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The Multiple Imputation Method for Data with Missing
Values
Use the Open option on the File menu to load the Open dialog box. Next, browse for the MISSINGEX
folder of the LISREL installation folder. Select the LISREL Data (*.lsf) option from the Files of type
dropdown list box and select the file MGGIRLS.LSF. Click on the OK push button to open the LSF window
for MGGIRLS.LSF.
Select the Multiple Imputation option on the Statistics menu of the LSF window to load the Multiple
Imputation dialog box. Select all the labels in the Variable List box. Click on the Select push button to
produce the following Multiple Imputation dialog box

PRELIS
数据处理
数据转换
数据生成
计算矩阵
计算样本矩的渐近协方差矩阵
归责的匹配
多重估算
多元线性回归分析
Logistic回归
单变量多元删失回归
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV拟合简单随机和复杂调查设计中的多级线性和非线性模型到多级数据。它允许具有连续和明确的响应变量的模型。

Click on the OK push button of the Output dialog box to return to the Multiple Imputation dialog box.
Click on the Run push button of the Multiple Imputation dialog box to produce the text editor window for
MGGIRLS.OUT.
The imputed LSF MGGIRLS_IMPUTED.LSF is written to the MISSINGEX folder of the LISREL
installation folder. The first portion of this file is shown in the following LSF window.

The measurement model
We consider six psychological tests for Junior High students. These six psychological tests are theoretically
constructed to measure the visual perception and verbal ability of Junior High students. A path diagram for
the corresponding measurement model for visual perception and verbal ability is shown in Figure 1.
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。

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