本来是想回复前面那个悬赏贴的，但是一则怕有人说我财迷，二则那贴的主题太分散，我想还是一次回答一个问题比较好，
谈一些我个人的观点，不知道对错，别问我要文献依据，自己去网上找。

1.  楼主的这个问题的实质，是 “等级变量和非正态变量”如何分析的问题，0-1变量，只是等级变量的特例

2、在一般的分析中，我们是假设将等级变量（李科特变量就是典型的等级变量）作为连续变量在处理。事实上这样做的统计结果是有偏的。

3、如果你用的是原始数据进行分析，那么你应当知道，在生成 psf 后，需要有一个将等级变量设置为连续变量的过程。

4、有文献分析认为，对于7点尺度以上的等级变量，与连续变量的统计分析结果差别不大。我一直想验证这一结论，但是我没有时间。

5、如果你不想将等级变量连续化，或者你不能将等级变量连续化（如0-1二分变量），那么，你可以按以下步骤来处理，虽然这是SEM方法分析等级数据或高度非正态分布数据时的不得已的方法，但是聊胜于无。

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝这是传说中的分隔线＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝

当观测变量是数值型变量，但是却高度非正态时，用lisrel的默认方法来进行分析，通过计算协方差矩阵或者积差相关矩阵，并且用ML或者GLS方法来拟合，是错误的，因为这会严重歪曲参数估计的值，得到错误的卡方值和标准误。（有文献认为是低估）

较好的方法，是采用等级样本协方差矩阵，用WLS方法进行估计，并采用正确的加权矩阵。同时，样本容量要求尽可能的大，否则有害无益。

仅供参考。

1# yellowriver

补充一下： 你对数据进行标准化之前，需要先了解一下标准化的意义和作用。
对于正态分布（包括很大程度上偏离正态分布的伪正态分布）的数据来说，是否对数据进行标准化，对结果影响不大。
另外：你将连续变量转为 等级变量，实际上损失了很多信息，属于 倒行逆施。

知道了，谢谢

学习了，谢谢

在lisrel 及mplus中不管是連續或類別變項並存皆可
透過求得特殊矩陣來進行分析