放心购买_mplus软件教程

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The Mplus Modeling Framework
The purpose of modeling data is to describe the structure of data in a simple way so that it is understandable and interpretable. Essentially, the modeling of data amounts to specifying a set of relationships between variables. The figure below shows the types of relationships that can be modeled in Mplus. The rectangles represent observed variables. Observed variables can be outcome variables or background variables. Background variables are referred to as x; continuous and censored outcome variables are referred to as y; and binary, ordered categorical (ordinal), unordered categorical (nominal), and count outcome variables are referred to as u. The circles represent latent variables. Both continuous and categorical latent variables are allowed. Continuous latent variables are referred to as f. Categorical latent variables are referred to as c.

Alignment is now available for single-group longitudinal models (Asparouhov & Muthén, 2023a, Section 5.3).

Mplus provides multiple imputation of missing data using Bayesian analysis (Rubin, 1987; Schafer, 1997). Both the unrestricted H1 model and a restricted H0 model can be used for imputation.

The Mplus modeling framework draws on the unifying theme of latent variables. The generality of the Mplus modeling framework comes from the unique use of both continuous and categorical latent variables. Continuous latent variables are used to represent factors corresponding to unobserved constructs, random effects corresponding to individual differences in development, random effects corresponding to variation in coefficients across groups in hierarchical data, frailties corresponding to unobserved heterogeneity in survival time, liabilities corresponding to genetic susceptibility to disease, and latent response variable values corresponding to missing data. Categorical latent variables are used to represent latent classes corresponding to homogeneous groups of individuals, latent trajectory classes corresponding to types of development in unobserved populations, mixture components corresponding to finite mixtures of unobserved populations, and latent response variable categories corresponding to missing data.
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