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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？- p& M( [; F: j8 m1 d- l
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
0 m6 d  _- k; X4 P0.94 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 ...
& X7 o1 W" J2 A) g6 [& O
我看网络上，有一种说法是这样，哎，真不知如何判断：3 i' E- x+ A9 w- \+ [9 F; a
++++++++++++++++++
+ |, Q8 I2 \4 e. X% J- S9 \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。7 F8 @2 Z; [- e" \2 N" O
" R) K  t% Y3 ]" C- n1 m
所有差距比较大的指标，都是相对拟合指标。
1 e% p1 }4 ]! E2 M5 ~" P$ c( E, b* @0 j+ F, J. f% K3 U# G
lisrel的结果，绝对拟合指标，可以用，相对的，不能用。/ _/ ?6 J# u# ]' j( U

. ^) R( r& G7 O) J2 G
$ @6 C4 m) d6 Q7 X* I$ H对于大多数模型来说，lisrel的结果，高估了相对拟合指标
! j. Y% Z6 P: V- C. G
+ W4 E5 S" w1 T8 M# T, ~0 O& @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
  l3 f" K8 w5 `++++++++++++++++++++++
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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
! o$ f! u/ t- v) r1 K3 W) a4 w0.94 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 ...
* J! b# ?# v. ^
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。
, n3 R5 Z- g5 {
+ c& c" o" C8 x0 V! x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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