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软件试用 LISREL—结构方程软件

软件简介


LISREL ( Linear Structural Relations )是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所发展的结构方程模型( Structural Equation Modeling )软件。LISREL被公认为最专业的结构方程模块( Structural Equation Modeling, 简称 SEM 分析工具,其权威性不容其它类似软件取代。

目前几乎可在各平台执行包含Windows, Mac OS 9 X, Solaris, AIX, RISC ,OpenVMS , Linux等。LISREL的内容包含多层次分析( multilevel analysis ),二阶最小平方估测( two-stage least-squares estimation ),主成份分析( principal component analysis )等等。

最新的特色包含对遗漏值的最大概似估计法、多元结构等式模型( multilevel structural equation modeling ) 、以recursive modeling为基础的正式推论、multiple imputation和非线性多元回归模型以及各式各样操作界面的改进,包括使用长的数据和文件名称。

软件功能


主要有下列几点:

(1)可以分析完整 data 和不完整 data 时的 Multilevel Structural Equation Model ,以及非线性 Multilevel Model ( Two-level nonlinear regression models ) ,技术明显领先其它同类软件。
(2)唯一提供 Efficient Full Information Maximum Likelihood ( FIML ) 方法处理 SEM 中 missing data 的问题,模型解释力最强。分析的样本大小和变量个数的多寡完全不受限制,提供最大的数据处理能力。
(3)提供最具说服力的验证性因素分析 ( Confirmatory Factor Analysis; CFA ) 和探索性因素分析 ( Exploratory Data Analysis; EFA ) 报告。并利用 Formal Inference-based Recursive Modeling ( FIRM ) 方法检测类别变量和连续变量间的复杂统计关系。

由于LISREL在探讨多变项因果关系上的强力优势,使得LISREL在社会学研究上似乎有愈来愈受重视的趋势,LISREL系属于「结构等式模式( structural equation modeling,SEM )」家族的一员,因此LISREL的最大能耐亦在于探讨多变项或单变项之间的因果关系。SEM一族的成员包含「共变量结构分析( covariance structure analysis )」、「潜在变项分析( latent variable analysis )」、「验证性因素分析( comfirmatory factor analysis )」、以及「LISREL分析( LISREL analysis )」等等,SEM结合了多元回归与因素分析,可以同时分析一堆互为关连之依变项间的关系。

SEM之使用步骤如下:
(1)发展研究者之理论基础模式。
(2)建构变项间之因果关系的径路图。
(3)将径路图转化为一套结构等式,并指定其测量模式。
(4)选择输入矩阵类型( 相关矩阵或变异数-共变量矩阵 ),并对研究者假设之理论模式进行测量与验证。

最新版本提供了更强大的分析统计功能。然而今天,LISREL软件已经不仅仅限于SEM。最新版本的LISREL包含下列统计应用程序:

• LISREL 用于结构方程建模
• PRELIS 用于数据处理和基本统计分析
• MULTILEV 用于分层线性和非线性建模
• SURVEYGLIM 用于广义线性建模
• CATFIRM 用于类别响应变量的形成的基于推理的递归建模( FIRM )
• CONFIRM 用于连续响应变量的形成的基于推理的递归建模( FIRM )
• MAPGLIM 用于多层数据的广义线性建模

• LISREL用于:
标准结构方程建模
多层结构方程建模

这些方法适用下列数据类型:
基于连续变量的完整的和不完整的复杂调查数据
基于序数和连续变量的完整的和不完整的简单随机样本数据

• PRELIS用于:
数据处理
数据转换
数据生成
计算动差矩阵( moment matrix )
计算样本动差的渐进协方差矩阵
匹配计算
复线性回归
Logistic回归
单变量和多元变量的归并回归模型
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV 可从通过简单随机和复杂调查设计得到的多层数据中拟合出多层线性和非线性模型。它允许模型带有类别和连续响应变量
SURVEYGLIM 可从通过简单随机和复杂调查设计得到的数据中拟合广义线性模型

• ( GLIMs )模型可以来自下列样本分布:
多项式分布
伯努利分布
二项式分布
负二项式分布
泊松分布
正态分布
伽马分布
反高斯分布

• CATFIRM 执行类别输出变量的正式的基于推理的递归建模( FIRM )
• CONFIRM 执行连续输出变量的正式的基于推理的递归建模( FIRM )
• MAPGLIM 执行最大因果( MAP )方法来拟合多层数据的广义线性模型

LISREL最新版本:9.3


1.综述
修正了所有的LISREL for Windows中客户报告的错误。

2.结构方程建模( SEM )
如果读入一个LSF文件( 单组情况 ),那么矩量矩阵( moment matrices )是基于包含在LSF文件中的变量定义。例如,如果所有的变量被申明为有序的( ordinal ),那么样本多分格协方差( polychoric covariance )或相关系数将被计算,而不是产生矩量系数( moment coefficients )。

3.广义线性模型
除了指定单位模型估计的结果呈现在输出文件中外,样本平均估计现在会为计数和分类输出变量产生。