【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。
