過去38年來，LISREL模型、方法和軟件已經(jīng)變成了結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）的代名詞。SEM可以讓社會(huì)科學(xué)、管理學(xué)、行為學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域的研究者通過實(shí)證檢驗(yàn)他們的理論。這些理論通常會(huì)轉(zhuǎn)化成理論模型以用來分析顯在變量和潛在變量。如您所搜集的數(shù)據(jù)是用來分析理論模型的顯在變量的，LISREL軟件就可以用來將該模型與所搜集的數(shù)據(jù)相匹配。

然而，如今LISREL for Windows已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不限于SEM。最新的LISREL for Windows包含以下統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用程序：

LISREL：用于結(jié)構(gòu)方程模型

PRELIS：用于數(shù)據(jù)處理和基本統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

MULTILEV：用于分層線性和非線性模型

SURVEYGLIM：用于廣義線性模型

MAPGLIM：用于多級數(shù)據(jù)的廣義線性模型

LISREL

32位的LISREL應(yīng)用程序用于：

標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)方程模型

多級結(jié)構(gòu)方程模型

這些方法可用于以下數(shù)據(jù)類型：

分類變量和連續(xù)變量的完全和不完全復(fù)雜調(diào)查數(shù)據(jù)

分類變量和連續(xù)變量的完全和不完全簡單隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)

PRELIS

PRELIS是一個(gè)32位的應(yīng)用程序，可用于：

數(shù)據(jù)操作

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)生成

計(jì)算矩陣

計(jì)算樣本矩的漸進(jìn)協(xié)方差矩陣

通過匹配進(jìn)行填補(bǔ)

多重填補(bǔ)

多元線性回歸

邏輯回歸

單變量和多變量刪失回歸（censored regression）

ML和MINRES探索性因子分析

MULTILEV

MULTILEV將多級線性和非線性模型擬合到簡單隨機(jī)調(diào)查設(shè)計(jì)和復(fù)雜調(diào)查設(shè)計(jì)中的多級數(shù)據(jù)上。它支持具有連續(xù)和分類反應(yīng)變量的模型。

SURVEYGLIM

SURVEYGLIM將廣義線性模型（GLIM）擬合到簡單隨機(jī)調(diào)查設(shè)計(jì)和復(fù)雜調(diào)查設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)上
Models for the following sampling distributions are available.

可用于以下抽樣分布模型：

多項(xiàng)分布

伯努利分布（Bernoulli）

二項(xiàng)分布

負(fù)二項(xiàng)分布

泊松分布（Poisson）

正態(tài)分布

Gamma分布

逆高斯分布

MAPGLIM

MAPGLIM將最大后驗(yàn)估計(jì)（MAP）方法用于把廣義線性模型擬合到多級數(shù)據(jù)上。

LISREL 9.2 for Windows的升級和修復(fù)

1.總體

修復(fù)了LISREL 9.1 for Windows最終用戶報(bào)告的所有漏洞
2.結(jié)構(gòu)方程模型

如果讀入了某LSF文件（單組），那么矩陣就會(huì)以LSF文件包含的變量定義為基礎(chǔ)。如果所有變量都是序數(shù)，那么將會(huì)計(jì)算樣本多分格協(xié)方差或者相關(guān)系數(shù)（sample polychoric covariance or correlation coefficients），而不計(jì)算積矩系數(shù)。

3.廣義線性模型

在輸出文件中呈現(xiàn)unit-specific模型估計(jì)的結(jié)果后，現(xiàn)在增加population平均估計(jì)以獲取計(jì)數(shù)和分類結(jié)果變量

說明

使用 Windows控制面板卸載LISREL 9.1 for Windows

若在第一步中未能成功卸載，請刪除C:\Program files (x86)\ 中的 LISREL9 文件夾

確保保存的應(yīng)用程序大小約為66,010 KB。如果不是，請?jiān)俅伪４妗?/span>

右擊LISREL92Setup.exe，選擇以管理員身份運(yùn)行（Run as Administrator）