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隨機截距交叉延宕模式Extension 3:Multiple indicators(7)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。 ,
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2024-04-15
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隨機截距交叉延宕模式Extension 3: Multiple indicators(6)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。
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2024-03-31
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隨機截距交叉延宕模式Extension 2: Multiple group(5)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。
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2024-03-15
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隨機截距交叉延宕模式:加入跨時間不變的預測或結果變項(4)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。
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2024-02-27
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隨機截距交叉延宕模式:Constraints Model(3)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。
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2024-02-15
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隨機截距交叉延宕模式Mplus語法:Basic model(2)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
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2024-01-30
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隨機截距和傳統交叉延宕模式的差異(1)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
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2024-01-15
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如何使用 MLR 、WLSM或 MLM 估計法計算嵌套模型的卡方檢定? 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:
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2023-10-07
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簡介Multilevel Structural Equation Modeling(MSEM)方法迴歸分析處理連續變項的,迴歸分析有很多統計問題,HLM(分層線性模型)和SEM(結構方程模型)分別可以解決一些統計問題,但若要排除測量誤差,嵌套數據問題。用Multilevel Structural Equation Modeling(MSEM)方法,本文將簡介MSEM方法。
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2023-09-07
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Mplus基本語法教學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。
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2023-09-04
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