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EQS是宽泛使用的结构方程模型（Structural Equation Modeling）的软件之一，由于它拥有效户能够使用EQS画图工具画一张蹊径图成立你的模型，并且使用统计步骤正确地处置non-normal数据。EQS以方便的数据处置和统计预先处置。

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EQS开发人员之一是由该领域在国际间享负盛名的Peter M. Bentler教授，EQS提供钻研人员与统计学家建构结构方程模型的工具，复回归分析、多变量回归、验证性成分分析、结构分析蹊径分析以及多沉母体比力。使用过的EQS的学者认同本软件的提供且操作接口。使用EQS，您能够不用具备矩阵代数的知识就能够等闲的操作本软件。

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EQS提供更为的统计理论知识以分析现实上态分配的数据（事实上现实的数据也态分配）。 这些理论： Satorra-Bentler scaled chi-square, robust standard errors?以及 Yuan-Bentler distribution-free statistics。

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EQS 目前可处置多列有关与多序类有关的类别数据。附加的索求性工具，加强RETEST及WTEST选择， 并且有能力输入权沉矩阵。

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为什么要使用EQS？

EQS设定了新尺度EQS

以将技术复杂性和易用性相结合而闻名，借助EQS的新模型绘造工具Diagrammer，使结构方程式建模！

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EQS设置了新的尺度

EQS以结合易用性而着称，使用EQS的新型号画图工具Diagrammer，使结构方程式建模！

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新的DIAGRAMMER使建模变得！

点击几下鼠标，您就能够绘造演示文稿质量的图表；嬖炷Ｐ秃，从下拉菜单当选择“构建EQS”，而后EQS将基于该图表运行模型。不再必要使用号令说话！当您筹备好展示了局时，直接打印图表或剪切并粘贴到您喜欢的文字处置器中进行出产。

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借助EQS改进工作流程

EQS拥有Windows利用法式所需的，并且拥有点击职能，可接见EQS测试。此刻，在EQS中能够，的处置以前与法式一路实现的数据筹备和评估。将数据直接输入EQS的电子表格编纂器，通过尺度体式（dBase，Lotus等）导入，或从包中剪切和粘贴数据（原始数据，有关矩阵等）。在电子表格中，用户能够转换变量，编纂数据或执行索求性成分分析与创建自动模型设置。

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建模职能

EQS测试全领域的结构方程模型，多沉回归，多元回归，验证性因子分析，结构化均值分析和多元总体比力。EQS还polyserial和polychoric用于医治分类数据的有关性，所述Satorra-Bentler标度卡方统计，加强了RETEST和W测试选项，并可能导入权沉矩阵。

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大量的统计和画图选项

EQS将统计分析职能（描述性，t检验，ANOVA，多沉和逐步回归等）与数据索求图（散点图，直方图，矩阵图，饼图，多沉图等）结合在一路，为钻研人员提供了协调的代数以及他们数据的图形视图。从这些视图中获得的见解将援手用户的造订模型。在分歧的软件包之间切换，即可执行分析，从而使用户有更多功夫用于他们的模型。

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钻研人员的思考

EQS目前为生理学，教育，经济学，市场钻研，社会学和领域的数千名钻研人员提供结构方程建模技术。一旦你尝试了EQS，你会发现它为钻研人员提供了很大的易用性。

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EQS职能

改进的正态理论和缺失数据步骤

• 样本的Jamshidian-Bentler EM型迷失数据过程

• Kim-Bentler随机缺失检验（MCAR），均值和协方差的均质性

• LM和Wald在多样本分析中进行测试

• Bentler-Yuan检验用于潜在的结构化均值模型

• Bentler-Raykov校对了非递归模型的R平方

• 推算并保留回归和Bentler-YuanGLS因子得分

• 用于结构化均值分析的高档肇始值

• 总体成效的尺度

• 基于一成分模型的复合伙料内部性靠得住性和系数复合

• 因子模型的靠得住性系数rho

• Cronbach的alpha，Bentler的无穷纲下限靠得住性和Shapiro的加权复合伙料下限靠得住性

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建改了非正态和缺失数据的正态理论步骤

• Satorra-Bentler统计用于多种步骤和多样本分析

• 纠正（Satorra-Bentler robust）尺度误差以产生间接影响的正态影响

• LM测试的Satorra-Bentler信息矩阵

• Yuan-Bentler F检验和Yuan-Bentler-Browne残差统计

• Yuan-Bentler能够对非正常缺失数据进行正确的统计

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异构峰态步骤

• 异质峰度的Bentler，Berkane和Kano统计

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肆意分配步骤

• 渐近无散布（ADF）均值和协方差结构步骤

• Yuan-Bentler校对了卡方和F检验

• Yuan-Bentler更正了ADF尺度谬误

• 有关结构的ADF分析

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Case（Subject）加权步骤

• 加权均值和协方差结构分析（例如，用于复杂样本调查）的先验案例权沉

• Yuan-Bentler稳重的异常值和影响力观察步骤

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多档次模型

• HLM（Chou，Bentler和Pentz）和多级步骤用于潜在变量

• Bentler-Liang较大似然多级步骤

• Muthén的MUML多档次步骤论

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沉采样和仿真步骤与统计

• 通过疏导法式进行尺度化解决规划等的尺度谬误

• 基于模型的疏导（扩大了Beran-Bollen-Stine步骤）

• 扩大的仿真能力：多组和MCAR数据天生

• Deng-Lin FMRG随机数产生器

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建模职能和步骤

• /MODEL指令用于的模型规划（现实上了对/EQUATION，/VARIANCE和/COVARIANCE部门的必要）。方程式是用一些的剧本号令构建的

• 构建约束的号令剧本

• 模型变量（分类变量）的数量增长到200

• SAVE指令用于保留估算数据和因子得分

• Satorra-Bentler“Robust”统计数据的统计数据和索引可单独汇报

• EQS输出为HTML体式的可选

• EQS输出可选为矩阵体式或紧凑体式（而不是方程式体式）

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图形化职能

• 用于创建和汇报模型的Diagrammer

• 向导系统创建蹊径，因子，结构方程式和潜在增长曲线模型

• 为潜在增长曲线模型推算的多项式—正交系数

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用户界面改进

• 树状视图纲领中的项目治理器，用于组织和检索分析

• 通过的拖放操作即可移动项主张运输工具及其有关分析

• 拥有更多的可用的数据编纂器，并且样本数量不受限度

• 数据表可通过的拖放操作进行批改

• 此刻能够在数据编纂器上直接输入协方差矩阵

• 更好的3D数据图

• 改进且更通用的方差分析

• 一些非参数的统计分析可用

• 用于数据插补的前端EM迷失数据过程

• 改进的方程式天生器

• 语法窗口中的通用多方程数据转换

• 转换公式时可保留且沉复使用的

• 为变量或整个数据表创建z-scores

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硬件和软件要求：

Windows：

IBM PC386、486，Pentium或兼容版本

A math co-processor

8MB的RAM

5MB的可用磁盘空间

Windows XP，Windows Vista，Windows7和Windows8

32位和64位

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EQS软件的平台：

SUN/OS Solaris 1.x&2.x

AIX on IBM RS/6000

HP/UX on HP-9000 700 series

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EQS STRUCTURAL EQUATION MODELINE SOFTWARE

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Developed by one of the world's leading authorities on the subject, Dr. Pentler, EQS provides researchers and statisticians with a simple method for conducting the full range of structural equations models including multiple, multivariate regression, confirmatory factor analysis, structured means analysis, path analysis, and multiple population. Users agree that EQS is more complete and much easier to use than other products such as LISREL. With EQS, no knowledge of matrix algebra is reguired！

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EQS handles a wide variety of structural equation models in all types of computer environments. Users can draw a path diagram using EQS' drawing tool to create their model, and use the most advanced statistics to correctly treat non-normal data.

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EQS provides the most accurate known statistics for analysis on data that may not be multivariate normally distributed with the Satorra-Bentler scaled chi-square, robust standard errors, and the Yuan-Bentler distribution-free statistics.? These features are not available in other modeling programs.

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EQS now includes polyserial and polychoric correlations for treating categorical data, additional exploration functions, enhancements to the RETEST and WTEST options, and the ability to import weight matrices. Already known for combining technical sophistication with ease of use, EQS makes structural equations modeling even easier with Diagrammer, EQS' new model drawing tool!

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Make just a few clicks on the mouse and you can draw presentation-quality diagrams.? Once your model is drawn, choose Build EQS from the scroll-down menu and EQS runs your model, based on the diagram.? When you are ready to present results, simply print the diagram directly or cut and paste into your favorite word processor for final production.

Improved workflow with EQS Data preparation and eva luation that previously had to be done with other programs is now handled seamlessly and efficiently within EQS.? Simply enter data directly into EQS' Spreadsheet Editor, import via standard formats (dBase, Lotus, etc.), or cut and paste data (raw data, correlation matrix, etc.) from another package.? In the spreadsheet users can easily transform variables, edit data, or perform exploratory factor analysis to create an automatic model setup.

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Full range of modeling features
EQS tests the full range of structural equations models including multiple regression, multivariate regression, confirmatory factor analysis, structured means analysis and multiple population comparisons.
EQS also includes polyserial and polychoric correlations for treating categorical data, the Satorra-Bentler scaled chi-square statistic, enhancements to the RETEST and WTEST options, and the ability to import weight matrices.

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Extensive statistical and plotting options
EQS combines statistical analysis capabilities (descriptive, t tests, ANOVA, multiple and stepwise regression, etc.) with data exploration plots (scatter plot, histogram, matrix plot, pie chart, multiple plot, etc.) to provide researchers with coordinated algebraic as well as graphical views of their data.? Insights gained from these views will help users to efficiently formulate an optimal model.? There is no need to switch between different software packages to perform various analyses, allowing users more time to focus on their model.