基于bootstrap验证的有调节的中介分析的Mplus代码

以下是一个基于Bootstrap验证的有调节的中介分析的Mplus代码的示例：

TITLE: Bootstrap mediation model with moderation

DATA: FILE IS mydata.dat;

VARIABLE: 
    NAMES ARE y m x1 x2 cov1 cov2;
    USEVARIABLES ARE y m x1 x2 cov1 cov2;
    MISSING ARE ALL (-99);

MODEL:
    ! Direct effect
    y ON x1 x2 cov1 cov2;
    ! Mediation effect
    m ON x1 cov1 cov2;
    y ON m x2 cov1 cov2;
    ! Moderation effect
    y ON x1*x2 cov1 cov2;
    ! Indirect effect
    IND = x1*m;
    ! Total effect
    TOTAL = IND + (x2*(b_x1m + b_x1x2));
    ! Bootstrap estimates
    BOOTSTRAP = 1000;
    MODELTEST:
        ! Test of indirect effect
        IND ~ 0;
        ! Test of moderation effect
        b_x1x2 ~ 0;

OUTPUT: 
    TECH1 TECH8;
    CINTERVAL MODINDICES (BASIC);

解释：

- `DATA`: 指定数据文件名。
- `VARIABLE`: 指定变量名称，并且选择要使用的变量。
- `MODEL`: 定义模型，包括直接效应、中介效应和调节效应，并且计算间接效应和总效应，并且使用Bootstrap方法进行估计。
- `MODELTEST`: 对间接效应和调节效应进行假设检验。
- `OUTPUT`: 指定输出内容，包括技术性输出和结果输出。

在这个示例中，我们使用了Bootstrap方法来进行中介效应和调节效应的估计，并且使用MODELTEST语句进行假设检验。此外，我们还指定了输出内容，包括技术性输出和结果输出。