mplus软件_⽤Mplus分析链式中介（显变量）
⼀、结构⽅程模型分析软件
在构建结构⽅程模型中，常见的软件有Lisrel，Amos, Mplus，EQS。
还有SmartPLS, PLS-Graph这些使⽤偏最⼩⼆乘法结构⽅程模型(PLS-SEM)的软件。
当然，R语⾔与Python也是可以的。
⼆、为什么使⽤Mplus？
Lisrel由于需要输⼊⼀系列的矩阵去构建模型，在市场上使⽤的⼈越来越少。
可视化操作界⾯，受到⼴⼤⽤户的欢迎。但Amos在分析2个或以上中介变量的时候，只会提供总中介效应(Total Indirect Amos由于可视化操作界⾯
Effect)，所以我们⽆法知晓每⼀个中介效应的值。具体的说，如果你有⾃变量X，因变量Y，中介变量M1、M2。Amos只会告诉你M1和
M2共同的中介效应，不会呈现M1或M2单独的中介效应。
这时，Mplus便派上⽤场了，因为它可以给出多重中介的具体中介效应(Specific Indirect Effect)和总中介效应(Total Indirect
其实Amos是具备分析2个以上中介变量的单独效应值的，只是需要使⽤其它插件或⾃⼰编写语句syntax。如果想知道如Effect)。其实Amos是具备分析2个以上中介变量的单独效应值的，只是需要使⽤其它插件或⾃⼰编写语句syntax。
何⽤Amos计算多重中介中，每⼀个中介的间接效应，以后会单独写⼀篇⽂章来叙述。
三、使⽤Mplus分析链式中介
! ⾃变量 - X
! 中介变量 - M1, M2
! 因变量 - Y
链式中介统计图
Title : 2 mediators in series ! 这⾥是标题
Title
Data
Data : FILE IS C:UsersMplusdatadata.csv ！这⾥是你要分析数据在电脑⾥的路径，格式要csv或dat，⾸⾏变量名需要去掉
Variable : NAMES ARE X M1 M2 Y; !这⾥是数据中所有变量的名称，需要⾃⼰命名
Variable
USEVARIABLES = X M1 M2 Y; ！这⾥是本次分析需要⽤到的变量名称
USEVARIABLES
ANALYSIS
ANALYSIS:
TYPE = GENERAL;
ESTIMATOR = ML;
BOOTSTRAP = 5000; ! 这⾥根据需要设置bootstrap的抽样数，数字越⼤，电脑运⾏计算时间越长
! 下⾯每条路径的命名⼀定要加上括号，我们按照上图来命名每条路径
MODEL:
MODEL
Y ON X (cdash); ! X对Y的路径我们⽤c'命名
Y ON M1 (b1); ！M1对Y的路径命名为b1
Y ON M2 (b2); ！M2对Y的路径命名为b2
M1 ON X (a1); ！X对M1的路径命名为a1
M2 ON X (a2); ！X对M2的路径命名为a2
M2 ON M1(d1); ！M1对M2的路径，也就是两个中介之间的路径命名为d1
!
使⽤模型限制语法来计算具体间接效应和总间接效应
MODEL CONSTRAINT
MODEL CONSTRAINT:
NEW(a1b1 a2b2 a1d1b2 TOTALIND TOTAL); ！这⾥我们需要⽣成新的系数
a1b1 = a1*b1; ! 这是X通过第⼀个中介变量M1对Y的具体间接效应
a2b2 = a2*b2; ! 这是X通过第⼆个中介变量M2对Y的具体间接效应
a1d1b2 = a1*d1*b2; ! 这是X通过M1以及M2对Y的具体间接效应
TOTALIND = a1*b1 + a2*b2 + a1*d1*b2; ! X对Y的总间接效应
TOTAL = a1*b1 + a2*b2 +a1*d1*b2 + cdash; ! X对Y的总效应
OUTPUT:
OUTPUT
STAND CINT(bcbootstrap);
到这⾥，语法就结束啦，点击RUN运⾏你的Mplus吧。
四、如何看结果Output
等待Mplus运⾏结束后，看Output中的MODEL RESULTS。
New/Additional Parameters这⼀⾏，这就是我们在MODEL CONSTRAIN中要求Mplus计算的具体间在MODEL RESULTS的最后有New/Additional Parameters
接效应、总间接效应和总效应。
Estimate S.E. Est./S.E. Two-Tailed P-Value
A1B1 0.008 0.017 0.483 0.624
A2B2 0.320 0.180 2.063 0.037
A2B2
TOTALIND 0.357 0.170 2.121 0.036
TOTALIND
TOTAL 0.739 0.111 5.159 0.000
TOTAL
附本⽂语句简版：
Title: 2 mediators in series ! 这⾥是标题
data: FILE IS data.csv ! 这⾥是你要分析数据在电脑⾥的路径，格式要csv或dat，⾸⾏变量名需要去掉
variable: NAMES ARE X M1 M2 Y; !这⾥是数据中所有变量的名称，需要⾃⼰命名
USEVARIABLES = X M1 M2 Y; ! 这⾥是本次分析需要⽤到的变量名称
ANALYSIS:
TYPE = GENERAL;
ESTIMATOR = ML;
BOOTSTRAP = 5000; ! 这⾥根据需要设置bootstrap的抽样数
MODEL:
Y ON X (cdash); ! X对Y的路径我们⽤c'命名
Y ON M1 (b1); ! M1对Y的路径命名为b1
Y ON M2 (b2); ! M2对Y的路径命名为b2
M1 ON X (a1); ! X对M1的路径命名为a1为什么使用bootstrap?
M2 ON X (a2); ! X对M2的路径命名为a2
M2 ON M1(d1); ! M1对M2的路径，也就是两个中介之间的路径命名为d1
MODEL CONSTRAINT:
NEW(a1b1 a2b2 a1d1b2 TOTALIND TOTAL); ! 这⾥我们需要⽣成新的系数
a1b1 = a1*b1; ! 这是X通过第⼀个中介变量M1对Y的具体间接效应
a2b2 = a2*b2; ! 这是X通过第⼆个中介变量M2对Y的具体间接效应
a1d1b2 = a1*d1*b2; ! 这是X通过M1以及M2对Y的具体间接效应
TOTALIND = a1*b1 + a2*b2 + a1*d1*b2; ! X对Y的总间接效应
TOTAL = a1*b1 + a2*b2 +a1*d1*b2 + cdash; ! X对Y的总效应
OUTPUT:
STAND CINT(bcbootstrap);
参考⽂献：
Stride, C.B., Gardner, S., Catley, N. & Thomas, F.
Stride, C.B., Gardner, S., Catley, N. & Thomas, F.(2015) 'Mplus code for the mediation, moderation, and moderated mediation model templates from Andrew Hayes' PROCESS analysis examples', www.

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