销售lisrel软件授权代理 诚信代理

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• Select the variable Cholest from the Variables in data list box.
• Click on the Add button of the Dependent variable section.
• Select the variables Mass and %Fat from the Variables in data list box.
• Click on the Continuous button of the Independent variable section to produce the following
Dependent and Independent Variables dialog box.

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.

These results above indicate that all the factor loadings are statistically significant at a 1% level of
significance. Consequently, the indicators for socio-economical status and attitude towards home seem to
achieve an acceptable level of construct validity.
The estimated regression weights are displayed in the following text editor window.

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.
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