1樓：匿名使用者
常用的有lisrel，mplus，amos，eqs、r語言等。
amos用的人應該比較多，因為它容易上手，不需要寫語句，直接畫圖就可以構建模型，對於那些不做學術研究，只是搞搞應用的人來說，這個比較實用，它的缺陷是隻通過畫圖無法構建一些較為複雜的模型，靈活性不高，如果你是做學術的，不建議學amos
lisrel應該是過去十年國內做學術用的最廣的結構方程軟體，構建模型既可以寫語句也可以畫圖，很多**和研究都是用它做的，不過這個軟體上手相對難一點，而且更新升級速度慢。
mplus是近幾年最火的結構方程軟體，上手相對容易，而功能很強大，更新速度很快，如果只打算學習一種結構方程軟體，建議就學mplus
r，這個軟體不限於做結構方程模型，可以處理各種統計問題，結構方程自然也不在話下，應該是目前為止功能最全最強的統計學軟體（不過我覺得單說做結構方程，不如mplus好用），而且是開源的，不過我覺得上手沒有其他統計軟體容易，但學好了應該會很厲害。
eqs不瞭解，就不評價了。
2樓：匿名使用者
推薦使用spssau的結構方程模型功能，相對於其他軟體學習成本很低。簡單拖拽即可完成分析，同時智慧分析建議和幫助手冊輔助學習。當然相對於其他軟體其他軟體，可能自定義的部分稍顯不足。
做結構方程模型的軟體哪個更好用
3樓：匿名使用者
常用的結構方程建模軟體包括mplus、lisrel、amos、eqs、r等。
其中前面4個是專門的結構方程建模軟體，r是一種多元化的開源的統計軟體，裡面有做結構方程的包，但它並不是專門的軟體，從功能上講，r的功能最豐富但操作難度最大。
前面4中專門的結構方程軟體中，mplus功能最多，操作也比較便捷，兼且更新週期短，是當前最為流行也最有潛力的結構方程軟體，是最值得推薦的。
lisrel算是最早的結構方程軟體，功能也比較多，但是學起來相對複雜，程式語言不夠簡潔，而且更新慢。
amos操作比較簡便，易學，不過相對而言功能比其他幾個軟體少一些（當然重要功能還是比較完整的）
下面有一個幾種軟體的功能對比圖以作參考：
所以綜合功能的豐富性和易學性，推薦學習mplus或者amos，能力比較好的話，可以學一下r
4樓：匿名使用者
做結構方程模型的軟體有很多：lisrel、amos、mplus等。
但其中的操作都比較複雜，需要一定的學習週期。
5樓：匿名使用者
這些沙雕都在什麼？推薦stata，整體比較簡單易學，這裡推薦選單版操作，省去了熟悉軟體的過程。要知道我們的目標可是為了寫**。
順便說一句，lisrel誰學誰傻。
推薦這個看看有沒有版主，我就是跟著這個學習，**已經發表了。
看看有幫助嗎。
用spss可以進行sem（結構方程模型）建模嗎
6樓：匿名使用者
spss不能做結構方程模型分析，結構方程模型必須要專門的結構方程建模軟體或者包含結構方程功能模組的統計軟體才行。
通常可以做結構方程模型的軟體包括lisrel、amos、mplus、eqs以及r語言。最常用的就是這前三種。
7樓：匿名使用者
結構方程模型可以用spssau。操作非常簡單很容易上手，輸出標準格式結果和結構圖，針對每一步分析還會提供智慧分析建議。
結構方程模型-spssau
分析結果
>結構圖。
結構方程模型中過飽和是什麼原因
8樓：網友
結構方程模型 是社會科學研究中的一個非常好的方法。該方法在20世紀80年代就已經成熟，可惜國內瞭解的人並不多。「在社會科學以及經濟、市場、管理等研究領域，有時需處理多個原因、多個結果的關係，或者會碰到不可直接觀測的變數（即潛變數），這些都是傳統的統計方法不能很好解決的問題。
20世紀80年代以來，結構方程模型迅速發展，彌補了傳統統計方法的不足，成為多後設資料分析的重要工具。
求助，關於結構方程模型中題目打包問題
結構方程模型 和路徑分析的區別，原理是否一樣
9樓：北京佳美鼎盛寧
結構方程模型模型能夠做路徑分析，路徑模型本身也是一種結構方程模型，但是結構房模型更多的是用來做潛變數模型，此外，路徑模型如果用spss來做的話，不能對總體進行擬合檢驗。
10樓：風吹葉落
路徑分析是結構方程模型的一部分，完整的結構方程模型包含兩部分：1、測量模型，研究因子和指標的關係，也就是一般我們說的驗證性因子分析；2、因果模型，也就是路徑分析，研究的是因子之間的關係。另外提一下，狹義上的路徑分析指的是把顯變數直接當做潛變數的因果模型！
因此，結構方程模型和路徑分析其實是概念與子概念的關係。他們所涉及的統計學原理自然是一樣的，只不過如果是狹義上的路徑分析，那麼預設變數無測量誤差，其計算的精確度及誤差的控制是不如完整的結構方程模型的！
望採納！
11樓：1點數學
結構方程模型分析：結構方程模型是一種建立、估計和檢驗因果關係模型的方法。模型中既包含有可觀測的顯在變數，也可能包含無法直接觀測的潛在變數。
結構方程模型可以替代多重回歸、通徑分析、因子分析、協方差分析等方法，清晰分析單項指標對總體的作用和單項指標間的相互關係。
簡單而言，與傳統的迴歸分析不同，結構方程分析能同時處理多個因變數，並可比較及評價不同的理論模型。與傳統的探索性因子分析不同，在結構方程模型中，我們可以提出一個特定的因子結構，並檢驗它是否吻合資料。通過結構方程多組分析，我們可以瞭解不同組別內各變數的關係是否保持不變，各因子的均值是否有顯著差異。
」目前，已經有多種軟體可以處理sem，包括：lisrel，amos, eqs, mplus,r.
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