MPLUS結(jié)構(gòu)方程模型應(yīng)用

probit模型和logistic模型的結(jié)果在很多情況下非常想近，但是從output上比較發(fā)現(xiàn)，logistic回歸會(huì)報(bào)告OR值，但是probit模型只會(huì)報(bào)告回歸系數(shù)。而兩者最大的區(qū)別在與logistic回歸采用最大似然估計(jì)(ML)。而probit回歸采用穩(wěn)健加權(quán)最小二乘法(WLSM)(默認(rèn)的方法)。

工具/原料

mplus7方法/步驟

1、TITLE: this is an example of a probit regression

for a binary or categorical observed

dependent variable with two covariates

DATA: FILE IS ex3.4.dat;

VARIABLE: NAMES ARE u1-u6 x1-x4;

USEVARIABLES ARE u1 x1 x3;

CATEGORICAL = u1;

!這里假如加上了analysis： estimator=ml就變成了邏輯回歸

MODEL: u1 ON x1 x3;

2、運(yùn)行結(jié)果，截取最重要的部分見(jiàn)下圖

3、圖中可以看出對(duì)于probit模型來(lái)說(shuō)，他與logistic最大的區(qū)別在于，probit沒(méi)有OR值，但是有R square。然后我們可以參照上一篇內(nèi)容對(duì)兩者的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)兩者的回歸系數(shù)基本相同。出入不大。原作者：delta數(shù)據(jù)工作室MPLUS結(jié)構(gòu)方程模型應(yīng)用

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