“Mplus Path Analysis Example 3.18”的版本间的差异
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USEVARIABLES = y m x z xz; # 分析时使用哪些变量 | USEVARIABLES = y m x z xz; # 分析时使用哪些变量 | ||
DEFINE: xz = x*z; # 定义调节效应变量为xz(自己根据需要命名)xz等于x与z相乘 | DEFINE: xz = x*z; # 定义调节效应变量为xz(自己根据需要命名)xz等于x与z相乘 | ||
− | ANALYSIS:ESTIMATOR = BAYES; | + | ANALYSIS:ESTIMATOR = BAYES; # 贝叶斯估计 |
− | PROCESSORS = 2; | + | PROCESSORS = 2; # 处理器数量,得看你的计算机有几个处理器 |
− | BITERATIONS = (30000); | + | BITERATIONS = (30000); # 迭代次数最少30000次,最多是50000(默认值) |
− | MODEL: y ON m (b) | + | MODEL: y ON m (b) # 中介变量到因变量的回归,注意后面没有“;” |
− | x z; | + | x z; # 自变量、调节变量到因变量的回归。;表示这一句命令结束 |
− | m ON x (gamma1) | + | m ON x (gamma1) # 自变量到中介变量的回归 |
− | z | + | z # 调节变量到中介变量的回归 |
− | xz (gamma2); | + | xz (gamma2); # 调节效应变量到中介变量的回归 |
MODEL CONSTRAINT: | MODEL CONSTRAINT: | ||
− | PLOT(indirect); | + | PLOT(indirect); # 根据indirect画图 |
− | LOOP(mod,-2,2,0.1); | + | LOOP(mod,-2,2,0.1); # 循环为mod取值,最小值-2,最大值2,变化幅度0.1 |
− | indirect = b*(gamma1+gamma2*mod); | + | indirect = b*(gamma1+gamma2*mod); # 根据mod的值,计算indirect |
− | PLOT: TYPE = PLOT2; | + | PLOT: TYPE = PLOT2; # 画图类型 |
− | OUTPUT: STANDARDIZED TECH8;</pre> | + | OUTPUT: STANDARDIZED TECH8;</pre> # 结果:标准化结果,TECH8。 |
2017年3月17日 (五) 15:47的版本
示意图
代码与注释
TITLE: this is an example of moderated mediation with a plot of the indirect effect # 标题 DATA: FILE = ex3.18.dat; # 数据文件 VARIABLE:NAMES = y m x z; # 数据文件中变量的名称 USEVARIABLES = y m x z xz; # 分析时使用哪些变量 DEFINE: xz = x*z; # 定义调节效应变量为xz(自己根据需要命名)xz等于x与z相乘 ANALYSIS:ESTIMATOR = BAYES; # 贝叶斯估计 PROCESSORS = 2; # 处理器数量,得看你的计算机有几个处理器 BITERATIONS = (30000); # 迭代次数最少30000次,最多是50000(默认值) MODEL: y ON m (b) # 中介变量到因变量的回归,注意后面没有“;” x z; # 自变量、调节变量到因变量的回归。;表示这一句命令结束 m ON x (gamma1) # 自变量到中介变量的回归 z # 调节变量到中介变量的回归 xz (gamma2); # 调节效应变量到中介变量的回归 MODEL CONSTRAINT: PLOT(indirect); # 根据indirect画图 LOOP(mod,-2,2,0.1); # 循环为mod取值,最小值-2,最大值2,变化幅度0.1 indirect = b*(gamma1+gamma2*mod); # 根据mod的值,计算indirect PLOT: TYPE = PLOT2; # 画图类型 OUTPUT: STANDARDIZED TECH8;# 结果:标准化结果,TECH8。