Mplus
含有「Mplus」共 18 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
付費限定
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 3:Multiple indicators定義。本文為實作部分，將說明Multiple indicators的依序四個步驟的Mplus語法。
，
付費限定
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。接下來，擴展 RI-CLPM 的另一種方法是為每個使用多個指標測量，本文將簡介兩種Multiple indicators模型。
付費限定
在上一篇中，我們在模型探討隨機截距交叉延宕模式加入為預測或結果變量。而在Extension 2中，可以使用的分類變量進行Multiple group分析。這種方法常用在探討調節效果是否成立，本文將簡介其意義和語法。
付費限定
之前已經說過限制模型，接下來進入下一部份根據Mulder and Hamaker (2021)建議，在 RI-CLPM 中，有許多擴展模型，今天要介紹的是 Extension 1。Extension 1就是加入跨時間不變的預測或結果變項，本文將介紹此模型構造和語法。
付費限定
為了測試特定的假設，研究人員為了測試這些假設的可行性，可以考慮決定使用Constraints Model，其對模型對特定參數進限制。 本文將講解 Constraints Model的定義和如何在RI-CLPM運用，以及如何在Mplus執行該模型。
付費限定
隨機截距交叉延宕模式是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章將介紹如何使用Mplus進行隨機截距交叉延宕模式之Basic model。
參考上圖，為了指定 RI-CLPM，我們需要分成四個部分講解。
個體之間(between pa
付費限定
交叉延宕效果（CLPM）常常模式適配不佳，主因缺乏考量個別差異。 隨機截距交叉延宕模式（RI-CLPM）是傳統的交叉延宕模式的擴展，具有更好的模式適配度。本文章簡介RI-CLPM定義和CLPM的差異。
交叉延宕效果（CLPM）最大的局限性在於它混合
付費限定
當採用MLM, MLR, or WLSM...等等估計法時，Mplus 會警告不能無法像ML一樣兩個巢套模型直接相減取得正確的Chi-Square和顯著性。所以我們需要用網站自動計算器或額外語法幫我們計算Chi-Square的差異，以下分別介紹不同估計法要用的方法:
謝謝您!
Mplus是一種用於統計分析和結構方程模型（SEM）的軟體，通常用於處理複雜的數據分析和模型建立。以下是一些Mplus的基本語法示例，用於不同類型的分析。
在使用Mplus進行統計分析時，我們需要設定各種估計方法，但很多同學可能不知道各種估計方法的適用時機，本文將簡介各種常見的估計法。
