.正确解读和报告Mplus的输出结果; 4.修正和调整模型以达到理想状态; 二、主讲内容 1.量表/问卷的编制与数据特征 2.为什么要使用结构方程模型(SEM) 3.Mplus软件介绍及其操作实践 4.Mplus做描述性统计和绘图 5.探索性因素分析与验证性因素分析 ...
Mplus Version 8.11 is now available. Mplus Version 8.11 includes corrections to minor problems that have been found since the release of Version 8.10 in June 2023 and the followingnew features. Registered users who purchased Mplus within the last year and those with a current Mplus Upgrade and...