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EL MODELO LISREL, SUS MÉTODOS Y SOFTWARE SE HAN CONVERTIDO EN SINÓNIMO DE MODELOS DE ECUACIONES ESTRUCTURALES (SEM).

El modelo LISREL, sus métodos y software se han convertido en sinónimo de modelos de ecuaciones estructurales (SEM).

SEM permite a los investigadores en ciencias sociales, ciencias de gestión, ciencias del comportamiento, ciencias biológicas, 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 del modelo teórico, el programa LISREL puede utilizarse para adaptar el modelo a los datos.

Hoy LISREL ya no se limita a SEM, ya que en sus última versión incluye las siguientes aplicaciones estadísticas:

  • LISREL para el modelado de ecuaciones estructurales.
  • PRELIS para la manipulación de datos y análisis estadístico básico.
  • MULTILEV para el modelado lineal y no lineal jerárquico.
  • SURVEYGLIM para el modelado lineal generalizado.
  • MAPGLIM para el modelado lineal generalizado para datos multinivel.

Durante los últimos treinta años, el modelo LISREL, sus métodos y su software, se han convertido en sinónimos del modelaje estructural de ecuaciones (SEM). SEM le permite a los investigadores de las ciencias sociales, ciencias de administración, ciencias del comportamiento, biología, ciencias de educación y muchos otros campos, asesorar empíricamente sus teorías.

Estas teorías suelen estar formuladas como modelos teóricos de variables observables o latentes. Si se obtienen datos sobre las variables observables del modelo teórico, LISREL puede se utilizado para encajar el modelo a sus datos.

 

 

En la actualidad, LISREL para Windows ya no se encuentra limitado únicamente a SEM. La última versión de LISREL para Windows incluye las siguientes aplicaciones para estadística:

  • LISREL para modelaje estructural de ecuaciones (SEM).
  • PRELIS para administración de datos y análisis estadísticos básicos.
  • MULTILEV para modelaje lineal y no-lineal jerarquizado.
  • SURVEYGLIM para modelaje lineal generalizado.
  • CATFIRM para modelaje formativo, basado en inferencia para variables con respuesta categórica.
  • CONFIRM para modelaje formativo, basado en inferencia para variables con respuesta continua.
  • MAPGLIM para modelaje lineal generalizado para datos multi-nivel.

     

LISREL

La aplicación de 32-bit LISREL puede ser utilizada para:

  • Modelaje estructural de ecuaciones estándar.
  • Modelaje estructural de ecuaciones multi-nivel.

Estos métodos se encuentran disponibles para los siguientes tipos de datos:

  • Datos de encuestas completos e incompletos en variables continuas.
  • Datos de muestra aleatorios simples, completos e incompletos en variable ordinales o continuas.

     

PRELIS

PRELIS es una aplicación de 32-bits que puede ser utilizada para:

  • Manipulación de datos.
  • Transformación de datos.
  • Generación de datos.
  • Calculo de matrices de momento.
  • Calculo de matrices de covarianza asintótica de muestras de momentos.
  • Imputación por comparación.
  • Imputación múltiple.
  • Regresión lineal múltiple.
  • Regresión logística.
  • Regresión censurada con una variable o multi-variable.
  • Análisis exploratorio ML y MINRES.
MULTILEV

MULTILEV encaja sus modelos multi-nivel, lineales o no-lineales a datos multi-nivel aleatorios simples y de encuestas complejas. Le permite trabajar con modelos con variables de respuesta continua o categórica.

SURVEYGLIM le permite encajar Modelos Lineales Generalizados (GLIMs) a datos aleatorios simples y de encuestas complejas. Se encuentran los modelos disponibles para las siguientes distribuciones de muestra:

  • Multi-nomial
  • Bernoulli
  • Binomial
  • Binomial Negativa
  • Poisson
  • Normal
  • Gamma
  • Gaussiana Inversa
CATFIRM

CATFIRM implementa modelaje formal recursivo, basado en inferencias para variables de respuesta categórica.

CONFIRM

CONFRIM implementa modelaje formal recursivo, basado en inferencias para variables de respuesta continua.

MAPGLIM

MAPGLIM implementa el método Máximo A Priori (MAP) para encajar modelos lineales generalizados a datos multi-nivel.

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