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This means that the modeling includes IRT modeling with covariates. Translations to common IRT parameterizations are provided in the output. These models are available for TYPE=GENERAL, TYPE=COMPLEX, TYPE=MIXTURE, and TYPE=TWOLEVEL for the ML, MLF, and MLR estimators (Asparouhov & Muthén, 2015).

Item Response Theory, and structural equation models for continuous, binary, ordered categorical (ordinal), or combinations of these variable types. The estimation is carried out using Bayesian analysis

MODELING WITH BOTH CONTINUOUS AND CATEGORICAL LATENT VARIABLES

Standardization for two-level models with random slopes and random variances
Random slopes for covariates with missing data
New within/between scatter plots and histograms for two-level models, including sample and model-estimated cluster-specific means and variances
New Posterior Predictive P-values for BSEM (PPPP; Hoijtink &  deSchoot, 2017; Asparouhov & Muthén, 2017)
Output in HTML format
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