本节继续使用exe9来进行操作演示。我们来检验在不同性别的流动人口中，消极情绪体验是否均可以通过影响流动人口的生活满意度水平，进而影响到流动人口的健康水平。在进行多组模型分析之前，我们需要先将exe9中的流动人口依据性别分别分为male和female两组，随后运行具体的多组模型程序。上述步骤的SAS语句如下所示。
SAS程序：
data male female；
set exe9；
if gender＝0 then output male；
if gender＝1 then output female；
run；
proc calis data＝male cov method＝ml nobs＝8798；
fitindex noindextype on(only)＝[chisq df probchi srmsr rmsea]；
path
f1－＞n1 e1，f1－＞n2 e2，f1－＞n3 e3，f1－＞n4 e4，f1－＞n5 e5，f1－＞n6 e6，
f2－＞l1 e7，f2－＞l2 e8，f2－＞l3 e9，f2－＞l4 e10，f2－＞l5 e11，
f3－＞p1 e12，f3－＞p2 e13，f3－＞p3 e14，f3－＞p4 e15，f3－＞p5 e16；
pvar
f1＝1.0，f2＝1.0，f3＝1.0，
n1－n6＝e1－e6，
l1－l5＝e7－e11，
p1－p5＝e12－e16；
run；
proc calis data＝female cov method＝ml nobs＝7199；
fitindex noindextype on(only)＝[chisq df probchi srmsr rmsea]；
path
f1－＞n1 e1，f1－＞n2 e2，f1－＞n3 e3，f1－＞n4 e4，f1－＞n5 e5，f1－＞n6 e6，
f2－＞l1 e7，f2－＞l2 e8，f2－＞l3 e9，f2－＞l4 e10，f2－＞l5 e11，
f3－＞p1 e12，f3－＞p2 e13，f3－＞p3 e14，f3－＞p4 e15，f3－＞p5 e16；
pvar
f1＝1.0，f2＝1.0，f3＝1.0，
n1－n6＝e1－e6，
l1－l5＝e7－e11，
p1－p5＝e12－e16；(www.xing528.com)
run；
proc calis method＝ml；
fitindex noindextype on(only)＝[chisq df probchi srmsr rmsea]；
group 1/data＝male nobs＝8798；
group 2/data＝female nobs＝7199；
model 1/group＝1；
path
f1－＞n1 e1，f1－＞n2 e2，f1－＞n3 e3，f1－＞n4 e4，f1－＞n5 e5，f1－＞n6 e6，
f2－＞l1 e7，f2－＞l2 e8，f2－＞l3 e9，f2－＞l4 e10，f2－＞l5 e11，
f3－＞p1 e12，f3－＞p2 e13，f3－＞p3 e14，f3－＞p4 e15，f3－＞p5 e16；
pvar
f1＝1.0，f2＝1.0，f3＝1.0，
n1－n6＝e1－e6，
l1－l5＝e7－e11，
p1－p5＝e12－e16；
model 2/group＝2；
refmodel 1/allnewparms；
run；
SAS程序解释：
nobs告诉系统，该组共有多少观测数据。fitindex指定需要输出的拟合指标。path用来指定路径。所有单箭头都转换为相应的路径条目，箭头指向结果变量。在两个变量之间使用箭头符号：－＞（或＜－）。根据箭头方向，路径条目中A和B的顺序可以互换，换句话说，A－＞B相当于B＜－A。refmodel为一个引用工具，用于上一句程序model语句的范围内构建模型规范。它告诉SAS模型规范2中的固定参数和自由参数的模式等价于模型规范1。allnewparms代表“所有新参数”，意味着参数名称与模型规范1中的名称不同。默认情况下，SAS会在模型规范1中的相应参数名中添加后缀mdl2，以便在模型规范2中创建唯一的名称。
SAS结果：
图9-15 拟合结果：组1
图9-16 拟合结果：组2
图9-17 组间拟合比较
SAS结果解释：
组1和组2两组模型的具体结果解释与前节相似，此处不再赘述，这里仅展示两组模型拟合情况及组间比较结果。根据结果，组1拟合指标中SRMR＝0.0293，RMSEA＝0.0644；组2拟合指标中SRMR＝0.2306，RMSEA＝0.2425。两组模型是有差异的：χ2（138）＝194847.5，p＜0.0001。即，该模型在男性流动人口和女性流动人口中具有组间差异，需要进行多组分析。
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