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LISREL 12—結構方程軟件
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軟件簡介

LISREL ( Linear Structural Relations )是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所發展的結構方程模型( Structural Equation Modeling )軟件。LISREL被公認為最專業的結構方程模塊( Structural Equation Modeling, 簡稱 SEM 分析工具，其權威性不容其它類似軟件取代。LISREL 12 包括 64 位統計應用程序 LISREL、PRELIS、MULTILEV、SURVEYGLIM 和 MAPGLIM。

目前幾乎可在各平臺執行包含Windows, Mac OS 9 X, Solaris, AIX, RISC ,OpenVMS , Linux等。LISREL的內容包含多層次分析( multilevel analysis ),二階最小平方估測( two-stage least-squares estimation ),主成份分析( principal component analysis )等等。

最新的特色包含對遺漏值的最大概似估計法、多元結構等式模型( multilevel structural equation modeling ) 、以recursive modeling為基礎的正式推論、multiple imputation和非線性多元回歸模型以及各式各樣操作界面的改進，包括使用長的數據和文件名稱。

LISREL 軟件功能

主要有下列幾點：

（1）可以分析完整 data 和不完整 data 時的 Multilevel Structural Equation Model ，以及非線性 Multilevel Model ( Two-level nonlinear regression models ) ，技術明顯領先其它同類軟件。
（2）唯一提供 Efficient Full Information Maximum Likelihood ( FIML ) 方法處理 SEM 中 missing data 的問題，模型解釋力最強。分析的樣本大小和變量個數的多寡完全不受限制，提供最大的數據處理能力。
（3）提供最具說服力的驗證性因素分析 ( Confirmatory Factor Analysis; CFA ) 和探索性因素分析 ( Exploratory Data Analysis; EFA ) 報告。并利用 Formal Inference-based Recursive Modeling ( FIRM ) 方法檢測類別變量和連續變量間的復雜統計關系。

由于LISREL在探討多變項因果關系上的強力優勢，使得LISREL在社會學研究上似乎有愈來愈受重視的趨勢，LISREL系屬于「結構等式模式( structural equation modeling，SEM )」家族的一員，因此LISREL的最大能耐亦在于探討多變項或單變項之間的因果關系。SEM一族的成員包含「共變量結構分析( covariance structure analysis )」、「潛在變項分析( latent variable analysis )」、「驗證性因素分析( comfirmatory factor analysis )」、以及「LISREL分析( LISREL analysis )」等等，SEM結合了多元回歸與因素分析，可以同時分析一堆互為關連之依變項間的關系。

SEM之使用步驟如下：
（1）發展研究者之理論基礎模式。
（2）建構變項間之因果關系的徑路圖。
（3）將徑路圖轉化為一套結構等式，并指定其測量模式。
（4）選擇輸入矩陣類型( 相關矩陣或變異數－共變量矩陣 )，并對研究者假設之理論模式進行測量與驗證。

最新版本提供了更強大的分析統計功能。LISREL軟件不僅僅局限于SEM。最新版本的LISREL包含下列統計應用程序：

? LISREL ：LISREL 是用于標準和多級結構方程建模的 64 位應用程序。這些方法適用于完整和不完整的分類變量和連續變量的復雜調查數據，以及完整和不完整的分類變量和連續變量的簡單隨機樣本數據。

? PRELIS ：PRELIS 是一個 64 位應用程序，用于數據操作、數據轉換、數據生成、計算矩矩陣、計算樣本矩的估計漸近協方差矩陣、匹配插補、多重插補、多元線性回歸、邏輯回歸、單變量和多元截尾回歸， ML 和 MINRES 探索性因素分析。

? MULTILEV ：MULTILEV 是一個 64 位應用程序，可將多級線性和非線性模型擬合到來自簡單隨機和復雜調查設計的多級數據。它允許具有連續和分類響應變量的模型。

? SURVEYGLIM ：SURVEYGLIM 是一個 64 位應用程序，可將廣義線性模型 (GLIM) 擬合到來自簡單隨機和復雜調查設計的數據。提供多項式、伯努利、二項式、負二項式、泊松、正態、伽馬和逆高斯采樣分布的模型。

? MAPGLIM ：MGLIM 是一個 64 位應用程序，它使用自適應正交法將具有分類、計數和非正態分布結果變量的廣義線性模型擬合到多級數據。

? LISREL用于：
標準結構方程建模
多層結構方程建模

這些方法適用下列數據類型：
基于連續變量的完整的和不完整的復雜調查數據
基于序數和連續變量的完整的和不完整的簡單隨機樣本數據

? PRELIS用于：
數據處理
數據轉換
數據生成
計算動差矩陣( moment matrix )
計算樣本動差的漸進協方差矩陣
匹配計算
復線性回歸
Logistic回歸
單變量和多元變量的歸并回歸模型
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV 可從通過簡單隨機和復雜調查設計得到的多層數據中擬合出多層線性和非線性模型。它允許模型帶有類別和連續響應變量
SURVEYGLIM 可從通過簡單隨機和復雜調查設計得到的數據中擬合廣義線性模型

? ( GLIMs )模型可以來自下列樣本分布：
多項式分布
伯努利分布
二項式分布
負二項式分布
泊松分布
正態分布
伽馬分布
反高斯分布

? CATFIRM 執行類別輸出變量的正式的基于推理的遞歸建模( FIRM )
? CONFIRM 執行連續輸出變量的正式的基于推理的遞歸建模( FIRM )
? MAPGLIM 執行最大因果( MAP )方法來擬合多層數據的廣義線性模型

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