Durante los últimos treinta y ocho años, el modelo LISREL con sus métodos y software se ha convertido en sinónimo de modelado de ecuaciones estructurales (SEM). Las ecuaciones estructurales permiten a los investigadores de las ciencias sociales, las ciencias de la gestión, las ciencias del comportamiento, las ciencias biológicas, las ciencias de la educación y otros campos evaluar empíricamente sus teorías. Estas teorías suelen formularse como modelos teóricos para variables observadas y latentes (no observables). Si se recopilan datos para las variables observadas en el modelo teórico, se puede utilizar el programa LISREL para ajustar el modelo a los datos.

Hoy, sin embargo, LISREL ya no se limita a SEM. Ahora incluye las siguientes aplicaciones estadísticas:

• LISREL para el modelado de ecuaciones estructurales;
• PRELIS para manipulación de datos y análisis estadístico básico;
• MULTILEV para crear una jerarquía lineal y modelado no lineal;
• SURVEYGLIM para modelado lineal generalizado;
• MAPGLIM para modelado lineal generalizado para datos multinivel.

LISREL está destinado al modelado de ecuaciones estructurales estándar y al modelado de ecuaciones estructurales multinivel. Estos métodos están disponibles para los siguientes tipos de datos:

• Datos de investigación completos e incompletos con cierto grado de complejidad en variables categóricas y continuas;
• Datos de muestra aleatoria simple completa e incompleta sobre variables categóricas y continuas.

PRELIS se puede utilizar para:

• Manipulación de datos;
• transformación de datos;
• Generación de datos;
• Cálculo de arreglos en un momento;
• Cálculo asintótico de matrices de covarianza en tiempos de muestreo;
• imputación de correspondencia;
• imputación múltiple;
• Regresión lineal múltiple;
• Regresión logística;
• Regresión censurada univariante y multivariante;
• Análisis factorial exploratorio ML y MINRES.

MULTILEV ajusta modelos lineales no lineales y multinivel a datos multinivel de diseños aleatorios simples e investigaciones complejas. Garantiza variables tanto para modelos de respuesta continuos como categóricos.

SURVEYGLIM ajusta modelos lineales generalizados a datos de diseños de encuestas aleatorias simples y complejas. Están disponibles plantillas para las siguientes distribuciones de muestreo:

• multinomial;
• Bernoulli;
• Binomio;
• binomial negativo;
• veneno;
• Normal;
• Gama;
• Gaussiana inversa.

MAPGLIM implementa el método MAP para ajustar modelos lineales generalizados a datos multinivel.

Requisitos del sistema:

• Sistemas operativos Windows.