最新LISREL操作.docx

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最新LISREL操作

LISREL操作

本例按结构方程模型建模（PathDiagram方法）的主要步骤进行讲解。

输入数据

分析数据

输出数据

画出路径图

设置参数

生成语法并运行程序。

以郭志刚数据为例

第一步：

输入数据。

1、打开LISREL软件。

出现如下图页面。

2、单击File。

选择“Importexternaldateinotherformats”，出现“打开”对话框。

找到郭志刚数据文件。

STU1000.查找文件时，根据文件类型来查找。

3、打开文件后，出现“保存为”的对话框。

如下图。

这时将文件命名为SEM.PSF文件默认存为lisrel的文件。

4、设置数据类型。

经过第3步保存后的数据出现在屏幕中。

如下图一，点击X1行，选择整列数据。

右击出现如下图工具栏，点击“DefineVaribles”，出现图二窗口。

选择X1，点击“VariableType”,出现如图三窗口。

选择“Continous”，勾选“Applytoall”。

单击OK。

完成数据类型设置。

图一

图二

图三

第二步：

进行协方差计算。

点击工具栏“Statistic”，出现“output”按钮。

如下图一。

单击，出现输出对话框。

如下图二。

图一

图二

勾选“Savetofile”、“Lisrelsystemdate”，并命名为SEM.cov。

如图三。

在右侧中部，Numberof中写入1000.点击OK。

出现如下图四的窗口。

这时输出名为SEM.cov的协方差矩阵的文件就已经生成的。

图三

图四

第三步：

用PDTHDiagram画出路径图。

并且进行模型的设置。

1、新建路径图文件。

单击“File”，点击“NEW”，出现新建窗口。

点击PathDiagram.“确定”。

出现“保存为窗口”。

将新建的路径图，保存为“PDstu”.这时路径图窗口出现。

如下图四。

图一

图二

图三

图四

2、设置变量。

点击“工具栏按钮Setup”，选择“Varible”，出现如图一对话框。

先设置观测变量。

点击“Add/ReadVaribles”，点击“browse”，找到，之前命名的sem.dsf文件。

打开。

再点击OK。

观测变量进入栏中。

再手动输入潜变量名称。

结果如下图三

图一

图二

图三。

接下来，设置DATE.单击Setup,再单击DATE.出现一个对话框。

在File文件类型中选择ASCIIDATE.并在Browse中找到之前存的SEM.cov的文件。

在Numberof中输入1000.点击OK。

数据设置完毕。

如下图一。

这时LISREL软件窗口左边出现，潜变量和观测变量等。

如下图二。

紧接着，就可以画图了。

3、画出路径图。

3.1先将内生观测变量和内生潜变量拉入画布中。

操作如下：

将内生观测变量和内生潜变量后面的方框打叉（直接点击方框即可）。

如图一。

然后按顺序拉入图中。

结果如下图二

3.2设置路径

点击“One-waypath”将各潜变量与观测变量按理论假设连接起来。

结果如下图一

3.3设置参数

设置误差项。

郭数据中，X4Y1没有误差，故要设置为“固定参数”，并且将值设为“0”。

右击Y1后面的误差项，出现如下图一的窗口，勾选“Fix”，并且设置值为“0”。

操作方法。

单击“Setvalue”,输入0即可。

误差项设置完毕。

接下来，设置各个矩阵的参数。

首先将λy11、λx42为固定参数，固定值为1。

方法如误差项设置。

单击路径，选择“Fix”，再设置值为1。

再将λy22、λx11同样设置为固定参数。

3.4设置输出参数

单击Outpt,出现如下图一按钮。

点击Estimations.出现估计对话框。

选择估计方法Maximumlikelihood.叠加次数100次。

CheckAdmissibility为0（或OFF）注：

先勾选，再改。

如图二。

图一

图二

设置完“Esitimations”后，单击Next，出现Selection界面。

选择InvokePathDiagram。

单击OK完成设置。

这时模型设置完成。

第四步：

生成语法，运行程序。

4.1生成语法。

可以生成LISEREL或者SIMPLISSYNTAX。

操作方法，单击Setup,再单击BuildLISERELSYNTAX。

自动生成语法。

文件如下

图一

Be矩阵设置。

选择Beta,在右边MatrixForm中选择Sub-Diagonal，单击OK。

完成。

图二

4.2运行语法。

单击工具栏RUN.程序运行。

计算出结果。

并且给出模型的估计参数。

如下图。

结果图

此结果与郭略有不同。

原因尚在查找中。

另，同样的数据输出的协方差矩阵也略有差别。