Mplus 8用户指南：第7章 - 横截面数据下混合建模实例详解

Mplus 8 用户手册的第 7 章专注于"具有横截面数据视图示例的混合建模"。这一章节深入探讨了混合建模在统计学中的应用，特别是在横截面数据（即同一时间点收集的大量个体数据）分析中的用途。混合模型是一种特殊的建模方法，它涉及使用分类型潜在变量来代表未被直接观察但可以通过数据推断出的多个子群体，也被称为有限混合模型。这种技术在 McLauchlan 和 Peel (2000) 的著作中有详细阐述。 在本章中，Mplus 提供了广泛的示例，展示了如何将混合建模应用于回归分析、路径分析、探索性因素分析（EFA）、确认性因素分析（CFA）、项目反应理论（IRT）分析、结构方程建模（SEM）、生长模型、生存分析以及多层次建模等多种统计分析中。关键区别在于，与传统的因子分析类似，混合模型可以解释观测到的因变量之间的关系，但同时通过分类个体到不同的潜类别，实现了对隐藏结构的识别。 特别地，除了标准的探索性潜在类分析（LCA），Mplus 还支持确认性LCA和包含多个分类潜变量的混合模型。这意味着用户不仅可以进行假设检验和模式识别，还可以通过数据来验证先前假设的模型结构。 在处理横截面数据时，Mplus允许连续或分位数的观测变量作为输入，这增加了模型的灵活性和适用范围。通过这些示例，用户可以学习如何设定和执行混合模型，理解其背后的原理，以及如何解读模型的结果，以便更好地理解数据中的潜在结构和差异。 总结来说，第 7 章是 Mplus 用户指南中的一座桥梁，连接了不同类型的统计分析方法和混合建模技术，对于希望在横截面数据分析中探索和应用复杂模型的用户来说，提供了丰富的实践指导和学习材料。