常用潜变量分析软件介绍
<p align="left"> 目前已有很多分析工具可以进行潜变量分析，既有专门的分析软件，也有大型软件的独立模块，方便实用的统计软件使潜变量分析的广泛应用与普及成为可能。以下是一些常用的潜变量分析软件。</p><p align="left"><br /> <strong>1.</strong><strong> LISREL</strong><strong></strong></p><p align="left"> LISREL由J&ouml;reskog与其合作研究者S&ouml;rbom共同开发，被公认为最专业的结构方程模型分析工具，极具权威性。LISREL是线性结构关系分析（analysis of linear structural relationship）的缩写，LISREL一度成为结构方程模型的代名词。由于LISREL在分析多变量因果关系上的优势，使得LISREL在社会、心理、教育等领域非常推崇。LISREL作为潜变量模型分析工具，包括：验证性因子分析（comfirmatory factor analysis）、协方差结构分析（covariance structure analysis）或结构方程模型以及多水平结构方程模型（multilevel structural equation modeling）等，除此之外LISREL还融入了多元回归、因子分析、广义线性模型与多水平模型等常用统计方法。LISREL构建模型可以通过编程与非编程两种方式完成，其中前者有lisrel与simplis两种编程语言；后者有菜单操作和路径图的方式，通过绘制路径图（path diagram）直观地构造结构模型是LISREL的一个重要特点。</p><p align="left"> 网址：http://www.ssicentral.com/</p><p align="left"><strong></strong> </p><p align="left"><strong>2. SAS CALIS</strong><strong></strong></p><p align="left"> SAS CALIS过程自SAS 6.04版推出，其缩写源自协方差结构分析（covariance analysis of linear<br /> structural equation）。CALIS过程可实现多变量线性回归、线性测量误差模型（同SAS SYSLIN过程）、路径分析和因果关系模型、探索性和验证性因子分析及各种线性与非线性潜变量模型。CALIS过程提供了几种方式来构建模型，如LINEQS、COSAN、RAM与FACTOR语句。估计方法采用了未加权最小二乘估计（unweighted least squares estimation，ULS）、广义最小二乘估计（generalized least squares estimation，GLS）与最大似然估计等。</p><p align="left"> 网址：http://v8doc.sas.com/sashtml/stat/chap19/index.htm</p><p align="left"><strong></strong> </p><p align="left"><strong>3. Mplus</strong><strong></strong></p><p align="left"> Mplus由Bengt Múthen和Linda Múthen开发，可分析结构方程模型、通径分析、因子分析、多水平结构方程模型以及IRT模型等。除此之外还覆盖了传统的回归分析、多水平模型、潜变量增长曲线乃至分类潜变量的潜在类别模型等很多的现代高级统计技术，而且可分析不同性质与不同形态数据的混合模型。由于该软件着重统计方法的开发与推广，其界面不及其他软件友好，绘图、制表与操作接口均为语法操作，即便如此，许多专业人员依然对之青睐有加。Mplus由base模块和add-on模块组成，用户可以根据需要弹性定购，add-on模块包括Mixture Add-On，Multilevel Add-On与Combination Add-On三种相对独立的模块。</p><p align="left">网址：http://www.statmodel.com/</p> <ul class="s_clear"> <p align="left"><strong>4. SPSS AMOS</strong><strong></strong></p><p align="left"> AMOS由SmallWaters公司开发，并已成为SPSS的独立模块。AMOS与LISREL软件一样，它可以用来绘制路径图形，分析协方差结构。可以从SPSS统计软件的“Statistics”菜单启动读取SPSS格式文件。AMOS以图形界面见长,可与LISREL相媲美，模型中的观测变量、潜变量、误差项都有不同的图形来表示，这些图形都可用相应的工具直接手工绘制，模型中的数据也可以通过菜单导入，在设定完参数与模型属性（标题、模型估计方法、模型输出结果选项等）之后，通过菜单即可对模型求解。AMOS在构建模型过程中的每一步均能提供图形环境，而且可以通过调色板工具以click-click的方式指定和评价模型。</p><p align="left"> 网址：http://www.amosdevelopment.com/或http://www.spss.com/</p><p align="left"><strong></strong> </p><p align="left"><strong>5. EQS</strong><strong></strong></p><p align="left"> EQS由著名的统计学家Peter M. Bentler教授等开发。EQS可提供完整且简单的操作接口，是研究人员与统计学家简单构建结构方程模型的最佳工具，包含多重回归与多元回归分析、验证性因子分析、通径分析、结构方程模型以及多组总体比较，另外EQS还融入了类别潜变量的分析。EQS提供更为精确的统计理论，如可分析非正态分布的数据，包含：S-B调整 （Satorra-Bentler scaled<br /> chi-square）、稳健标准误（robust standard errors）以及不拘分布统计量（distribution-free statistics）等。</p><p align="left"> 网址：http://www.mvsoft.com/<strong></strong></p><p align="left"><strong></strong> </p><p align="left"><strong>6. Latent GOLD</strong></p><p align="left"> Latent GOLD是潜在类别分析最经典的分析工具，由Magidson与Vermunt研发，使用图形用户接口。其数据管理功能与绘图功能强大，界面操作类似于SPSS，而且可以直接读取SPSS数据。软件包含最基本的三个模型：潜在聚类分析（LC Cluster model）、离散型的因子模型（discrete latent variable model，DFactor）与潜在类别的回归模型（LC Regression model）。其中一项卓著的功能是用户在估计中允许应用贝叶斯常数，这些常数为概率参数设定了先验分布，使接近0或1的可能性极小，从而为局部最大问题提供了一个新的解决方案。Latent GOLD最新版本的功能由最初的潜在类别分析逐渐扩展，外挂了一些高级统计方法，如多水平模型（multilevel model）、连续性潜变量分析（continuous latent variable model，Cfactor）以及多水平潜在类别分析（multilevel LC model）、重复测量的潜在类别回归分析（LC Regression with Repeated Measures）、复杂抽样分析以及项目反应理论模型等。</p> 网址：http://www.statisticalinnovations.com/index.html<br /> 摘自：《潜变量分析》. 北京: 高等教育出版社，2009,6.<br /> <strong> 1# <i>yanbozh</i> </strong> 再传些我收藏的文档，与大家共享。</p><p></p> <ul class="s_clear"> thanks a lot!! <br /> 采用AMOS Lisrel Mplus 完成验证性因子分析。</p><p></p> AMOS介绍 网页格式</p><p></p> 下载了 很好也很实用 再上传一个《lisrel使用手册》——翻译：程琰 温忠麟<br /> 给点鼓励噢</p><p></p> 非常感谢了 非常感谢，我使用过SAS Calis xie <br /> ni <br /> zhen <br /> <br /> hao<br /> ne 刚刚下载完,回来补谢谢 顶顶 鼎鼎 顶顶 ........ 正急找相关资料，非常感谢楼主和各位的资料~ 顶一个，慢慢学习 谢谢楼主！！ <img src="http://bbs.pinggu.org/images/smilies/default/em46.gif" smilieid="180" border="0" alt="" />3q3q！ 3克油!3克油!3克油! 支持，谢谢楼主！ 不错！！！页:
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