mplus做混合增长模型GMM时没有输出CFI等拟合指标

1. MLR 估计器与 CFI： 当在 Mplus 中使用 ESTIMATOR = MLR; (Maximum Likelihood with Robust standard errors) 时，CFI 通常不会被输出。 MLR 是一种稳健的估计方法，用于处理数据不满足完全正态性假设的情况。 然而 ...
2025-02-21

混合增长模型GMM案例教程解读Mplus代码

摘要 本教程旨在介绍生长混合模型（Growth Mixture Modeling, GMM）在发展心理学中的应用，并通过一个实际案例演示如何利用GMM分析青少年反社会行为发展轨迹的异质性。GMM是一种强大的统计工具，能够识别出人群中不同发展轨迹的亚组，并探究影响这些轨迹的因素。通过本教程的学习，读者 ...
2025-02-18
f2 对 f3 的影响）。 这意味着我们将 ...
2024-10-18

主客体互依调节模型 APIMoM 如何验证调节效应是否存在Garcia2014

方法 1. 数据准备 变量中心化：在构建交互项之前，对自变量和调节变量进行中心化处理，以减少多重共线性问题。 控制变量：控制子女性别和子女数量等可能影响结果的变量。 2. 构建非约束 APIMoM 模型 自变量和调节变量：定义父母双方的自变量（如婚姻冲突）和调节变量（如焦虑情绪）。 交互项：构建父母 ...
2024-10-17

APIM主客体互依模型中的调节效应如何做

近年来，随着对人际间相互依赖的研究兴趣增加，APIM的应用范围也在不断扩大。它不仅可以用于理解浪漫客体之间的互动模式，还可以扩展至家庭成员、朋友甚至是工作伙伴之间的关系。文献指出，在基本的APIM框架之上，通过引入调节变量可以进一步探讨不同条件下这些效应的变化情况。潜在的调节变量可能包括在组内变化的 ...
2024-10-16

关于LPA分析的一些问题

警告信息 今天有人咨询，关于使用mplus做lpa潜在剖面分析时，mplus提示警告信息： 1234*** WARNING in MODEL command All variables are uncorrelated with all other variables within class. ...
2024-08-30

潜在类别分析LCA论文撰写模板

统计工具和分析方法 本研究的数据分析流程细致而全面，旨在深入了解Z世代适婚青年群体的生育观念及其影响因素。具体来说，数据分析流程分为以下两个主要步骤： 第一步：潜在类别分析 在这一步骤中，我们使用了专业的统计软件Mplus 7.0来开展潜在类别分析（Latent Class Analysis, LC ...
2024-07-25

潜在类别分析LCA最佳实践

什么是 LCA LCA 用于检测样本中潜在的（或未观察到的）类别（Hagenaars & McCutcheon，2002）。它是以人为中心的混合模型的一个特例，根据对观察到的变量的反应模式识别样本中的潜在亚群（BO Muthén & Muthén，2000）。LCA 的基本假设是，未 ...
2024-07-24

mplus做LCA入门教程

这篇教程以介绍如何使用mplus进行潜类分析。以案例为切入点，会介绍潜类分析的基本概念和步骤，以及如何使用mplus进行潜类分析， 最终帮你解读结果。 案例 你对研究成年人的饮酒行为很感兴趣。你没有将饮酒行为概念化为连续变量，而是将其概念化为形成不同的类别或类型。例如，你认为人们分为三种不同的类型： ...
2024-07-24

mplus如何计算组内相关系数ICC

$$ ICC=\rho={\frac{\tau_{0}^{2}}{\sigma^{2}+\tau_{0}^{2}}} $$ 所得值理论上介于 ...
2024-07-17
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