诚信代理_mplus软件教程之实用教程

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Mplus Base Program
Mplus Base Program可以估计回归、路径分析、探索性因素分析和验证性因素分析（EFA和CFA）、结构方程模型（SEM）、增长以及离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二进制的、有序的（序数）、计数或这些变量类型的组合。此外，对于非中介变量的回归分析和路径分析，观测到的因变量可以是无序的分类（名义上）。在探索性因素分析中，因素指标可以是连续的、二进制的、有序的分类（排序）或是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和增长模型中，观测到的因变量可以是连续的、删失的、二元的、有序的（序数）、无序的分类（名词）、计数或这些变量类型的组合。其他的功能包括单组或多组分析，缺失数据估计；复杂的调查数据分析，包括分层，聚类，和不平等的选择概率（抽样权重）；用极大似然法分析潜在变量相互作用和非线性因素；随机斜率；个体变化的观测次数；非线性参数约束；间接影响；所有结果类型的极大似然估计。引导的标准误差和置信区间；贝叶斯分析与多重归责原则；蒙特卡罗模拟功能以及后处理图形模型。

Recent Advances in Latent Variable Modeling. Presentation by Bengt Muthén at the joint Stats/RMME colloquium, UCONN November 20, 2020

图中的箭头表示变量之间的回归关系。回归关系是允许的，但在图中没有具体说明，包括观测到的结果变量之间的回归，连续潜变量之间的回归以及类别潜变量的回归。对于连续结果变量，使用的是线性回归模型。对于结果变量，在删截点有或没有通货膨胀，审查（tobit）都使用回归模型。对于二进制和有序分类结果，使用概率或logistic回归模型。对于无序的分类结果，使用多项式logistic回归模型。对于计数结果，不管通货膨胀率是否为零，都使用Poisson和负二项回归模型。
 

Mplus模型包括连续的潜变量、分类潜变量、连续变量和类别潜变量的组合。上图中，圆柱A描述只有潜在连续变量的模型。圆柱B描述只有特定潜变量的模型。完整的建模框架描述了连续变量和类别变量相结合的模型。上图表明，Mplus估计的描述个体水平的多层次模型（内部）和集群水平（之间）的变量。


Mplus Version 8.2 is now available. Mplus Version 8.2 includes corrections to minor problems that have been found since the release of Version 8.1 in June, 2019 and the following new features. Registered users who purchased Mplus within the last year and those with a current Mplus Upgrade and Support Contract can download Version 8.2 at no cost by logging into their customer account.

The Mplus Base Program and Multilevel Add-On contains all of the features of the Mplus Base Program. In addition, it estimates models for clustered data using multilevel models. These models include multilevel regression analysis, multilevel path analysis, multilevel factor analysis, multilevel structural equation modeling, multilevel growth modeling, and multilevel discrete- and continuous-time survival models. In multilevel analysis, observed dependent variables can be continuous, censored, binary, ordered categorical (ordinal), unordered categorical (nominal), counts, or a combination of these variable types. Other special features include single or multiple group analysis; missing data estimation; complex survey data analysis including stratification, clustering, and unequal probabilities of selection (sampling weights); latent variable interactions and non-linear factor analysis using maximum likelihood; random slopes; individually-varying times of observation; non-linear parameter constraints; maximum likelihood estimation for all outcomes types; Bayesian analysis and multiple imputation; Monte Carlo simulation facilities; and a post-processing graphics module.
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