Mplus-Fehlermeldung beim Bayes-Estimator

Beschreibung der Fehlermeldung in Mplus

Die folgende Mplus-Fehlermeldung kann bei der Arbeit mit dem Bayes-Estimator im Output auftreten. Die Berechnung wird beendet und es werden keine Ergebnisse oder weitere Hinweise ausgegeben.

*** FATAL ERROR
     PROBLEMS OCCURRED IN THE ML ESTIMATION USED FOR STARTING VALUES.
     THE ESTIMATION CANNOT BE COMPLETED.
     YOU CAN RESOLVE THE PROBLEM BY USING THE STARTS OPTION TO GENERATE RANDOM STARTING VALUES.

Ursache dieser Mplus-Fehlermeldung

Die Ursache des Fehlers ist, dass Mplus beim Arbeiten mit dem Bayes-Estimator für das Berechnen der finalen Modellparameter, die im Output ausgegeben werden, im ersten Schritt Startwerte benötigt. Je näher die Startwerte den finalen Modelparametern sind, desto schneller und einfacher sind die finalen Modelparameter zu berechnen. Daher versucht Mplus im ersten Schritt, das spezifizierte Modell mit einem Maximum-Likelihood-Schätzer zu berechnen und die Ergebnisse dann als Startwert für die eigentliche Schätzung der Parameter im Bayes’schen Kontext zu verwenden. Dieses Vorgehen erleichtert zwar die Bestimmung der Modellparameter und verringert die Rechenzeit erheblich, ist aber nicht unbedingt nötig, da die Ergebnisse grundsätzlich unabhängig von den Startwerten sein sollten.
Der oben aufgeführte Fehler entsteht immer dann, wann dieser erste Schritt, das Modell mit einem Maximum Likelihood-Schätzer zu berechnen, keinen Erfolg hat. Diese Fehlermeldung macht keine Aussage, ob die eigentlich interessierende Berechnung mit einem Bayes-Schätzer durchzuführen ist.

Umgang mit der Mplus-Fehlermeldung

Da die Startwerte keinen Einfluss auf die Ergebnisse haben sollten, ist eine zulässige Maximum-Likelihood-Schätzung nicht unbedingt nötig. In manchen Fällen ist dies auch nicht möglich, da mit einem Bayes-Schätzer Modelle geschätzt werden können, die mithilfe eines Maximum-Liklihood-Schätzers nicht zu berechnen sind. Daher ist es ausreichend in der Analysis section die Zeile 3 zu ergänzen:

ANALYSIS:
    estimator = bayes;
    STARTS = 5;

Damit sollte das Problem behoben sein und Mplus mit Hilfe des Bayes-Schätzer gültige Modelparameter berechnen. Da aber der Fehler auf Probleme bei der Modellidentifikation hindeutet, empfehle ich noch die zwei folgenden zusätzlichen Schritte:

sehr genau die Konvergenz der MCMC-Ketten zu prüfen. Wenn diese nicht konvergieren, sollte das Modell genau geprüft werden, ob es identifiziert ist, die Priors korrekt gesetzt sind oder ein Fehler in den Daten vorliegt.
versuchsweise sollte ebenfalls die Anzahl der Starts heraufgesetzt werden. Wenn sich dabei die Modellwerte nicht oder nur sehr geringfügig (beispielsweise dritte Stelle hinter dem Komma) ändern, ist alles ok. Falls sich aber die Werte oder die Ergebnisse sehr stark ändern, ist dies als ein Hinweis auf fehlende Konvergenz zu bewerten und die Ursache des Problems ist zu suchen.

Falls Sie weitere Fragen zu diesem Thema haben, können Sie gerne die Kommentarfunktion benutzen oder mir eine Mail senden.