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从LISREL到MPLUS的困惑

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zhouluyang    

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发表于 2012-8-16 00:20:35 |只看该作者 |倒序浏览
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？
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Kenneth    

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发表于 2012-8-16 08:55:09 |只看该作者
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？/ ^+ E9 P% V% @6 i0 S6 Y
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。
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zhouluyang    

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发表于 2012-8-16 17:15:01 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-8-16 08:55 - C3 K0 f8 D' Z" e/ k3 o; i
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 ...
1 S1 f1 ]% w0 a9 ]: [4 X
我看网络上，有一种说法是这样，哎，真不知如何判断：
& I) @9 k( N+ G/ b++++++++++++++++++; t( J8 p: W" |, j+ 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。
) C- \  T0 n: q9 u4 ]9 t8 y% E2 @+ S- W
所有差距比较大的指标，都是相对拟合指标。
, J7 H4 m" m: b, J& {! T7 j; S5 j5 A! l! ?+ `8 l) y
lisrel的结果，绝对拟合指标，可以用，相对的，不能用。9 x0 ~' d7 ~# B9 J: a5 I3 n' R3 f
; E7 [: a3 G! R+ B7 z
( L9 f" J1 P- ~) u5 t
对于大多数模型来说，lisrel的结果，高估了相对拟合指标 7 M# n% `2 }/ c$ N( M% ~
: c2 [  M. y5 a' w+ _
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 ' V$ y5 ^$ d# r6 X) c1 _
++++++++++++++++++++++
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zhouluyang    

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发表于 2012-8-16 17:19:14 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-8-16 08:55
# w/ S, |' V! l' ~+ H: ?! K3 c0.94 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 ...

: I5 o8 f5 n' r- e1 O3 Xmissing 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。
& W/ U# ?) t# g9 a' z; q7 h/ @- w4 I5 G% G
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。
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Kenneth    

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发表于 2012-8-17 18:41:57 |只看该作者
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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