一、潜在剖面分析及Mplus软件 LPA和LCA都是用分类潜变量来解释外显变量的统计方法,通俗点说,就是两者都有对问卷类数据进行分类的作用,LPA用于对连续变量进行潜分类,LCA用于对分类变量(标准的是0,1这种二分类数据)进行潜分类。笔者前期分享过相关的内容,这里就不细说了,有兴趣的朋友可以在公众号内查看关键词。由于...
保存个体分类结果到dataLCA.txt中 SAVE = CPROB; !保存后验分类概率 PLOT: TYPE IS PLOT3; !
没关系，虽然Mplus不好用，但是它也是可以出图来帮助我们分辨的。我们点击plot，view plot这个选项再进一步选择line plot for multiple variables in a series 就可以把不同潜类别在每个条目上的响应概率给你画出线图出来，这样你就可以很容易地看清楚潜类别变化趋势，进而方便命名。比如我的数据出来的图就是如下：...
条件概率可通过Plot>View plots查看。分类结果可通过SAVEDATA功能保存在dataLCA.txt中，运行结果后，会生成一个名为dataLCA的txt文件，其中最后一列显示每个个体所属的类别。潜在类别分析的后续分析涉及纳入协变量，如Logistic回归分析协变量与潜在类别的关系，方差分析检验潜在类别之间的差异，或列联表分析协...
输出LMR和BLRT检验结果 SAVEDATA: FILE IS dataLCA_output.dat; ! 保存输出结果到文件 SAVE = CPROB; ! 保存后验分类概率 PLOT: TYPE IS PLOT3; ! 生成描述性统计图和条件概率示意图 SERIES = A1-A5 (*); ! 指定绘图变量 3. 设置模型参数 在上面的Mplus程序中,已经设置了几个关键的模型参数: ...
我们点击plot,view plot这个选项再进⼀步选择line plot for multiple variables in a series Mplus教程:如何做潜在类别分析LCA 就可以把不同潜类别在每个条⽬上的响应概率给你画出线图出来,这样你就可以很容易地看清楚潜类别变化趋势,进⽽⽅便命名。 ⽐如我的数据出来的图就是如下: Mplus教程:如何做...
Mplus 主要处理如下模型:探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis,EFA)、验证性因素分析(Confirmatory Factor Analysis,CFA)与结构方程模型(Structural equation modeling,SEM)、项目反应理论(Item Response Theory Analysis,IRT)、潜类别分析(Latent Class Analysis,LCA)、潜在转换分析(Latent Transition Analysis,LTA)、...
Hello, I ran an LCA using the syntax below and while the model terminated just fine, when I go to view the plots I am only given the options of Histograms, Scatterplots, and Sample proportions and estimated probabilities. I have run a number of LPAs before and not had this problem and...
When I'm using the plot command PLOT: type = plot3; I get this message in the output: "Mplus diagrams are currently not available for Mixture analysis. No diagram output was produced" Is that really so? I'm new to the program and I have watched videos where you can plot the probabi...
[[/model=1]] [[model>1]] %c#2% [Int@-15 Slope@-15]; Int@0 Slope@0; [[/model>1]] [[/zeroclass = 2]] [[/classes > 1]]PLOT: Type = PLOT3; Series = [[w1name#outcome]] (0) [[w2name#outcome]] (0.97) [[w3name#outcome]] (2.77); ...