多分类中介变量怎么用mplus检验

Question

自变量为二分类变量，中介变量为三分类变量，因变量为连续变量，能不能如下图之间用mplus这样运行？中介变量需不需要虚拟化后再回归到因变量上？结果怎么解读？结果中显示的thresholds怎么解读？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

对于使用Mplus进行多分类中介变量的检验，你的问题是相当复杂的，我会尽量给出详细的回答。首先，让我们从模型的设定开始。

对于你的模型设定，你已经正确地定义了自变量（X）、中介变量（M）和因变量（Y）。下一步是分析模型和输出内容。由于Mplus的语法比较特定，理解其输出需要对特定语法和程序的理解。在你的案例中，模型的构建主要是依赖于因果路径分析（Path analysis）。

关于中介变量是否需要虚拟化的问题，一般来说，虚拟化（dummy coding）是用于处理分类变量的一种常见方法。然而，在中介变量的分析中，是否虚拟化取决于你的分析目标和数据的特性。如果你的中介变量具有明确的类别属性并且这些类别在你的分析中具有实际意义（比如不同种类的产品、不同类型的行为等），则无需进行虚拟化处理。反之，如果中介变量是用于衡量连续变化的变量（比如年龄、时间等），那么可能需要虚拟化处理。在你提供的案例中，中介变量是三分类变量，根据上下文来看，这可能不需要虚拟化处理。

关于结果解读：

• 对于估计值（Estimate）：这是路径分析中估计的路径系数或回归系数。它表示自变量对因变量的影响程度。
• 对于标准误差（S.E.）：这是估计值的标准误差。用于后续的计算置信区间和假设检验。
• 对于估计值与标准误差的比值（Est./S.E.）和P值：这是假设检验的结果。如果P值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为自变量对因变量有显著影响。在你的输出中，许多路径的P值都小于0.05，这意味着它们有统计显著的意义。但也要根据实际情况进行解释。并不是所有显著的路径都是有实际意义的。某些显著的路径可能是由于样本特性或其他原因导致的偶然结果。因此，需要仔细评估每个路径的实际意义。对于不显著的结果，也要考虑是否存在真实的关系被样本或其他因素掩盖了。因此，要综合考虑所有的结果和上下文信息来做出判断。关于Thresholds的结果通常是关于潜在类别模型的参数估计或模型优化的指标。对于你给出的例子，"Thresholds"通常代表了在中介变量中不同类别之间的界限或分割点。在复杂的中介模型中，这些界限可以帮助确定不同的中介路径或状态之间的转换点。具体的解释需要结合你的研究背景和模型设定来进行解读。总的来说，Mplus是一个强大的统计软件，它允许你构建复杂的模型和探索复杂的数据关系。但是，理解其输出并正确解释结果需要一定的统计知识和经验积累。如果你不熟悉Mplus或路径分析的概念和方法，可能需要进一步的学习和研究来确保你的分析是准确和可靠的。