☆ 1、如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
      ☆ 2、在課程結束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持，以便保證培訓后的繼續消化；
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業機會。
      ☆4、合格學員免費頒發相關工程師等資格證書，提升您的職業資質。

• LISREL是應用于高級統計領域的軟件。LISREL (LInear Structural RELations)是由K.G. Joreskog & D. Sorbom所發展的結構方程模型(Structural Equation Modeling)軟件。LISREL被公認為是極具專業的結構方程模塊（Structural Equation Modeling，簡稱SEM ）分析工具，其權威性不容其它類似軟件取代。
• ?
• 在過去的四十五年中，LISREL模型，方法和軟件已成為結構方程模型（SEM）的同義詞。SEM允許社會科學，管理科學，行為科學，生物科學，教育科學和其他領域的研究人員對它們理論進行實證評估。這些理論通常被制定為觀察和潛在（不可觀察）變量的理論模型。如果收集理論模型的觀察變量的數據，則可以使用LISREL程序使模型適合數據。
• ?
• ?
• ?
• 然而，今天，LISREL不再局限于SEM。LISREL 10包括64位統計應用程序LISREL，PRELIS，MULTILEV，SURVEYGLIM和MAPGLIM。
• ?
• LISREL用于結構方程建模（32位應用程序）
• PRELIS用于數據處理和基本統計分析（32位應用程序）
• MULTILEV用于分層線性和非線性建模
• SURVEYGLIM用于廣義線性建模
• CATFIRM用于類別響應變量的形成的基于推理的遞歸建模（FIRM）
• MAPGLIM用于多層數據的廣義線性建模
• ?
• ?
• LISREL是一個64位應用程序，用于標準和多級結構方程建模。這些方法可用于分類和連續變量的完整和不完整的復雜調查數據，以及關于分類和連續變量的完整和不完整的簡單隨機樣本數據。
• ?
• LISREL適用于：
• 標準結構方程模型
• 多級結構方程建模
• 這些方法適用于以下數據類型：
• 關于分類和連續變量的完整的不完整的復雜調查數據
• 關于分類和連續變量的完整且不完整的簡單隨機樣本數據
• ?
• ?
• LISREL功能：
• 結構化的本征曲線模型（Structured latent curve models）、序變量因子分析（Factor analysis of ordinal variables）、多級數據的廣義線性模型（Generalized linear models (GLIMs) for multilevel data）
  用戶可以從多項式，伯努利，泊松，二項分布，負二項分布，正常，Gamma和逆高斯抽樣等分布中選擇。
• 觀測殘差（Observational residuals）：使得用戶能在計算模型的潛變量的潛變量得分的同時計算觀測殘差
  書寫參數估計，標準誤差的估計和PSF測量（Writing parameter estimates, standard error estimates and measures of fit to a PSF）允許用戶保存參數估計，標準誤差估計，PSF的測量。這些功能有助于蒙特卡洛研究。
• GUI的改變：允許用戶輸出各種格式的數據，如SPSS, SAS, SYSTAT, Statistica等等。
• 可以分析完整data和不完整data時的Multilevel Structural Equation Model，以及非線性Multievel Model（Two-level nonlinear regression models），技術明顯領先其他同類軟件。
• 能夠提供Efficient Full Information Maximum Likelihood（FIML）方法處理SEM中missing data的問題，模型解釋力極強。分析的樣本大小和變量個數的多寡完全不受限制，提供極大的數據處理能力。
• 提供極具說服力的驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis；CFA）和探索性因素分析（Exploratory Data Analysis；EFA）報告。并利用Formal Inference-based Recursive Modeling（FIRM）方法檢測類別變量和連續變量間的復雜統計關系。
• ?
• 由于LISREL在探討多變項因果關系上的強力優勢，使得LISREL在社會學研究上似乎有愈來愈受重視的趨勢，LISREL系屬于結構方程模型(structural equation modeling，SEM)家族的一員，因此LISREL的特有能耐亦在于探討多變項或單變項之間的因果關系。SEM一族的成員包含共變量結構分析(covariance structure analysis)、潛在變項分析(latent variable analysis)、驗證性因素分析(comfirmatory factor analysis)、以及LISREL分析(LISREL analysis)等等，SEM結合了多元回歸與因素分析，可以同時分析一堆互為關連之依變項間的關系。SEM之使用步驟如下：
• 1.發展研究者之理論基礎模式。
  2.建構變項間之因果關系的徑路圖。
  3.將徑路圖轉化為一套結構等式，并指定其測量模式。
  4.選擇輸入矩陣類型(相關矩陣或變異數－共變量矩陣)，并對研究者假設之理論模式進行測量與驗證。