楼主: double_123
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[数据求助] Mplus中潜变量增长模型数据结果分析 [推广有奖]

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double_123 发表于 2019-8-2 23:47:57 |AI写论文

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请问各位大佬,为什么在mplus中跑潜变量增长模型数据时,加入控制变量后就不出现截距和斜率的均值和方差那一列结果,但是Intercepts和Residual Variances中却多出了i, s的结果。这个多出的结果就是i s 的均值和方差估计吗?谢谢!


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关键词:Mplus 增长模型 数据结果 PLUS 结果分析

沙发
double_123 发表于 2019-8-3 09:40:24
请问有人可以帮忙看一下嘛

藤椅
liuliuliujin 发表于 2020-5-27 11:24:07
问题解决了吗 我也想知道

板凳
lianying525 发表于 2021-2-19 14:23:00
请问楼主问题解决了吗,我也遇到了同样的问题

报纸
yangyangyangzl 发表于 2023-3-18 21:13:28
我也遇到了同样的问题,请问有大佬可以解答一下吗

地板
二一. 发表于 2023-10-30 11:03:31
最后怎么解决的呢

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赵安豆 发表于 2024-7-4 16:23:07
在Mplus中进行潜变量增长模型分析时,当模型中加入控制变量后,你所观察到的现象是正常的。

原本的截距(intercept, i)与斜率(slope, s)参数估计(均值和方差)可能不再直接显示,是因为它们现在受到控制变量的影响而被间接调整。但是,这并不意味着这些信息消失了。实际上,“Intercepts”部分列出的是i和s在控制变量为零时的预期均值,即当所有控制变量取0时,你的潜增长因子(latent growth factors)的均值。

同时,在“Residual Variances”中出现的i, s的结果反映了在考虑了控制变量影响后的剩余变异。这代表的是在控制了模型中的其他因素后,潜在增长因子自身还具有的变异量。

所以简而言之:

- “Intercepts”中列出的i和s值是不受控制变量影响时的增长过程起点(即截距)与趋势强度(即斜率)的预期均值。
- 而“Residual Variances”的i, s方差则反映了在考虑了所有模型内的其他因素后,潜在增长因子自身还存在的变异。

因此,这些确实就是你所关心的潜变量增长参数在控制其他变量后的估计结果。理解这一输出的关键在于认识到,随着控制变量的引入,模型中的关系变得更为复杂,但Mplus仍然提供了必要的信息来解释和解读结果。

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