Mplus：多水平数据中介模型检验

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本期推文将由荷兰心理统计联盟的成员李培凯和大家一起分享：Mplus多水平中介模型检验；用SPSS将 long format 数据转换为wide format及数据的中心化等相关问题。

1 数据要求

嵌套数据，或纵向追踪研究。针对后者的数据还可以进行 cross-lagged panel mediation (CLPM) 、Latent Growth Curve Modeling (LGM)或者Latent difference score (LDS) model。

2 基本步骤

首先进行Multilevel CFA 检验。如果留意近些年发表在JAP, JOM, JOHP上的文章涉及多水平的，就会发现越来越多的文章用multilevel CFA。举个例子：

Multilevel CFA 示例：

参考以前文章：

3 Mplus 代码

通常对于多水平数据模型，无论multilevel CFA, Multilevel mediation, 1-2-1, 1-2-2,1-1-2,模型代码都是大同小异。首先是界定不同水平，然后每个level 写出简单的语句即可。用BY设定测量模型，然后用ON 语句，设定回归。先进行fixed model, 然后再加入random effect, interaction 等。

最后用Model constraint 界定中介效应，及总的中介效应。如果对于Model constraint 不熟悉的参看前期文章Mpus 基础篇。

结果首先输出ICC， 然后模型拟合指数，及回归系数中介等。

4 纵向数据转换

针对纵向追踪数据通常是wide format, 如果要进行Multilevel分析我们需要转换成long format。SPSS可以实现，或者R也是可以的。

我们以cross-lagged 模型文章中的数据为例，gpa 和Job分别有六个时间点。

我们需要转换成

SPSS步骤: Data 数据– Restructure

点击Restructure selected variables into cases

因为我们有两个重复测量变量，选择2；

分别把两个变量根据顺序拖过去。

如果要进行数据中心化

Transform -Compute – Target: occasion.

Select:Index1 – 1. Click OK.

后台回复【0810多水平中介】即可获取本期数据和相关代码哟！

好啦，本文完~~

本文作者：李培凯

图文编辑：陈   阳

下周六晚八点，等你！

好好睡，晚安~

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