Mplus用户指南：探索EFA、CFA及统计建模方法详解

MPLUS用户指南是一份详尽的文档，专为MPLUS软件的客户设计，适用于多元统计分析中的结构方程建模（SEM），包括探索性因素分析（EFA）、 confirmatory因素分析（CFA）以及其他的统计方法。该指南由Linda K. Muthén和Bengt O. Muthén共同编写，第五版于2007年11月发布。MPLUS软件的研发部分资金来源于美国国家酒精滥用与酒精中毒研究所（National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism, NIH）的联邦资助。 第1章介绍简要概述了MPLUS的主要功能和用途，以及为何在研究中选择它进行复杂的数据分析。用户可以通过这一章节了解软件的背景和其在统计分析领域的地位。 第2章“入门”详细介绍了如何开始使用MPLUS，包括安装、界面介绍和基本操作流程，旨在帮助新用户快速上手。 第3章“回归与路径分析”深入探讨了线性回归和非线性模型在MPLUS中的应用，包括参数估计、模型检验以及解释结果的方法。 第4章“探索性因素分析”讲解了如何利用MPLUS进行因子分析，包括提取因子、旋转因子载荷矩阵以及评估模型的有效性，这对于理解和简化变量之间的复杂关系非常关键。 第5章“确认性因素分析与结构方程建模”是指南的核心内容，介绍了如何构建和验证假设的理论模型，包括模型设定、估计模型参数和模型诊断，对于理论模型的实证检验至关重要。 第6章“生长模型与生存分析”涉及动态数据的处理，通过MPLUS来研究个体发展变化或时间依赖的过程，如年龄或时间的影响。 第7章和第8章分别针对混合模型的应用，第7章讨论的是横截面数据的混合模型，而第8章则关注纵向数据下的混合模型，这两种模型在处理异质性和复杂数据结构时非常实用。 MPLUS用户指南还包含了版权信息、联系方式（电话和电子邮件支持）、以及软件版本和开发资助来源。整个指南的目的是为了帮助用户充分利用MPLUS的强大功能，提高数据分析的效率和准确性。对于想要在统计分析中运用MPLUS的专业人士和学生来说，这是一份不可多得的参考资料。