mplus正版软件如何用_正版软件

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Mplus has several options for the estimation of models with missing data. Mplus provides maximum likelihood estimation under MCAR (missing completely at random), MAR (missing at random), and NMAR (not missing at random) for continuous, censored, binary, ordered categorical (ordinal), unordered categorical (nominal), counts, or combinations of these variable types (Little & Rubin, 2002). MAR means that missingness can be a function of observed covariates and observed outcomes. For censored and categorical outcomes using weighted least squares estimation, missingness is allowed to be a function of the observed covariates but not the observed outcomes. When there are no covariates in the model, this is analogous to pairwise present analysis. Non-ignorable missing data (NMAR) modeling is possible using maximum likelihood estimation where categorical outcomes are indicators of missingness and where missingness can be predicted by continuous and categorical latent variables (Muthén, Jo, & Brown, 2003; Muthén et al., 2010 ).

Mplus版本8.4现已上线。Mplus 8.4版包括对自2019年4月8.3版发布以来发现的小问题的更正，以及以下新功能：
 对计算要求很高的混合模型的速度显著提高，特别是多个潜在类变量，如潜在转移分析和随机截距潜在转移分析。这些速度的提高是通过对随机启动扰动选项STARTS和STSCALE以及新算法来实现的。这些内容在随机起始值和多级优化中有描述。*3节的5个混合示例的计时表显示了版本8.4相对于8.3速度大提升的情况。
 具有多个潜在类变量的混合模型的都可以进行简化输出。
 扩展的贝叶斯拟合统计分为3个方面：数据缺失时改进的后验预测p值（PPP）；贝叶斯CFI/TLI/RMSEA包括置信区间；以及使用MODEL TEST命令的参数限制Wald检验的贝叶斯版本。
 缺少数据的情况下，大型多元三层模型似然估计的改进算法。
 CFI/TLI的Monte Carlo输出；RMSEA的新摘要。

MODELING WITH BOTH CONTINUOUS AND CATEGORICAL LATENT VARIABLES

Mplus Base Program and Combination Add-On
Mplus Base Program and Combination Add-On包含了Mplus Base Program and the Mixture and Multilevel Add-Ons的所有功能。此外，它还包括处理同一模型中的集群数据和潜在类的模型。例如，两级回归混合分析、二级混合验证因子分析（CFA）和结构方程模型（SEM）、二级潜类分析、多层增长混合模型、二级离散和连续时间生存混合分析。其他功能包括缺失数据估计；复杂的调查数据分析，包括分层、聚类和不平等的选择概率（抽样权重）；用较大似然法分析潜在变量相互作用和非线性因素；随机斜率；个体变化的观测次数；非线性参数约束；所有结果类型的较大似然估计。贝叶斯分析与多重归责原则；蒙特卡罗模拟功能以及后处理图形模型。
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