Mplus 統計分析軟體 | 群昱 Accesssoft | 台灣專業軟體代理

Mplus 是一款領先的統計建模軟體,專為研究人員設計,提供分析複雜數據的彈性工具。它獨特地結合了連續和類別潛在變數,能處理橫斷面、縱向、多層次數據及缺失值。Mplus 支援多種模型類型,包括結構方程模型、成長模型和混合模型等,並提供直觀介面與豐富圖形顯示。它是進行高級統計分析、揭示數據深層關係的理想選擇。

描述

Mplus 是一款強大的統計建模軟體,旨在為研究人員提供靈活的工具來分析數據。Mplus 的建模框架建立在潛在變數的統一主題之上,透過同時使用連續和類別潛在變數,實現了其模型的通用性。它提供多種模型、估計器和演算法選擇,並具備易於使用的介面以及數據和分析結果的圖形顯示。

六大亮點

潛在變數建模的獨特通用性

獨家運用連續和類別潛在變數,提供極致的模型彈性,能處理最複雜的研究設計。

全面的數據類型兼容

支援多元數據格式,包括橫截面、縱向、單層、多層數據,並能有效處理缺失數據,適用於廣泛的研究情境。

先進的估計器與演算法

整合多種領先的統計估計器和演算法,確保分析的準確性和可靠性,涵蓋最大概似估計、貝氏分析等。

強大的 Monte Carlo 模擬功能

內建完善的模擬能力,研究人員可根據任意模型生成和分析數據,進行複雜的模擬研究和功效分析。

多功能模型選擇

涵蓋迴歸分析、路徑分析、探索性與驗證性因素分析(EFA/CFA)、結構方程模型(SEM)、成長模型、生存分析、混合模型、潛在類別分析和多層次模型等。

專業且易用的分析環境

提供直觀的介面設計和豐富的圖形輸出,不僅功能專業,也兼顧使用者體驗,便於結果解讀與呈現。

產品特色

Mplus 產品優勢

1. 極致的數據分析彈性

能夠分析橫截面和縱向數據、單層和多層數據,處理來自不同族群(無論是觀察到或未觀察到的異質性)的數據,以及包含缺失值的數據。

2. 廣泛的變數類型支援

可對連續、設限(censored)、二元、有序類別(ordinal)、無序類別(nominal)和計數型變數進行分析,並支持這些變數類型的組合。

3. 直觀友善的使用者介面

提供易於操作的介面,簡化複雜的統計建模過程。

4. 豐富的圖形顯示功能

提供清晰的數據和分析結果圖形化展示,便於結果解釋和呈現。

5. 強大的 Monte Carlo 模擬功能

擁有廣泛的 Monte Carlo 模擬研究能力,用戶可以根據軟體中包含的任何模型生成和分析數據。

Mplus版本差異說明

Mplus 軟體主要分為四種版本,每個版本都包含前一版本的所有功能,並在此基礎上增加了更進階的分析能力:

  1. Mplus 基本版 (Mplus Base Program)

    • 核心功能:能夠估計迴歸、路徑分析、探索性與驗證性因素分析 (EFA 和 CFA)、結構方程模型 (SEM)、成長模型,以及離散和連續時間生存分析模型。
    • 變數類型:觀測因變數可以是連續型、設限型、二元型、有序類別型、計數型,或這些變數類型的組合。
    • 特殊特色:支援單組或多組分析、缺失數據估計、複雜抽樣數據分析、潛在變數交互作用與非線性因素分析、隨機斜率、個體觀察時間變異、非線性參數約束、間接效應、所有結果類型的最大概似估計、引導法標準誤與信賴區間、貝氏分析與多重插補、蒙地卡羅模擬功能、以及後處理圖形模組。
  2. Mplus 基本版 + 混合附加模組 (Mplus Base Program and Mixture Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理潛在異質性的能力。
    • 新增模型:估計迴歸混合模型、路徑分析混合模型、潛在類別分析、多重類別潛在變數的潛在類別分析、對數線性模型、有限混合模型、治療遵循者平均因果效應 (CACE) 模型、潛在類別成長分析、潛在轉移分析、隱馬可夫模型,以及離散和連續時間生存混合分析。
    • 其他特色:除了基本版的所有功能外,還增強了自動起始值與隨機啟動功能,適用於混合模型。
  3. Mplus 基本版 + 多層次附加模組 (Mplus Base Program and Multilevel Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理巢狀或群集數據的能力。
    • 新增模型:估計使用多層次模型的群集數據模型。這些模型包括多層次迴歸分析、多層次路徑分析、多層次因素分析、多層次結構方程建模、多層次成長建模,以及多層次離散和連續時間生存模型。
  4. Mplus 基本版 + 組合附加模組 (Mplus Base Program and Combination Add-On)

    • 在基本版、混合附加模組和多層次附加模組之上新增:此為最完整版本,能同時處理群集數據和潛在類別。
    • 新增模型:包含能在同一個模型中同時處理群集數據和潛在類別的模型,例如雙層迴歸混合分析、雙層混合驗證性因素分析 (CFA) 和結構方程建模 (SEM)、雙層潛在類別分析、多層次成長混合建模,以及雙層離散和連續時間生存混合分析。

總結來說,各版本的主要差異在於其處理數據複雜性(如潛在異質性、巢狀數據)和模型類型(如混合模型、多層次模型)的能力。

您可以參考 Statmodel 官網的 Programs 頁面 獲取更詳細的資訊,或者聯絡群昱公司取得最新報價與產品資訊。

新版特色

Mplus 是一款強大的統計建模軟體,旨在為研究人員提供靈活的工具來分析數據。Mplus 的建模框架建立在潛在變數的統一主題之上,透過同時使用連續和類別潛在變數,實現了其模型的通用性。它提供多種模型、估計器和演算法選擇,並具備易於使用的介面以及數據和分析結果的圖形顯示。

六大亮點

潛在變數建模的獨特通用性

獨家運用連續和類別潛在變數,提供極致的模型彈性,能處理最複雜的研究設計。

全面的數據類型兼容

支援多元數據格式,包括橫截面、縱向、單層、多層數據,並能有效處理缺失數據,適用於廣泛的研究情境。

先進的估計器與演算法

整合多種領先的統計估計器和演算法,確保分析的準確性和可靠性,涵蓋最大概似估計、貝氏分析等。

強大的 Monte Carlo 模擬功能

內建完善的模擬能力,研究人員可根據任意模型生成和分析數據,進行複雜的模擬研究和功效分析。

多功能模型選擇

涵蓋迴歸分析、路徑分析、探索性與驗證性因素分析(EFA/CFA)、結構方程模型(SEM)、成長模型、生存分析、混合模型、潛在類別分析和多層次模型等。

專業且易用的分析環境

提供直觀的介面設計和豐富的圖形輸出,不僅功能專業,也兼顧使用者體驗,便於結果解讀與呈現。

產品特色

Mplus 產品優勢

1. 極致的數據分析彈性

能夠分析橫截面和縱向數據、單層和多層數據,處理來自不同族群(無論是觀察到或未觀察到的異質性)的數據,以及包含缺失值的數據。

2. 廣泛的變數類型支援

可對連續、設限(censored)、二元、有序類別(ordinal)、無序類別(nominal)和計數型變數進行分析,並支持這些變數類型的組合。

3. 直觀友善的使用者介面

提供易於操作的介面,簡化複雜的統計建模過程。

4. 豐富的圖形顯示功能

提供清晰的數據和分析結果圖形化展示,便於結果解釋和呈現。

5. 強大的 Monte Carlo 模擬功能

擁有廣泛的 Monte Carlo 模擬研究能力,用戶可以根據軟體中包含的任何模型生成和分析數據。

Mplus版本差異說明

Mplus 軟體主要分為四種版本,每個版本都包含前一版本的所有功能,並在此基礎上增加了更進階的分析能力:

  1. Mplus 基本版 (Mplus Base Program)

    • 核心功能:能夠估計迴歸、路徑分析、探索性與驗證性因素分析 (EFA 和 CFA)、結構方程模型 (SEM)、成長模型,以及離散和連續時間生存分析模型。
    • 變數類型:觀測因變數可以是連續型、設限型、二元型、有序類別型、計數型,或這些變數類型的組合。
    • 特殊特色:支援單組或多組分析、缺失數據估計、複雜抽樣數據分析、潛在變數交互作用與非線性因素分析、隨機斜率、個體觀察時間變異、非線性參數約束、間接效應、所有結果類型的最大概似估計、引導法標準誤與信賴區間、貝氏分析與多重插補、蒙地卡羅模擬功能、以及後處理圖形模組。
  2. Mplus 基本版 + 混合附加模組 (Mplus Base Program and Mixture Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理潛在異質性的能力。
    • 新增模型:估計迴歸混合模型、路徑分析混合模型、潛在類別分析、多重類別潛在變數的潛在類別分析、對數線性模型、有限混合模型、治療遵循者平均因果效應 (CACE) 模型、潛在類別成長分析、潛在轉移分析、隱馬可夫模型,以及離散和連續時間生存混合分析。
    • 其他特色:除了基本版的所有功能外,還增強了自動起始值與隨機啟動功能,適用於混合模型。
  3. Mplus 基本版 + 多層次附加模組 (Mplus Base Program and Multilevel Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理巢狀或群集數據的能力。
    • 新增模型:估計使用多層次模型的群集數據模型。這些模型包括多層次迴歸分析、多層次路徑分析、多層次因素分析、多層次結構方程建模、多層次成長建模,以及多層次離散和連續時間生存模型。
  4. Mplus 基本版 + 組合附加模組 (Mplus Base Program and Combination Add-On)

    • 在基本版、混合附加模組和多層次附加模組之上新增:此為最完整版本,能同時處理群集數據和潛在類別。
    • 新增模型:包含能在同一個模型中同時處理群集數據和潛在類別的模型,例如雙層迴歸混合分析、雙層混合驗證性因素分析 (CFA) 和結構方程建模 (SEM)、雙層潛在類別分析、多層次成長混合建模,以及雙層離散和連續時間生存混合分析。

總結來說,各版本的主要差異在於其處理數據複雜性(如潛在異質性、巢狀數據)和模型類型(如混合模型、多層次模型)的能力。

您可以參考 Statmodel 官網的 Programs 頁面 獲取更詳細的資訊,或者聯絡群昱公司取得最新報價與產品資訊。

版本比較

Mplus 是一款強大的統計建模軟體,旨在為研究人員提供靈活的工具來分析數據。Mplus 的建模框架建立在潛在變數的統一主題之上,透過同時使用連續和類別潛在變數,實現了其模型的通用性。它提供多種模型、估計器和演算法選擇,並具備易於使用的介面以及數據和分析結果的圖形顯示。

六大亮點

潛在變數建模的獨特通用性

獨家運用連續和類別潛在變數,提供極致的模型彈性,能處理最複雜的研究設計。

全面的數據類型兼容

支援多元數據格式,包括橫截面、縱向、單層、多層數據,並能有效處理缺失數據,適用於廣泛的研究情境。

先進的估計器與演算法

整合多種領先的統計估計器和演算法,確保分析的準確性和可靠性,涵蓋最大概似估計、貝氏分析等。

強大的 Monte Carlo 模擬功能

內建完善的模擬能力,研究人員可根據任意模型生成和分析數據,進行複雜的模擬研究和功效分析。

多功能模型選擇

涵蓋迴歸分析、路徑分析、探索性與驗證性因素分析(EFA/CFA)、結構方程模型(SEM)、成長模型、生存分析、混合模型、潛在類別分析和多層次模型等。

專業且易用的分析環境

提供直觀的介面設計和豐富的圖形輸出,不僅功能專業,也兼顧使用者體驗,便於結果解讀與呈現。

產品特色

Mplus 產品優勢

1. 極致的數據分析彈性

能夠分析橫截面和縱向數據、單層和多層數據,處理來自不同族群(無論是觀察到或未觀察到的異質性)的數據,以及包含缺失值的數據。

2. 廣泛的變數類型支援

可對連續、設限(censored)、二元、有序類別(ordinal)、無序類別(nominal)和計數型變數進行分析,並支持這些變數類型的組合。

3. 直觀友善的使用者介面

提供易於操作的介面,簡化複雜的統計建模過程。

4. 豐富的圖形顯示功能

提供清晰的數據和分析結果圖形化展示,便於結果解釋和呈現。

5. 強大的 Monte Carlo 模擬功能

擁有廣泛的 Monte Carlo 模擬研究能力,用戶可以根據軟體中包含的任何模型生成和分析數據。

Mplus版本差異說明

Mplus 軟體主要分為四種版本,每個版本都包含前一版本的所有功能,並在此基礎上增加了更進階的分析能力:

  1. Mplus 基本版 (Mplus Base Program)

    • 核心功能:能夠估計迴歸、路徑分析、探索性與驗證性因素分析 (EFA 和 CFA)、結構方程模型 (SEM)、成長模型,以及離散和連續時間生存分析模型。
    • 變數類型:觀測因變數可以是連續型、設限型、二元型、有序類別型、計數型,或這些變數類型的組合。
    • 特殊特色:支援單組或多組分析、缺失數據估計、複雜抽樣數據分析、潛在變數交互作用與非線性因素分析、隨機斜率、個體觀察時間變異、非線性參數約束、間接效應、所有結果類型的最大概似估計、引導法標準誤與信賴區間、貝氏分析與多重插補、蒙地卡羅模擬功能、以及後處理圖形模組。
  2. Mplus 基本版 + 混合附加模組 (Mplus Base Program and Mixture Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理潛在異質性的能力。
    • 新增模型:估計迴歸混合模型、路徑分析混合模型、潛在類別分析、多重類別潛在變數的潛在類別分析、對數線性模型、有限混合模型、治療遵循者平均因果效應 (CACE) 模型、潛在類別成長分析、潛在轉移分析、隱馬可夫模型,以及離散和連續時間生存混合分析。
    • 其他特色:除了基本版的所有功能外,還增強了自動起始值與隨機啟動功能,適用於混合模型。
  3. Mplus 基本版 + 多層次附加模組 (Mplus Base Program and Multilevel Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理巢狀或群集數據的能力。
    • 新增模型:估計使用多層次模型的群集數據模型。這些模型包括多層次迴歸分析、多層次路徑分析、多層次因素分析、多層次結構方程建模、多層次成長建模,以及多層次離散和連續時間生存模型。
  4. Mplus 基本版 + 組合附加模組 (Mplus Base Program and Combination Add-On)

    • 在基本版、混合附加模組和多層次附加模組之上新增:此為最完整版本,能同時處理群集數據和潛在類別。
    • 新增模型:包含能在同一個模型中同時處理群集數據和潛在類別的模型,例如雙層迴歸混合分析、雙層混合驗證性因素分析 (CFA) 和結構方程建模 (SEM)、雙層潛在類別分析、多層次成長混合建模,以及雙層離散和連續時間生存混合分析。

總結來說,各版本的主要差異在於其處理數據複雜性(如潛在異質性、巢狀數據)和模型類型(如混合模型、多層次模型)的能力。

您可以參考 Statmodel 官網的 Programs 頁面 獲取更詳細的資訊,或者聯絡群昱公司取得最新報價與產品資訊。

系統需求

Mplus 是一款強大的統計建模軟體,旨在為研究人員提供靈活的工具來分析數據。Mplus 的建模框架建立在潛在變數的統一主題之上,透過同時使用連續和類別潛在變數,實現了其模型的通用性。它提供多種模型、估計器和演算法選擇,並具備易於使用的介面以及數據和分析結果的圖形顯示。

六大亮點

潛在變數建模的獨特通用性

獨家運用連續和類別潛在變數,提供極致的模型彈性,能處理最複雜的研究設計。

全面的數據類型兼容

支援多元數據格式,包括橫截面、縱向、單層、多層數據,並能有效處理缺失數據,適用於廣泛的研究情境。

先進的估計器與演算法

整合多種領先的統計估計器和演算法,確保分析的準確性和可靠性,涵蓋最大概似估計、貝氏分析等。

強大的 Monte Carlo 模擬功能

內建完善的模擬能力,研究人員可根據任意模型生成和分析數據,進行複雜的模擬研究和功效分析。

多功能模型選擇

涵蓋迴歸分析、路徑分析、探索性與驗證性因素分析(EFA/CFA)、結構方程模型(SEM)、成長模型、生存分析、混合模型、潛在類別分析和多層次模型等。

專業且易用的分析環境

提供直觀的介面設計和豐富的圖形輸出,不僅功能專業,也兼顧使用者體驗,便於結果解讀與呈現。

產品特色

Mplus 產品優勢

1. 極致的數據分析彈性

能夠分析橫截面和縱向數據、單層和多層數據,處理來自不同族群(無論是觀察到或未觀察到的異質性)的數據,以及包含缺失值的數據。

2. 廣泛的變數類型支援

可對連續、設限(censored)、二元、有序類別(ordinal)、無序類別(nominal)和計數型變數進行分析,並支持這些變數類型的組合。

3. 直觀友善的使用者介面

提供易於操作的介面,簡化複雜的統計建模過程。

4. 豐富的圖形顯示功能

提供清晰的數據和分析結果圖形化展示,便於結果解釋和呈現。

5. 強大的 Monte Carlo 模擬功能

擁有廣泛的 Monte Carlo 模擬研究能力,用戶可以根據軟體中包含的任何模型生成和分析數據。

Mplus版本差異說明

Mplus 軟體主要分為四種版本,每個版本都包含前一版本的所有功能,並在此基礎上增加了更進階的分析能力:

  1. Mplus 基本版 (Mplus Base Program)

    • 核心功能:能夠估計迴歸、路徑分析、探索性與驗證性因素分析 (EFA 和 CFA)、結構方程模型 (SEM)、成長模型,以及離散和連續時間生存分析模型。
    • 變數類型:觀測因變數可以是連續型、設限型、二元型、有序類別型、計數型,或這些變數類型的組合。
    • 特殊特色:支援單組或多組分析、缺失數據估計、複雜抽樣數據分析、潛在變數交互作用與非線性因素分析、隨機斜率、個體觀察時間變異、非線性參數約束、間接效應、所有結果類型的最大概似估計、引導法標準誤與信賴區間、貝氏分析與多重插補、蒙地卡羅模擬功能、以及後處理圖形模組。
  2. Mplus 基本版 + 混合附加模組 (Mplus Base Program and Mixture Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理潛在異質性的能力。
    • 新增模型:估計迴歸混合模型、路徑分析混合模型、潛在類別分析、多重類別潛在變數的潛在類別分析、對數線性模型、有限混合模型、治療遵循者平均因果效應 (CACE) 模型、潛在類別成長分析、潛在轉移分析、隱馬可夫模型,以及離散和連續時間生存混合分析。
    • 其他特色:除了基本版的所有功能外,還增強了自動起始值與隨機啟動功能,適用於混合模型。
  3. Mplus 基本版 + 多層次附加模組 (Mplus Base Program and Multilevel Add-On)

    • 在基本版之上新增:主要增加了處理巢狀或群集數據的能力。
    • 新增模型:估計使用多層次模型的群集數據模型。這些模型包括多層次迴歸分析、多層次路徑分析、多層次因素分析、多層次結構方程建模、多層次成長建模,以及多層次離散和連續時間生存模型。
  4. Mplus 基本版 + 組合附加模組 (Mplus Base Program and Combination Add-On)

    • 在基本版、混合附加模組和多層次附加模組之上新增:此為最完整版本,能同時處理群集數據和潛在類別。
    • 新增模型:包含能在同一個模型中同時處理群集數據和潛在類別的模型,例如雙層迴歸混合分析、雙層混合驗證性因素分析 (CFA) 和結構方程建模 (SEM)、雙層潛在類別分析、多層次成長混合建模,以及雙層離散和連續時間生存混合分析。

總結來說,各版本的主要差異在於其處理數據複雜性(如潛在異質性、巢狀數據)和模型類型(如混合模型、多層次模型)的能力。

您可以參考 Statmodel 官網的 Programs 頁面 獲取更詳細的資訊,或者聯絡群昱公司取得最新報價與產品資訊。

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