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mplus cfa分析,MPLUs分层分析

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Mplus验证性因子分析，mplus数据扩展法Mplus是一个统计学分析软件，用于结构方程模型(SEM)和组间纵向数据的研究分析 。这里需要注意的是:1，latentvariables是相对于Observedvariables而言的 ， 可以通过data分析；2.观察变量可以是连续的、截尾的、二进制的、有序的、无序的、计数的或这些类别的组合 。

1、结构方程模型,CFA,路径 分析,潜变量调节模型这几个是什么关系SEM是输入相关矩阵或协方差矩阵，结合一个或多个可能的模型 。统计软件(如Mplus和Lisrel)可以帮你计算拟合指数，输出每条路径的参数，拟合指数等 。，可用于校正和比较模型 。想了解一下SEM侯杰泰老师推荐的结构方程模型及其应用(现已不再出版，仅影印) 。CFA也是SEM(结构方程模型)的一种，但不是完全的SEM 。Path 分析也是SEM的特例，但前者是显变量，后者是潜变量 。

因为CFA可以测试音阶结构，所以CFA往往是先做的 。如果拟合不好，说明该量表的信度和效度不高，很难做到以下几点分析 。中介和调整检验有不同的方法，比如基于SEM的潜在变量的分析或者将潜在变量转化为显变量的分层回归(使用SPSS) 。了解调解与调停，推荐文的文章，如2005年发表在《心理学杂志》上的《调停效果与调停效果的比较与应用》和文的著作《调停效果与调停效果分析 。

2、验证性因子 分析步骤问题1:验证性因子的测试步骤分析验证性因子分析常用结构方程建模进行测试 。在实际科学研究中，验证性因子分析的过程也是测量模型的检验过程 。有很多统计软件可以对包括因素间关系在内的计量模型和结构方程进行建模和拟合 ， 如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等 。最常用的是LISREL 。LISREL有三种编程语言:PRELIS用于数据处理或简单运算，比如做一些回归分析，计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵来定义度量项和分量之间的关系，然后用一种估计方法(比如最大似然估计)来拟合模型 。SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者使用 。

3、Mplus验证性因子 分析,CFI\TLI的取值在0.8-0.85之间能接受吗公认的经验临界值是0.9，如果比较接近的话 。不过话说回来，拟合指数的临界值只是一个经验 。即使所有的拟合指标都是好的，仅仅通过拟合指标来判断一个模型的好坏也不是很科学 。你要参考模型中的因子载荷和对应的T检验结果、决定系数、修正指数等模型参数(主要看是否存在异常参数值) 。如果这些因素达到了较好的标准，即使有一两个拟合指标不完美，模型仍然可以认为是合适的 。

4、验证性因子 分析 cfa的因子载荷系数小于多少需要删去因素负荷临界值没有统一的标准 。根据结构方程模型及其应用的观点 ， 因子负荷在0.45以下的题目可以考虑删除，但在实际应用中，研究者的选择更加灵活 。虽然因子负载不高，但有些题目被认为是在使用别人修改过的问卷(尊重版权) ， 或者研究者自己有理由相信这个题目已经测量了自己想要测量的东西 。

因素负荷的临界值没有统一的标准 。最常见的标准是0.45或0.4，最低标准是0.3 。如果严格一点，有人以0.5为标准 。根据结构方程模型及其应用的观点，因子负荷在0.45以下的题目可以考虑删除，但在实际应用中，研究者的选择更加灵活 。虽然因子负载不高，但有些题目被认为是在使用别人修改过的问卷(尊重版权)，或者研究者自己有理由相信这个题目有很好的理论意义，可以考虑保留 。

5、Mplus中关于SEM的介绍【mplus cfa分析,MPLUs分层分析】结构方程模型(SEM)包括连续潜变量之间的回归模型(Bollen，1989；布朗

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