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LISREL是一款技术专业对于结构方程模型的SEMfeAPP，关键用于规范结构方程建模和双层结构方程建模，适用于根据连续变量的详细的和不详细的繁杂调研数据信息及其根据序数和连续变量的详细的和不详细的简易随机样本数据信息。
作用特性
LISREL用于解决结构方程模型(structuralequationmodeling)。
PRELIS用于基本上的数据处理方法和简易的统计分析分析。
MULTILEV用于线形和离散系统阶级模型分析(hierarchicallinearandnon-linearmodeling)。
SURVEYGLIM用于理论线形模型(generalizedlinearmodeling)的分析和解决。.
MAPGLIM用于理论分层次线形模型(generalizedlinearmodelingformultileveldata)的解决。
CATFIRM用于次序自变量的formativeinference-basedrecursive模型解决。
CONFIRM用于持续自变量的formativeinference-basedrecursive模型解决。
APP特点
1、可以分析详细data和不详细data时的MultilevelStructuralEquationModel，及其离散系统MultilevelModel(Two-levelnonlinearregressionmodels)，技术性显著领跑其他类似APP。
2、唯一给予EfficientFullInformationMaximumLikelihood(FIML)方式解决SEM中missingdata的问题，模型表述力最牛。分析的样版尺寸和自变量数量的多少彻底不受到限制，给予最高的数据处理方法工作能力。
3、给予极具感染力的认证性因素分析(ConfirmatoryFactorAnalysis;CFA)和探究性因素分析(ExploratoryDataAnalysis;EFA)汇报。并运用FormalInference-basedRecursiveModeling(FIRM)方式检验类型自变量和连续变量间的繁杂统计分析关联。
4、因为LISREL在讨论变化多端项逻辑关系上的超强力优点，促使LISREL在社会学研究上好像有越来越受高度重视的发展趋势，LISREL系归属于「构造式子方式(structuralequationmodeling，SEM)」大家族的一员，因而LISREL的较大可耐亦取决于讨论变化多端项或单变项中间的逻辑关系。SEM一族的组员包括「共自变量构造分析(covariancestructureanalysis)」、「潜在性变项分析(latentvariableanalysis)」、「认证性因素分析(comfirmatoryfactoranalysis)」、及其「LISREL分析(LISRELanalysis)」这些，SEM融合了多元线性回归与因素分析，可以与此同时分析一堆相互之间相关联之依变项间的关联。