“Mplus Path Analysis Example 3.18”的版本间的差异
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| − | <pre>TITLE: this is an example of moderated mediation with a plot of the indirect effect | + | <pre>TITLE: this is an example of moderated mediation with a plot of the indirect effect ! 标题 |
| − | DATA: FILE = ex3.18.dat; | + | DATA: FILE = ex3.18.dat; ! 数据文件 |
| − | VARIABLE:NAMES = y m x z; | + | VARIABLE:NAMES = y m x z; ! 数据文件中变量的名称，按顺序：因变量、中介变量、自变量、调节变量 |
| − | USEVARIABLES = y m x z xz; | + | USEVARIABLES = y m x z xz; ! 分析时使用哪些变量 |
| − | DEFINE: xz = x*z; | + | 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，注意后面没有“;” |
| − | z | + | z ! 调节变量到中介变量的回归，注意后面没有“;” |
| − | xz (gamma2); | + | xz (gamma2); ! 调节效应变量到中介变量的回归，;表示这一句命令结束 |
MODEL CONSTRAINT: | MODEL CONSTRAINT: | ||
| − | PLOT(indirect); | + | PLOT(indirect); ! |
| − | LOOP(mod,-2,2,0.1); | + | LOOP(mod,-2,2,0.1); ! mod变量循环取值，最小值-2，最大值2，变化幅度0.1（依次为：-2,-1.9,-1.8…） |
| − | 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; | + | OUTPUT: STANDARDIZED TECH8; ! 结果：标准化结果，TECH8。</pre> |
2017年3月20日 (一) 16:54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，按顺序：因变量、中介变量、自变量、调节变量
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
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，注意后面没有“;”
z ! 调节变量到中介变量的回归，注意后面没有“;”
xz (gamma2); ! 调节效应变量到中介变量的回归，;表示这一句命令结束
MODEL CONSTRAINT:
PLOT(indirect); !
LOOP(mod,-2,2,0.1); ! mod变量循环取值，最小值-2，最大值2，变化幅度0.1（依次为：-2,-1.9,-1.8…）
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。
