過去38年來，LISREL模型、方法和軟件已經變(biàn)成瞭(le)結構方程模型（SEM）的代名詞。SEM可以讓社會科學、管理學、行爲學、生物學、教育學等各個領域的研究者通過實證檢驗他們的理論。這些理論通常會轉化成理論模型以用來分析顯在變(biàn)量和潛在變(biàn)量 。如您所搜集的數據是用來分析理論模型的顯在變(biàn)量的 ，LISREL軟件就可以用來将該模型與所搜集的數據相匹配。
然而，如今LISREL for Windows已遠遠不限於(yú)SEM。最新的LISREL for Windows包含以下統計(jì)學應用程序：
LISREL：用於(yú)結構(gòu)方程模型
PRELIS：用於(yú)數據處(chù)理和基本統計學分析
MULTILEV：用於(yú)分層(céng)線性和非線性模型
SURVEYGLIM：用於(yú)廣(guǎng)義線性模型
MAPGLIM：用於(yú)多級數據的廣(guǎng)義線性模型
LISREL
32位的LISREL應用程序用於：
标準結構方程模型
多級結構方程模型
這些方法可用於(yú)以下數據(jù)類型：
分類變(biàn)量和連續變(biàn)量的完全和不完全複雜調(diào)查數據
分類變(biàn)量和連續變(biàn)量的完全和不完全簡單(dān)随機樣本數據
PRELIS
PRELIS是一個(gè)32位的應用程序，可用於(yú)：
數據操作
數據轉換
數據生成
計算矩陣
計(jì)算樣本矩的漸(jiàn)進協方差矩陣
通過匹配進行填補
多重填補
多元線性回歸
邏輯回歸
單(dān)變(biàn)量和多變(biàn)量删失回歸（censored regression）
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV将多級線性和非線性模型拟合到簡單(dān)随機調查設計和複雜調查設計中的多級數據上 。它支持具有連續和分類反應變(biàn)量的模型。
SURVEYGLIM
SURVEYGLIM将廣義線性模型（GLIM）拟合到簡單随機調查設計和複雜調查設計的數據上
Models for the following sampling distributions are available.
可用於(yú)以下抽樣(yàng)分布模型：
多項分布
伯努利分布（Bernoulli）
二項分布
負二項分布
泊松分布（Poisson）
正态分布
Gamma分布
逆高斯分布
MAPGLIM
MAPGLIM将最大後驗估計（MAP）方法用於(yú)把廣(guǎng)義線性模型拟合到多級數據上。
LISREL 9.2 for Windows的升級和修複
1.總體
修複瞭LISREL 9.1 for Windows最終用戶報告的所有漏洞
2.結構方程模型
如果讀入瞭(le)某LSF文件（單組），那麽矩陣就會以LSF文件包含的變(biàn)量定義爲基礎。如果所有變(biàn)量都是序數，那麽将會計算樣本多分格協方差或者相關系數（sample polychoric covariance or correlation coefficients），而不計算積矩系數。
3.廣義線性模型
在輸出文件中呈現unit-specific模型估計的結果後(hòu) ，現在增加population平均估計以獲取計數和分類結果變(biàn)量
說明
使用 Windows控制面闆(bǎn)卸載(zài)LISREL 9.1 for Windows
若在第一步中未能成功卸載，請(qǐng)删除C:\Program files (x86)\ 中的 LISREL9 文件夾(jiā)
確(què)保保存的應用程序大小約爲66,010 KB。如果不是，請(qǐng)再次保存。
右擊LISREL92Setup.exe，選擇以管理員身份運行（Run as Administrator）
