在Mplus中，使用`SAVE = FScores`选项导出的因子得分是非标准化的。要得到标准化的因子得分，以下操作：
1. 首先，在你的Mplus语法中，使用`SAVE = FScores`选项导出因子得分。
OUTPUT:
  TECH1 TECH8;
  SAVE = FScores;
2. 运行Mplus并获取到导出的因子得分结果。
3. 在导出的结果文件中，找到对应的因子得分变量的名称和因子载荷。
4. 使用以下公式将非标准化的因子得分转换为标准化的因子得分：
Standardized Factor Score = (Factor Score - Mean) / Standard Deviation
其中，`Factor Score`是非标准化的因子得分，`Mean`是因子得分的均值，`Standard Deviation`是因子得分的标准差。
5. 根据上述公式，计算每个观测值的标准化因子得分。
上述步骤中的均值和标准差可以从导出的结果文件中获取。如果你使用的是多组数据，并且想要实现跨样本的因子得分的标准化，你需要确保在估计测量模型时使用了测量不变性约束。

您好！导出的文件是不是前面为导入的观测指标内容，后面为每个因子得分和标准误（standard error），您所说的“因子得分均值Mean”和“因子得分标准差SD”是根据导出的文件进行计算吗？

在Mplus中直接生成标准化因子分数并不像非标准化那样直观。通常`SAVE = FSCORES;`命令会保存原始的（即未经标准化）因子得分。

为了获得均值为0，标准差为1的标准化因子得分，你可以通过以下步骤：

1. 首先运行模型，并使用 `SAVE = FSCORES (MEAN SD);` 命令来保存每个案例的因子得分及其标准偏差和平均数。这将生成一个包含原始因子分数以及每项指标的平均值和标准差的数据文件。

2. 使用数据处理软件（如SPSS，R或Python）对第一步生成的因子分数进行标准化处理。具体做法是对于每个个案，从其原始因子得分中减去该因子得分均值然后除以其标准偏差。

在Mplus中直接计算标准化因子得分的一个方法是利用模型后端（Posterior)预测的方式。但是这需要额外设定一个带有标准化要求的模型，并且可能涉及更复杂的语法编写。

另一种简单的方法是在你的Mplus输出里，找到非标准化因子分数的标准差和平均值，然后使用外部数据处理软件将其进行转换。

请注意在执行这些步骤时应确保你理解了其背后的统计原理。如果你需要进一步的帮助或解释，请不要犹豫联系我。希望这能帮助到你！

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