建议大家掌握Mplus，选择性放弃AMOS

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Mplus offers researchers a wide choice of models including Growth modeling and survival analysis， mixture modeling with cross-sectional data especially with longitudinal data， multilevel modeling with complex survey data， monte carlo simulation studies. 在mplus具备这些优势的情况下，mplus还可以处理非正态情况下的数据。在某些计算模块它的语法结构相对而言亦比较简单，可以针对不同类型的数据进行处理，常见的有截断数据，计数数据，多尺度有序数据，类别无序数据，连续数据，时间序列数据，面板数据等等，以及这些各种类型数据的组合。就目前论文发表情况而言，一般高水准的ssci在数据处理方面运用mplus比较常见，因此建议大家不妨由研究AMOS软体转向研究Mplus，这对于以后工具的使用上会更加方面，有利于你思想转变为有用的论文。

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关键词：Mplus amos PLUS Plu MPL 选择性

比较赞同楼主，但是指出你上面这段文字里面没有依据的话：
1、一般高水准的ssci在数据处理方面几乎都运用mplus，这句论断毫无依据
2、语法结构亦比较简单，复杂一些的模型比如mixture modeling用SAS远远简单过于Mplus
另外，工具永远都是工具，它不能反客为主取代思想成为一篇论文的亮点，除非你是专门研究某种技术的

kkwei 发表于 2012-5-24 12:49
比较赞同楼主，但是指出你上面这段文字里面没有依据的话：
1、一般高水准的ssci在数据处理方面几乎都运用m ...

方法是次要的，问题与逻辑推证才是主要的。 N多NB的期刊，还在用线性回归解决问题。

kkwei 发表于 2012-5-24 12:49
比较赞同楼主，但是指出你上面这段文字里面没有依据的话：
1、一般高水准的ssci在数据处理方面几乎都运用m ...

方法是工具，idea才重要，对于大家来说，能有多少人有这种创新？！方法同样可以拓宽视野，新方法解决老问题。

支持楼主的观点，本人2年前选择放弃AMOS，选择使用Mplus。经常看外文期刊做SEM,CFA 估计有80%使用Mplus，AMOS 5年前在美国也很流行，现在已经很少见了，当然也有，其中不乏顶级期刊。Mplus目前是国外学者做潜变量分析的首先工具，其原因在于超简单的编程和强大的参数估计功能。

那就以后学习呗

1、一般高水准的ssci在数据处理方面几乎都运用mplus，这句论断毫无依据
2、语法结构亦比较简单，复杂一些的模型比如mixture modeling用SAS远远简单过于Mplus

谢谢指出，已经更正了。

wmcheng2006 发表于 2012-5-24 17:22
支持楼主的观点，本人2年前选择放弃AMOS，选择使用Mplus。经常看外文期刊做SEM,CFA 估计有80%使用Mplus，AM ...

我还是坚持我的观点：方法很重要，但是IDEA是第一位的。MPLUS是个好东西，但是除非你的IDEA需要你用（别的软件无法实现的功能），否则，我宁愿选择lisrel、amos、HLM或者LatentGOLD.
新方法解决老问题，不适合实证研究。——通常，我们无法在同一主题，同一背景下，用同一套变量来研究同样的问题，只因为用了一个新的软件，就说我们是创新。——除非你主题、背景、变量有所变化。
我宁愿用一个简单的方法，解决一个复杂的问题。

MPLUS是个好东西，大家都来学习吧。

辛勤工作 发表于 2012-5-24 21:23
我还是坚持我的观点：方法很重要，但是IDEA是第一位的。MPLUS是个好东西，但是除非你的IDEA需要你用（别的 ...

表示强烈赞同。境界很高