目前已有很多分析工具可以进行潜变量分析,既有专门的分析软件,也有大型软件的独立模块,方便实用的统计软件使潜变量分析的广泛应用与普及成为可能。以下是一些常用的潜变量分析软件。
1. LISREL
LISREL由Jöreskog与其合作研究者Sörbom共同开发,被公认为最专业的结构方程模型分析工具,极具权威性。LISREL是线性结构关系分析(analysis of linear structural relationship)的缩写,LISREL一度成为结构方程模型的代名词。由于LISREL在分析多变量因果关系上的优势,使得LISREL在社会、心理、教育等领域非常推崇。LISREL作为潜变量模型分析工具,包括:验证性因子分析(comfirmatory factor analysis)、协方差结构分析(covariance structure analysis)或结构方程模型以及多水平结构方程模型(multilevel structural equation modeling)等,除此之外LISREL还融入了多元回归、因子分析、广义线性模型与多水平模型等常用统计方法。LISREL构建模型可以通过编程与非编程两种方式完成,其中前者有lisrel与simplis两种编程语言;后者有菜单操作和路径图的方式,通过绘制路径图(path diagram)直观地构造结构模型是LISREL的一个重要特点。
2. SAS CALIS
SAS CALIS过程自SAS 6.04版推出,其缩写源自协方差结构分析(covariance analysis of linear
structural equation)。CALIS过程可实现多变量线性回归、线性测量误差模型(同SAS SYSLIN过程)、路径分析和因果关系模型、探索性和验证性因子分析及各种线性与非线性潜变量模型。CALIS过程提供了几种方式来构建模型,如LINEQS、COSAN、RAM与FACTOR语句。估计方法采用了未加权最小二乘估计(unweighted least squares estimation,ULS)、广义最小二乘估计(generalized least squares estimation,GLS)与最大似然估计等。
网址:http://v8doc.sas.com/sashtml/stat/chap19/index.htm
3. Mplus
Mplus由Bengt Múthen和Linda Múthen开发,可分析结构方程模型、通径分析、因子分析、多水平结构方程模型以及IRT模型等。除此之外还覆盖了传统的回归分析、多水平模型、潜变量增长曲线乃至分类潜变量的潜在类别模型等很多的现代高级统计技术,而且可分析不同性质与不同形态数据的混合模型。由于该软件着重统计方法的开发与推广,其界面不及其他软件友好,绘图、制表与操作接口均为语法操作,即便如此,许多专业人员依然对之青睐有加。Mplus由base模块和add-on模块组成,用户可以根据需要弹性定购,add-on模块包括Mixture Add-On,Multilevel Add-On与Combination Add-On三种相对独立的模块。