“Mplus Bi-factor EFA Example”的版本间的差异
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2017年9月22日 (五) 21:55的最新版本
代码与注释
TITLE:this is an example of a bi-factor ! 这是标题，总共两行内容，第一行
exploratory factor analysis with ! 第二行
continuous factor indicators ! 第三行，想要多少行，就写多少行
DATA:FILE IS ex4.7.dat; ! 读数据文件，文件名要正确，文件路径与对应的分析程序在同一目录下；或标明绝对路径，比如：c:\mplus\ex4.7.dat。
VARIABLE:NAMES ARE y1-y10; ! 读取数据，该数据文件中包括10个变量的数据，变量名称可以自己定。
ANALYSIS:TYPE =EFA 2 3; ! 确定分析的类型为探索性因素分析，抽取因子的个数从2到3个。
ROTATION =BI-GEOMIN; ! 确定因子旋转方法为BI-GEOMIN
结果
INPUT INSTRUCTIONS !@ 输入的命令语句，会全部显示，下面几行就是输入的命令语句
TITLE:this is an example of a bi-factor ! 这是标题，总共两行内容，第一行
exploratory factor analysis with ! 第二行
continuous factor indicators ! 第三行，想要多少行，就写多少行
DATA:FILE IS ex4.7.dat; ! 读数据文件，文件名要正确，文件路径与对应的分析程序在同一目录下；或标明绝对路径，比如：c:\mplus\ex4.7.dat。
VARIABLE:NAMES ARE y1-y10; ! 读取数据，该数据文件中包括10个变量的数据，变量名称可以自己定。
ANALYSIS:TYPE =EFA 2 3; ! 确定分析的类型为探索性因素分析，抽取因子的个数从2到3个。
ROTATION =BI-GEOMIN; ! 确定因子旋转方法为BI-GEOMIN
INPUT READING TERMINATED NORMALLY !@ 输入读取正常终止，如果是非正常终止，就需要检查数据或命令语句
this is an example of a bi-factor ! 这是标题，总共只有一行内容，想要多少行，就写多少行
exploratory factor analysis with ! 第二行
continuous factor indicators ! 第三行，想要多少行，就写多少行
SUMMARY OF ANALYSIS !@ 分析总体情况
Number of groups 1 !@ 1组数据，也就是样本没有分组
Number of observations 5000 !@ 样本量5000
Number of dependent variables 10 !@ （因）变量10个
Number of independent variables 0 !@ （自）变量0个
Number of continuous latent variables 0 !@ 潜变量0个
Observed dependent variables !@ 观测（因）变量
Continuous !@ 观测（因）变量为连续变量 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6
Y7 Y8 Y9 Y10
Estimator ML !@ 估计方法：最大似然法
Rotation BI-GEOMIN !@ 确定因子旋转方法为BI-GEOMIN
Row standardization CORRELATION !@ 行标准化：相关性
Type of rotation OBLIQUE !@ 旋转类型: 斜交旋转
Information matrix OBSERVED !@ 信息矩阵：观测数据
Maximum number of iterations 1000 !@ 最大迭代次数1000次
Convergence criterion 0.500D-04 !@ 聚合标准（或翻译为收敛标准）
Maximum number of steepest descent iterations 20 !@ 迭代下降最大数：20
Optimization Specifications for the Exploratory Factor Analysis !@ 探索性因素分析的最优化规范
Rotation Algorithm !@ 旋转算法
Number of random starts 30 !@ 随机启动次数
Maximum number of iterations 10000 !@ 最大迭代次数10000次
Derivative convergence criterion 0.100D-04 !@ 导数的聚合标准（或翻译为导数的收敛标准）
Input data file(s) !@ 输入文件：ex4.7.dat
ex4.7.dat
Input data format FREE !@ 输入文件格式：自由格式，这是Mplus的默认格式
SUMMARY OF MODEL FIT INFORMATION !@ 模型拟合信息总体情况
Number of Degrees of
Model Parameters Chi-Square Freedom P-Value !@ 模型 参数的个数 卡方值 自由度 显著性
2-factor 39 90.091 26 0.0000 !@ 2因子
3-factor 47 24.364 18 0.1435 !@ 3因子
Degrees of
Models Compared Chi-Square Freedom P-Value !@ 模型比较 卡方值 自由度 显著性
2-factor against 3-factor 65.727 8 0.0000 !@ 2因子对比3因子
RESULTS FOR EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS !@ 探索性因素分析结果
EIGENVALUES FOR SAMPLE CORRELATION MATRIX !@ 样本相关矩阵的特征值
1 2 3 4 5
________ ________ ________ ________ ________
1 3.031 1.670 0.847 0.786 0.709
EIGENVALUES FOR SAMPLE CORRELATION MATRIX !@ 样本相关矩阵的特征值
6 7 8 9 10
________ ________ ________ ________ ________
1 0.697 0.639 0.575 0.561 0.485
EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS WITH 2 FACTOR(S): !@ 2因子探索性因素分析
MODEL FIT INFORMATION !@ 模型拟合指数
Number of Free Parameters 39 !@ 自由参数的个数：39个
Loglikelihood !@ 似然函数值的自然对数
H0 Value -100466.860
H1 Value -100421.815
Information Criteria !@ 信息标准
Akaike (AIC) 201011.721 !@ AIC
Bayesian (BIC) 201265.891 !@ BIC
Sample-Size Adjusted BIC 201141.963 !@ 考虑样本量调整后的BIC值
(n* = (n + 2) / 24)
Chi-Square Test of Model Fit !@ 卡方检验的结果
Value 90.091 !@ 卡方值
Degrees of Freedom 26 !@ 自由度
P-Value 0.0000 !@ 显著性
RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) !@ RMSEA的结果
Estimate 0.022 !@ RMSEA的值
90 Percent C.I. 0.017 0.027 !@ RMSEA的90%置信区间
Probability RMSEA <= .05 1.000
CFI/TLI !@ CFI/TFI的结果
CFI 0.993 !@ CFI的结果
TLI 0.988 !@ TLI的结果
Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model !@ 基准模型（基线模型）的卡方检验结果
Value 8960.687 !@ 卡方值
Degrees of Freedom 45 !@ 自由度
P-Value 0.0000 !@ 显著性
SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) !@ SRMR的结果
Value 0.012
MINIMUM ROTATION FUNCTION VALUE 1.09375 !@ 最小旋转函数值
BI-GEOMIN ROTATED LOADINGS (* significant at 5% level) !@ BI-GEOMIN旋转负荷
1 2
________ ________
Y1 0.415* 0.485*
Y2 0.338* 0.232*
Y3 0.382* 0.361*
Y4 0.436* 0.624*
Y5 0.392* -0.049*
Y6 0.500* -0.169*
Y7 0.550* -0.211*
Y8 0.610* -0.243*
Y9 0.577* -0.275*
Y10 0.602* -0.272*
BI-GEOMIN FACTOR CORRELATIONS (* significant at 5% level) !@ BI-GEOMIN因子间相关系数
1 2
________ ________
1 1.000
2 0.000 1.000
ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计残差
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
________ ________ ________ ________ ________
1 0.593 0.832 0.724 0.420 0.844
ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计残差
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
________ ________ ________ ________ ________
1 0.722 0.653 0.569 0.592 0.563
S.E. BI-GEOMIN ROTATED LOADINGS !@ 标准误BI-GEOMIN旋转负荷
1 2
________ ________
Y1 0.011 0.015
Y2 0.013 0.016
Y3 0.012 0.015
Y4 0.009 0.015
Y5 0.014 0.017
Y6 0.012 0.016
Y7 0.012 0.016
Y8 0.011 0.016
Y9 0.011 0.016
Y10 0.011 0.016
S.E. BI-GEOMIN FACTOR CORRELATIONS !@ 标准误BI-GEOMIN因子间相关系数
1 2
________ ________
1 0.000
2 0.000 0.000
S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 标准误估计残差
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
________ ________ ________ ________ ________
1 0.017 0.012 0.014 0.021 0.011
S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 标准误估计残差
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
________ ________ ________ ________ ________
1 0.013 0.014 0.014 0.014 0.014
Est./S.E. BI-GEOMIN ROTATED LOADINGS !@ 估计标准误的BI-GEOMIN旋转负荷
1 2
________ ________
Y1 39.445 33.121
Y2 25.126 14.194
Y3 31.999 23.663
Y4 47.407 41.471
Y5 28.426 -2.852
Y6 40.779 -10.357
Y7 47.804 -13.176
Y8 56.987 -15.519
Y9 52.535 -17.650
Y10 56.367 -17.397
Est./S.E. BI-GEOMIN FACTOR CORRELATIONS !@ 估计标准误的BI-GEOMIN因子间相关系数
1 2
________ ________
1 0.000
2 -0.124 0.000
Est./S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计标准误的估计残差
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
________ ________ ________ ________ ________
1 35.882 71.462 52.080 20.043 77.325
Est./S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计标准误的估计残差
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
________ ________ ________ ________ ________
1 54.886 47.309 40.027 41.338 39.208
FACTOR STRUCTURE !@ 因子结构
1 2
________ ________
Y1 0.415 0.485
Y2 0.338 0.232
Y3 0.382 0.361
Y4 0.436 0.624
Y5 0.392 -0.049
Y6 0.500 -0.169
Y7 0.550 -0.211
Y8 0.610 -0.243
Y9 0.577 -0.275
Y10 0.602 -0.272
EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS WITH 3 FACTOR(S): !@ 3因子探索性因素分析
MODEL FIT INFORMATION !@ 模型拟合指数
Number of Free Parameters 47 !@ 自由参数的个数：47个
Loglikelihood !@ 似然函数值的自然对数
H0 Value -100433.997
H1 Value -100421.815
Information Criteria !@ 信息标准
Akaike (AIC) 200961.994 !@ AIC
Bayesian (BIC) 201268.302 !@ BIC
Sample-Size Adjusted BIC 201118.952 !@ 考虑样本量调整后的BIC值
(n* = (n + 2) / 24)
Chi-Square Test of Model Fit !@ 卡方检验的结果
Value 24.364 !@ 卡方值
Degrees of Freedom 18 !@ 自由度
P-Value 0.1435 !@ 显著性
RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) !@ RMSEA的结果
Estimate 0.008 !@ RMSEA的值
90 Percent C.I. 0.000 0.016 !@ RMSEA的90%置信区间
Probability RMSEA <= .05 1.000
CFI/TLI !@ CFI/TFI的结果
CFI 0.999 !@ CFI的结果
TLI 0.998 !@ TLI的结果
Chi-Square Test of Model Fit for the Baseline Model !@ 基准模型（基线模型）的卡方检验结果
Value 8960.687 !@ 卡方值
Degrees of Freedom 45 !@ 自由度
P-Value 0.0000 !@ 显著性
SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)
Value 0.006 !@ SRMR的结果
MINIMUM ROTATION FUNCTION VALUE 0.16024 !@ 最小旋转函数值
BI-GEOMIN ROTATED LOADINGS (* significant at 5% level) !@ BI-GEOMIN旋转负荷
1 2 3
________ ________ ________
Y1 0.468* 0.365 -0.023
Y2 0.446* 0.124 0.004
Y3 0.460* 0.260 -0.006
Y4 0.388 0.843* 0.004
Y5 0.383* -0.042 0.217*
Y6 0.304* -0.003 0.431*
Y7 0.298* 0.010 0.508*
Y8 0.318* 0.004 0.575*
Y9 0.300* -0.031 0.560*
Y10 0.274* 0.014 0.610*
BI-GEOMIN FACTOR CORRELATIONS (* significant at 5% level) !@ BI-GEOMIN因子间相关系数
1 2 3
________ ________ ________
1 1.000
2 0.000* 1.000
3 0.000 -0.029 1.000
ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计残差
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
________ ________ ________ ________ ________
1 0.646 0.785 0.721 0.138 0.804
ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计残差
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
________ ________ ________ ________ ________
1 0.722 0.654 0.569 0.594 0.553
S.E. BI-GEOMIN ROTATED LOADINGS !@ 标准误BI-GEOMIN旋转负荷
1 2 3
________ ________ ________
Y1 0.156 0.216 0.019
Y2 0.054 0.172 0.026
Y3 0.114 0.197 0.013
Y4 0.302 0.113 0.003
Y5 0.054 0.084 0.041
Y6 0.034 0.021 0.025
Y7 0.040 0.014 0.027
Y8 0.036 0.012 0.022
Y9 0.053 0.019 0.028
Y10 0.038 0.018 0.021
S.E. BI-GEOMIN FACTOR CORRELATIONS !@ 标准误BI-GEOMIN因子间相关系数
1 2 3
________ ________ ________
1 0.000
2 0.000 0.000
3 0.000 0.182 0.000
S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 标准误估计残差
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
________ ________ ________ ________ ________
1 0.022 0.020 0.018 0.181 0.021
S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 标准误估计残差
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
________ ________ ________ ________ ________
1 0.013 0.014 0.014 0.014 0.015
Est./S.E. BI-GEOMIN ROTATED LOADINGS !@ 估计标准误的BI-GEOMIN旋转负荷
1 2 3
________ ________ ________
Y1 2.997 1.691 -1.214
Y2 8.304 0.724 0.172
Y3 4.046 1.319 -0.420
Y4 1.284 7.466 1.156
Y5 7.152 -0.497 5.237
Y6 8.824 -0.136 17.261
Y7 7.386 0.732 18.781
Y8 8.822 0.374 25.556
Y9 5.699 -1.697 20.009
Y10 7.141 0.784 29.258
Est./S.E. BI-GEOMIN FACTOR CORRELATIONS !@ 估计标准误的BI-GEOMIN因子间相关系数
1 2 3
________ ________ ________
1 0.000
2 -7.217 0.000
3 -0.155 -0.161 0.000
Est./S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计标准误的估计残差
Y1 Y2 Y3 Y4 Y5
________ ________ ________ ________ ________
1 29.962 38.370 40.477 0.765 38.907
Est./S.E. ESTIMATED RESIDUAL VARIANCES !@ 估计标准误的估计残差
Y6 Y7 Y8 Y9 Y10
________ ________ ________ ________ ________
1 54.911 47.178 39.388 41.556 35.786
FACTOR STRUCTURE !@ 因子结构
1 2 3
________ ________ ________
Y1 0.468 0.366 -0.033
Y2 0.446 0.124 0.001
Y3 0.460 0.260 -0.013
Y4 0.388 0.843 -0.021
Y5 0.383 -0.048 0.218
Y6 0.304 -0.015 0.432
Y7 0.298 -0.005 0.508
Y8 0.318 -0.012 0.575
Y9 0.300 -0.048 0.561
Y10 0.274 -0.004 0.610
DIAGRAM INFORMATION !@ 图形信息
Mplus diagrams are currently not available for EFA. !@ Mplus图形当前不适用于探索性因素分析
No diagram output was produced. !@ 没有生成图表输出
Beginning Time: 19:23:58 !@ 命令语句（程序）开始运行时间
Ending Time: 19:23:59 !@ 命令语句（程序）结束运行时间
Elapsed Time: 00:00:01 !@ 程序运行花费时间
