Mplus教程-Mplus安装和入门一文搞定

本篇文章主要是写给没用过mplus的人, 所以我们从安装软件开始, 然后用一个实例来演示如何使用Mplus。

这个实例是一个结构方程分析, 如果你不懂这个模型也没关系, 我们主要是看看如何使用软件!

下载地址

• Mplus Demo版: 链接：https://pan.baidu.com/s/1zDI2hphZNvdeXvQ9YjnxDg 提取码：gxkr
• Mplus 破解: 链接：https://pan.baidu.com/s/1afay1ioUn5pd21h9KTacbg 提取码：9gkc

安装方法

• 首先下载上面的两个软件
• 先安装第一个软件, 它是官方下载的安装软件
• 在安装第二个, 它实际上是修改了一些文件

入门

假设我们使用Mplus做一个结构方程分析:

数据介绍

这里有一个SPSS数据, 数据的变量信息如下:

• N: 神经质（Neuroticism） 个体情绪的状态，体验内心苦恼的倾向性。
• N1: 焦虑(Anxiety) 面对难以把握的事物、令人害怕情况时的状态。
• N2: 愤怒性敌意(Angry Hostility) 人们准备去体验愤怒情绪的状态。
• N3: 抑郁(Depression) 正常人倾向于体验抑郁情感的个体差异。
• N4: 自我意识(Self-Consciousness) 人们体验羞耻和面临困境时的情绪状态。
• N5: 冲动性(Impulsiveness) 个体控制自己的冲动和欲望的能力。
• N6: 脆弱性(Vulnerability) 个体面对应激时的状态。
• E: 外向性（Extraversion） 个体神经系统的强弱和动力特征。
• E1: 热情性(Warmth) 个体对待别人和人际关系的态度。
• E2: 乐群性(Gregariousness) 指人们是否愿意成为其他人的伙伴。
• E3: 自我肯定(Assertiveness) 个体支配别人和社会的欲望。
• E4: 活跃性(Activity) 个体从事各类活动的动力和能量的强弱。
• E5: 刺激追寻(Excitement-Seeking) 人们渴望兴奋和刺激的倾向性。
• E6: 正性情绪(Positive Emotions) 人们倾向于体验到正性情绪的程度。
• O: 开放性（Openness） 个体对体验的开放性、智慧和创造性。
• O1: 幻想(Fantasy) 个体富于幻想和想象的水平。
• O2: 美感(Aesthetics) 个体对于艺术和美的敏感和热爱程度。
• O3: 情感(Feelings) 人们对于自己的感觉和情绪的接受程度。
• O4: 行动(Action) 人们是否愿意尝试各种不同活动的倾向性。
• O5: 观念(Ideas) 人们对新观念、怪异想法的好奇程度。
• O6: 价值(Values) 人们对现存价值观念的态度和接受程度。

假设我们要做的结构方程的结构如下图:

数据格式转换

因为Mplus常用的数据格式是dat格式, 因此我们需要将数据保存到一个dat文件中:

• 选择”File->Save As”

• 选择dat格式:

• 然后点击”save”即可

创建mplus脚本

打开mplus软件, 按下”ctrl + N”创建一个新的文件。

然后按下”Ctrl + S” 保存这个文件。

设置数据

输入语句:

1

DATA: FILE IS D:\jobs\data-analysis\mplus\media-modera\data.dat;

这里面Data: FILE IS是固定语句, 后面是数据的绝对路径。如果脚本文件和数据文件在同一个文件夹, 你可以只使用数据的文件名, 而没必要使用绝对路径。

设置变量名

在Mplus中输入如下语句:

1

VARIABLE: NAMES ARE N1-N6 E1-E6 O1-O6;

VARIABLE: NAMES ARE是固定格式, 后面都是变量名, 注意你的数据和变量名顺序都是对应的, 如果上面的写法比较繁琐, 你可以使用下面的写法:

1

VARIABLE: NAMES ARE N1-N6 E1-E6 O1-O6;

设置分析方法

因为MPLUS中针对连续型变量的结构方程模型的默认分析方法是最小二乘法即ML ，
所以如果使用的方法是这个，那么分析方法语句可以不写，
当然也可以写，即ANALYSIS: ESTIMATOR = ML; 如果采用其他方法，需要写出来，
例如 ANALYSIS: ESTIMATOR = MLR;或者ANALYSIS: ESTIMATOR = WLSMV;

本例中我们使用下面的代码:

1

ESTIMATOR = ML;

设置模型

首先设置潜变量所包含的显变量:

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MODEL: N BY N1-N6;
    E BY E1-E6;
    O BY O1-O6;

然后我们设置潜变量之间的回归关系, 比如N对E和O回归, E对O回归:

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N on E O;
E on O;

写到一起就是:

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MODEL: N BY N1-N6;
    E BY E1-E6;
    O BY O1-O6;
    N on E O;
    E on O;

运行脚本

上面我们已经写完了所有的基本脚本, 我们可以把所有的命令都贴出来:

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DATA: FILE IS D:\jobs\data-analysis\mplus\media-modera\data.dat;
VARIABLE: NAMES ARE N1-N6 E1-E6 O1-O6;

MODEL: N BY N1-N6;
    E BY E1-E6;
    O BY O1-O6;
    N on E O;
    E on O;

点击mplus中的”run”按钮即可运行分析过程:

查看路径图

如果你想看到结构方程的路径图, 你可以点击菜单”diagram->view diagram”, 下图就是我们看到的图:

注意
本文由jupyter notebook转换而来, 您可以在这里下载notebook
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