mplus 软件_Mplus中介调节模型简单效应分析及做图

最新推荐文章于 2024-04-25 23:10:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39936792/article/details/111706092
本文详细介绍了如何使用Mplus软件进行中介调节模型的分析，包括检验中介效应、简单效应分析和绘制交互作用图。通过两种方法演示了如何设置统计模型和回归方程，并对比了结果的一致性。文章鼓励读者根据概念模型实践操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文将回答三个问题：

·  如何检验中介的调节

·   如何进行简单效应分析 

·   交互作用图？

用Mplus官网及model contraint两种方法演示，看完这篇应该掌握如何根据概念模型写出统计模型及回归方程及进行简单效应分析及做图。

-------------------------------------

1.Case2 z调节中介变量与因变量之间关系(m-y) mz

 模型示例：

890f9943b5ed5db8a25edc0b5e06a80a.png

(Muthén & Schultzberg, 2017)

方法一：根据Muthen 

以Muthen 在MpLUS 提供的数据为例：

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Mplus有调节的中介程序
04-06
有调节的中介结构方程模型，通过Mplus实现，前半路径，潜变量；可以根据自己的模型进行程序的调整。
Mplus—简单中介模型
m0_54401011的博客
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mplus 画图 需要 java,Android自定义View 实现水波纹动画引导效果
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一、实现效果图二、实现代码1.自定义viewpackage com.czhappy.showintroduce.view;import android.content.Context;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.Canvas;import android.graphics.Color;import android.g...
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链式中介模型的显变量模型与潜变量模型的Mplus语句及结果解读。
SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析？如倒U形曲线
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07-15 3814
SPSS和Mplus如何做非线性中介调节效应分析？如倒U形曲线 传统的线性回归模型用的比较多，但有时候变量之间的关系更符合非线性关系，此时使用非线性模型其拟合度会更好，模型预测效果更佳。在非线性关系中，如果涉及中介或调节变量，那么就是非线性中介效应或调节效应模型，以下面模型为例： 以上只是举例而已，实际上变量之间的非线性关系比较复杂，有很多可能。那我们如何检验非线性中介效应或非线性调节...
Mplus_v8.3_Win_combo版.msi
07-05
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mplus Version 7_win32.zip
04-08
mplus的强大之处在于它的多功能性，它支持多种统计建模方法，包括结构方程模型（SEM）、潜变量增长曲线模型、多层模型、混合效应模型、路径分析以及复杂的非线性关系建模等。这些模型广泛应用于社会科学、教育学、...
mplus软件安装
11-06
软件是 mplus 安装包，可以用来作数据处理，欢迎大家下载
有中介的调节变量和有调节的中介变量
07-29
研究了有中介的调节效应模型和有调节的中介效应模型, 两种模型都涉及到中介变量和调节变量。分别讨论了这两种模型的分析方法, 两者基本上都是按中介效应模型的分析步骤, 但其中都有一步要做调节效应的分析。还讨论了同时包含有中介的调节变量和有调节的中介变量的混合模型。最后, 作为示范例子, 用混合模型分析儿童行为对同伴关系的影响, 结果发现, 如果混合模型中的调节都设定是线性的, 那么调节变量对因果关系是二次调节。
LatentClassPlots:从 R 中的 Mplus LCA 输出绘制响应概率图
06-10
潜在类图 LatentClassPlots 是一个 R 函数，旨在从 Mplus 中估计的潜在类分析 (LCA) 中绘制响应概率图。 参数 要从 LCA 输出绘制图，唯一需要的参数是data参数。 提供这一点将导致使用附加参数的预设的绘图。 第二个参数 ( lines ) 是指将在图中绘制的帮助热线。 这可以是 'h' 表示每 0.1 个单位的水平帮助热线，'v' 表示每个项目的垂直帮助热线，或 'b' 绘制两者。 这将默认绘制两种类型的帮助热线。 第三个参数（ panels ）用于确定绘图的布局。 这需要是一个传递给基 R 的layout()函数的矩阵。 请参阅layout()的帮助页面以了解有关此矩阵特征的更多详细信息。 如果未提供矩阵，则方阵将用于镶板。 第四个参数（ proportions ）是选择是否将类比例打印为绘图标题（通过基本 R 中的plot()函数的main参数提
mplus 8 用户手册 Chapter18 输出、保存数据和绘图命令.pdf
03-12
以下是版本 8 Mplus 用户指南的摘录。第 3 章 - 第 13 章包括 250 多个示例。这些示例还包含在 Mplus DVD 上以及生成数据的相应蒙特卡罗模拟设置中。 第一章：导言 第 2 章：开始使用 Mplus 第 3 章：回归和路径分析视图示例 第四章：探索性因素分析视图示例 第五章：确认因子分析和结构方程建模视图示例 第 6 章：生长建模、生存分析和 N=1 时间序列分析视图示例 第 7 章：具有横截面数据视图示例的混合建模 第 8 章：采用纵向数据视图示例的混合建模 第 9 章：具有复杂调查数据视图示例的多层建模 第10章：多层次混合建模视图示例 第11章：缺少数据建模和贝叶斯估计视图示例 第12章：蒙特卡洛模拟研究查看示例 第13章：示例：特殊功能 第14章：特殊建模问题 第 15 章：标题、数据、变量和定义命令 第16章：分析命令 第17章：MODEL命令 第 18 章：输出、保存数据和绘图命令 第19章：蒙特卡洛命令 第20章：Mplus语言摘要 引用/索引
潜变量调节效应
09-30
潜变量调节效应分析，温忠麟老师培训资料。结合刘红云及侯杰泰老师的讲解的调节效应的分析，使你的对调节效应的理解更进一层。
mplus 8 用户手册 Chapter3 回归和路径分析视图示例.pdf
03-12
以下是版本 8 Mplus 用户指南的摘录。第 3 章 - 第 13 章包括 250 多个示例。这些示例还包含在 Mplus DVD 上以及生成数据的相应蒙特卡罗模拟设置中。 第一章：导言 第 2 章：开始使用 Mplus 第 3 章：回归和路径分析视图示例 第四章：探索性因素分析视图示例 第五章：确认因子分析和结构方程建模视图示例 第 6 章：生长建模、生存分析和 N=1 时间序列分析视图示例 第 7 章：具有横截面数据视图示例的混合建模 第 8 章：采用纵向数据视图示例的混合建模 第 9 章：具有复杂调查数据视图示例的多层建模 第10章：多层次混合建模视图示例 第11章：缺少数据建模和贝叶斯估计视图示例 第12章：蒙特卡洛模拟研究查看示例 第13章：示例：特殊功能 第14章：特殊建模问题 第 15 章：标题、数据、变量和定义命令 第16章：分析命令 第17章：MODEL命令 第 18 章：输出、保存数据和绘图命令 第19章：蒙特卡洛命令 第20章：Mplus语言摘要 引用/索引
Mplus做出来的图为什么是这样的呀？
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04-25 302
求各位大佬帮忙看看，为什么潜变量和观察变量间是负相关呀？
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m0_54401011的博客
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介绍并行中介模型的显变量模型与潜变量模型的Mplus语句及结果解读。
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一、中介效应分析 1）中介效应分析模型和概念： 模型来自文献：中介效应分析： 原理、程序、方法及其应用（作者：陈瑞） 请参考链接: https://wenku.baidu.com/view/886e80cb7375a417876f8f3b.html?rec_flag=default&sxts=1541685975300; ...
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采用Mplus比较不同路径系数和中介效应是否存在显著差异。
Mplus 有调节的中介
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07-18
<think>我们被要求使用Mplus进行有调节的中介分析。有调节的中介（Moderated Mediation）是指中介效应的大小或方向受到调节变量的影响。在Mplus中，可以通过定义交互项和设定模型来实现。 根据用户意图，我们需要进行以下步骤： 1. 理解有调节的中介模型：中介效应（如X→M→Y）受到一个调节变量（W）的影响，调节变量可能调节中介路径的前半路径（X→M）、后半路径（M→Y）或直接调节中介效应的大小。 2. 在Mplus中，通常使用潜变量交互项或显变量交互项（当使用MLR或ML估计时）来建模调节效应。对于连续变量，可以使用XWITH命令创建交互项。 3. 构建模型，包括直接效应、中介效应以及调节效应。 由于我们需要进行网络搜索，这里将模拟搜索过程，整合专业资源中关于Mplus有调节的中介分析的步骤。 根据网络搜索（模拟），以下是在Mplus中执行有调节的中介分析的一般步骤： 步骤1：准备数据 - 确保数据已经处理好，包括中心化（通常对自变量和调节变量进行中心化以减少多重共线性）。 - 在Mplus中，可以通过DEFINE命令进行中心化，或者提前在外部处理。 步骤2：创建交互项 - 在Mplus的模型部分，使用XWITH命令创建交互项。例如，如果调节变量W调节自变量X与中介变量M之间的关系，则需要创建X与W的交互项（XxW）。同样，如果调节变量调节中介变量M与因变量Y之间的关系，则需要创建M与W的交互项（MxW）。 - 示例：在MODEL命令中，使用“XxW | X XWITH W;”来创建交互项。 步骤3：设定模型 - 在MODEL部分，设定自变量（X）、中介变量（M）、因变量（Y）、调节变量（W）以及交互项（如XxW, MxW）之间的关系。 - 例如： M ON X (a1) W (a2) XxW (a3); ! 调节前半路径 Y ON M (b1) X (cprime) W (w1) MxW (b2); ! 调节后半路径 Y ON X; ! 直接效应 步骤4：设定有调节的中介效应 - 有调节的中介效应通常通过模型约束来定义。例如，如果调节变量W调节前半路径（即X→M这一路径），那么中介效应（间接效应）为(a1 + a3*W) * b1。 - 在Mplus中，可以使用MODEL CONSTRAINT和MODEL TEST来定义和检验条件间接效应（即在调节变量不同取值时的中介效应）。 - 在MODEL CONSTRAINT部分，可以定义在调节变量取特定值（如均值、均值加减一个标准差）时的条件间接效应。 步骤5：选择估计方法和输出 - 对于连续变量，通常使用最大似然估计（ML）或稳健最大似然估计（MLR）。如果因变量是分类变量，则需要使用其他估计方法（如WLSMV）。 - 在ANALYSIS部分指定估计方法，例如：ESTIMATOR = MLR; 步骤6：运行模型并解释结果 - 查看模型拟合指数，判断模型是否可接受。 - 检查路径系数的显著性，特别是交互项（a3和b2）的显著性，以判断调节效应是否存在。 - 在输出中，条件间接效应（即在不同调节变量水平下的中介效应）及其置信区间（通过Bootstrap法获得）是重点。 注意：由于有调节的中介模型可能涉及多个交互项，模型会变得复杂，样本量要求也较高。 下面是一个简单的Mplus程序示例，假设调节变量W调节前半路径（X→M）和后半路径（M→Y）： ``` TITLE: Moderated Mediation Analysis; DATA: FILE = yourdata.dat; VARIABLE: NAMES = X M Y W; USEVARIABLES = X M Y W; CENTER = X W (GRANDMEAN); ! 对X和W进行总平均中心化 DEFINE: ! 如果数据未中心化，可以在DEFINE中中心化，但注意DEFINE中的中心化是样本均值中心化 ! 也可以不在这里中心化，而在外部处理 ANALYSIS: ESTIMATOR = MLR; BOOTSTRAP = 1000; ! 使用Bootstrap法，重复抽样1000次 MODEL: ! 创建交互项 XxW | X XWITH W; MxW | M XWITH W; ! 回归方程 M ON X (a1) W (a2) XxW (a3); Y ON M (b1) X (cprime) W (w1) MxW (b2); ! 定义条件间接效应（在W的不同水平下） ! 假设我们取W的均值（0，因为中心化）、均值+1标准差、均值-1标准差 [ind_mean] (ind0); ! 在W=0时的间接效应 [ind_high] (ind1); ! 在W=均值+1标准差时的间接效应 [ind_low] (ind2); ! 在W=均值-1标准差时的间接效应 MODEL CONSTRAINT: NEW(ind0 ind1 ind2 sdw); ! 定义新参数 sdw = 1.0; ! 这里假设已知W的标准差为1，实际应从数据中获得，通常用样本标准差 ! 条件间接效应公式：ind = (a1 + a3*W) * (b1 + b2*W) ind0 = (a1 + a3*0) * (b1 + b2*0); ! W=0 ind1 = (a1 + a3*(sdw)) * (b1 + b2*(sdw)); ! W=+1SD ind2 = (a1 + a3*(-sdw)) * (b1 + b2*(-sdw));! W=-1SD OUTPUT: CINTERVAL(bcbootstrap); ! 输出偏差校正的Bootstrap置信区间 ``` 注意：上面的示例中，我们假设调节变量W同时调节了X→M和M→Y两条路径。如果实际调节只发生在一条路径上，则相应的交互项系数（a3或b2）可能不显著，或者模型中不包含该交互项。 重要提示：在MODEL CONSTRAINT中，我们使用了W的标准差（sdw）来计算调节变量在均值上下一个标准差的值。实际应用中，sdw应该从数据中获取，可以通过Mplus的DATA命令读取数据后，在MODEL CONSTRAINT中引用样本统计量，但Mplus不允许直接使用样本统计量作为已知值。因此，一种替代方法是在外部计算标准差，然后在MODEL CONSTRAINT中将其作为已知数（如上面示例中的sdw=1.0，但实际应替换为实际值）。另一种方法是使用PLOT或LOOP选项来绘制间接效应随调节变量变化的情况，但Mplus中条件间接效应的计算通常需要预先设定W的值。 更准确的做法是，在MODEL CONSTRAINT中，我们不需要设定sdw的具体数值，而是通过数据中的标准差来定义。但是，Mplus的MODEL CONSTRAINT不允许直接调用样本统计量。因此，通常的做法是： - 在运行模型之前，先计算调节变量W的标准差（在外部统计软件或Mplus的SUMMARY输出中查看）。 - 然后在MODEL CONSTRAINT中，将sdw设置为这个已知的标准差。 或者，可以使用以下替代方法： - 在Mplus中，可以通过SAVEDATA命令保存Bootstrap样本的统计量，然后在MODEL CONSTRAINT中利用这些统计量，但这比较复杂。 - 另一种方法是使用用户自定义的参数，在MODEL CONSTRAINT中通过表达式定义条件间接效应，然后使用PLOT或LOOP来生成不同W值下的间接效应，但这在Mplus中需要较复杂的设置。 因此，在实际操作中，研究者通常根据样本中调节变量的标准差，手动计算代表“高”和“低”的值（如均值±标准差），然后在MODEL CONSTRAINT中设定这些值。 此外，有调节的中介效应也可以通过比较不同调节变量水平下的间接效应是否存在显著差异来检验。 最后，需要强调的是，有调节的中介分析对样本量要求较高，并且交互效应的解释需要谨慎。 根据以上内容，我们可以整理出详细的步骤，并注意避免使用第一人称和步骤词汇（如首先、然后），而是用分步骤的方式呈现。 由于要求将答案组织为多个方法或步骤，并在每个步骤间换行，我们重新组织如下： 在Mplus中进行有调节的中介分析的步骤如下： 数据准备：对自变量和调节变量进行中心化处理（通常使用总平均中心化），以减少多重共线性。可以在Mplus的DEFINE命令中完成，或在导入数据前完成。 创建交互项：在MODEL命令中使用XWITH命令创建交互项。例如，自变量X与调节变量W的交互项（XxW）以及中介变量M与调节变量W的交互项（MxW）。 模型设定：在MODEL部分指定回归方程。包括自变量对中介变量的影响（考虑调节变量及其交互项）、中介变量对因变量的影响（考虑调节变量及其交互项）、自变量对因变量的直接效应等。 条件间接效应定义：在MODEL CONSTRAINT部分，定义在调节变量不同取值（如均值、均值加减一个标准差）下的条件间接效应。需要预先知道调节变量的标准差，并在MODEL CONSTRAINT中设定。 估计方法选择：使用合适的估计方法（如MLR用于连续变量），并采用Bootstrap法（如1000次抽样）来估计标准误和置信区间。 结果解释：检查交互项系数的显著性以判断调节效应是否存在，并查看不同调节变量水平下的条件间接效应及其置信区间。 注意：上述步骤假设调节变量是连续变量。如果调节变量是类别变量，则需要在模型中设置分组比较。 下面是一个更完整的Mplus程序示例（假设调节变量W是连续变量，且同时调节前后路径）： ``` TITLE: Moderated Mediation Model Example; DATA: FILE = 'mydata.dat'; VARIABLE: NAMES = X M Y W; USEVARIABLES = X M Y W; CENTER = X W (GRANDMEAN); ! 总平均中心化 ANALYSIS: ESTIMATOR = MLR; BOOTSTRAP = 1000; ! 设置Bootstrap抽样次数 MODEL: ! 创建交互项 Xw | X XWITH W; Mw | M XWITH W; ! 回归方程 M ON X (a1) W (a2) Xw (a3); ! X→M路径受W调节 Y ON M (b1) X (cprime) W (w1) Mw (b2); ! M→Y路径受W调节 ! 定义条件间接效应 MODEL CONSTRAINT: NEW(ind0 ind1 ind2); ! 假设调节变量W的标准差为1.5（实际值需根据样本替换） ind0 = (a1 + a3*0) * (b1 + b2*0); ! W=0 (均值) ind1 = (a1 + a3*1.5) * (b1 + b2*1.5); ! W=均值+1SD（假设标准差1.5） ind2 = (a1 + a3*(-1.5)) * (b1 + b2*(-1.5));! W=均值-1SD OUTPUT: CINTERVAL(bcbootstrap); ! 输出偏差校正的Bootstrap置信区间 ``` 在实际应用中，需要将程序中的“1.5”替换为实际的标准差。此外，如果调节变量只调节一条路径，则只需在相应的路径上加入交互项，并调整条件间接效应的公式。 最后，按照要求，我们需要在回答末尾添加相关问题部分。 注意：由于我们无法实际运行网络搜索工具，以上内容基于对Mplus有调节的中介分析的一般知识。实际应用中，用户可能需要根据具体模型调整程序。</think>### Mplus中有调节的中介分析方法 有调节的中介（Moderated Mediation）指中介效应的大小或方向受调节变量影响。在Mplus中实现需结合交互项和模型约束，以下是具体操作步骤： --- #### **1. 模型设定** - **核心变量**： - 自变量（X）、中介变量（M）、因变量（Y）、调节变量（W） - 交互项：X×W（调节X→M路径）或 M×W（调节M→Y路径） - **公式示例**： - 调节前半路径：$M = i_M + aX + bW + c(X \times W) + e_M$ - 调节后半路径：$Y = i_Y + c'X + dM + fW + g(M \times W) + e_Y$ --- #### **2. Mplus程序实现** ```mplus TITLE: Moderated Mediation Analysis; DATA: FILE = yourdata.dat; VARIABLE: NAMES = X M Y W; USEVARIABLES = X M Y W Xw; ! Xw为交互项 DEFINE: Xw = X * W; ! 创建交互项 ANALYSIS: BOOTSTRAP = 5000; ! Bootstrap抽样 MODEL: M ON X (a1) ! X→M路径 W (a2) Xw (a3); ! 交互项系数 Y ON M (b1) ! M→Y路径 X (cdash) ! 直接效应 W Xw; [M] (intM); ! 截距项 MODEL CONSTRAINT: NEW(ind_high ind_low diff w_val); w_val = 1; ! 调节变量取值（示例：±1SD） ! 条件间接效应计算 ind_high = (a1 + a3*w_val) * b1; ! W高水平 ind_low = (a1 + a3*(-w_val)) * b1; ! W低水平 diff = ind_high - ind_low; ! 效应差异检验 OUTPUT: CINTERVAL(bcbootstrap); ! 偏差校正Bootstrap置信区间 ``` --- #### **3. 关键操作要点** - **中心化处理**：对X和W进行中心化（`CENTER = GRANDMEAN`），减少多重共线性 - **交互项创建**： - 显式创建：`DEFINE`命令生成乘积项（如`Xw = X*W;`) - 隐式创建：模型中使用`|`符号（如`Xw | X XWITH W;`) - **Bootstrap抽样**： - 推荐5000次抽样，通过置信区间判断效应显著性（95% CI不包含0即显著） - **条件间接效应**： - 在`MODEL CONSTRAINT`中计算不同W水平下的间接效应（如均值±1SD） --- #### **4. 结果解读** 1. **交互项系数**： - `a3`显著 → 调节前半路径 - `g`显著 → 调节后半路径 2. **条件间接效应**： - 检查`ind_high`和`ind_low`的置信区间 - `diff`显著表明调节效应存在 3. **模型拟合**： - 报告CFI/TLI >0.90，RMSEA <0.08 --- #### **5. 注意事项** - **样本量要求**：有调节中介需较大样本（N≥200） - **连续变量**：默认使用ML估计；分类变量需切换`ESTIMATOR=MLR` - **简单斜率检验**：通过`PLOT`或`LOOP`命令可视化调节效应
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