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标题: 从LISREL到MPLUS的困惑 [打印本页]
作者: zhouluyang 时间: 2012-8-16 00:20
标题: 从LISREL到MPLUS的困惑
KENNY:
遵照您的建议，我学习MPLUS有一段时间了。我也深深感受到了MPLUS的强大。但一个问题，让我非常困惑。
同一个数据，同一个模型，同样的估计方法（ML），在LISREL中，CFI与TLI都达到了0.94；而在MPLUS中，CFI与TLI值只有0.88左右。
这一现象，如何解释？
我现在倾向于使用MPLUS，但CFI与TLI未到达0.90，我该如何办？
作者: Kenneth 时间: 2012-8-16 08:55
0.94 与 0.88 相差太远了。 应该是有些错误。LISREL 常常会自动为我们加入一些假设的。你要看output，找找它们估计了什么，没有估计了什么？$ r$ l3 m, m/ O. W0 J! ?1 z+ I' {3 J( ~
不过，我听学生学，很多情形是MPLUS一般结果会好，因为它自动的把所有的missing data估计出来，不会散掉数据。
作者: zhouluyang 时间: 2012-8-16 17:15
Kenneth 发表于 2012-8-16 08:55 
1 p" n1 C% T3 K s4 a( H- V5 h2 d
0.94 与 0.88 相差太远了。 应该是有些错误。LISREL 常常会自动为我们加入一些假设的。你要看output，找找 ...
) h1 B" Z. ]" T: o/ ]' ?我看网络上，有一种说法是这样，哎，真不知如何判断：
5 q+ x7 J, G* Y* N7 m* |4 F++++++++++++++++++3 _# Q3 s( Z- e4 u: i) t' Q
lisrel的算法比较特别。amos 与 mplus 以及 eqs 在计算CFI这些相对拟合指标时，其结果是一样的。
" ^2 c$ I4 q J% N8 z+ E4 s2 D. a& e/ n5 a( h% u( C
所有差距比较大的指标，都是相对拟合指标。) w N G( t/ ~" \: ]
# S/ T8 q# x3 E: a, S( tlisrel的结果，绝对拟合指标，可以用，相对的，不能用。, J' i" G* D4 J8 p; x3 f% H. K
. q3 G! h* n$ R V0 G. [# i' ~' @- T- B" B @2 v9 c3 W
对于大多数模型来说，lisrel的结果，高估了相对拟合指标 1 n3 x+ T, H1 s8 [1 x
" Z$ m' k: b P所谓相对拟合指标，是有一个相比较的模型，lisrel所选择的 比较模型，比其它的软件，要更烂，所以它的 相对拟合指标 较好 , _/ L |/ ^9 I
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作者: zhouluyang 时间: 2012-8-16 17:19
Kenneth 发表于 2012-8-16 08:55 1 b7 y0 j. q* o R j
0.94 与 0.88 相差太远了。 应该是有些错误。LISREL 常常会自动为我们加入一些假设的。你要看output，找找 ...
missing data的处理，现在较好的办法是ML与MI法。我个人喜欢用MI法。这个方法，LISREL中也提供，而且相对而言比MPLUS中更方便一些。
5 c; [: c4 V" M* ]: K# K
$ j$ R3 d* P, v% T7 V我的做法是，先在LISREL中，用MI(mulitple imputation)将missing data替换掉。然后用此数据在MPLUS与LISREL中进行比较。这正是我所说的“同一样本、同一数据”的含义。
作者: Kenneth 时间: 2012-8-17 18:41
zhouluyang, 我的理解是 相对与绝对的拟合指数，不是不同的 package 的分别。是用不同的 package都可以选的不同的拟合指数。
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