建議大家掌握Mplus，選擇性放棄AMOS

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Mplus offers researchers a wide choice of models including Growth modeling and survival analysis， mixture modeling with cross-sectional data especially with longitudinal data， multilevel modeling with complex survey data， monte carlo simulation studies. 在mplus具備這些優(yōu)勢的情況下，mplus還可以處理非正態(tài)情況下的數(shù)據(jù)。在某些計算模塊它的語法結構相對而言亦比較簡單，可以針對不同類型的數(shù)據(jù)進行處理，常見的有截斷數(shù)據(jù)，計數(shù)數(shù)據(jù)，多尺度有序數(shù)據(jù)，類別無序數(shù)據(jù)，連續(xù)數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)等等，以及這些各種類型數(shù)據(jù)的組合。就目前論文發(fā)表情況而言，一般高水準的ssci在數(shù)據(jù)處理方面運用mplus比較常見，因此建議大家不妨由研究AMOS軟體轉向研究Mplus，這對于以后工具的使用上會更加方面，有利于你思想轉變?yōu)橛杏玫恼撐摹?

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關鍵詞：Mplus amos PLUS Plu MPL 選擇性

比較贊同樓主，但是指出你上面這段文字里面沒有依據(jù)的話：
1、一般高水準的ssci在數(shù)據(jù)處理方面幾乎都運用mplus，這句論斷毫無依據(jù)
2、語法結構亦比較簡單，復雜一些的模型比如mixture modeling用SAS遠遠簡單過于Mplus
另外，工具永遠都是工具，它不能反客為主取代思想成為一篇論文的亮點，除非你是專門研究某種技術的

kkwei 發(fā)表于 2012-5-24 12:49
比較贊同樓主，但是指出你上面這段文字里面沒有依據(jù)的話：
1、一般高水準的ssci在數(shù)據(jù)處理方面幾乎都運用m ...

方法是次要的，問題與邏輯推證才是主要的。 N多NB的期刊，還在用線性回歸解決問題。

kkwei 發(fā)表于 2012-5-24 12:49
比較贊同樓主，但是指出你上面這段文字里面沒有依據(jù)的話：
1、一般高水準的ssci在數(shù)據(jù)處理方面幾乎都運用m ...

方法是工具，idea才重要，對于大家來說，能有多少人有這種創(chuàng)新？！方法同樣可以拓寬視野，新方法解決老問題。

支持樓主的觀點，本人2年前選擇放棄AMOS，選擇使用Mplus。經(jīng)常看外文期刊做SEM,CFA 估計有80%使用Mplus，AMOS 5年前在美國也很流行，現(xiàn)在已經(jīng)很少見了，當然也有，其中不乏頂級期刊。Mplus目前是國外學者做潛變量分析的首先工具，其原因在于超簡單的編程和強大的參數(shù)估計功能。

那就以后學習唄

1、一般高水準的ssci在數(shù)據(jù)處理方面幾乎都運用mplus，這句論斷毫無依據(jù)
2、語法結構亦比較簡單，復雜一些的模型比如mixture modeling用SAS遠遠簡單過于Mplus

謝謝指出，已經(jīng)更正了。

wmcheng2006 發(fā)表于 2012-5-24 17:22
支持樓主的觀點，本人2年前選擇放棄AMOS，選擇使用Mplus。經(jīng)�？赐馕钠诳�做SEM,CFA 估計有80%使用Mplus，AM ...

我還是堅持我的觀點：方法很重要，但是IDEA是第一位的。MPLUS是個好東西，但是除非你的IDEA需要你用（別的軟件無法實現(xiàn)的功能），否則，我寧愿選擇lisrel、amos、HLM或者LatentGOLD.
新方法解決老問題，不適合實證研究�！�—通常，我們無法在同一主題，同一背景下，用同一套變量來研究同樣的問題，只因為用了一個新的軟件，就說我們是創(chuàng)新。——除非你主題、背景、變量有所變化。
我寧愿用一個簡單的方法，解決一個復雜的問題。

MPLUS是個好東西，大家都來學習吧。

辛勤工作 發(fā)表于 2012-5-24 21:23
我還是堅持我的觀點：方法很重要，但是IDEA是第一位的。MPLUS是個好東西，但是除非你的IDEA需要你用（別的 ...

表示強烈贊同。境界很高