楼主: diefeifei
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[程序分享] Mplus出现 One or more between-level variables have variation within a cluster fo [推广有奖]

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diefeifei 发表于 2024-9-20 10:58:09 |AI写论文

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求助各位大佬,我在跑一个1-1-1的中介效应模型,但是mplus一直在报错,检查了他说的有问题的数据部分,没发现有哪里整合不对的地方,求助各位到底是哪里出问题了,谢谢各位大佬!
TITLE:1-1-1,
DATA: FILE IS TEXT.dat;
VARIABLE: NAMES ARE
ID x m1 y SEX AQ MA LOT;
USEVARIABLES ARE
id x m1 y SEX AQ MA LOT;
WITHIN=X;
BETWEEN=sex AQ MA LOT;
CLUSTER IS ID;
DEFINE:Y=Y/100;
       X=X/100;
ANALYSIS: TYPE=TWOLEVEL RANDOM;
MODEL:
%WITHIN%
sa | m1 ON x;
sb | y ON m1;
sc | y ON x;
Y ON SEX;
Y ON AQ;
Y ON MA;
Y ON LOT;
%BETWEEN%
sa sb sc m1 y;
[sa](a);
[sb](b);
sa WITH sc m1 y;
sb WITH sc m1 y;
sc WITH m1 y;
y WITH m1;
sa WITH sb(cab);
MODEL CONSTRAINT:
NEW(ind);
ind=a*b+cab;
OUTPUT:CINTERVAL;
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关键词:variation Variables Variable Between Cluster Between Witnin分析和Between分析 Mplus Mplus跨层分析 mplus;跨层

沙发
赵安豆 发表于 2024-9-20 11:02:27
Mplus 报错信息 "One or more between-level variables have variation within a cluster" 通常意味着你指定的一些应该只在群集(或“between”级别)变化的变量,在个别观测值(或“within”级别)上也出现了变异。这在你的模型中尤其涉及 `SEX`, `AQ`, `MA` 和 `LOT` 这四个变量。

### 解决方案

1. **检查数据**:首先,确认这些变量是否确实只应该在群集层面变化。例如,如果 `SEX` 代表性别,通常它应该是每个个体的固定属性,在不同观测点上不变。但是,如果你的数据收集方式允许同一个ID在不同时间点有不同的记录(比如追踪研究),那么这可能解释了为何Mplus检测到变异。

2. **数据预处理**:考虑对这些变量进行汇总或取平均值来代表群集层面的信息。例如,如果 `AQ` 是焦虑量表分数,你可以为每个 `ID` 计算其所有观测点上的平均分数。

3. **模型修改**:

   - 将所有预期在“within”级别变化的变量(如 `x`, `m1`)与那些只应“between”级别变化的变量分开处理。
   
   - 考虑是否需要将一些变量从 `BETWEEN=` 列表中移除,如果它们实际上也表现出个体级别的变异。

4. **重新定义模型**:根据你的研究设计和数据结构调整模型。确保所有指定为“between”的变量在每个群集内部保持不变。

### 修改示例

```
VARIABLE: NAMES ARE ID x m1 y SEX AQ MA LOT;
USEVARIABLES ARE id x m1 y;
WITHIN = X M1;       ! 只有X和M1是within级别变化
BETWEEN=SEX AQ MA LOT;  ! 假设这些变量只在between级别变化
CLUSTER IS ID;
DEFINE: Y = Y/100;
        X = X/100;
ANALYSIS: TYPE=TWOLEVEL RANDOM;
MODEL:
%WITHIN%
    sa | m1 ON x;         ! within-level regression
%BETWEEN%
    sb | y ON sex AQ MA LOT;   ! between-level regression on Y, excluding within variables like X and M1
    sc | y ON x;      ! this might be omitted if you don't have a within-between relation for all participants
```

请根据你的具体研究设计和数据结构调整上述代码。如果问题仍然存在,检查数据的完整性,确保没有错误地重复或缺失观测值。

此文本由CAIE学术大模型生成,添加下方二维码,优先体验功能试用



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