井出草平の研究ノート

Mplusの推定方法[Mplus]

早見表

コマンド 推定法
ML 最尤法
MLR ロバスト最尤法
WLS 重み付き最小二乗法
WLSMV ロバスト重み付き最小二乗法
ULS 重みなし最小二乗法
ULSMV ロバスト重みなし最小二乗法
GLS 一般化最小二乗法
BAYES ベイズ推定法

詳述

和訳は定訳がないものが多いので適切か否かは不明。

  • ML - 従来の標準誤差およびカイ二乗検定統計量を用いた最尤パラメータ推定(maximum likelihood parameter estimates with conventional standard errors and chi-square test statistic)
  • MLM - 非正規性にロバストな標準誤差と平均調整カイ2乗検定統計量を持つ最尤パラメータ推定(maximum likelihood parameter estimates with standard errors and a mean-adjusted chi-square test statistic that are robust to non-normality)。 MLMのカイ2乗検定統計量は,Satorra-Bentlerのカイ2乗とも呼ばれる。
  • MLMV - 非正規性にロバストな標準誤差と平均および分散調整カイ2乗検定統計量を持つ最尤パラメータ推定( maximum likelihood parameter estimates with standard errors and a mean- and variance-adjusted chi-square test statistic that are robust to non-normality)。
  • MLR - TYPE=COMPLEXで使用される場合、非正規性およびオブザベーションの非独立性にロバストな標準誤差およびカイ二乗検定統計量(該当する場合)を持つ最尤推定(maximum likelihood parameter estimates with standard errors and a chi-square test statistic (when applicable) that are robust to non-normality and non-independence of observations)。 MLR標準誤差は、サンドイッチ推定量を用いて計算される。MLR カイ2乗検定統計量は、Yuan-Bentler T2*検定統計量と漸近的に等価である。
  • MLF - 1次導関数および従来のカイ2乗検定統計量で近似された標準誤差を持つ最尤パラメータ推定値(maximum likelihood parameter estimates with standard errors approximated by first-order derivatives and a conventional chi-square test statistic)。
  • MUML - Muthénの限定情報パラメータ推定値、標準誤差、カイ二乗検定統計量
  • WLS - 完全な重み行列を使用する従来の標準誤差とカイ2乗検定統計量を用いた重み付き最小2乗パラメータ推定値(weighted least square parameter estimates with conventional standard errors and chi-square test statistic that use a full weight matrix). WLSのカイ2乗検定統計量は、すべての結果変数が連続している場合、ADFとも呼ばれる。
  • WLSM - 完全重み行列を使用する標準誤差と平均調整カイ2乗検定統計量を持つ対角線重み行列を使用する重み付き最小2乗パラメータ推定値(weighted least square parameter estimates using a diagonal weight matrix with standard errors and mean-adjusted chi-square test statistic that use a full weight matrix)。
  • WLSMV - 標準誤差および完全な重み行列を使用する対角重み行列と平均・分散調整カイ2乗検定統計量を使用した重み付き最小2乗パラメータ推定値(weighted least square parameter estimates using a diagonal weight matrix with standard errors and mean- and variance-adjusted chi-square test statistic that use a full weight matrix)。
  • ULS - 非加重最小二乗パラメータ推定値(unweighted least squares parameter estimates)
  • ULSMV - 完全な重み行列を使用する標準誤差と平均・分散調整カイ2乗検定統計量を持つ非重み付き最小2乗パラメータ推定値(unweighted least squares parameter estimates with standard errors and a mean- and variance-adjusted chi-square test statistic that use a full weight matrix)。
  • GLS - 従来の標準誤差とカイ2乗検定統計量を用いた一般化最小2乗パラメータ推定値(generalized least square parameter estimates with conventional standard errors and chi-square test )で、正規理論に基づく重み行列を使用する。
  • Bayes - 信頼区間と事後予測チェックを用いたベイズ的事後パラメータ推定。

使い分け

Type of Analysis TYPE= すべて連続変数 少なくとも1つの2値または順序変数が従属変数にある 少なくとも1つの打ち切り、順序のないカテゴリ変数、またはカウントデータが従属変数にある
GENERAL ML** MLM***** MLMV***** MLR** MLF** GLS***** WLS***** BAYES WLS WLSM WLSMV ULSMV ML* MLR* MLF* BAYES WLS**** WLSM**** WLSMV**** ML* MLR* MLF*
GENERAL RANDOM ML** MLR** MLF** ML* MLR* MLF* ML* MLR* MLF*
GENERAL RANDOM COMPLEX MLR** MLR MLR
GENERAL COMPLEX ML****** MLR** WLS WLSM WLSMV ULSMV MLR WLS**** WLSM**** WLSMV**** ULSMV**** MLR
MIXTURE ML** MLR** MLF** BAYES ML** MLR** MLF** BAYES ML** MLR** MLF**
MIXTURE RANDOM ML** MLR** MLF** ML** MLR** MLF** ML** MLR** MLF**
MIXTURE COMPLEX MIXTURE COMPLEX RANDOM MLR** MLR** MLR
TWOLEVEL MUML*** ML** MLR** MLF** WLS WLSM WLSMV ULSMV BAYES ML* MLR* MLF* WLS WLSM WLSMV ULSMV BAYES ML* MLR* MLF*
TWOLEVEL RANDOM ML** MLR** MLF** BAYES ML* MLR* MLF* BAYES ML* MLR* MLF*
TWOLEVEL MIXTURE TWOLEVEL RANDOM MIXTURE ML* MLR* MLF* ML * MLR* MLF* ML* MLR* MLF*
COMPLEX TWOLEVEL COMPLEX TWOLEVEL RANDOM MLR** MLR MLR
COMPLEX TWOLEVEL MIXTURE COMPLEX TWOLEVEL RANDOM MIXTURE MLR MLR MLR
THREELEVEL THREELEVEL RANDOM ML MLR MLF BAYES BAYES NA
COMPLEX THREELEVEL COMPLEX THREELEVEL RANDOM MLR NA NA
CROSSCLASSIFIED CROSSCLASSIFIED RANDOM BAYES BAYES NA
EFA ML MLR** MLF** ULS***** BAYES WLS WLSM WLSMV ULS ULSMV ML* MLR* MLF* BAYES ML* MLR* MLF*
EFA MIXTURE ML** MLR** MLF** ML* MLR* MLF* ML* MLR* MLF*
EFA COMPLEX MLR** WLS WLSM WLSMV ULSMV MLR MLR
EFA TWOLEVEL M** MLR** MLF** WLS WLSM WLSMV ULSMV WLS WLSM WLSMV ULSMV NA

* Numerical integration required
** Numerical integration an option
*** Maximum likelihood with balanced data, limited-information for unbalanced data, not available with missing data
**** Only available for censored outcomes without inflation
***** Not available with missing data
****** Default with replicate weights
NA Not available