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==示意图== ==代码与注释== <pre>TITLE: this is an example of a CFA with ! 这是标题,总共两行内容,第一行 continuous factor indicators; ! 第二行,想要多少行,就写多少行 DATA: FILE IS ex5.1.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\ex5.1.dat。 VARIABLE: NAMES ARE y1-y6; ! 读取数据,该数据文件中包括6个变量的数据,变量名称可以自己定。比如,可以是y1-y6,也可以是item1-item6 MODEL: f1 BY y1-y3; ! 定义第1个因素,该因素的测量指标有:y1,y2,y3。如果上面为item1-item6,则修改为item1-item3 f2 BY y4-y6; ! 定义第2个因素,该因素的测量指标有:y4,y5,y6 OUTPUT:STANDARDIZED; ! 报告标准化之后的结果</pre> ==结果== <pre>Mplus VERSION 7.4 !@ Mplus的版本信息 MUTHEN & MUTHEN !@ Mplus作者信息 03/01/2017 7:52 AM !@ 分析时间 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 CFA with ! 这是标题,总共两行内容,第一行 continuous factor indicators; ! 第二行,想要多少行,就写多少行 DATA: FILE IS ex5.1.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 VARIABLE: NAMES ARE y1-y6; ! 读取数据,该数据文件中包括6个变量的数据,变量名称可以自己? MODEL: f1 BY y1-y3; ! 定义第1个因素,该因素的测量指标有:y1,y2,y3。如果上面为ite f2 BY y4-y6; ! 定义第2个因素,该因素的测量指标有:y4,y5,y6 OUTPUT:STANDARDIZED; ! 报告标准化之后的结果 *** WARNING !@ 警告:命令语句的第三行太长,只保留了前90个字符,但是不影响结果 Input line exceeded 90 characters. Some input may be truncated. DATA: FILE IS ex5.1.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? *** WARNING !@ 警告:命令语句的第四行太长,只保留了前90个字符,但是不影响结果 Input line exceeded 90 characters. Some input may be truncated. VARIABLE: NAMES ARE y1-y6; ! 读取数据,该数据文件中包括6个变量的数据,变量名称可以自己定 *** WARNING !@ 警告:命令语句的第五行太长,只保留了前90个字符,但是不影响结果 Input line exceeded 90 characters. Some input may be truncated. MODEL: f1 BY y1-y3; ! 定义第1个因素,该因素的测量指标有:y1,y2,y3。如果上面为item 3 WARNING(S) FOUND IN THE INPUT INSTRUCTIONS !@输入的命令语句有3个警告 this is an example of a CFA with !@ TITLE,标题 continuous factor indicators; ! 第二行,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 500 !@ 样本量500 Number of dependent variables 6 !@ (因)变量6个 Number of independent variables 0 !@ (自)变量0个 Number of continuous latent variables 2 !@ 潜变量2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 Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Continuous latent variables !@ 潜变量 F1 F2 F1 F2 Estimator ML !@ 估计方法:最大似然法 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 Input data file(s) !@ 输入文件:ex5.1.dat ex5.1.dat Input data format FREE !@ 输入文件格式:自由格式,这是Mplus的默认格式 THE MODEL ESTIMATION TERMINATED NORMALLY !@ 模型估计正常终止,如果是非正常终止,就需要检查数据或命令语句 MODEL FIT INFORMATION !@ 模型拟合指数 Number of Free Parameters 19 !@ 自由参数的个数:19个 Loglikelihood H0 Value -4906.609 H1 Value -4904.661 Information Criteria Akaike (AIC) 9851.218 Bayesian (BIC) 9931.295 Sample-Size Adjusted BIC 9870.988 (n* = (n + 2) / 24) Chi-Square Test of Model Fit !@ 卡方检验的结果 Value 3.896 !@ 卡方值 Degrees of Freedom 8 !@ 自由度 P-Value 0.8664 !@ 显著性 RMSEA (Root Mean Square Error Of Approximation) !@ RMSEA的结果 Estimate 0.000 !@ RMSEA的值 90 Percent C.I. 0.000 0.027 !@ RMSEA的90%置信区间 Probability RMSEA <= .05 0.995 CFI/TLI !@ CFI/TFI的结果 CFI 1.000 !@ CFI的结果 TLI 1.013 !@ 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 596.921 !@ 卡方值 Degrees of Freedom 15 !@ 自由度 P-Value 0.0000 !@ 显著性 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) !@ SRMR的结果 Value 0.014 MODEL RESULTS !@ 模型结果,非标准化的结果 Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value F1 BY Y1 1.000 0.000 999.000 999.000 Y2 1.126 0.099 11.368 0.000 Y3 1.019 0.089 11.482 0.000 F2 BY Y4 1.000 0.000 999.000 999.000 Y5 1.059 0.129 8.199 0.000 Y6 0.897 0.105 8.531 0.000 F2 WITH F1 -0.030 0.052 -0.582 0.560 Intercepts Y1 -0.022 0.063 -0.354 0.723 Y2 0.026 0.062 0.410 0.682 Y3 0.035 0.062 0.555 0.579 Y4 -0.022 0.064 -0.350 0.726 Y5 -0.016 0.058 -0.271 0.786 Y6 0.048 0.058 0.824 0.410 Variances F1 0.907 0.125 7.254 0.000 F2 0.760 0.133 5.734 0.000 Residual Variances Y1 1.064 0.096 11.120 0.000 Y2 0.798 0.100 7.972 0.000 Y3 1.010 0.095 10.597 0.000 Y4 1.290 0.119 10.871 0.000 Y5 0.854 0.111 7.710 0.000 Y6 1.066 0.097 11.024 0.000 STANDARDIZED MODEL RESULTS !@ 模型结果,标准化的结果 STDYX Standardization !@ 观测变量、潜变量均标准化后的结果 Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value F1 BY Y1 0.678 0.035 19.348 0.000 Y2 0.769 0.034 22.496 0.000 Y3 0.695 0.035 19.946 0.000 F2 BY Y4 0.609 0.045 13.676 0.000 Y5 0.707 0.046 15.391 0.000 Y6 0.604 0.044 13.580 0.000 F2 WITH F1 -0.036 0.062 -0.583 0.560 Intercepts Y1 -0.016 0.045 -0.354 0.723 Y2 0.018 0.045 0.410 0.682 Y3 0.025 0.045 0.555 0.579 Y4 -0.016 0.045 -0.350 0.726 Y5 -0.012 0.045 -0.271 0.786 Y6 0.037 0.045 0.824 0.410 Variances F1 1.000 0.000 999.000 999.000 F2 1.000 0.000 999.000 999.000 Residual Variances Y1 0.540 0.048 11.345 0.000 Y2 0.409 0.053 7.794 0.000 Y3 0.517 0.048 10.679 0.000 Y4 0.629 0.054 11.602 0.000 Y5 0.501 0.065 7.711 0.000 Y6 0.635 0.054 11.831 0.000 STDY Standardization !@ 观测变量标准化后的结果 Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value F1 BY Y1 0.678 0.035 19.348 0.000 Y2 0.769 0.034 22.496 0.000 Y3 0.695 0.035 19.946 0.000 F2 BY Y4 0.609 0.045 13.676 0.000 Y5 0.707 0.046 15.391 0.000 Y6 0.604 0.044 13.580 0.000 F2 WITH F1 -0.036 0.062 -0.583 0.560 Intercepts Y1 -0.016 0.045 -0.354 0.723 Y2 0.018 0.045 0.410 0.682 Y3 0.025 0.045 0.555 0.579 Y4 -0.016 0.045 -0.350 0.726 Y5 -0.012 0.045 -0.271 0.786 Y6 0.037 0.045 0.824 0.410 Variances F1 1.000 0.000 999.000 999.000 F2 1.000 0.000 999.000 999.000 Residual Variances Y1 0.540 0.048 11.345 0.000 Y2 0.409 0.053 7.794 0.000 Y3 0.517 0.048 10.679 0.000 Y4 0.629 0.054 11.602 0.000 Y5 0.501 0.065 7.711 0.000 Y6 0.635 0.054 11.831 0.000 STD Standardization !@ 潜变量标准化后的结果 Two-Tailed Estimate S.E. Est./S.E. P-Value F1 BY Y1 0.953 0.066 14.508 0.000 Y2 1.073 0.066 16.233 0.000 Y3 0.971 0.065 14.828 0.000 F2 BY Y4 0.872 0.076 11.467 0.000 Y5 0.923 0.073 12.677 0.000 Y6 0.782 0.069 11.401 0.000 F2 WITH F1 -0.036 0.062 -0.583 0.560 Intercepts Y1 -0.022 0.063 -0.354 0.723 Y2 0.026 0.062 0.410 0.682 Y3 0.035 0.062 0.555 0.579 Y4 -0.022 0.064 -0.350 0.726 Y5 -0.016 0.058 -0.271 0.786 Y6 0.048 0.058 0.824 0.410 Variances F1 1.000 0.000 999.000 999.000 F2 1.000 0.000 999.000 999.000 Residual Variances Y1 1.064 0.096 11.120 0.000 Y2 0.798 0.100 7.972 0.000 Y3 1.010 0.095 10.597 0.000 Y4 1.290 0.119 10.871 0.000 Y5 0.854 0.111 7.710 0.000 Y6 1.066 0.097 11.024 0.000 R-SQUARE Observed Two-Tailed Variable Estimate S.E. Est./S.E. P-Value Y1 0.460 0.048 9.674 0.000 Y2 0.591 0.053 11.248 0.000 Y3 0.483 0.048 9.973 0.000 Y4 0.371 0.054 6.838 0.000 Y5 0.499 0.065 7.696 0.000 Y6 0.365 0.054 6.790 0.000 QUALITY OF NUMERICAL RESULTS Condition Number for the Information Matrix 0.409E-01 (ratio of smallest to largest eigenvalue) DIAGRAM INFORMATION !@ 图形信息 Use View Diagram under the Diagram menu in the Mplus Editor to view the diagram. !@ 在Diagram菜单下显示图形信息 If running Mplus from the Mplus Diagrammer, the diagram opens automatically. !@ 如果是从Mplus Diagrammer运行Mplus,会自动显示图形信息 Diagram output c:\program files\mplus\mplus examples\user's guide examples\ex5.1.dgm Beginning Time: 07:52:38 !@ 命令语句(程序)开始运行时间 Ending Time: 07:52:40 !@ 命令语句(程序)结束运行时间 Elapsed Time: 00:00:02 !@ 程序运行花费时间 MUTHEN & MUTHEN !@ Mplus作者 3463 Stoner Ave. !@ Mplus公司地址 Los Angeles, CA 90066 !@ Mplus所在城市、州、邮编 Tel: (310) 391-9971 !@ Mplus电话 Fax: (310) 391-8971 !@ Mplus传真 Web: www.StatModel.com !@ MPlus官网 Support: Support@StatModel.com !@ 客服电子邮件 Copyright (c) 1998-2015 Muthen & Muthen !@ 版权信息</pre>
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