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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？
: i7 B: {4 |9 |, v# `2 h9 D& A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 
- ~4 n6 M7 n4 x0.94 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 ...
我看网络上，有一种说法是这样，哎，真不知如何判断：
" R( d3 i' I2 t+ |% j; P, _' d; \++++++++++++++++++) ~3 y2 w _/ ]! Z, k, r! _
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。$ c2 g; P4 v0 L. H
% Q6 F) g0 k5 Z所有差距比较大的指标，都是相对拟合指标。" Z% Y9 X' _2 N* I; g
, D2 i1 d( P# alisrel的结果，绝对拟合指标，可以用，相对的，不能用。$ h# z6 W/ R9 m: R. s1 y/ b
+ k( J; Y: r4 D; l
% X" R0 g. S2 F7 ?" ^对于大多数模型来说，lisrel的结果，高估了相对拟合指标
" n$ B! s4 {, E2 R. l6 c* l& i: T9 a0 V
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
- p" m% {3 g; g1 |( v% a++++++++++++++++++++++
作者: zhouluyang 时间: 2012-8-16 17:19
Kenneth 发表于 2012-8-16 08:55
( O5 _4 G b/ _9 t2 c5 Z0.94 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。* {8 ^+ C% W8 r3 e$ U9 G
1 f6 u* Y, ] I4 L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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