10.5、Mplus贝叶斯中介模型—零基础入门教程

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Mplus是一种统计分析软件，可以用于进行贝叶斯中介模型分析。贝叶斯中介模型是一种用于探索变量之间中介关系的统计模型。它可以帮助研究人员理解一个自变量对因变量的影响是通过中介变量来实现的。Mplus的贝叶斯中介模型功能允许研究人员使用贝叶斯统计理论来估计模型参数，并提供了一些贝叶斯模型比较指标，如Bayes factor，用于比较不同中介模型的拟合优劣。通过Mplus的贝叶斯中介模型功能，研究人员可以更全面地理解变量之间的中介关系，并获得更准确的参数估计和推断结果，从而提高研究的可靠性和解释力。这有助于深入研究因果关系和推动相关领域的理论发展。

Mplus贝叶斯中介模型

一、背景介绍和模型设定

中介分析是社会科学各领域应用最广泛的一种分析模型，下面我们仍然采用这些例子来演示使用贝叶斯估计的分析过程，对比不同方法所得结果的差异。这里的模型设定和传统的极大似然估计时的模型设定相比并无改变。

二、模型收敛检验

下图是中介模型估计结果对应的后验参数分布、踪迹图和自相关图(应 negative on stress路径系数)。这些结果提示模型参数收敛合理。

三、模型拟合评价

后验预测检验的p 值和标准化路径系数的输出结果呈现在下框中。

其中PPP=0.522,对应的散点图和直方图见下图。按照前面介绍的评价标准可知模型拟合较好。

四、模型结果解释

这里我们并没有设定路径系数的先验分布，而且采用的样本量较大，近4000人，所以贝叶斯的结果和ML的结果差异不大，仅在小数点的第三位有细微差异，基本可以忽略。需要注意的是，贝叶斯估计对概率(可信区间)的解释是直接的，即使与ML估计的结果差异不大，但贝叶斯估计仍然有解释上的优势。如果在实践中，研究者对路径系数有适当的预期，可以设定有信息的先验。

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