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• LISREL是應(yīng)用于高級(jí)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的軟件。LISREL (LInear Structural RELations)是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所發(fā)展的結(jié)構(gòu)方程模型(Structural Equation Modeling)軟件。LISREL被公認(rèn)為是極具專業(yè)的結(jié)構(gòu)方程模塊（Structural Equation Modeling，簡(jiǎn)稱SEM ）分析工具，其權(quán)威性不容其它類似軟件取代。
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• 在過(guò)去的四十五年中，LISREL模型，方法和軟件已成為結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）的同義詞。SEM允許社會(huì)科學(xué)，管理科學(xué)，行為科學(xué)，生物科學(xué)，教育科學(xué)和其他領(lǐng)域的研究人員對(duì)它們理論進(jìn)行實(shí)證評(píng)估。這些理論通常被制定為觀察和潛在（不可觀察）變量的理論模型。如果收集理論模型的觀察變量的數(shù)據(jù)，則可以使用LISREL程序使模型適合數(shù)據(jù)。
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• 然而，今天，LISREL不再局限于SEM。LISREL 10包括64位統(tǒng)計(jì)應(yīng)用程序LISREL，PRELIS，MULTILEV，SURVEYGLIM和MAPGLIM。
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• LISREL用于結(jié)構(gòu)方程建模（32位應(yīng)用程序）
• PRELIS用于數(shù)據(jù)處理和基本統(tǒng)計(jì)分析（32位應(yīng)用程序）
• MULTILEV用于分層線性和非線性建模
• SURVEYGLIM用于廣義線性建模
• CATFIRM用于類別響應(yīng)變量的形成的基于推理的遞歸建模（FIRM）
• MAPGLIM用于多層數(shù)據(jù)的廣義線性建模
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• LISREL是一個(gè)64位應(yīng)用程序，用于標(biāo)準(zhǔn)和多級(jí)結(jié)構(gòu)方程建模。這些方法可用于分類和連續(xù)變量的完整和不完整的復(fù)雜調(diào)查數(shù)據(jù)，以及關(guān)于分類和連續(xù)變量的完整和不完整的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)。
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• LISREL適用于：
• 標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)方程模型
• 多級(jí)結(jié)構(gòu)方程建模
• 這些方法適用于以下數(shù)據(jù)類型：
• 關(guān)于分類和連續(xù)變量的完整的不完整的復(fù)雜調(diào)查數(shù)據(jù)
• 關(guān)于分類和連續(xù)變量的完整且不完整的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)
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• LISREL功能：
• 結(jié)構(gòu)化的本征曲線模型（Structured latent curve models）、序變量因子分析（Factor analysis of ordinal variables）、多級(jí)數(shù)據(jù)的廣義線性模型（Generalized linear models (GLIMs) for multilevel data）
  用戶可以從多項(xiàng)式，伯努利，泊松，二項(xiàng)分布，負(fù)二項(xiàng)分布，正常，Gamma和逆高斯抽樣等分布中選擇。
• 觀測(cè)殘差（Observational residuals）：使得用戶能在計(jì)算模型的潛變量的潛變量得分的同時(shí)計(jì)算觀測(cè)殘差
  書寫參數(shù)估計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)和PSF測(cè)量（Writing parameter estimates, standard error estimates and measures of fit to a PSF）允許用戶保存參數(shù)估計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)誤差估計(jì)，PSF的測(cè)量。這些功能有助于蒙特卡洛研究。
• GUI的改變：允許用戶輸出各種格式的數(shù)據(jù)，如SPSS, SAS, SYSTAT, Statistica等等。
• 可以分析完整data和不完整data時(shí)的Multilevel Structural Equation Model，以及非線性Multievel Model（Two-level nonlinear regression models），技術(shù)明顯領(lǐng)先其他同類軟件。
• 能夠提供Efficient Full Information Maximum Likelihood（FIML）方法處理SEM中missing data的問(wèn)題，模型解釋力極強(qiáng)。分析的樣本大小和變量個(gè)數(shù)的多寡完全不受限制，提供極大的數(shù)據(jù)處理能力。
• 提供極具說(shuō)服力的驗(yàn)證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis；CFA）和探索性因素分析（Exploratory Data Analysis；EFA）報(bào)告。并利用Formal Inference-based Recursive Modeling（FIRM）方法檢測(cè)類別變量和連續(xù)變量間的復(fù)雜統(tǒng)計(jì)關(guān)系。
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• 由于LISREL在探討多變項(xiàng)因果關(guān)系上的強(qiáng)力優(yōu)勢(shì)，使得LISREL在社會(huì)學(xué)研究上似乎有愈來(lái)愈受重視的趨勢(shì)，LISREL系屬于結(jié)構(gòu)方程模型(structural equation modeling，SEM)家族的一員，因此LISREL的特有能耐亦在于探討多變項(xiàng)或單變項(xiàng)之間的因果關(guān)系。SEM一族的成員包含共變量結(jié)構(gòu)分析(covariance structure analysis)、潛在變項(xiàng)分析(latent variable analysis)、驗(yàn)證性因素分析(comfirmatory factor analysis)、以及LISREL分析(LISREL analysis)等等，SEM結(jié)合了多元回歸與因素分析，可以同時(shí)分析一堆互為關(guān)連之依變項(xiàng)間的關(guān)系。SEM之使用步驟如下：
• 1.發(fā)展研究者之理論基礎(chǔ)模式。
  2.建構(gòu)變項(xiàng)間之因果關(guān)系的徑路圖。
  3.將徑路圖轉(zhuǎn)化為一套結(jié)構(gòu)等式，并指定其測(cè)量模式。
  4.選擇輸入矩陣類型(相關(guān)矩陣或變異數(shù)－共變量矩陣)，并對(duì)研究者假設(shè)之理論模式進(jìn)行測(cè)量與驗(yàn)證。