关于mplus问题：非标准化参数结果显著，标准化参数却变的不显著

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    利用mplus7.0做三年追踪数据的潜变量发展模型分析，潜变量为截距INT和斜率SLP，协变量是性别gender。在mplus输出的结果中，MODEL RESULTS 显示SLP on gender参数是显著的，但是在STDY中这一参数变的不显著了，如图。另外，在STDXY里面参数不显著，且P值与STDY中数值相等。命令代码也已列出。
    问题1：各位有没有遇到过这种同一参数在标准化和非标准化结果里，具有不同的显著性水平的情况，可能是什么原因引起的？
    问题2：在MODEL RESULTS输出结果中，SLP on gender参数SE的值跟STDXY里一样，但INT on gender（图中有显示）两个SE又不一样了，这是不是正常现象？
    问题3：既然标准化结果里都显示参数不显著，是不是可以说是非标准化结果那出了问题。
    谢谢各位帮助。

运行命令：gender是1、2计分，ZF4-ZF6是连续三年的原始成绩。数据是真实数据，非模拟。
TITLE:         a
DATA:         FILE IS data.TXT;
VARIABLE:  NAMES ARE gender ZF4-ZF6;
                  MISSING = ALL(-9);
ANALYSIS:   ESTIMATOR = MLR;
MODEL:      INT SLP | ZF4@0 ZF5@1 ZF6@2;
                   INT SLP ON gender;
OUTPUT:    STANDARDIZED SAMPSTAT TECH1 TECH3 MOD;

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在Mplus中分析复杂的数据结构时，出现标准化参数与非标准化参数显著性不一致的情况并非罕见。这种现象可能由多种因素引起，以下是针对您问题的详细解释：

**问题1：同一参数在标准化和非标准化结果里的显著性水平不同**

这种情况通常是由变量之间的测量尺度差异、相关性和模型复杂度引起的。标准化系数考虑了自变量与因变量间的标准差，旨在提供一个比较各预测因子相对影响力的尺度。当原始数据的量纲或分布特性发生改变时（比如协变量性别gender是二分类而潜变量为连续），标准化和非标准化估计值及其标准误差可能表现出不同模式。

**问题2：参数SE的差异**

在Mplus中，不同输出（如MODEL RESULTS、STDXY等）中的标准误(SE)计算基础存在差异。具体到您的例子，`INT on gender`的SE在两种情况下不一致是因为其标准化过程中涉及了协变量和潜变量间方差的不同处理。通常，在标准化系数的标准误差估计中，模型需要额外考虑各变量间的变异度转换，这可能导致SE略有不同。

**问题3：非标准化结果“出错”**

并非说标准化结果不显著就意味着非标准化结果有问题。两者的目的和解释方式不同。非标准化参数直接反映了给定一个单位变化时的效应大小；而标准化参数则是在所有变量都转化为标准分数后的效应大小，便于比较不同量纲或范围下的影响力度。

**建议：**

1. **考虑模型假设**：确保您的模型满足Mplus分析的前提条件。
2. **理论解释性**：根据研究目的和领域知识，选择报告非标准化还是标准化结果。如果理论关注点在于变量间的相对影响力，标准化参数可能更有用；反之则应关注非标准化系数。
3. **检验变量间关系的稳定性**：通过敏感性分析检查模型在不同假设下的变化，例如改变协变量编码方式、调整模型规范等。

总之，在处理此类问题时，重要的是理解参数估计的不同形式如何影响其解释，并基于研究目的和数据特性做出合理选择。

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