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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回歸會報告OR值,但是probit模型只會報告回歸系數(shù)。而兩者最大的區(qū)別在與logistic回歸采用最大似然估計(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、運行結(jié)果,截取最重要的部分見下圖
3、圖中可以看出對于probit模型來說,他與logistic最大的區(qū)別在于,probit沒有OR值,但是有R square。然后我們可以參照上一篇內(nèi)容對兩者的結(jié)果進(jìn)行對比,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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