Mplus
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Mplus 是一个统计建模程序，它能为研究人员提供一个用以分析其数据的灵活工具。
Mplus 程序能提供大量的模型、估计量和算法供研究人员选择使用，数据和分析结果采用图形形式显示，界面友好，操作简便。
Mplus是一个统计建模软件为研究者提供了一个灵活的工具来分析数据，提供了多种选择，具有易于使用的图形界面和展示数据分析结果的模式,估计和算法。Mplus允许一起分析横断面和纵向数据，单层和多层数据，来自不同的母体的数据，无论可见或不可见的异质。可分析可见的变量是continuous(连续数据）, consored（删失数据）, binary（二分类数据）, ordered categorical (ordinal)（顺序变量）, unordered categorical (nominal)（称名变量）, counts（计数变量）或这些变量类型的组合。Mplus对遗漏值、复杂的调查数据和多层次的数据也有特别的功能。此外，Mplus对在蒙地卡罗模拟研究的任何可产生和分析数据的模型具有强大功能。
mplus与国内现在流行的liseral，amos以及其他结构方程模型有很大的区别。
1）界面需要自己编写语句，语句较liseral简单数倍，因为很多语句都可以不需要编写，直接默认的就行。而且可以根据不同的处理要求选择不同的模型以及分析方法。
2）可以处理横断面和纵向数据，单层和多层数据，来自不同的母体的数据，无论可见或不可见的异质。
3）对于各种数据类型的组合都可以很好地进行分析，比如观察变量为分类变量，潜类别分析，探索性结构方程模型（ESEM）等。
Mplus基础程序估计回归、路径分析、探索性和验证性因子分析(UNK and CFA)、结构方程(SEM)、增长、离散和连续时间生存分析模型。在回归和路径分析模型中，观察到的因变量可以是连续的、经过审查的、二进制的、有序的分类(序数)、计数或者是这些变量类型的组合。
此外，对于非中介变量的回归分析和路径分析，观察到的因变量可以是无序的直言(名义的)。在UNK中，因子指标可以是连续的，二元的，有序的分类(序数)，或者是这些变量类型的组合。在CFA、SEM和生长模型中，观察到的因变量可以是连续的、被审查的、二进制的、有序的分类(序数)、无序的分类(名义)、计数或这些可变类型的组合。其他特殊功能包括单一或多组分析;缺失的数据评估;复杂的调查数据分析，包括分层、聚类和不均等的选择概率(抽样权重);最大似然的潜在变数相互作用及非线性因素分析;随机的山坡上;individually-varying时代的观察;非线性参数约束;间接影响;所有结果类型的最大似然估计;引导标准错误和置信区间;贝叶斯分析和多重归责;蒙特卡罗模拟设施;以及后处理图形模块。
主要功能:
1.回归分析和路径
2.探索性因素分析
3.验证性因素分析、结构方程建模
4.生长建模与生存分析
5.混合建模横断面数据
6.纵向数据混合建模
7.多造型复杂调查数据
8.多层次混合建模
9.蒙特卡洛研究
