正版软件 lisrel学习班

科学软件网销售软件达19年，有丰富的销售经验以及客户资源，提供的产品涵盖各个学科，包括经管，仿真，地球地理，生物化学，工程科学，排版及网络管理等。此外，我们还提供很多附加服务，如：现场培训、课程、解决方案、咨询服务等。
Line 1 specifies the first group as girls.
• Line 2 specifies the location and name of the raw data file for girls.
• Line 3 specifies descriptive labels for the two latent variables.
• Lines 4-7 specify the measurement model for girls.
• Line 9 specifies the second group as boys.
• Line 10 specifies the location and name of the raw data file for boys

. Introduction
In practice, many multivariate data sets contain missing values. These missing values may result from nonresponses in a survey, absenteeism of participants in a longitudinal study, etc. The traditional way of dealing
with these missing data values is to use list wise deletion to generate a data set that only contains the complete
data cases. However, list wise deletion may result in a very small data set. It is a well-known fact that most
multivariate statistical methods require a large sample size, especially if the number of observed variables is
large. Consequently, alternative statistical methods for dealing with data with missing values are of interest.
Multiple Imputation (MI) and Full Information Maximum Likelihood (FIML) estimation are two popular
statistical methods for dealing with data with missing values. Both these methods are available in LISREL
(Jöreskog & Sörbom 2003). The Multiple Imputation module of LISREL implements the Expected
Maximization (EM) algorithm and the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method for imputing missing
values in multivariate data sets. Technical details of these methods are available in Schafer (1997) and Du
Toit & Du Toit (2001). Supplementary notes on these methods are also provided by Du Toit & Mels (2002).
In this note, the Multiple Imputation and FIML methods for data with missing values of LISREL are illustrated
by fitting a measurement model to a multivariate data set consisting of the scores of a sample of girls on six
psychological tests. This data set is described in the next section. The measurement model is described in
section 3. Thereafter, the method of Multiple Imputation is used to fit the measurement model to the data set
for girls. In section 5, the measurement model is fitted to the girls’ data by means of the FIML method

Fitting the Measurement Model to the Imputed Girl Data
Select the Close all option on the Windows menu to close all open windows and use the New option on the
File menu of the root window to load the New dialog box. Select the Path Diagram option from the list box
on the New dialog box to load the Save As dialog box.
5
Enter MGGIRLS.PTH in the File name string field. Click on the Save push button to open an empty path
diagram window. Select the Title and Comments option on the Setup menu to load the Title and
Comments dialog to and enter A measurement model for visual perception and verbal ability of girls in
the Title string field to produce the following Title and Comments dialog box

In this note, the FIML estimation method for incomplete data of LISREL is used to fit a measurement model to
two multivariate data sets consisting of the simulated scores of a sample of boys and girls on six
psychological tests. These data sets are described in the next section. The measurement model is described in
Section 3. Thereafter, the measurement model is fitted to separately to the two data sets. In Section 4, we
assess the invariance of the measurement model across gender. The multiple-group modeling feature of
LISREL is used in Section 6 to cross-validate the measurement model across the two gender groups. In
Section 7, the invariance of the factor loadings across the two gender groups is tested.
科学软件网的客户涵盖产品涵盖教育、、交通、通信、金融、保险、电力等行业，并且为诸如北京大学、*大学、中国大学、中科院、农科院、社科院、环科院、国家、交通部、南方电网、国家电网、许继、南瑞等国内大型企事业单位、部委和科研机构长期提供相关产品。我们的品质，值得您信赖。
http://turntech8843.b2b168.com