“Mplus”的版本间的差异
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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。 | ||
| + | * 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=== | ||
| + | #两层连续变量探索性因素分析：[[Mplus Two-level EFA Example]] | ||
| + | #双因素探索性因素分析：[[Mplus Bi-factor EFA Example]] | ||
| + | ===验证性因素分析=== | ||
| + | #常规的验证性因素分析：[[Mplus CFA Example 5.1]] | ||
| + | #二阶验证性因素分析：[[Mplus Second-Order CFA Example 5.6]] | ||
| − | == | + | ===路径分析=== |
| − | + | #简单中介：[[Mplus Path Analysis Example 3.11]] | |
| + | #有调节的中介：[[Mplus Path Analysis Example 3.18]] | ||
| − | + | ===结构方程模型=== | |
| + | #中介效应：[[Mplus SEM Example 5.11]] [[Mplus SEM Example 5.12]] | ||
| + | #调节效应：[[Mplus SEM Example 5.13]] | ||
| − | + | ==网络课程== | |
| − | + | ===Michael Zyphur 5天的Mplus课程=== | |
| + | <pre>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</pre> | ||
| − | + | 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>。 | |
| + | * 课程网址：https://melbourne.figshare.com/articles/Mplus_Workshop_at_The_University_of_Melbourne_February_4-8_2019_5_Days_/7797620 | ||
| + | * 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。 | ||
| − | == | + | ===Michael Zyphur 3天的Mplus课程=== |
| − | + | <pre>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 | ||
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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>。 |
| + | * 课程网址：https://melbourne.figshare.com/articles/General_Cross-Lagged_Panel_Model_GCLM_in_Mplus_Workshop_July_15-17/8943866 | ||
| + | * 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。 | ||
| − | == | + | ==其他推荐网络资源== |
| + | * 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 | ||
| + | * 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/
目录
Mplus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。
- 命令1：TITLE
- 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
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
- 两层连续变量探索性因素分析：Mplus Two-level EFA Example
- 双因素探索性因素分析：Mplus Bi-factor EFA Example
验证性因素分析
- 常规的验证性因素分析：Mplus CFA Example 5.1
- 二阶验证性因素分析：Mplus Second-Order CFA Example 5.6
路径分析
结构方程模型
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。
- 课程网址：https://melbourne.figshare.com/articles/Mplus_Workshop_at_The_University_of_Melbourne_February_4-8_2019_5_Days_/7797620
- 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。
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。
- 课程网址：https://melbourne.figshare.com/articles/General_Cross-Lagged_Panel_Model_GCLM_in_Mplus_Workshop_July_15-17/8943866
- 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。
其他推荐网络资源
- 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
- 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
