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During the last forty five years, the LISREL model, methods and software have become synonymous with structural equation modeling (SEM). SEM allows researchers in the social sciences, management sciences, behavioral sciences, biological sciences, educational sciences, and other fields to empirically assess their theories. These theories are usually formulated as theoretical models for observed and latent (unobservable) variables. If data are collected for the observed variables of the theoretical model, the LISREL program can be used to fit the model to the data.
Today, however, LISREL is no longer limited to SEM. LISREL 10 includes the 64-bit statistical applications LISREL, PRELIS, MULTILEV, SURVEYGLIM and MAPGLIM.

During the last forty-five years, the LISREL model, methods and software have become synonymous with structural equation modeling (SEM). Today, however, LISREL is no longer limited to SEM. LISREL 10 includes the -bit statistical applications LISREL, PRELIS, MULTILEV, SURVEYGLIM and MAPGLIM.

Introduction
In practice, the variables of interest are often latent (unobservable) variables, such as intelligence, job
satisfaction, organizational commitment, socio-economic status, ambition, alienation, verbal ability, etc.
These latent variables are modeled by specifying a measurement model and a structural model. The
measurement model specifies the relationships between the observed indicators and the latent variables
while the structural model specifies the relationships amongst the latent variables. However, it is also
possible and often desired to include observed variables as part of the structural model.
LISREL (Jöreskog & Sörbom 2006) implements the Maximum Likelihood (), Robust Maximum
Likelihood (RML), Generalized Least Squares (GLS), Un-weighted Least Squares (ULS), Weighted Least
Squares (WLS), Diagonally Weighted Least Squares (DWLS) and Full Information Maximum Likelihood
(FIML) methods to fit structural equation models to data. More information on these methods is provided
in Jöreskog & Sörbom (1999) and Du Toit & Du Toit (2001).
In this note, the  method of LISREL is used to fit a structural equation model to the values of a sample
of school children on 10 observed variables. The data set is described in the next section. The structural
equation model is described in section 3. In section 4, the structural equation model is fitted to the data by
means of the  method. The LISREL output file is reviewed in section 5

LISREL:结构方程模型
PRELIS：数据处理与基本统计分析
MULTILEV：分层线性和非线性建模
SURVEYGLIM：广义线性模型
MAPGLIM：多级数据的广义线性建模


LISREL可以用来处理
Ÿ 标准结构方程模型
Ÿ 多级结构方程模型


处理数据类型包括
Ÿ 分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
Ÿ 分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据


PRELIS
Ÿ 数据处理
Ÿ 数据转换
Ÿ 数据生成
Ÿ 计算矩阵
Ÿ 计算样本矩的渐近协方差矩阵
Ÿ 归责的匹配
Ÿ 多重估算
Ÿ 多元线性回归分析
Ÿ  Logistic回归
Ÿ 单变量多元删失回归
Ÿ  ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV拟合简单随机和复杂调查设计中的多级线性和非线性模型到多级数据。它允许具有连续和明确的响应变量的模型。


SURVEYGLIM
SURVEYGLIM拟合简单随机和复杂调查设计中的广义线性模型（GLIMs）到数据中。可用的抽样分布模型如下：
Ÿ Multinomial
Ÿ Bernoulli
Ÿ Binomial
Ÿ Negative Binomial
Ÿ Poisson
Ÿ Normal
Ÿ Gamma
Ÿ Inverse Gaussian


MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。
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