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軟件簡介
Mplus 是一款統計建模程序，給研究人員提供了一個靈活的分析數據的工具。
Mplus界面簡單、數據和分析結果以圖形顯示，為研究人員提供廣泛的模型、估計和算法的選擇。Mplus允許進行橫截面和縱向、單級和多級數據分析；來自不同人群的觀測數據或未觀測到的異質性數據，以及包含缺失值的數據都可以進行分析?？梢詫B續、刪失、二進制、有序分類（序數）、無序類別（計數）、計數或這些變量類型的組合觀測變量都可以進行分析。此外，Mplus還具有廣泛的蒙特卡羅模擬功能，程序中包含的任何模型，都可以生成和分析數據。
Mplus的建?？蚣芙梃b了潛變量的統一主題。而且一般的建?？蚣軄碜赃B續和分類潛變量的使用。連續潛變量用于表示與未觀測到的構造相對應的因素，隨機效應與發展中的個體差異相對應，隨機效應與分層數據中各組間系數變化相對應，弱點對應于生存時間的異質性，責任與疾病遺傳易感性相對應，潛在響應變量值與缺失數據相對應。分類潛變量對應于均質個體群，潛在的軌跡分類對應于未觀測種群的發展類型，混合組件對應于未觀測種群的有限混合，潛在響應變量類別對應于缺失數據。
Mplus 建?？蚣?/p>
建模數據的目的是以簡單的方式描述數據結構，便于理解和解釋。本質上，數據建模相當于指定變量之間的一組關系。下圖表示了在Mplus建模中的關系類型。矩形表示觀測變量，觀測變量可以是結果變量或背景變量。背景變量為X，連續和截尾結果變量為y，二元、有序范疇（序數），無序分類（名詞）和計數結果變量為u。圓圈代表潛變量。允許連續變量和類別變量，連續潛變量為f，分類潛變量為c。
圖中的箭頭表示變量之間的回歸關系?；貧w關系是允許的，但在圖中沒有具體說明，包括觀測到的結果變量之間的回歸，連續潛變量之間的回歸以及類別潛變量的回歸。對于連續結果變量，使用的是線性回歸模型。對于結果變量，在刪截點有或沒有通貨膨脹，審查（tobit）都使用回歸模型。對于二進制和有序分類結果，使用概率或logistic回歸模型。對于無序的分類結果，使用多項式logistic回歸模型。對于計數結果，不管通貨膨脹率是否為零，都使用Poisson和負二項回歸模型。
Mplus模型包括連續的潛變量、分類潛變量、連續變量和類別潛變量的組合。上圖中，圓柱A描述只有潛在連續變量的模型。圓柱B描述只有特定潛變量的模型。完整的建?？蚣苊枋隽诉B續變量和類別變量相結合的模型。上圖表明，Mplus估計的描述個體水平的多層次模型（內部）和集群水平（之間）的變量。
Mplus Base Program Mplus Base Program
可以估計回歸、路徑分析、探索性因素分析和驗證性因素分析（EFA和CFA）、結構方程模型（SEM）、增長以及離散和連續時間生存分析模型。在回歸和路徑分析模型中，觀測到的因變量可以是連續的、刪失的、二進制的、有序的（序數）、計數或這些變量類型的組合。此外，對于非中介變量的回歸分析和路徑分析，觀測到的因變量可以是無序的分類（名義上）。在探索性因素分析中，因素指標可以是連續的、二進制的、有序的分類（排序）或是這些變量類型的組合。在CFA、SEM和增長模型中，觀測到的因變量可以是連續的、刪失的、二元的、有序的（序數）、無序的分類（名詞）、計數或這些變量類型的組合。其他特殊的功能包括單組或多組分析，缺失數據估計；復雜的調查數據分析，包括分層，聚類，和不平等的選擇概率（抽樣權重）；用極大似然法分析潛在變量相互作用和非線性因素；隨機斜率；個體變化的觀測次數；非線性參數約束；間接影響；所有結果類型的極大似然估計。引導的標準誤差和置信區間；貝葉斯分析與多重歸責原則；蒙特卡羅模擬功能以及后處理圖形模型。
Mplus Base Program and Mixture Add-On
包含了所有Mplus Base Program的功能。此外，估計回歸混合模型；路徑分析混合模型；潛在類別分析；具有多分類潛變量的潛類分析；對數線性模型；有限混合模型；編譯器的平均因果關系（CACE）模型；潛在類增長分析；潛在轉移分析；隱馬爾可夫模型以及離散和連續時間生存混合分析。觀測到的因變量可以是連續的、刪失的、二元的、有序的（序數）、無序的分類（名詞）、計數或這些變量類型的組合。其他特殊功能包括單組或多組分析；缺失數據估計；復雜的調查數據分析，包括分層、聚類和不平等的選擇概率（抽樣權重）；用極大似然法分析潛在變量相互作用和非線性因素；隨機斜率；個體變化的觀測次數；非線性參數約束；所有結果類型的極大似然估計。引導的標準誤差和置信區間；貝葉斯分析與多重歸責原則；蒙特卡羅模擬功能以及后處理圖形模型。
Mplus Base Program and Combination Add-On Mplus Base Program and Combination Add-On
包含了Mplus Base Program and the Mixture and Multilevel Add-Ons的所有功能。此外，它還包括處理同一模型中的集群數據和潛在類的模型。例如，兩級回歸混合分析、二級混合驗證因子分析（CFA）和結構方程模型（SEM）、二級潛類分析、多層增長混合模型、二級離散和連續時間生存混合分析。其他特殊功能包括缺失數據估計；復雜的調查數據分析，包括分層、聚類和不平等的選擇概率（抽樣權重）；用極大似然法分析潛在變量相互作用和非線性因素；隨機斜率；個體變化的觀測次數；非線性參數約束；所有結果類型的極大似然估計。貝葉斯分析與多重歸責原則；蒙特卡羅模擬功能以及后處理圖形模型。
適用平臺
Microsoft Windows 7/8/10 Mac OS X 10.8或更高版本
Linux (已在下面的平臺中測試過: Ubuntu, RedHat, Fedora, Debian和Gentoo) 至少1GB以上的內存 至少120 MB硬盤空間
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