Mplus是一款統(tǒng)計建模程序,給研究人員提供了一個靈活的分析數(shù)據(jù)的工具。Mplus界面簡單、數(shù)據(jù)和分析結(jié)果以圖形顯示,為研究人員提供廣泛的模型、估計和算法的選擇。Mplus允許進行橫截面和縱向、單級和多級數(shù)據(jù)分析;來自不同人群的觀測數(shù)據(jù)或未觀測到的異質(zhì)性數(shù)據(jù),以及包含缺失值的數(shù)據(jù)都可以進行分析??梢詫B續(xù)、刪失、二進制、有序分類(序數(shù))、無序類別(計數(shù))、計數(shù)或這些變量類型的組合觀測變量都可以進行分析。此外,Mplus還具有廣泛的蒙特卡羅模擬功能,程序中包含的任何模型,都可以生成和分析數(shù)據(jù)。
Mplus的建??蚣芙梃b了潛變量的統(tǒng)一主題。而且一般的建模框架來自連續(xù)和分類潛變量的使用。連續(xù)潛變量用于表示與未觀測到的構(gòu)造相對應的因素,隨機效應與發(fā)展中的個體差異相對應,隨機效應與分層數(shù)據(jù)中各組間系數(shù)變化相對應,弱點對應于生存時間的異質(zhì)性,責任與疾病遺傳易感性相對應,潛在響應變量值與缺失數(shù)據(jù)相對應。分類潛變量對應于均質(zhì)個體群,潛在的軌跡分類對應于未觀測種群的發(fā)展類型,混合組件對應于未觀測種群的有限混合,潛在響應變量類別對應于缺失數(shù)據(jù)。
Mplus建??蚣?/strong>
建模數(shù)據(jù)的目的是以簡單的方式描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),便于理解和解釋。本質(zhì)上,數(shù)據(jù)建模相當于*變量之間的一組關(guān)系。下圖表示了在Mplus建模中的關(guān)系類型。矩形表示觀測變量,觀測變量可以是結(jié)果變量或背景變量。背景變量為X,連續(xù)和截尾結(jié)果變量為y,二元、有序范疇(序數(shù)),無序分類(名詞)和計數(shù)結(jié)果變量為u。圓圈代表潛變量。允許連續(xù)變量和類別變量,連續(xù)潛變量為f,分類潛變量為c。
圖中的箭頭表示變量之間的回歸關(guān)系?;貧w關(guān)系是允許的,但在圖中沒有具體說明,包括觀測到的結(jié)果變量之間的回歸,連續(xù)潛變量之間的回歸以及類別潛變量的回歸。對于連續(xù)結(jié)果變量,使用的是線性回歸模型。對于結(jié)果變量,在刪截點有或沒有通貨膨脹,審查(tobit)都使用回歸模型。對于二進制和有序分類結(jié)果,使用概率或logistic回歸模型。對于無序的分類結(jié)果,使用多項式logistic回歸模型。對于計數(shù)結(jié)果,不管通貨膨脹率是否為零,都使用Poisson和負二項回歸模型。
Mplus模型包括連續(xù)的潛變量、分類潛變量、連續(xù)變量和類別潛變量的組合。上圖中,圓柱A描述只有潛在連續(xù)變量的模型。圓柱B描述只有特定潛變量的模型。完整的建??蚣苊枋隽诉B續(xù)變量和類別變量相結(jié)合的模型。上圖表明,Mplus估計的描述個體水平的多層次模型(內(nèi)部)和集群水平(之間)的變量。
Mplus Base Program可以估計回歸、路徑分析、探索性因素分析和驗證性因素分析(EFA和CFA)、結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)、增長以及離散和連續(xù)時間生存分析模型。在回歸和路徑分析模型中,觀測到的因變量可以是連續(xù)的、刪失的、二進制的、有序的(序數(shù))、計數(shù)或這些變量類型的組合。此外,對于非中介變量的回歸分析和路徑分析,觀測到的因變量可以是無序的分類(名義上)。在探索性因素分析中,因素指標可以是連續(xù)的、二進制的、有序的分類(排序)或是這些變量類型的組合。在CFA、SEM和增長模型中,觀測到的因變量可以是連續(xù)的、刪失的、二元的、有序的(序數(shù))、無序的分類(名詞)、計數(shù)或這些變量類型的組合。其他特殊的功能包括單組或多組分析,缺失數(shù)據(jù)估計;復雜的調(diào)查數(shù)據(jù)分析,包括分層,聚類,和不平等的選擇概率(抽樣權(quán)重);用較大似然法分析潛在變量相互作用和非線性因素;隨機斜率;個體變化的觀測次數(shù);非線性參數(shù)約束;間接影響;所有結(jié)果類型的較大似然估計。引導的標準誤差和置信區(qū)間;貝葉斯分析與多重歸責原則;蒙特卡羅模擬功能以及后處理圖形模型。
Mplus Base Program and Mixture Add-On
包含了所有Mplus Base Program的功能。此外,估計回歸混合模型;路徑分析混合模型;潛在類別分析;具有多分類潛變量的潛類分析;對數(shù)線性模型;有限混合模型;編譯器的平均因果關(guān)系(CACE)模型;潛在類增長分析;潛在轉(zhuǎn)移分析;隱馬爾可夫模型以及離散和連續(xù)時間生存混合分析。觀測到的因變量可以是連續(xù)的、刪失的、二元的、有序的(序數(shù))、無序的分類(名詞)、計數(shù)或這些變量類型的組合。其他特殊功能包括單組或多組分析;缺失數(shù)據(jù)估計;復雜的調(diào)查數(shù)據(jù)分析,包括分層、聚類和不平等的選擇概率(抽樣權(quán)重);用較大似然法分析潛在變量相互作用和非線性因素;隨機斜率;個體變化的觀測次數(shù);非線性參數(shù)約束;所有結(jié)果類型的較大似然估計。引導的標準誤差和置信區(qū)間;貝葉斯分析與多重歸責原則;蒙特卡羅模擬功能以及后處理圖形模型。
Mplus Base Program and Combination Add-On
Mplus Base Program and Combination Add-On包含了Mplus Base Program and the Mixture and Multilevel Add-Ons的所有功能。此外,它還包括處理同一模型中的集群數(shù)據(jù)和潛在類的模型。例如,兩級回歸混合分析、二級混合驗證因子分析(CFA)和結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)、二級潛類分析、多層增長混合模型、二級離散和連續(xù)時間生存混合分析。其他特殊功能包括缺失數(shù)據(jù)估計;復雜的調(diào)查數(shù)據(jù)分析,包括分層、聚類和不平等的選擇概率(抽樣權(quán)重);用較大似然法分析潛在變量相互作用和非線性因素;隨機斜率;個體變化的觀測次數(shù);非線性參數(shù)約束;所有結(jié)果類型的較大似然估計。貝葉斯分析與多重歸責原則;蒙特卡羅模擬功能以及后處理圖形模型。
適用平臺
Microsoft Windows 7/8/10
Mac OS X 10.11或較高版本
Linux 64-bit(已在下面的平臺中測試過: Ubuntu, RedHat, Fedora, Debian和Gentoo)
至少1GB以上的內(nèi)存
至少120 MB硬盤空間
北京天演融智軟件有限公司(科學軟件網(wǎng))是Mplus軟件在中國的授權(quán)經(jīng)銷商,為中國的用戶提供優(yōu)質(zhì)的軟件銷售和培訓服務。
詞條
詞條說明
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