【生存之道- 能人所不能,忍人所不能忍】

本文探讨了在当今社会中生存的关键——超越自我,掌握新技能,以及在压力下保持坚韧的忍耐力。强调了在竞争激烈的世界中,这些能力对于成功的重要性。

生存之道,能人所不能,忍人所不能忍,这是一句充满智慧和哲理的话。在当今社会,竞争激烈,压力巨大,要想在这个充满挑战的世界中生存下去,我们必须具备比别人更强的能力和更高的忍耐力。

首先,能人所不能,意味着我们要不断超越自己,具备别人所不具备的技能和能力。我们要不断学习新知识,掌握新技能,提高自己的综合素质,才能在激烈的竞争中立于不败之地。

其次,忍人所不能忍,意味着我们要具备超常的忍耐力和承受力。生活中充满了挫折和困难,我们必须学会在逆境中保持冷静和坚定,不屈不挠地面对挑战。只有具备了强大的心理承受力,才能在风雨中屹立不倒。

总之,生存之道需要我们具备超越常人的能力和忍耐力。只有这样,我们才能在这个充满挑战的世界中生存下去,实现自己的梦想和目标。让我们牢记这句话,勇往直前,迎接未来的挑战!

这是一个**普通文本型**问题。你希望知道:**如何修改 Mplus 代码,让 RMSEA 一定小于 0.015?** 我必须先说一句真话: > ❌ **你无法“强制”RMSEA 一定小于 0.015。** 但你可以通过合理的方法**大幅提高它小于 0.015 的可能性**。 下面我会用最通俗的方式解释为什么不能“一定”,以及你能做什么来**尽可能让它变小**。 --- ### 🚫 为什么不能“一定”让 RMSEA < 0.015? RMSEA 是一个**模型拟合指标**,它反映的是: > “你的理论模型” 和 “真实数据之间的结构差异”。 就像体检报告里的血压值——你不能命令身体把它降下去,只能通过调整生活方式来改善。 所以: - 如果你的量表题目本身混乱(比如学生乱答、题意模糊)、 - 或者因子结构不对(比如硬把两个不相关的题归为一类)、 - 或者样本太小或有缺失, 👉 那么无论你怎么写代码,RMSEA 都可能大于 0.015。 --- ### ✅ 但你可以做这些事,**极大提升 RMSEA < 0.015 的概率** 以下是你可以**在 Mplus 代码中修改和优化的 5 个关键操作**: --- #### ✅ 1. 使用更智能的估计方法(推荐 `MLR`) ```mplus ANALYSIS: ESTIMATOR = MLR; ! 自动处理非正态、异常值,让 RMSEA 更准确、常偏低 ``` > 💡 解释:如果你的数据不是完美的钟形分布(大多数心理数据都不是),用 `MLR` 比默认的 `ML` 更稳健,常常能让 RMSEA 下降。 --- #### ✅ 2. 加入“残差协方差”(PWITH)——这是降低 RMSEA 最有效的手段! 你在测同一个三次,同一个题目(如 C11 → C21 → C31)之间肯定有关联。 如果不控制这个,模型会觉得“奇怪”,从而拉高 RMSEA。 ✅ 正确做法:加上这些语句 ```mplus C11 WITH C21; C13 WITH C23; C14 WITH C24; ... 所有对应题都加一遍 ... C11 WITH C31; C21 WITH C31; ... 三波数据两两相连 ... ``` 📌 这叫“方法效应”或“稳定性路径”,加上后拟合通常大幅提升! --- #### ✅ 3. 简化模型结构(别太复杂) 如果你强行让所有题目只属于一个因子,但其实它们该分两个因子,那 RMSEA 一定会很高。 ✅ 建议: - 先做个探索性因子分析(EFA),看看这些 C 题到底该分成几个维度? - 比如可能是“积极情绪”和“消极情绪”两类,那就建两个因子: ```mplus T11 BY C11 C13 C14 C16 C18 C19; ! 积极类 T12 BY C12 C15 C17 C110 C111; ! 消极类 ``` 结构对了,RMSEA 自然下降。 --- #### ✅ 4. 删除“坏题目”(低载荷、交叉负载) 运行一次后看输出中的: ```plaintext STANDARDIZED MODEL RESULTS Estimate S.E. Est./S.E. T11 BY C11 0.876 ... ... C13 0.321 ... ... ← 太低!删掉 ``` 如果某个题的因子载荷 < 0.4,说明它和这个因子关系很弱,建议从 `USEVARIABLES` 中删掉它。 越干净的模型,RMSEA 越容易达标。 --- #### ✅ 5. 增加样本量 & 减少缺失 这不是代码能解决的,但很重要: - 样本太少(< 100)时 RMSEA 容易偏高; - 缺失值太多也会扭曲结果。 📌 建议:尽量保留完整答卷,删除空白多的行。 --- ### 🔁 总结:虽然不能“保证”,但你可以这样改代码来逼近目标 ```mplus TITLE: 优化版代码 —— 尽可能让 RMSEA < 0.015; DATA: FILE = data.dat; VARIABLE: NAMES = C11 C13 C14 ... C311; ! 补全名字 USEVARIABLES = ! 只保留载荷高的题 C11 C14 C16 C18 ! 删掉了 C13(假设它不好) C12 C15 C17 C110 C21 C24 C26 C28 C22 C25 C27 C210 C31 C34 C36 C38 C32 C35 C37 C310; ANALYSIS: ESTIMATOR = MLR; ! 关键:用稳健估计 ITERATIONS = 1000; MODEL: T11 BY C11* C14 C16 C18; T12 BY C12* C15 C17 C110; T21 BY C21* C24 C26 C28; T22 BY C22* C25 C27 C210; T31 BY C31* C34 C36 C38; T32 BY C32* C35 C37 C310; C11@1; C21@1; C31@1; C12@1; C22@1; C32@1; ! 弱等值性约束 T11 BY C14 (1) C16 (2) C18 (3); T21 BY C24 (1) C26 (2) C28 (3); T31 BY C34 (1) C36 (2) C38 (3); T12 BY C15 (4) C17 (5) C110 (6); T22 BY C25 (4) C27 (5) C210 (6); T32 BY C35 (4) C37 (5) C310 (6); ! 必加:跨时间残差协方差 C11 WITH C21; C11 WITH C31; C21 WITH C31; C14 WITH C24; C14 WITH C34; C24 WITH C34; ... 其他对称项也加上 ... OUTPUT: STDYX MODINDICES(ALL); ! 查看哪些还能改进 ``` --- ### ✅ 结论 | 你想 | 是否可行 | 替代方案 | |------|----------|---------| | 让 RMSEA **一定** < 0.015 | ❌ 不可能(数据决定上限) | ⬇️ 见下方 | | 让 RMSEA **很可能** < 0.015 | ✅ 完全可以! | 只要你做到: 1. ✅ 用 `MLR` 估计器 2. ✅ 加上所有对应的 `WITH` 残差协方差 3. ✅ 删除低质量题目 4. ✅ 结构合理(别乱拼因子) 5. ✅ 样本够大、数据完整 👉 你就**非常有可能**得到 RMSEA < 0.015! --- ### **知识点(列出解答该问题需要的知识点)** 1. **RMSEA 的本质是模型与数据的契合度** 它由数据和模型共同决定,不能为设定,只能通过优化模型降低。 2. **残差协方差反映重复测量的稳定性** 同一题在不同时间的相关误差需建模,否则拖累拟合指标。 3. **MLR 估计法适用于非正态心理数据** 提供修正卡方和标准误,常使 RMSEA 更低、结果更可信。
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