Las dos variables moderadoras de Mplus regulan la mediación en diferentes etapas. ¿Cómo debo escribir el código?

Tabla de contenidos

1 CFA

1.1 Oraciones básicas de CFA

Explicación de oraciones 1.1.1

1.1.2 Algunos símbolos comunes de oraciones Mplus

1.1.3 Índice de ajuste del modelo Descripción

1.2 Ejemplo de CFA MpLUS e interpretación de resultados

1.3 Comparación de modelos alternativos y modelos CFA

1.4 Clase variable CFA

1.5 Subgrupo CFA invarianza de prueba

1.5.1 Introducción a la invarianza de medición (IM)

1.5.2 El género como ejemplo de subgrupo IM

#全民Análisis factorial exploratorio educativo

#.1 EFA de variables continuas

#.2 EFA de variables categóricas

2 Prueba del modelo de mediación

2.1 Modo de mediación

2.2 Orientación

1.3 Utilice restricciones del modelo para configurar el modelo de mediación.

2.5 Mediación Mediación

3 Prueba del modelo de ajuste

3.1 Modelo de ajuste de variable latente

3.2 Análisis de efectos simples y diagrama de interacción

4 Cómo reportar los resultados de los datos

5 Métodos para obtener códigos

1 CFA

El modelo de medición probado por CFA siempre se ajusta al modelo de ecuación estructural (SEM) primer paso.

1.1 Frases básicas del CFA

Explicación de las oraciones 1.1.1

Título: Puedes darlo a tu antojo, como el modelo de tres factores.

Título: Modelo de tres factores

Variables:! Todos los nombres de variables en el archivo de datos.

USEVARIABLES=Variables utilizadas.

FALTA = TODOS(-1);! Defina los valores faltantes, puede elegir -999 o -99 según su propia configuración.

Análisis:

TIPO = GENERAL

Existen cuatro tipos comunes de análisis.

Los más utilizados son CFA, SEM y modelos de regresión lineal general.

Modelos de mezcla para variables categóricas, más utilizados en análisis de clases latentes.

Los datos multinivel de dos niveles pueden ser variables continuas y variables categóricas.

Análisis factorial exploratorio

Estimador = ML! Método de estimación

Si todas las variables dependientes son variables continuas, se puede utilizar ML (método de máxima verosimilitud).

Si una o más variables dependientes son categóricas, se debe utilizar WLSMV (estimación de mínimos cuadrados ponderados).

Número de iteraciones = 1000;! Tirada

Modelo:! Modelo definido

FD back BY FD back 1 FD back 2 FD back 3;

rolecon BY rolecon 1 rolecon 2 rolecon 3;

Salida:

p>

Corchete MOD;

Modificar los indicadores moderadamente,

Nota: BY es la abreviatura de Medido por

Es el abreviatura de regresión.

Y encendido

XWITH es una interacción utilizada para crear variables latentes.

Por ejemplo: X veces X 1 X2 X3;

z veces z 1 Z2 Z3

xz CON | utilizar el modelo de variable latente para ajustar el modelo.

1.1.2 Algunos símbolos comunes de las declaraciones Mplus

@ se utiliza para establecer restricciones.

Y@0's x;! Si queremos establecer la correlación de dos variables latentes en 0,

*El asterisco se utiliza para el parámetro fijo predeterminado gratuito.

Por ejemplo, X multiplicado por X 1 * X2 @ 1 X3 Si desea cambiar la configuración predeterminada, limite el factor de carga de la segunda entrada a 1 y la primera entrada se podrá estimar libremente. Puedes usar lo anterior.

() se utiliza para nombrar coeficientes específicos y es más útil para modelos complejos generales.

y 1 en X1 (a);

y2 (b) en X2

Restricciones del modelo: a = 2 * b

CFI, TLI, RMSEA, AIC, BIC Klein (2010):

1.2 Ejemplo de CFA MpLUS y su interpretación de resultados

Archivo de código correspondiente: M1.2 CFA de tres factores

Descripción del modelo: Las tres variables de apoyo social, trabajo en equipo y satisfacción laboral se pueden medir mediante dos elementos cada una, modelo de tres factores CFA verificado. Al hacer clic en Ejecutar MpLUS se obtendrán índices de ajuste y cargas del modelo.

Según Hu Bentley CFI TLI 0,95, srmr 0,08, RM sea 0,06 indica que el índice de ajuste del modelo es bueno.

La correlación entre el coeficiente de carga y la variable.

1.3 Comparación entre modelos alternativos y modelos CFA

En cuanto a cómo elegir diferentes modelos, puede consultar la investigación empírica.

Puedes intentar ejecutar 1 factor o tres y luego comparar los modelos según chi-cuadrado y DF. Los modelos anidados generalmente comparan los valores de chi-cuadrado de los dos modelos (el valor de cambio del valor de chi-cuadrado M1 chi-cuadrado-M0 chi-cuadrado, el valor de cambio de los grados de libertad df1-df0 y prueba si la tabla de chi-cuadrado es significativa).

Satora & Bentley (2010) propusieron un nuevo método, presentado en el sitio web oficial de Mplus:

Fuente:

/chidiff.shtml

He ingresado esta fórmula en una hoja de cálculo. Solo necesita cambiar ESTIMADOR = ML, ML MpLUS, ML a MLR, ejecutar dos modelos anidados diferentes (M1 M0) y luego obtendrá algunos datos relevantes, ingresar el EXCEL correspondiente y luego verificar la tabla de chi-cuadrado.

1.4 Categoría Variable CFA

Simplemente agregue una línea de código que indique que Categoría=

El estimador correspondiente = WLSMV

1.5 subgrupo pCFA Invariancia de prueba

1.5.1 Introducción a la invarianza de medición (IM)

Invarianza de medición (Vanderskut, Lugertig y Hox, 2012).

Para conocer teorías relacionadas específicas, lea la literatura Van de Schoot et al. 2012. El autor proporciona una guía paso a paso y la sintaxis de Mplus en detalle.

Www.fss.uu.nl/mplus(), abra el enlace y descubra que el autor también es UU... Sin embargo, no se puede encontrar la gramática de Mplus... pero se proporcionan notas académicas de UU. !

Normalmente verifique:

Cargas de factores (invarianza débil)

Intersecciones (invarianza fuerte)

y varianza de residuos (invarianza estricta) )

Luego siga el método de comparación de modelos mencionado en 1.3 para comparar diferentes modelos.

1.5.2 Ejemplo de género como subgrupo MI

Escribí los códigos de los tres modelos en un archivo de gramática y ¡solo necesito eliminar los símbolos de comentarios anteriores cuando lo ejecuto! Es decir, el Modelo 1 es un CFA ordinario y no necesita agregar nada. El Modelo 2 requiere agregar grupos... ¡para analizar los datos! Modelo = configuración métrica escalar;

Nota: ¡Al modificar el código, debe estar en modo de entrada en inglés!

¡Entra! Mplus no puede reconocerlo. ¡Mplus seguirá ejecutando el código que debe ignorarse y modificarse al inglés! Se convertirá en un modo para tomar notas.

Invariancia fuerte del modelo 2

(correspondiente al archivo de código m 1. 5. 2 invariancia de medición fuerte)

Las pruebas de invariancia y el ajuste del modelo se obtendrán como índice.

Modelo 3 modelo estricto

(m 1 . 5 . 3 invariancia de medición estricta)

El modelo estricto tiene un ajuste deficiente.

#EFA análisis factorial exploratorio

#.1 AFE de variables continuas

El AFE es relativamente sencillo. En pocas palabras (correspondiente al archivo de código M0EFA 1-4factor).

Solo necesita seleccionar las variables que requieren EFA, luego especificar EFA en el método de análisis, y luego 1 y 4 se refieren a los factores 1-4 respectivamente, y luego ejecutar.

Los resultados darán cargas comparativas e índices de ajuste de diferentes modelos.

Carga de 1 factor

Dos factores

Tres factores

A través de la comparación, se encontró que dos factores y múltiples ítems tenían carga dual. la carga cruzada con tres elementos es aún peor. El modelo integral es más urgente, así que elija el modelo de un solo factor.

#.2 EFA de variables categóricas

Simplemente crea una variable categórica.

2 Prueba del modelo de mediación

2.1 Modelo de mediación

Descripción del modelo trabajo en equipo-apoyo social-satisfacción laboral (archivo de código: guía de mediación M2.1)

Utilice un modelo de mediación de variables latentes con dos entradas para cada variable.

IND: Añadiendo pruebas solo para efectos indirectos

Como se puede observar, todos los coeficientes de regresión son significativos;

Los mediadores también son importantes.

2.2 Orientación

Tomemos como ejemplo el mismo modelo: trabajo en equipo-apoyo social-satisfacción laboral.

Agregue Bootstrap = 10000 bajo el comando ANALYSIS: según Hayes (2013), más de 5000 veces es generalmente suficiente.

Por lo tanto, al final de la salida: cinterval(BC bootstrap); se agrega Bootstrap al código M2mediation mplus, ¡simplemente elimine el anterior! Sin (! significa comentario en mplus), la ejecución obtendrá resultados de arranque;

Solo necesita no incluir 0 para indicar que los resultados son significativos.

1.3 Utilizar restricciones del modelo para configurar el modelo de mediación.

Este enfoque es mejor si participan varios intermediarios.

2.4 Modelo de mediación con la variable de resultado como variable categórica

Usar el género como variable de resultado es solo para demostración... de lo contrario, puede ser difícil que tenga sentido usar el género como la variable dependiente.

Para dar cuenta de las variables categóricas entre las variables utilizadas, el método de análisis también requiere el uso de MLR, que utilizará un estimador de máxima verosimilitud con errores estándar robustos utilizando un algoritmo de integración numérica (muthén & Muthén , 2017).

Otras, como el uso de variables categóricas como variables independientes, son similares y no se describirán aquí. Si está interesado, puede consultar la Guía del usuario de MpLUS P.39-40.

2.5 Mediación Mediación

El archivo de código correspondiente M2.5 Mediación Mediación

crea un nuevo WDxsocsup interactivo. La configuración de interacción en el método de análisis difiere cuando se utilizan variables latentes o manifiestas. En la introducción de la declaración MpLUS, hay una declaración con una explicación.

Se omite la explicación de otros resultados.

Todas las demostraciones aquí toman el modelo de variable latente como ejemplo. Para el modelo de variable manifiesta, consulte las páginas 37-41 de la Guía del usuario de MpLUS.

3 Prueba del modelo de ajuste

3.1 Modelo de ajuste de variable latente

De hecho, cómo crear términos de interacción se ha explicado en el ajuste de mediación anterior, CON declaración para variables latentes.

Demanda laboral*Modelo de demanda de recursos laborales de apoyo social, el efecto amortiguador de los recursos laborales sobre la demanda laboral.

Simplemente ejecute un modelo de mediación para examinar el impacto de las demandas laborales, el apoyo social y wdxssup en la satisfacción laboral.

El código de salida es ligeramente diferente: standby sampstat

Archivo de codificación correspondiente: 3.1 Moderación potencial

El efecto principal es significativo, pero el efecto de interacción no es significativo .

3.2 Análisis de efectos simples y diagrama de interacción

Para ser honesto, el análisis de efectos simples en MpLUS es problemático y la imagen original es fea...

Simplemente use la pantalla. Demostremos usando el modelo variable.

Archivo de código correspondiente: análisis moderno m3.2 con pruebas y trazado de pendientes simples.

Primero cree el término de interacción, pero el análisis de regresión generalmente requiere centralización de datos, por lo que es mejor crear la interacción directamente al preparar los datos. También puede usar Definir y luego agregar interacciones para usar variables. Importante

El primer paso en un análisis de efectos simple es ejecutar un modelo de regresión. Si la interacción es significativa, escriba la ecuación de regresión correspondiente con base en el modelo conceptual.

Estrés = BEdad+b 1 * semana DEM+B2 *Soporte+b3*DEMxSUP

La variable de ajuste aquí es sup, y el análisis de efecto simple es más o menos uno entre la variable de ajuste y el valor medio La diferencia en las pendientes de las desviaciones estándar, bo b1 es el coeficiente de regresión no estandarizado.

El apoyo social medio es 3,464 y la desviación estándar es 0,991. Con base en esto, se puede encontrar que el apoyo social medio, alto y bajo se puede obtener a través de TECH1 y TECH8, tenga en cuenta que MPlus proporciona varianza, debe calcular la SD usted mismo y también puede usar SPSS <; /p>

los up = 3.464 -0.991;

MEDSUP = 3.464

his up = 3.464+0.991;

Luego define tres pendientes,

SIMP_LO = b 1+B3 * LOSUP;

SIMP _ MED = b 1+B3 * MED sup;

SIMP _ HI = b 1+B3 * his up;

Luego transforme la fórmula anterior, defina tres líneas de bajo, medio y alto respectivamente, y ejecute para obtener el resultado.

Se ha descubierto que sólo es significativo un bajo apoyo social... Luego mire el gráfico de interacción específica.

.....Solía ​​pensar que los gráficos hechos por MpLUS eran infinitamente feos...en realidad no estaban ajustados correctamente...

4 Cómo reportar los resultados de los datos

Puedes consultar estudios empíricos publicados. O siga las Notas Académicas de UU. Actualmente, junto con muchos doctores, estamos clasificando una base de datos de oraciones de uso común para informes de datos de revistas de primer nivel en los campos de administración y psicología, que se publicará en la cuenta oficial de WeChat el próximo mes. Además, nuestra base de datos de oraciones escritas en inglés publica introducciones, reseñas de literatura y métodos.

Escritura Académica: Método (Biblioteca de Oraciones)

Para escribir un buen trabajo académico en inglés, sólo necesitas una biblioteca de oraciones.

5 métodos de obtención de código

El código se ha presentado en la captura de pantalla del artículo y puede adaptarse según sus propios datos.

Reenvíalo a tu círculo de amigos y obtén 30 respaldos.

Reenvíalo a un grupo doctoral de más de 300 personas con maestría en psicología o administración.

Envíalo a uunotebook@163.com y te enviaremos el código y los datos en un plazo de 3 días laborables.

Si necesita el software MpLUS o la preparación de datos no está clara, consulte.

Software y código Mplus 7.4

O, si se trata de modelos complejos, ACV

Análisis de transformación potencial: explicación detallada del análisis Mplus

-

Bienvenido a seguir nuestra cuenta oficial de WeChat. Se centra en métodos estadísticos en psicología y gestión (aplicación de modelos complejos del software Mplus y R) y escritura en inglés.

-

Además, si tiene preguntas sobre estadísticas y codificación, deje un mensaje al final del artículo o envíelo por correo. La cuenta oficial de WeChat no puede responder después de 48 horas.

Editado el 6 de febrero de 2020. Los derechos de autor pertenecen al autor.

Acuerdo 146

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