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  • LISREL 8.8 被公认为最为专业的结构方程建模(Structural Equation Modeling,简称SEM)分析工具。通过运用路径图(Path Diagram,又称通径图)直观地构造结构模型是LISREL的一个重要特点。在LISREL 8.8 中,新增针对复杂调查数据的统计模型并且在图型绘制上更为容易。新版本特色如下:建构潜在曲线模型(Structured latent curve models)、顺序尺度变量因素分析(Factor analysis of ordinal variables)、多层级数据一般线性模型(GLIMs)、观察变量残差(Observational residuals)、写入参数、估计值、标准差估计与PSF可适性衡量Writing parameter estimates, standard error estimates and measures of fit to a PSF、改良图型使用者接口(GUI)。
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Lisrel


LISREL 8.8 被公认为最为专业的结构方程建模 (Structural Equation Modeling, 简称 SEM) 分析工具。通过运用路径图 (Path Diagram,又称通径图) 直观地构造结构模型是LISREL的一个重要特点。在LISREL 8.8 中,新增针对复杂调查数据的统计模型并且在图型绘制上更为容易。新版本特色如下:建构潜在曲线模型(Structured latent curve models)、顺序尺度变量因素分析(Factor analysis of ordinal variables)、多层级数据一般线性模型(GLIMs)、观察变量残差(Observational residuals)、写入参数、估计值、标准差估计与PSF可适性衡量Writing parameter estimates, standard error estimates and measures of fit to a PSF、改良图型使用者接口(GUI) 。

可以分析完整 data 和不完整 data 时的 Multilevel Structural Equation Model ,以及非线性 Multilevel Model (Two-level nonlinear regression models) ,技术明显领先其它同类软件。
唯一提供 Efficient Full Information Maximum Likelihood (FIML) 方法处理 SEM 中 missing data 的问题,模型解释力最强。分析的样本大小和变量个数的多寡完全不受限制,提供最大的数据处理能力。
提供最具说服力的验证性因素分析 (Confirmatory Factor Analysis; CFA) 和探索性因素分析 (Exploratory Data Analysis; EFA) 报告。并利用 Formal Inference-based Recursive Modeling (FIRM) 方法检测类别变量和连续变量间的复杂统计关系。

LISREL用于:
标准结构方程建模
多层结构方程建模

这些方法适用下列数据类型:
基于连续变量的完整的和不完整的复杂调查数据
基于序数和连续变量的完整的和不完整的简单随机样本数据

PRELIS用于:
数据处理
数据转换
数据生成
计算moment矩阵
计算样本moment的渐进协方差矩阵
匹配计算
复线性回归
Logistic回归
单变量和多元变量的归并回归模型
ML和MINRES探索性因子分析

MULTILEV可从通过简单随机和复杂调查设计得到的多层数据中拟合出多层线性和非线性模型。它允许模型带有类别和连续响应变量。

SURVEYGLIM 可从通过简单随机和复杂调查设计得到的数据中拟合广义线性模型(GLIMs)模型可以来自下列样本分布:
多项式分布
伯努利分布
二项式分布
负二项式分布
泊松分布
正态分布
伽马分布
反高斯分布

CATFIRM执行类别输出变量的formal inference-based递归建模

CONFIRM执行连续输出变量的formal inference-based递归建模

MAPGLIM执行最大因果(MAP)方法来拟合多层数据的广义线性模型

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