lisrel软件教程教你怎样用

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LISREL不仅能处理结构方程模型，还能用于其他统计应用中：
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
标准结构方程模型
多级结构方程模型
处理数据类型包括
分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据
RELIS
数据处理
数据转换
数据生成
计算矩阵
计算样本矩的渐近协方差矩阵
归责的匹配
多重估算
多元线性回归分析
Logistic回归
单变量多元删失回归
The term "ordinal" is applied to variables where the response measure of interest is measured in a series of ordered categories. Examples of such variables include Likert scales and psychiatric ratings of severity. Nominal and ordinal outcome models can be seen as generalizations of the binary outcome model. The ordinal model becomes important when the outcome variable is not dichotomous, or not truly continuous. If an ordinal outcome is analyzed within a continuous model, such a model can yield predicted values outside the range of the ordinal variable. As with binary data, some transformation or link function becomes necessary to prevent this from happening. The continuous model can also yield correlated residuals and regressors when applied to ordinal outcomes because the continuous model does not take the ceiling and floor effects of the ordinal outcome into account. This can then result in biased estimates of regression coefficients, and is most critical when the ordinal variable in question is highly skewed.

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MULTILEV is a -bit application that fits multilevel linear and nonlinear models to multilevel data from simple random and complex survey designs. It allows for models with continuous and categorical response variables.

LISREL是协方差结构模型的统计分析的软件名。20 世纪 70 年代由杰斯考柯和西尔奥推出并逐步完善，有多种版本。由此使协方差结构模型的统计分析思想广泛普及。人们习惯上用它作为协方差结构模型的一种称谓。该软件程序依据样本协方差矩阵进行分析、估计参数，提供了多种估计参数的迭代方法：（1） 不加权小二乘法（ULS）；（2）广义小二乘法（GLS）；（3）大似然法（ML）；（4）一般加权小二乘法（WLS）；（5）对角一般加权小二乘法（DWLS）；（6）工具变量法（IV）；（7）两段小平方法（TSLS） 等。上述迭代方法对数据分布，样本容量（一般要大于 100）、测量水平（一般为等距或等比数据）有限制性要求，数据分布应服从多元正态。 [1] 
为弥补这一些局限，沃尔德推出了偏小平方法（Partial Least Square，简称 PLS 法），一般称为“软模型”，其计算机程序名称为“LVPLS”。LISREL所用的迭代方法称“硬模型”，其软件还可用作多样本分析，检验不同群体观察资料的因素结构相等性。
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