Mplus 两个调节变量分别调节不同阶段的中介 应该怎么写代码?
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发布时间：2022-11-27 00:36
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时间：2023-09-17 11:50
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1 CFA
1.1 CFA 基本语句
1.1.1语句解读
1.1.2 Mplus语句一些常用符号
1.1.3模型拟合指数说明
1.2 CFA MpLUS 示例及结果解读
1.3 备择模型及CFA模型比较
1.4 类别变量CFA
1.5 Subgroup CFA Test invariance
1.5.1 Measurement invariance (MI)介绍
1.5.2 性别作为subgroup MI 示例
# EFA探索性因子分析
#.1 连续变量的EFA
#.2 类别变量的EFA
2 中介模型的检验
2.1 中介模型
2.2 Bootstrap
1.3 use model constraint 设定中介模型
2.5 调节的中介
3 调节模型检验
3.1 潜变量调节模型
3.2 简单效应分析及交互作用图
4 如何报告数据结果
5 代码获取方法
1 CFA
Testing ameasurement model via CFA is always the first step in fitting a structural equationmodel (SEM).
1.1 CFA基本语句
1.1.1语句解读
Title: 可以任意给定，如three factor model
TITLE: three factor model
VARIABLE:！数据文件里所有的变量名
USEVARIABLES= 所使用的变量
MISSING = ALL(-1); ！界定缺失值，根据自己的设定可以是-999， -99任意
ANALYSIS:
TYPE = GENERAL;
TYPE 主要有四种常见的分析类型
· GENERAL最常用的, CFA, SEM, 一般线性回归模型
· MIXTURE 用于类别变量的模型，最常用的latent class analysis
· TWOLEVEL 多水平数据，可以是连续性及类别变量
· EFA 探索性因子分析
ESTIMATOR= ML; !estimation method
如果所有的因变量是连续性变量，可以使用ML (Maximum Likelihood)
如果有一个或多个因变量是类别变量categorical variable，应该使用WLSMV(a weighted least squares estimate)
ITERATIONS= 1000; !运行的次数
MODEL:!界定模型
fdback BY FDBACK1 FDBACK2 FDBACK3;
rolecon BY ROLECON1 ROLECON2 ROLECON3;
OUTPUT:
MOD STAND;
MOD modificationindices,
注：BY 是Measured by 的缩写
ON 是regressed on 的缩写
Y ON X Z; 表示X, Z 为自变量，Y 为因变量;
WITH 是co-vary with的缩写，表示相关
XWITH是用来创建潜变量的交互作用
如： X BY X1 X2 X3;
Z BY Z1 Z2 Z3;
XZWITH | X WITH Z;
如果要用潜变量模型求调节模型需要用到。
1.1.2 Mplus语句一些常用符号
@ 是用来set a constraint
X WITH Y@0; ！如果我们想要设定两个潜变量相关为0，
* 星号用来 free a fixed –by-default parameter
比如X BY X1* X2@1 X3 X4;
为了模型识别，Mplus通常默认第一个条目的loading 系数为1，如果你想要改变默认设置，将第二个条目限定loading 系数为1，而第一个条目free to be estimated. 就可以用以上。
() 这个是用来命名特定系数，一般复杂模型比较有用。

Y1 ON X1 (a);
Y2 ON X2 (b);
Model constraint :a = 2*b;
1.1.3模型拟合指数说明
CFI, TLI, RMSEA, AIC,BIC Kline (2010):


1.2CFA MpLUS 示例及结果解读
对应代码文件: M1.2 three factor CFA

模型说明：三个变量social support, teamwork, job satisfaction 分别有2个条目测量，验证CFA三因子模型，点击运行MpLUS会给出模型拟合指数及Loading。

根据HU & Bentler CFI TLI 0.95, 0.08 SRMR, .06RMSEA 说明模型拟合指数较好

Loading系数及变量之间的相关。
1.3 备择模型及CFA模型比较
至于如何选择不同的模型，可以参考实证研究

可以试着运行1 factor, or three, 然后根据chi-sq, df比较模型，nested 模型通常比较两个模型的卡方值(卡方值的变化值 M1 卡方-M0卡方，自由度变化值df1-df0,查卡方表是否显著).
Satorra & Bentler(2010)提出一种新的方法，Mplus官网有介绍：

来源：
https://www.statmodel.com/chidiff.shtml

我已把这个公式放在一个EXCEL里面，你只需要MpLUS 里ESTIMATOR = ML, ML修改为MLR，跑两个不同的nestedmodel （M1 M0）,然后会得到相关的几个数据，输入对应的EXCEL，再去查卡方表即可。


1.4 类别变量CFA
只需要添加一行代码说明CATEGORICAL =
对应的ESTIMATOR =WLSMV;

1.5 SubgroupCFA Test invariance
1.5.1Measurement invariance (MI)介绍
量表开发，或者纵向追踪数据的时候需要检验 measurement invariance (Van de Schoot,Lugtig, & Hox, 2012).

具体的相关理论方面可以阅读文献 Van de Schoot et al. 2012, 作者详细提供了step by step guide 以及Mplus syntax。

www.fss.uu.nl/mplus(), 打开链接发现作者也是UU的……然而并没有发现Mplus syntax…，但是UU学术笔记提供！

通常检验：
· factorloading, (weak invariance)
· intercepts,(strong invariance)
· andresial variances (strict invariance)


然后根据1.3提到的模型比较方法比较不同的模型
1.5.2 性别作为subgroup MI 示例

我把三个模型的代码写在一个syntax文件里了，运行的时候只需要删掉前面注释符号!即可Model 1就是普通的CFA不需要添加任何，Model 2, 需要在数据下面添加GROUPING …analysis添加依一句 !MODEL = configural metric scalar;
注意:在修改代码时候一定要在英文输入法模式!

输入！Mplus无法识别，mplus依然会运行原本需要忽略的代码，修改为英文!就会变成备注模式

MODEL 2 Stronginvariance
(对应代码文件M1.5.2 strong measurement invariance)

就会得到invariance testing, 以及模型拟合指数
ModeL3 Strict model
（M1.5.3strict measurement invariance）

Strict 模型拟合较差
# EFA探索性因子分析
#.1 连续变量的EFA
EFA比较简单，简单说下 (对应代码文件M0EFA 1-4factor)

只需要选择需要进行EFA 的变量，然后再分析方法指定EFA 然后 1和 4分别指，1-4 factor，运行就可以了

结果就会给出不同模型的比较loading，以及拟合指数
1 factor loadings

Two factors

Three factor

比较发现，two factor , 多个条目出现双载荷cross-loading，三个就更差了，综合模型比较急loading 系数选取单因子模型
#.2 类别变量的EFA

只需要制定categorical variable 即可
2 中介模型的检验
2.1 中介模型
模型说明 teamwork—social support---job satisfaction (代码文件：M2.1 mediation bootstrap)
用潜变量中介模型，每个变量有两个条目

IND: only add atest for the indirect effect

可以看出，所有的回归系数都显著；

中介也是显著
2.2 Bootstrap
以同样的模型为例：teamwork—social support---job satisfaction
在ANALYSIS: 命令下添加Bootstrap = 10000; 根据Hayes (2013) 一般5000次以上就可以。
相应地，在OUTPUT: CINTERVAL (bcbootstrap)；在代码M2mediation mplus, 已经添加了Bootstrap，只需要删掉前面的！号即可（！在mplus表示注释说明），运行就会获得bootstrap 结果；

只需要不包含0说明结果显著。
1.3 use model constraint 设定中介模型

如果涉及多个中介时候这种方法比较好一些
2.4 结果变量为类别变量的中介模型
以性别作为结果变量，仅仅是为了演示……不然拿性别做因变量恐怕很难说得通

在用到的变量里说明类别变量，分析方法也需要用MLR, a maximum likelihood estimator withrobust standard errors using a numerical integration algorithm will be used (Muthén &Muthén, 2017).
其它把类别变量做自变量之类的，都大同小异，不再赘述。感兴趣的可以看看MpLUS USER GUIDE P.39-40
2.5 调节的中介
对应代码文件M2.5 moderated mediation

新建了交互作用WDxsocsup, 用潜变量或显变量的时候在分析方法交互作用设定都会有所不同。在前文MpLUS语句介绍里有说明 WITH 语句。
其它的结果解读略去。
这里演示的都以潜变量模型为例子，显变量模型可以参考MpLUS USER GUIDE P.37-41

3 调节模型检验
3.1 潜变量调节模型
其实已经在上面中介的调节里有说明了如何创建交互项，潜变量用 WITH 语句

工作资源需求模型的，work demand *social support, 工作资源对工作需求的buffer effect
就简单运行一个调节模型，work demand, social support, and WDxSSUP 对工作满意度的影响
Output 输出代码稍有不同：STAND CINT SAMPSTAT;
对应代码文件：3.1 latent moderation

主效应显著，交互作用不显著。
3.2 简单效应分析及交互作用图
说实在在MpLUS里简单效应分析比较麻烦，做出来的原始图也比较丑……
就用显变量模型演示。
对应代码文件：M3.2 Moderation analysis withsimple slope test and plot

首先创建交互项，但是回归分析一般需要数据中心化处理，所以在准备数据的时候最好直接创建交互作用，或者也可以用Define, 然后添加交互作用到usevariables !重要

简单效应分析的第一步是首先跑一个回归模型，如果得到交互作用显著之后，根据概念模型写出对应地回归方程
Stress =b0+age+b1*wkdem + b2*support+b3*DEMxSUP
这里调节变量为sup, 简单效应分析就是调节变量在平均数加减一个标准差之三者之间slope的差异, bo b1等为非标准化的回归系数。
Social support 平均数为3.464, 标准差为0.991, 基于此可以求出，Med, high, low social support; 这些数据可以通过TECH1 TECH8; 就可以给出，注MPlus提供的是方差，需要自己计算SD，或者可以用SPSS
LOSUP= 3.464 - 0.991;
MEDSUP = 3.464;
HISUP = 3.464 + 0.991;
然后界定三个slope,
SIMP_LO = b1 +b3*LOSUP;
SIMP_MED = b1 + b3*MEDSUP;
SIMP_HI = b1 + b3*HISUP;
然后上面的公式经过转换，分别界定三条线low, med, high，运行得出结果

发现只有low social support 显著……然后查看具体交互作用图

……以前以为MpLUS 做出来的图丑到无边……其实是没有调整好……

4 如何报告数据结果
可参考已发表实证研究。或关注UU学术笔记，目前我们联合众多博士正在整理管理学及心理学领域Top tier journal 数据结果报告的常用句库，未来一个月内会发在公众号。另外，我们英文写作句库已经发布了引言部分及文献综述、方法部分
Academic writing: method (sentence bank)
写好英文学术论文，你只差一个句库 (Sentence Bank)
5代码获取方法
· 代码都已经在文章截图呈现，所以可以根据自己数据改编。
· 转发至朋友圈获得30个赞同；
· 转发至于300人以上心理学或管理学硕士博士群
发至邮箱uunotebook@163.com，我们会在3个工作日内发给你代码及数据

如果需要MpLUS 软件或者数据准备不清楚，请看
Mplus 7.4 软件及代码
或者如果涉及复杂模型，LCA
Latent Transition Analysis（潜在群组转变）: Mplus分析详解
----
欢迎关注我们一个专注于心理学及管理学领域统计方法（复杂模型Mplus及R软件的应用）及英文写作的公众号
----
另如果涉及统计及代码问题，请在文章下方留言或邮寄。公众号回复48小时就无法回复了。
编辑于 2020-02-06 · 著作权归作者所有
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热心网友
时间：2023-09-17 11:50
在Mplus中，我们需要定义模型的变量以及它们之间的关系。假设我们有一个自变量X、两个调节变量J1和J2、两个中介变量M1和M2，以及一个因变量Y。我们想要探究J1对X与M1之间的关系，在不同阶段中是否受到J2的调节作用。
我们需要定义一般的结构方程模型（General SEM）框架。具体而言，可以按照以下步骤进行：
第一步：定义相关的变量
VARIABLES:
NAMES = X J1 J2 M1 M2 Y;
第二步：定义路径系数
PATH:
X ON M1;
J1 WITH M1;
J2 WITH X;
以上代码表示了X对M1的直接效应、J1与M1之间的关系，以及J2与X之间的关系。
第三步：设置调节作用
MODEL:
[X]->[M1];
[J1]->[M1];
[J2]->[X];
以上代码表示了将X和J1视为预测M1的因素，并将J2视为预测X的因素。这样，我们可以通过观察J1和J2对M1和X之间关系的影响来评估不同阶段中的中介效应是否有差异。
第四步：设置调节变量的交互作用
MODEL CONSTRAINT:
NEW (int1 int2 int3);
int1 = J1*J2;
int2 = X*M1;
int3 = J2*X;
以上代码定义了三个新的路径系数：int1表示J1和J2之间的交互作用，int2表示X和M1之间的交互作用，int3表示J2和X之间的交互作用。
我们可以通过以下代码查看结果：
OUTPUT:
TECH10;
CINTERVAL;
以上代码将输出技术报告以及置信区间。
总结一下，使用Mplus进行中介分析时，如果想要探究两个调节变量对不同阶段中的中介效应是否有差异，我们需要定义相关变量、路径系数、设置调节作用以及调节变量之间的交互作用。通过编写合适的代码，在Mplus中进行模型建立和分析即可。希望以上回答对您有所帮助！
