在结构方程模型中，调节参数，卡方的含义，mplus的参数与amos的参数, 标准化系数的标准差（mplus）

title: zhanglijiaRegression;

data:  file is C:\\users\\mike1\\desktop\\data\\zhanglijia\\dataExperiment.csv;

variable: names are x,y1,y2,y3;
          usevariables are x,y1,y2,y3;



analysis: type=general;
          
          estimator=ML;
          


model:   y by y1,y2,y3;
         y on x;
         y1 with y2;

output:  sampstat standardized modindices;

在这里必须要写上， modindices 才能够产生关于调节参数的结果

可以看到调参的建议

与amos参数的区别，amos有很多的参数，但是，mplus只有卡方of model fit , 卡方 model fit for baseline model , CFI ,TLI, RMSEA, SRMR, 这几个参数，其中，第一个卡方说明的是样本的数据与模型的拟合程度，要不显著，并且与DF的比较要小于3，第二个卡方要显著，说明与最烂的模型有差异，RMSEA， SRMER 要小于0.08，

CFI，TLI　要大于０.９５.

下图说明模型并不好,要调参.

调参代码, 只是增加了 y1 with y2

title: zhanglijiaRegression;

data:  file is C:\\users\\mike1\\desktop\\data\\zhanglijia\\dataExperiment.csv;

variable: names are x,y1,y2,y3;
          usevariables are x,y1,y2,y3;



analysis: type=general;
          
          estimator=ML;

          
   
          


model:   y by y1,y2,y3;
         y on x;
         y1 with y2;

output:  sampstat standardized modindices;