MPLUS结构方程模型应用：[11]随机系数回归

1、TITLE:  this is an example of a random coefficient regression 

DATA:  FILE IS ex3.9.dat; 

VARIABLE:  NAMES ARE y x1 x2; 

DEFINE:  CENTER x1 x2 (GRANDMEAN); 

ANALYSIS:  TYPE = RANDOM; ！原始的是TYPE= GENERAL RANDOM

MODEL:  s | y ON x1; 

 s WITH y;   y s ON x2; 

随机系数回归是多水平中最简单的一种，上例表示X1对Y的回归的斜率随机化，同时斜率的随机化受到了x2协变量的影响。我们可以大致推到x1属于第一层变量，x2属于第二层变量，也就是组间变量。默认才用的方法是MLR。

2、点击运行，我们可以得到如下结果。

3、有结果可以看出，只有模型的拟合信息AIC和BIC，同时还有协变量对斜率回归系数的估计以及残差。