“Mplus”的版本间的差异

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Mplus用户手册
其他推荐网络资源
 
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Mplus官方网站:http://www.statmodel.com/
 
Mplus官方网站:http://www.statmodel.com/
  
==Mplus用户手册==
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==Mplus命令==
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* [[Mplus LANGUAGE MPlus全部命令|MPLUS全部命令]]:您可以在该页面搜索,了解命令的含义。比如,如需了解*代表什么含义,可以用Ctrl+F搜索*得知。
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* [[Mplus TITLE|命令1:TITLE]]
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* [[Mplus DATA|命令2:DATA]]
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* [[Mplus VARIABLE|命令3:VARIABLE]]
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* [[Mplus DEFINE|命令4:DEFINE]]
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* [[Mplus ANALYSIS|命令5:ANALYSIS]]
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* [[Mplus MODEL|命令6:MODEL]]
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* [[Mplus OUTPUT|命令7:OUTPUT]]
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* [[Mplus SAVEDATA|命令8:SAVEDATA]]
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* [[Mplus PLOT|命令9:PLOT]]
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* [[Mplus MONTECARLO|命令10:MONTECARLO]]
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==Mplus数据准备==
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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。
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* 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。
  
* [[Mplus TITLE|命令1:TITLE]]
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* 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。
* 命令2:DATA
 
* 命令3:VARIABLE
 
* 命令4:DEFINE
 
* 命令5:ANALYSIS
 
* 命令6:MODEL
 
* 命令7:OUTPUT
 
* 命令8:SAVEDATA
 
* 命令9:PLOT
 
* 命令10:MONTECARLO
 
  
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==OBHRM常用统计分析:Mplus==
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===探索性因素分析===
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#两层连续变量探索性因素分析:[[Mplus Two-level EFA Example]]
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#双因素探索性因素分析:[[Mplus Bi-factor EFA Example]]
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===验证性因素分析===
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#常规的验证性因素分析:[[Mplus CFA Example 5.1]]
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#二阶验证性因素分析:[[Mplus Second-Order CFA Example 5.6]]
  
使用MPLUS进行中介变量、调节变量的统计分析
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===路径分析===
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#简单中介:[[Mplus Path Analysis Example 3.11]]
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#有调节的中介:[[Mplus Path Analysis Example 3.18]]
  
:Sheffield大学Chris Stride:http://offbeat.group.shef.ac.uk/FIO/mplusmedmod.htm
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===结构方程模型===
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#中介效应:[[Mplus SEM Example 5.11]]   [[Mplus SEM Example 5.12]]
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#调节效应:[[Mplus SEM Example 5.13]]
  
==Mplus数据准备==
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==网络课程==
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。
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===Michael Zyphur 5天的Mplus课程===
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<pre>Day 1, Session 1 Variation, Covariation, and Regression
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Day 1, Session 2 Mplus and Estimation
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Day 1, Session 3 Path Analysis
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Day 1, Session 4 Model Fit
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Day 2, Session 1 Mediation
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Day 2, Session 2 Instrumental Variables
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Day 2, Session 3 Moderation
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Day 2, Session 4 Moderated Mediation
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Day 3, Session 1 Latent Variables
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Day 3, Session 2 CFA
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Day 3, Session 3 SEM
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Day 3, Session 4 Identification
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Day 4, Session 1 Multilevel Data and Models
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Day 4, Session 2 Multilevel Path Analysis
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Day 4, Session 3 Multilevel CFA and SEM
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Day 4, Session 4 Random Slopes & Cross-Level Interactions
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Day 5, Session 1 Longitudinal Data and Processes
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Day 5, Session 2 Latent Growth Models as Multilevel
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Day 5, Session 3 Latent Growth Models as SEM
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Day 5, Session 4 Dynamic Latent Growth Modeling</pre>
  
* 自由格式读取数据
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Michael Zyphur已经将该课程分享在网上,包含:<b><font color="blue">5天的完整视频</font></b>;<b><font color="blue">5天课程的PPT</font></b>;<b><font color="blue">所有示例数据、完整源代码和结果</font></b>。
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* 课程网址:https://melbourne.figshare.com/articles/Mplus_Workshop_at_The_University_of_Melbourne_February_4-8_2019_5_Days_/7797620
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* 课程全部材料下载地址:https://objects.storage.unimelb.edu.au/2016UOM009:figshare/14514116/MJZyphur5DayUOMMplusWorkshop2019full.zip 。课程文件2.78G,如果网络速度慢,可以用百度的离线下载,或者用PanDownload等软件下载。
  
* 固定格式读取数据
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===Michael Zyphur 3天的Mplus课程===
1、研究完成后,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。
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<pre>Day 1, Session 1 Regression, Mplus
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Day 1, Session 2 Path Analysis, Mediation
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Day 2, Session 1 Latent Variables, CFA, SEM
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Day 2, Session 2 Cross-Lagged Panel Model CLPM
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Day 3, Session 1 General Cross-Lagged Panel Model GCLM
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Day 3, Session 2 Inference Using The GCLM and Conclusion
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</pre>
  
2、用Mplus读入数据。
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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:<b><font color="blue">3天的完整视频</font></b>;<b><font color="blue">3天课程的PPT</font></b>;<b><font color="blue">所有示例数据、完整源代码和结果</font></b>。
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* 课程网址:https://melbourne.figshare.com/articles/General_Cross-Lagged_Panel_Model_GCLM_in_Mplus_Workshop_July_15-17/8943866
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* 课程全部材料下载地址:https://objects.storage.unimelb.edu.au/2016UOM009:figshare/16347809/MplusGCLMWorkshopwithvideosJuly1517.zip 。课程文件992M,如果网络速度慢,可以用百度的离线下载,或者用PanDownload等软件下载。
  
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==其他推荐网络资源==
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* 使用MPLUS进行中介变量、调节变量的统计分析:http://www.figureitout.org.uk/mplusmedmod.htm
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* 有SPSS、MPLUS分析的代码等分析方法。Andrew F. Hayes, The Ohio State University Department of Psychology:http://afhayes.com/index.html
  
 
==Mplus FAQs==
 
==Mplus FAQs==

2023年9月5日 (二) 22:25的最新版本

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

其他推荐网络资源

Mplus FAQs