lisrel(結(jié)構(gòu)方程建模分析軟件) v9.3官方版

lisrel官方版是卡貝信息技術(shù)有限公司代理的一款結(jié)構(gòu)方程建模分析軟件。它能夠?qū)⒔Y(jié)合外顯變量和潛變量（無法直接觀察的變量）為公式的理論數(shù)據(jù)擬合成方程模型。作為世界上公認(rèn)的專業(yè)SEM分析工具，lisrel不僅局限于對(duì)結(jié)構(gòu)方程模型的處理，還新增了多層次分析、廣義線性模型、線性和非線性階層模型、基本數(shù)據(jù)處理等功能。對(duì)處在社會(huì)科學(xué)、管理科學(xué)、行為科學(xué)、生物學(xué)、教育學(xué)及其它領(lǐng)域的研究者來說必不可少，有需求的用戶不妨下載體驗(yàn)。

軟件功能

1、采用三維平臺(tái)編輯技術(shù)，可準(zhǔn)確的對(duì)構(gòu)件進(jìn)行空間操作編輯及空間校驗(yàn)。

2、可對(duì)魯班鋼筋復(fù)雜節(jié)點(diǎn)進(jìn)行可視化編輯與交底。

3、允許對(duì)鋼筋信息單獨(dú)查看、編輯、繞彎、打斷，對(duì)復(fù)雜節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定制化操作。

4、提供節(jié)點(diǎn)圖等輸出方式，方便將結(jié)果直觀展示出來，并可以在pds中三維查看。

軟件特色

1、可用于標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)方程建模，多層結(jié)構(gòu)方程建模。

2、適用于基于連續(xù)變量的完整的和不完整的復(fù)雜調(diào)查數(shù)據(jù)。

3、適用基于序數(shù)和連續(xù)變量的完整的和不完整的簡單隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)。

軟件亮點(diǎn)

1、可以分析完整 data 和不完整 data 時(shí)的Multilevel Structural Equation Model，以及非線性Multilevel Model（Two-level nonlinear regression models），技術(shù)明顯領(lǐng)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(qiáng)。分析的樣本大小和變量個(gè)數(shù)的多寡完全不受限制，提供最大的數(shù)據(jù)處理能力。

3、提供最具說服力的驗(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）方法檢測類別變量和連續(xù)變量間的復(fù)雜統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

4、由于LISREL在探討多變項(xiàng)因果關(guān)系上的強(qiáng)力優(yōu)勢，使得LISREL在社會(huì)學(xué)研究上似乎有愈來愈受重視的趨勢，LISREL系屬于「結(jié)構(gòu)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(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。

內(nèi)置程序

1、LISREL：用于結(jié)構(gòu)方程建模（32位應(yīng)用程序）。

2、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）。

3、MULTILEV：用于分層線性和非線性建模。

4、SURVEYGLIM：用于廣義線性建模。

5、CATFIRM：用于類別響應(yīng)變量的形成的基于推理的遞歸建模（FIRM）。

6、CONFIRM：用于連續(xù)響應(yīng)變量的形成的基于推理的遞歸建模（FIRM）。

7、MAPGLIM：用于多層數(shù)據(jù)的廣義線性建模。

更新日志

v9.3版本

1、改進(jìn)PRELIS中使用的順序數(shù)據(jù)探索性因素分析。該模塊已經(jīng)擴(kuò)展到可以處理多種變量和因素，包含了卡方分配與其配套的近似誤差均方根（RMSEA）測量。

2、改進(jìn)結(jié)構(gòu)方差建模。如果讀取的文件為LSF文件，那么矩陣就會(huì)基于LSF文件中所包含的定義變量。

3、Fit統(tǒng)計(jì)更加健壯。健壯的Fit統(tǒng)計(jì)信息現(xiàn)在可以用于包含了每個(gè)所選變量的額外匯總統(tǒng)計(jì)的多個(gè)群組和輸出文件。

4、優(yōu)化廣義線性模型。根據(jù)特定單元模型的估算結(jié)果，現(xiàn)在可產(chǎn)生計(jì)數(shù)和分類結(jié)果變量的平均數(shù)量估算，并新增采用了零膨脹的泊松和負(fù)二項(xiàng)模型。