诚信代理 lisrel软件如何安装

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In practice, many multivariate data sets are observations from several groups. Examples of these groups are
genders, languages, political parties, countries, faculties, colleges, schools, etc. For these data sets, it is often
of interest to determine whether or not the parameters of the structural equation model for the observed
variables are invariant across the groups. The statistical methods for multiple group structural equation
modeling may be used to determine whether or not these parameters are invariant across the groups.

SURVEYGLIM is a -bit application that fits Generalized LInear Models (GLIMs) to data from simple random and complex survey designs. Models for the Multinomial, Bernoulli, Binomial, Negative Binomial, Poisson, Normal, Gamma, and Inverse Gaussian sampling distributions are available.

The measurement model
We consider six psychological tests for Junior High students. These six psychological tests are theoretically
constructed to measure the visual perception and verbal ability of Junior High students. A path diagram for
the corresponding measurement model for visual perception and verbal ability is shown in Figure 1.

The large P-value for the Chi-square test statistic value implies that the data supports the configural
invariance of the measurement model in Figure 1 across boys and girls.
Weak invariance
Weak invariance for a measurement model implies that the model is the same across the groups and that the
factor loadings are identical across the groups. Weak convergence is then achieved if this multiple group
model fits the data. In the case of the measurement model in Figure 1, weak convergence across gender is
assessed as follows.
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