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