MPLUS ( http://www.statmodel.com ) è un software per l’analisi di modelli a variabili latenti con una vasta gamma di funzionalità: analisi fattoriale esplorativa e confermativa, modelli ad equazioni strutturali, modelli IRT, modelli di crescita, modelli longitudinali misti, analisi multilivello, analisi bayesiana, simulazione Monte Carlo. MPLUS comprende algoritmi per la gestione dei valori mancanti e per il bootstrapping; tratta variabili continue, ordinali e categoriali e consente di effettuare analisi multi-gruppo. Ha un ampio ventaglio di algoritmi di stima e un linguaggio che facilita la specificazione dei dati e dei modelli da analizzare. Non possiede una interfaccia grafica (path diagram) e ha una discreta diagnostica (misure di fit).

LISREL ( http://www.ssicentral.com ) consente di stimare modelli ad equazioni strutturali, modelli di analisi fattoriale confermativa e di path analysis. Può essere usato anche per modelli di analisi della varianza, modelli multilivello e modelli di crescita. LISREL comprende algoritmi per la gestione dei valori mancanti e per il bootstrapping; tratta variabili continue, ordinali e categoriali e consente di effettuare analisi multi-gruppo. Per alcuni modelli LISREL richiede l’utilizzo di PRELIS, un software di pre-processing dei dati. LISREL è stato il primo software commerciale per l’analisi dei modelli ad equazioni strutturali; ha una interfaccia grafica (path diagram); ha una diagnostica (misure di fit) molto ricca, fa ricorso alla notazione matriciale per la specificazione dei modelli e per la visualizzazione dei risultati.

WINSTEPS ( http://www.winsteps.com/winsteps.htm ) è un software per la stima di modelli di misurazione unidimensionali appartenenti alla tradizione della Item Response Theory (IRT), tra i quali i principali sono il modello di Rasch e i modelli partial credit e rating scale. La diagnostica è abbastanza ricca (misure di infit e outfit per singoli individui e singoli item, analisi sulla matrice dei residui per controllare gli assunti di unidimensionalità e di indipendenza locale, test di invarianza dei parametri per sottogruppi di individui). E’ presente un solo metodo di stima, Joint Maximum Likelihood Estimation (JMLE), detto anche UCON (Unconditional maximum likelihood estimation). WINSTEPS (http://www.winsteps.com/winsteps.htm) è un software per la stima di modelli di misurazione unidimensionali appartenenti alla tradizione della Item Response Theory (IRT), tra i quali i principali sono il modello di Rasch e i modelli partial credit e rating scale. La diagnostica è abbastanza ricca (misure di infit e outfit per singoli individui e singoli item, analisi sulla matrice dei residui per controllare gli assunti di unidimensionalità e di indipendenza locale, test di invarianza dei parametri per sottogruppi di individui). E’ presente un solo metodo di stima, Joint Maximum Likelihood Estimation (JMLE), detto anche UCON (Unconditional maximum likelihood estimation).

FACET ( http://www.winsteps.com/facets.htm ) è un software dedicato alla stima di modelli IRT unidimensionali, capace di gestire strutture dati complesse che presentano diverse combinazioni di rispondenti, items, compiti e giudici (facets). Gli item possono essere dicotomici o rating scales. E’ possibile valutare bias e interazioni connesse ai diversi facets. L’organizzazione dei dati e l’interpretazione dei risultati è complessa.

NEWMDSX ( http://www.newmdsx.com ) è una libreria di software dedicati allo scaling multidimensionale (Indscal-S, Mrscal, Minissa, Pindis) e all’unfolding (Mdpref, Mini-rsa). Sono presenti anche software per l’analisi delle corrispondenze (Corresp) e per la cluster analysis (Hiclus, Bbdiam). Con alcuni di questi software è possibile adottare la metrica di Minkowski.

STATA ( http://www.stata.com ) è un software generalistico che dispone di algoritmi particolarmente avanzati per l’analisi di complex survey designs, limited dependent variables, panel designs e time series.

GAUSS ( http://www.aptech.com ) è un linguaggio di programmazione orientato alla ricerca di base e alle applicazioni su grandi basi di dati. 

Comprehensive Meta Analysis (CMA, https://www.meta-analysis.com) è uno dei software più utilizzati, e completi, per la conduzione di meta-analisi. CMA permette di condurre e rappresentare in forma grafica i risultati di meta-analisi con metodi ad effetti fissi e random, e modelli di meta-regression per la valutazione dell'impatto di moderatori di tipo continuo e categoriale ed effetti di interazione. CMA è compatibile con una vasta selezione di indicatori di effect-size (inclusi odds ratio, risk ratio, differenze medie standardizzate, e correlazioni) e la presenza di gruppi e outcome multipli. Il software include inoltre diversi strumenti diagnostici per la valutazione del publication bias.