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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.
Latent variable decomposition (latent variable centering) of predictors with random slopes for DSEM, RDSEM, and other TYPE=TWOLEVEL models using the Bayes estimator (Asparouhov & Muthén, 2018b, (Download scripts)) as shown in Example 9.1 for a random intercept model in the Mplus Version 8 User’s Guide
Three new models have been added for categorical dependent variables: the Three-parameter Logistic Regression Model with a guessing parameter (3PL), the Four-parameter Logistic Regression Model with lower (guessing) and upper asymptote parameters (4PL), and the Partial Credit Model (PCM).
Mplus是一款统计建模程序,给研究人员提供了一个灵活的分析数据的工具。Mplus界面简单、数据和分析结果以图形显示,为研究人员提供广泛的模型、估计和算法的选择。Mplus允许进行横截面和纵向、单级和多级数据分析;来自不同人群的观测数据或未观测到的异质性数据,以及包含缺失值的数据都可以进行分析。可以对连续、删失、二进制、有序分类(序数)、无序类别(计数)、计数或这些变量类型的组合观测变量都可以进行分析。此外,Mplus还具有广泛的蒙特卡罗模拟功能,程序中包含的任何模型,都可以生成和分析数据。
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。
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