2.5、Mplus实例分析—零基础入门教程

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Mplus实例分析是指使用Mplus软件进行实际数据的统计分析和建模。通过Mplus，研究者可以根据自己的研究目的和数据特点，选择合适的模型和方法进行分析。例如，可以使用Mplus进行因子分析、结构方程模型、混合结构方程模型等分析。在实例分析中，研究者可以根据自己的研究问题，设定模型假设，进行参数估计和模型拟合检验。通过Mplus的输出结果，研究者可以评估模型的拟合度、参数估计的显著性和方向，从而得出结论。Mplus实例分析可以帮助研究者深入理解数据，验证理论假设，并为进一步的研究提供指导。

Mplus实例分析

实例数据来自中国人民大学2010—2011年执行的北京市城镇老年人(60～95岁)焦虑症状调查。有效样本为1292个。本例中使用了其中的简版老年抑郁量表(GDS-15) 总分(gds)、生活自理状况[共16个题项(C2A—C2Q),   选项编码为：1—不费力；2—有些困难；3—做不了]、年龄(连续变量)、“觉得自己现在老吗”(ifold)(二分变量)等题目。

(1)潜类分析

首先，使用老年人生活自理状况量表的15个条目进行潜类别分析。分别拟合2~4个类别。通过模型比较后选择两个类别模型为最优模型(代码见下框)。

下框为潜类别分析输出结果。

从结果来看，分为两类的结果拟合情况良好(相对于3类或4类),Entropy=0.965。 两类个体从实际意义来看，可以命名为“不能自理类”和“能够自理类”,分别占比15.1%和84.9%。下图呈现了两个类别的条件概率。

(2)加入预测变量的回归混合模型

在保留的两个类别模型基础上加入连续预测变量(年龄),预测潜类别变量，采用R3STEP法，相应的Mplus语句见下框。

(3)加入分类结局变量的回归混合模型

同样地，在保留两个类别模型基础上加入自我感觉“是否老了”作为结局变量。该变量有2个选项，所以采用DCAT法，语句见下框。

对于分类结局变量的回归混合模型，Mplus输出结果中会出现跨类概率相等性检验， 其中会输出相关的概率值。从下框结果来看，相比于生活自理类别组，生活不能自理类别的老人其“老人身份认同”的程度要高。具体结果是，生活不自理类别组选择“觉得自己老了"的概率是0.735,“觉得自己未老"的概率是0.265;而生活能自理组对应的选择是0.435和0.565。

(4)加入连续结局变量的回归混合模型

加入自评抑郁得分作为结局变量，采用DCAT 法，语句见下框。

对于连续结局变量的回归混合模型，Mplus输出结果中会出现跨类均值相等性检验，其中会输出相关概率值。两个类别组抑郁自评得分分别为：4.54和2.90,差异显著 (p<0.001)。 从下框的输出结果来看，也就是说，平均而言，生活不能自理的老人，抑郁 程度要显著高于生活能够自理的老人。

(5)潜类别变量作为调节变量的回归混合模型(混合回归模型)

研究不同生活自理状况类型中，不同年龄老人的抑郁水平。 C作为调节变量，年龄

作为预测变量，自评抑郁得分作为结局变量。采用BCH法，语句见下框。

从下框的输出结果来看，生活自理不同状况的老人，年龄与抑郁水平的关系模式存在差异。

(6)混合结构方程模型

构建生活自理状况与自评抑郁分之间的混合结构方程。其中因为自评抑郁属于成熟量表，为模型简化起见，直接使用总分。由此，类别潜变量实际上还是依据生活自理能力状况进行的分组。为了加快模型迭代收敛，代码适当降低了估计的收敛标准和精度。语句见下框。

从该模型输出结果来看(见下框),生活能够自理类型老人占85.4%,不能自理类型老人占14.6%(注意两种潜类别的次序和前面模型发生了颠倒)。 F因子得分均值后者 高于前者，可以印证潜类别区分的有效性。

从GDS截距来看，不能自理类别组老人抑郁水平要明显高于能够自理类别组老人。不过，从抑郁对生活自理状况的斜率来看，两类老人中，二者关系模式一致，效应量也基本相当。也就是说自理状况较差，抑郁水平相应较高。不过，输出结果中，在生活自理类别组的老人，抑郁对生活自理状况斜率统计上显著，而在不能自理老人类型中则不显著。似乎在后一种类型中，可能由于适应性的缘故，生活自理能力低对抑郁的影响有所“钝化”,造成二者关系并不增强。另外， 一定程度上也可能是由于后一种类型老人样本较小造成的。

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