|
前期我们推出大量研究方法，且多以变量的可测量为主，但社会科学研究方法异于自然研究方法的本质在于人，在于情景。既然涉及人，有些变量必然无法直接测量，既然涉及情景，有些情景必然无法与人分离。那么，如何解决这类问题呢？接下来我们将用MPLUS持续带来不可观测变量的研究系列方法。欢迎持续关注。 
前期我们推出大量基于MLM方法的课程，但在实际研究中面临的数据是多样化的，如CFPS数据中有大量关于量表的数据，这些数据往往无法直接得到某个变量，那么，如何解决这类问题呢？本次推出纵向LGM模型及MPLUS实战。
本次推出纵向LGM模型及MPLUS实战，通过本期你可以掌握：1 LGM基本原理。2 LGM前提假设。3单因子LGM模型实战，3.1单因子LGM模型实战方式1，3.2单因子LGM模型实战方式2，3.3单因子LGM模型误差结构设定。4双因子LGM模型及MPLUS实战，4.1 双因子LGM模型实战方式1，4.2双因子LGM模型实战方式2，4.3双因子模型误差结构设定，4.4双因子LGM模型因子结构设定。4.5双因子模型均数结构设定，4.5双因子LGM模型随机固定效应设定。5三因子LGM模型及MPLUS实战。6四因子LGM模型及MPLUS实战。7含协变量LGM模型及MPLUS实战。8 LGM模型MPLUS判定及结果解读。9 LGM模型MPLUS作图调整。
本次专栏将提供详细的.inp程序、数学建模方程及数据，并详细解释命令操作，每个视频10-20分钟不等，VIP小伙伴免费观看。近期各大视频平台均出现图谱小站的盗版视频，对于这些利用盗录或其他非法方式传播图谱小站视频的行为，小站君保留进一步追究法律责任的权力。
|
