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　　Mplus官方版是一款功能強大的多統計分析工具，能夠幫助用戶輕松進行各種數據模型的建模分析，提高大家的工作效率，讓數據分析工作更加高效。軟件提供了潛在過渡分析、生存分析、增長建模、多層次多層次分析等功能，滿足用戶的各種多統計分析需求。

【軟件功能】

　　Mplus基礎程序估計回歸，路徑分析，探索性和驗證性子分析（EFA和CFA），結構方程（SEM），生長，離散和連續時間生存分析模型。在回歸和路徑分析模型中，觀測因變量可以是連續，刪失，二元，有序分類（序數），計數，或這些變量類型的組合。另外，對于非中介變量的回歸分析和路徑分析，觀測因變量可以是非有序分類（名義）。在EFA中，因子指標可以是連續，二元，有序分類（序數），或這些變量類型的組合。在CFA，SEM，和生長模型中，觀測因變量可以是連續，刪失，二元，有序分類（序數），非有序分類（名義），計數，或這些變量類型的組合。其它特別的功能包括單個或多個組分析；缺失數據估計；復雜調查數據分析，包括分層，聚類。和不等選擇概率（抽樣權重）；潛在變量交互和使用極大似然的非線性因子分析；隨機斜率；單時變觀測值；非線性參數約束；間接效應；對于所有輸出類型的極大似然估計；標準誤和置信區間的自舉；貝葉斯分析和多重插補；蒙特卡洛模擬工具；和一個后處理圖形模塊。

　　Mplus基礎程序和混合插件包含Mplus基礎程序的所有功能。另外，它估計回歸混合模型，路徑分析混合模型；潛在類別分析；帶有多個分類潛在變量的潛在類別分析；對數線性模型；有限混合模型；Complier Average Causal Effect (CACE) 模型；潛在類別生長分析；潛在轉移分析，隱馬爾科夫模型；以及離散和連續時間生存混合分析。觀測因變量可以是連續，刪失，二元，有序分類（序數），非有序分類（名義），計數，或這些變量類型的組合。其它特別的功能包括單個或多個組分析；缺失數據估計；復雜調查數據分析，包括分層，聚類。和不等選擇概率（抽樣權重）；潛在變量交互和使用極大似然的非線性因子分析；隨機斜率；單時變觀測值；非線性參數約束；間接效應；對于所有輸出類型的極大似然估計；標準誤和置信區間的自舉；帶有隨機開始的自動起始值；貝葉斯分析和多重插補；蒙特卡洛模擬工具；和一個后處理圖形模塊

　　Mplus基礎程序和多水平插件包含了Mplus基礎程序的所有功能。另外，它使用多水平模型估計聚類數據模型。這些模型包括多水平回歸分析，多水平路徑分析，多水平因子分析，多水平結構方程建模，多水平生長建模，和多水平離散和連續時間生存模型。在多水平分析中，觀測因變量可以是連續，刪失，二元，有序分類（序數），非有序分類（名義），計數，或這些變量類型的組合。其它特別的功能包括單個或多個組分析；缺失數據估計；復雜調查數據分析，包括分層，聚類。和不等選擇概率（抽樣權重）；潛在變量交互和使用極大似然的非線性因子分析；隨機斜率；單時變觀測值；非線性參數約束；對于所有輸出類型的極大似然估計；貝葉斯分析和多重插補；蒙特卡洛模擬工具；和一個后處理圖形模塊。

　　Mplus基礎程序和組合插件包含Mplus基礎程序，混合和多水平插件的所有功能。另外，它能處理聚類數據和潛在類別在同一個模型中的情況，例如，二水平回歸混合分析，二水平混合驗證性因子分析（CFA），和結構方程建模(SEM）,二水平潛在類別分析，多水平生長混合建模，二水平離散和連續時間生存混合分析。其它特別的功能包括缺失數據估計；復雜調查數據分析，包括分層，聚類，和不等選擇概率（抽樣權重）；潛在變量交互和使用極大似然的非線性因子分析；隨機斜率；單時變觀測值；非線性參數約束；對于所有輸出類型的極大似然估計；貝葉斯分析和多重插補；蒙特卡洛模擬工具；和一個后處理圖形模塊

【軟件特色】

　　1、基本程序，基本上等同于一般的SEM軟件，能處理回歸分析、探索和驗證性因素分析、增長模型和生存分析等。

　　2、基本程序+混合模型模塊，在包括基本程序功能外，增加了估計類別潛變量模型的功能。

　　3、基本程序+多水平模型模塊，在包括基本程序功能外，增加了估計嵌套數據(多水平數據)的功能。

　　4、基本程序+兩個模塊組合，包含基本程序功能、混合模型模塊和多水平模型模塊的全部功能。