CALIS过程CALIS过程后可加的选项：①MATHED=（估计参数的方法）ML最大似然法（默认值）LS非加权最小二乘法GLS广义最小二乘法WLS加权最小二乘法DWLS对角线加权最小二乘法LSM、LSG、LSW、LSD先用非加权最小二乘法估计参数，将得到的估计值作为初始值，再分别用最大似然法、广义最小二乘法、加权最小二乘法、对角线加权最小二乘法估计参数。NONE，不作任何参数估计，仅用来检查数据信息的有效性，打印模型的矩阵和初始值。②COV使用协方差矩阵，默认为CORR③UCOV使用未对均值校正协方差矩阵，默认为校正后的COV，得到的模型中无常数项。④AUG配合UCOV或UCORR选项估计模型中的常数项intercept。⑤KURTOSIS指定输出单变量和多变量的峰度系数(kurtosis)和偏度系数(skewness)。⑥TOTEFF指定系统输出非标准系数估计值的总体影响和间接影响。⑦RES输出拟合残差和渐进标准拟合残差矩阵。⑧MOD输出固定参数的修正指标和预期估计。LINEQS语句设定方程等式一个lineqs语句可以列出多个等式，每个等式中间用“，”分开，最后一个等式用“；”结束。路径分析中等式的表达方法：变量名＝系数名变量名+…+系数名变量名+残差项名例如：lineqsy1=alintercept+blx1+b2x2+e1，y2=a2intercept+b3x1+b4x2+b5y1+e2；yl，y2，xl和x2是数据集中的变量名，a1，a2，b1～b5是待估计的结构系数的名字，e1和e2是残差项的名字。LINEQS语句设定方程等式证实性因子分析中等式的表达方法：观察变量名=因子载荷名×潜在变量名+残差项名例如：1ineqsx1=f1+e1，x2=a2f1+e2，y1=f2+e3，y2=a4f2+e4;x1，x2，y1和y2是数据集中的变量名，a2和a4是待估计的因子载荷的名字，f1和f2是潜在因子的名字，e1～e4是残差项的名字。LINEQS语句设定方程等式结构方程模型分析中等式的表达方法：观察变量名＝因子载荷名×潜在变量名+度量误差名，潜在因子名＝结构系数名×潜在因子名+结构误差名；例如：1ineqsx1＝f1+e1，x2＝a2f1+e2，y1＝f2+e3，y2＝a4f2+e4，f2＝b1f1+d1；xl，x2，yl和y2是数据集中的变量名，a2和a4是待估计的因子载荷的名字，f1和f2是潜在因子的名字，bl是结构系数的名字，el～e4是度量误差的名字，d1是结构误差的名字。建立等式的几项要求：(1)观察变量名要和数据集里使用的名字一致，常数项必须用系统给定的名字“intercept”；(2)待估计的系数的名字可以任意给定，长度不超过8个字符，(3)变量名与系数名之间要有空格；(4)度量方程误差项名以“e”开头，结构方程误差项名以“d”开头，长度不超过8个字符；(5)潜在因子名只能使用以“f”开头的名字，长度不超过8个字符；(6)若设参照变量的因子载荷为1，那么潜在因子之前不需写任何数字或字母。STD语句指出矩阵中要估计的方差，并给方差命名。一个lineqs语句只能附加一个std语句，一个std语句中可以并列几个方差定义，中间用“，”分隔。例如：stdel=varl，e2=var2；表示要估计el和e2的方差，方差命名为varl和var2。stdel-e5=5*var：；表示要估计el～e5的方差，方差分别命名为varl～var5。stdel-e2=2*var_e：，f1-f2＝2*var_f：；表示要估计e1～e2的方差，方差命名为var_el和var_e2；同时估计潜在因子f1和f2的方差，命名为是var_f1和var_f2。矩阵φ,ψ,θδ和θε中没有列出的方差估计值是零。COV语句指出矩阵中要估计的协方差，并给协方差命名。一个lineqs语句只能附加一个cov语句，一个cov语句中可以并列几个协方差定义，中间用“，”分隔。例如：covele2=covl2，表示要估计e1和e2的协方差,协方差命名为covl2。cove1-e3=3*cov：；表示要估计e1，e2和e3之间的三个协方差，协方差分别命名为covl，cov2和cov3。covf1f2=cov_f12；表示要估计潜在因子f1和f2之间的协方差，协方差命名为cov_f12。矩阵φ,ψ,θδ和θε中没有列出的方差估计值是零。BOUNDS语句给出参数估计值的限定范围。例如:bounds0.0<=b1-b6<=1.0，a1-a2>0;LINCON语句给出参数的线性约束条件(1inearconstraints)。例如:lincona