Mplus

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Mplus是一个统计建模软件，由Linda Muthén & Bengt Muthén开发，他们致力于为研究者提供了一个灵活的工具来分析数据，提供了多种选择，具有易于使用的图形界面和展示数据分析结果的模式,估计和算法。Mplus允许一起分析横断面和纵向数据，单层和多层数据，来自不同的总体的数据。可分析的变量可以是continuous, censored, binary, ordered categorical (ordinal), unordered categorical (nominal), counts或这些变量类型的组合。

Mplus官方网站：http://www.statmodel.com/

Mplus命令

Mplus数据准备

Mplus读取数据和SPSS类似，可以以自由格式（Free）读取数据，也可以以固定格式（Fixed）读取数据。绝大多数人在读取数据的时候，都是借助其他软件将需要的数据转换为自由格式，然后再由Mplus读取。其实，Mplus完全可以读入以TXT格式输入的原始数据。

  • 自由格式读取数据：如果您的数据已经是SPSS、Excel等格式，建议采用自由格式读取数据。
  • 固定格式读取数据：如果您的数据还没有输入计算机，建议直接以txt格式输入数据。不需要编制任何软件，可以用Windows系统自带的Edit，或者Editplus、Notepad++输入数据。输入完成后，用Mplus读入原始数据。

OBHRM常用统计分析：Mplus

探索性因素分析

  1. 两层连续变量探索性因素分析：Mplus Two-level EFA Example
  2. 双因素探索性因素分析：Mplus Bi-factor EFA Example

验证性因素分析

  1. 常规的验证性因素分析：Mplus CFA Example 5.1
  2. 二阶验证性因素分析：Mplus Second-Order CFA Example 5.6

路径分析

  1. 简单中介：Mplus Path Analysis Example 3.11
  2. 有调节的中介：Mplus Path Analysis Example 3.18

结构方程模型

  1. 中介效应：Mplus SEM Example 5.11 　　Mplus SEM Example 5.12
  2. 调节效应：Mplus SEM Example 5.13

网络课程

Michael Zyphur 5天的Mplus课程

Day 1, Session 1 Variation, Covariation, and Regression
Day 1, Session 2 Mplus and Estimation
Day 1, Session 3 Path Analysis
Day 1, Session 4 Model Fit
Day 2, Session 1 Mediation
Day 2, Session 2 Instrumental Variables
Day 2, Session 3 Moderation
Day 2, Session 4 Moderated Mediation
Day 3, Session 1 Latent Variables
Day 3, Session 2 CFA
Day 3, Session 3 SEM
Day 3, Session 4 Identification
Day 4, Session 1 Multilevel Data and Models
Day 4, Session 2 Multilevel Path Analysis
Day 4, Session 3 Multilevel CFA and SEM
Day 4, Session 4 Random Slopes & Cross-Level Interactions
Day 5, Session 1 Longitudinal Data and Processes
Day 5, Session 2 Latent Growth Models as Multilevel
Day 5, Session 3 Latent Growth Models as SEM
Day 5, Session 4 Dynamic Latent Growth Modeling

Michael Zyphur已经将该课程分享在网上，包含：5天的完整视频；5天课程的PPT；所有示例数据、完整源代码和结果。

Michael Zyphur 3天的Mplus课程

Day 1, Session 1 Regression, Mplus
Day 1, Session 2 Path Analysis, Mediation
Day 2, Session 1 Latent Variables, CFA, SEM
Day 2, Session 2 Cross-Lagged Panel Model CLPM
Day 3, Session 1 General Cross-Lagged Panel Model GCLM
Day 3, Session 2 Inference Using The GCLM and Conclusion

该课程前面介绍了回归分析、路径分析、验证性因素分析、结构方程，后面重点介绍了Cross-Lagged Panel Model和General Cross-Lagged Panel Model GCLM。Michael Zyphur已经将该课程分享在网上，包含：3天的完整视频；3天课程的PPT；所有示例数据、完整源代码和结果。

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Mplus FAQs

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