Mplus 8用户手册：第11章-缺失数据建模与贝叶斯分析示例

"Mplus 8 用户手册章节 11 关注的是缺失数据建模和贝叶斯分析的示例，提供了对具有缺失数据的模型的频繁主义和贝叶斯方法估计。手册不仅包含了理解纵向研究中辍学情况的描述性统计和图形，还通过贝叶斯分析提供了缺失数据的多重插补以及潜在变量的合理值。对于频繁主义分析，Mplus 支持在完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（NMAR）假设下对连续、截断、二元、有序类别、无序类别、计数或这些变量类型的组合进行最大似然估计。如果数据是 MAR，即缺失值可以依赖于观察到的协变量和结果；而对于使用加权最小二乘法估计的截断和分类结果，缺失值只允许依赖于观察到的协变量，而不依赖于观察到的结果。在模型中没有协变量时，这类似于对偶存在分析。" 在本章节中，Mplus 提供了以下关键知识点： 1. **缺失数据处理**：Mplus 提供了处理缺失数据的方法，包括基于频率的分析（如最大似然估计）和贝叶斯分析。这种方法涵盖了不同类型的缺失数据模式，如 MCAR、MAR 和 NMAR。 2. **贝叶斯分析**：Mplus 的贝叶斯分析功能用于处理缺失数据，同时提供多重插补，这是处理不完整数据集的一种有效方法。此外，它还能为潜在变量生成合理值。 3. **描述性统计与图形**：在纵向研究中，理解数据丢失模式是至关重要的。Mplus 提供工具来可视化和分析这些模式，帮助用户更好地理解数据的性质。 4. **不同变量类型的估计**：Mplus 能处理多种类型的数据，包括连续、截断、二元、有序和无序类别以及计数数据，这表明它的灵活性和广泛适用性。 5. **加权最小二乘法**：在估计分类变量和截断数据时，Mplus 使用加权最小二乘法，即使在存在缺失值的情况下也能确保有效估计。 6. **协变量和结果的关系**：对于 MAR 模型，缺失值的决定因素可以是已观察到的协变量和结果，而 NMAR 模型则允许缺失值与未观察到的结果有关。 7. **没有协变量的情况**：在模型中没有协变量时，Mplus 实现了对偶存在分析的类似方法，仅依赖于观察到的数据。 这一章通过实例展示了如何在 Mplus 中实施这些方法，这对于研究人员来说是极其有价值的，因为它提供了实际操作的指导，以便在遇到缺失数据时进行有效的统计建模。通过这些示例，用户能够学习如何利用 Mplus 的高级功能来解决实际问题，从而提高数据分析的准确性和完整性。