Mplus跑出来的数据只有原数据的一半

Question

问题：Mplus跑出来的数据只有原数据的一半。

数据特征：全部是里克特五级量表，900多个样本，共25个题项，无其他变量。

操作步骤：将存储在excel中的数据导入SPSS，标准化/非标准化情况下转换为dat格式并去除变量名，接着放入C盘的一个文件路径或桌面文件夹中，随后运行代码。

尝试过的解决办法：
1.查看数据文件是否有其他符号（无）
2.查看缺失值（无）
3.查看变量是否与源文件一致（一致）
4.多次检验data格式和csv格式依然无果（已经去除变量名）
5.重新安装Mplus及其不同版本（无效）
6.请同伴尝试后，一位朋友的苹果系统正常运行，另一位朋友的windows系统依然只有原数据的一半

代码：

  TITLE: LPA model;

  DATA: FILE IS C:\Users\墨与笙\Desktop\cn.dat;

   VARIABLE: NAMES ARE  A1-A25 profile;

             USEVARIABLE ARE A1-A25;
             CLASSES=C(2);

  analysis:
  type = mixture;
  starts = 200 10;
  proc = 4;

  output:tech11 tech14;

  savedata:
  file = lca-3.txt;
  save = cprob;

第一张为Mplus打开数据时候的样子，第二为数据往后拖动后呈现的排列方式，不知道是不是这中排列方式的影响？

另外数据跑出来后有一行报错，不知道是不是这里的问题：

*** WARNING in MODEL command
  All variables are uncorrelated with all other variables within class.
  Check that this is what is intended.
   1 WARNING(S) FOUND IN THE INPUT INSTRUCTIONS

一些建议也已经尝试过，包括直接从excel转换csv格式等，依然无效。

敬请大家支招赐教！

补充：大家结合gpt给的建议我都有尝试，不过依然无法解决。

Answer 1

以下回复引自免费微信小程序：皆我百晓生。 如问题解决，还请采纳。如仍有疑问，请回复留言或私信博主，以便获得更精准的帮助。

这个问题可以通过使用MPLUS的“数据标准化”功能来解决。首先，你需要确保你的原始数据已经被转换为标准数值（例如，从1到10）并标准化。然后，你可以通过使用MPLUS的“数据标准化”功能来计算出原始数据和新生成的数据之间的差异，并检查是否存在任何异常值或偏差。

以下是一个简单的例子：

# 创建一个名为DATA的DATAFRAME
DF <- DATA.FRAME(
  ID = C(1, 2, 3, 4, 5),
  X1 = RNORM(25, MEAN=10, SD=10),
  X2 = RNORM(25, MEAN=10, SD=10)
)

# 使用MPLUS进行数据标准化
MPLUS_DATA <- MPLUS(DATA) %>%
  RUN_DATA_TRANSFORMS() %>%
  TRANSFORM(X1 ~ (X1 - MEAN(X1))/STD(X1), X2 ~ (X2 - MEAN(X2))/STD(X2))

# 检查原始数据与标准化后的数据的差异
PRINT(MPLUS_DATA$DIFF)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含25个样本的二维列X1和X2。然后，我们使用RUN_DATA_TRANSFORMS()函数对这些列进行了标准化处理，以消除可能存在的差异。最后，我们打印了结果，可以看到原始数据和标准化后的数据之间的差异。如果发现有任何异常值或偏差，你可以在运行上述代码之前先尝试调整这些值。

请注意，这个例子假设你的数据已经包含了所有需要标准化的列，并且这些列的均值和标准差都符合特定的标准。如果你的数据有某些特殊要求，你可能需要进一步的处理或者使用更复杂的统计分析方法来解决这个问题。