LISREL是一种结构方程建模(SEM)软件,可用于定量数据分析,例如心理学、教育、社会科学和医学研究。它由SSI公司开发,现在已经新到了LISREL12版本。下面将介绍LISREL12中提供的新功能。
LISREL提供了一些特殊功能和改进。至多16个观察变量名和潜在变量名允许使用字符,路径图文件可以作为增强的元文件导出,这些元文件可以导入其他文件。以HTML文件的形式提供了用于单组LISREL模型的各种结果的HTML表。对LISREL模型参数的迭代估计算法进行了研究,该算法使用了自适应求积改进。多级广义线性建模应用程序包括多的链接函数并计算类内相关系数的估计。
LISREL还包括几种新的统计方法。具体地说,两阶段多重插补结构方程连续、有序以及连续和有序变量的混合建模(SEM),置信区间估计对于LISREL模型的参数,以及实现了标准化的解决方案。此外,对于通用LISREL模型和扩展LISREL模式的参数是可用的。
提供了两阶段多重插补SEM的技术细节和说明性示例。
包含LISREL模型参数的标准误差和置信区间估计的统计理论,并包括一个示例。
估计单组参数的估计理论提供并证明了内生潜在变量具有方差约束的LISREL模型。
描述并说明了用于估计扩展LISREL模型参数的高斯-牛顿算法
新发布的LISREL 12版本主要包括两个新功能:
为单组LISREL模型生成所选LISREL结果的HTML表格,以便轻松地将表格结果包含在出版物中。
对于多组分析,CM 选项现在可用。具体地说,现在可以请求多组LISREL模型的通用度量complete标准化解,这些模型的组内complete标准化解的通用度量complete标准化解,并且可以抑制这些模型的组内complete标准化解的标准误差和置信区间估计值的计算。
LISREL 12引入了一些以前版本中没有的新功能。
现在可以使用连续变量、有序变量以及连续变量和有序变量混合的两阶段多重插补结构方程建模。
现在包括LISREL模型参数的置信区间估计值。
已经实现了标准化和complete标准化解决方案的标准误差估计值和置信区间估计值。
增加了单组LISREL模型的估计算法,该模型具有或不具有内生潜在变量的方差约束。
路径图文件可以导出为增强型图元文件,也可以导入到其他文档中。
多级广义线性建模应用程序包括多链接函数,并计算类内相关系数的估计值。
新统计方法的技术细节以及说明性示例可通过LISREL帮助菜单上的“新功能”选项获得。
具体的功能改进包括:
可视化路径模型
LISREL12现在提供了一种加直观的方式来显示路径模型。它引入了一个新的可视化路径模型工具,使得用户可以加方便地观察路径模型中各个变量之间的关系。用户可以通过鼠标点击或拖拽的方式来调整模型,使得模型加符合实际情况。这一新功能很大地提高了用户的效率和易用性。
改进的数据导入和导出功能
LISREL12现在提供了加灵活的数据导入和导出功能。用户可以选择从不同的数据源导入数据,例如Excel、SPSS和CSV文件等。此外,用户还可以*数据格式、数据类型和缺失值处理方法等参数。这些改进使得用户能够加精细地控制数据的导入和导出,从而提高分析结果的可靠性和准确性。
新的分析方法
LISREL12现在提供了一些新的分析方法,例如重复测量分析和多组比较分析等。重复测量分析用于研究同一样本在不同时间点上的变化,多组比较分析则可以帮助用户比较不同组之间的结构模型。这些新的分析方法为用户提供了加丰富的工具,使得用户能够加详细的分析和理解数据。
改进的结果输出
LISREL12现在提供了加清晰和易于理解的结果输出。用户可以选择输出多种结果,例如估计参数、标准误、置信区间和p值等。此外,用户还可以根据需要自定义结果输出格式,例如文本、Excel和PDF等。这些改进使得用户能够加方便地查看和解释结果,从而好地理解数据。
改进的用户界面
LISREL12的用户界面得到了进一步的改进。新的用户界面加直观和易用,提供了加简洁和直观的控件,使得用户能够加快速地完成分析工作。此外,用户界面还提供了加丰富的帮助文档和视频教程,帮助用户好地理解软件的各项功能。
总的来说,LISREL12在可视化、数据处理、分析方法、结果输出和用户界面等方面都得到了进一步的改进和完善。
词条
词条说明
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