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Configural invariance
Configural invariance is achieved if the model of interest fits across the groups. Although the model is the
same across groups, the unknown parameters of the model are assumed to be different across the groups. The
multiple group (global) Chi-square test statistic for this multiple group model is used to assess configural
invariance. The measurement model in Figure 1 will now be used to illustrate how the multiple group feature
of LISREL may be used to assess the configural invariance of the measurement model in Figure 1 across
gender.

The data are the simulated scores of 1250 girls and 1250 boys on six psychological tests. The raw data are
listed in the LISREL System Files (LSF) MGGIRLS.LSF and MGBOYS.LSF in the location C:\LISREL
Student Examples\TUTORIAL respectively. The first couple of lines of these two files are shown in the
following LSF windows respectively

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.

Use the Open option on the File menu to load the Open dialog box.
• Select PRELIS data (*.lsf) from the Files of type: drop-down list box.
• Browse for the file FITCHOL.LSF in the TUTORIAL folder.
• Click on the Open button to open FITCHOL.LSF in a LSF window.
• Select the Title and Options option on the SurveyGLIM menu to load the Title and Options
dialog box.
• Enter the string InvGau-Log Model in the Title: string field.
• Click on the Next button to load the Distributions and Links dialog box.
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