MPLUS结构方程模型应用
probit模型和logistic模型的结果在很多情况下非常想近,但是从output上比较发现,logistic回归会报告OR值,但是probit模型只会报告回归系数。而两者最大的区别在与logistic回归采用最大似然估计(ML)。而probit回归采用稳健加权最小二乘法(WLSM)(默认的方法)。
工具/原料
mplus7方法/步骤
1、TITLE: this is an example of a probit regression
for a binary or categorical observed
dependent variable with two covariates
DATA: FILE IS ;
VARIABLE: NAMES ARE u1-u6 x1-x4;
USEVARIABLES ARE u1 x1 x3;
CATEGORICAL = u1;
!这里假如加上了analysis: estimator=ml就变成了逻辑回归
MODEL: u1 ON x1 x3;
2、运行结果,截取最重要的部分见下图
3、图中可以看出对于probit模型来说,他与logistic最大的`区别在于,probit没有OR值,但是有R square。然后我们可以参照上一篇内容对两者的结果进行对比,可以发现两者的回归系数基本相同。出入不大。原作者:delta数据工作室MPLUS结构方程模型应用
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