LISREL 結構模式分析軟體
LISREL (LInear Structural RELations)是由KG Joreskog & D. Sorbom所發展的結構方程模型(Structural Equation Modeling)軟體. LISREL被公認為最專業的結構方程模塊（ Structural Equation Modeling,簡稱SEM ）分析工具，其權威性不容其它類似軟體取代。
目前幾乎可在各平台執行包含Windows, Mac OS 9 X, Solaris, AIX, RISC ,OpenVMS , Linux等. LISREL的內容包含多層次分析(multilevel analysis),二階最小平方估測(two-stage least-squares estimation),主成份分析(principal component analysis)等等.
由於LISREL在探討多變項因果關係上的強力優勢，使得LISREL在社會學研究上似乎有愈來愈受重視的趨勢,LISREL係屬於 「結構等式模式(structural equation modeling，SEM)」家族的一員，因此LISREL的最大能耐亦在於探討多變項或單變項之間的因果關係。 SEM一族的成員包含「共變量結構分析(covariance structure analysis)」、「潛在變項分析(latent variable analysis)」、「驗證性因素分析(comfirmatory factor analysis)」、以及「LISREL分析(LISREL analysis)」等等，SEM結合了多元回歸與因素分析，可以同時分析一堆互為關連之依變項間的關係.SEM之使用步驟如下：
1.發展研究者之理論基礎模式。
2.建構變項間之因果關係的徑路圖。
3.將徑路圖轉化為一套結構等式，並指定其測量模式。
4.選擇輸入矩陣類型(相關矩陣或變異數－共變量矩陣)，並對研究者假設之理論模式進行測量與驗證。
LISREL用於：
標準結構方程建模
多層結構方程建模
這些方法適用下列數據類型：
基於連續變量的完整的和不完整的複雜調查數據
基於序數和連續變量的完整的和不完整的簡單隨機樣本數據
PRELIS用於：
數據處理
數據轉換
數據生成
計算moment矩陣
矩陣計算樣本moment的漸進協方差矩陣
匹配計算
複線性回歸
Logistic回歸
單變量和多元變量的歸併回歸模型
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV可從通過簡單隨機和復雜調查設計得到的多層數據中擬合出多層線性和非線性模型。
SURVEYGLIM可從通過簡單隨機和復雜調查設計得到的數據中擬合廣義線性模型(GLIMs)
模型可以來自下列樣本分佈：
多項式分佈
伯努利分佈
二項式分佈
負二項式分佈
泊松分佈
正態分佈
伽馬分佈
反高斯分佈
CATFIRM執行類別輸出變量的formal inference-based遞歸建模
CONFIRM執行連續輸出變量的formal inference-based遞歸建模
MAPGLIM執行最大因果(MAP)方法來擬合多層數據的廣義線性模型廣義線性模型