SPSS Amos 丨结构方程模型软件

三丰笔记 2022-5-18 07:03 1354人围观 SEO/SEM

AMOS 是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM）建模工具，通过对包括回归、因子分析相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为您的理论研究提供更多的支持。使用Amos，您可以使用直观的图形或程序化用户界面构建比使用标准多变量统计技术更准确地反映复杂关系的态度和行为模型。

SPSS Amos 支持您通过指定、估算、评估和呈现模型来显示变量之间的假定关系。与标准的多变量统计技术相比，该软件可以让您构建更准确的模型。用户可以选择图形用户界面，也可以使用非图形的程序化界面。

SPSS Amos 支持您构建态度模型和行为模型来反映复杂的关系。该软件：

- 提供结构化的方程式建模 (SEM) - 易于使用，而且您可以方便地比较、确认和优化模型。

- 使用贝叶斯算法分析 - 改进模型参数的估算。

- 提供各种数据归因算法 - 创建不同的数据集。

在AMOS 环境下，您可以在直观的路径图下指定、估计、评估以及设定模型，以展示假定的各变量之间的关系，来方便地建立能真实反应复杂关系的行为态度模型。在AMOS 中，任何数值变量，不管是可观测的还是潜在的，都可以用来建模，预测其它数值变量。 AMOS快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，由于结构方程模型是一次性地验证复杂的因果关系，用标准方法以及在此基础上扩展的方法进行多元分析，因此比探索性因子分析更进一步，能获得更精确、丰富的综合分析结果。

使用AMOS直观的拖放式绘图工具，您可以快速地以路径图定制模型而无需编程。在有缺失值的情况下，AMOS使用Full Information Maximum Likelihood方法仍然可以自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低估算值偏差。新版本的AMOS 还增加了探索性结果方程模型、辅助多组分析、高级文本输出、扩展的AMOS编程环境等功能。AMOS被广泛地应用于顾客满意度分析等领域。

SPSS AMOS软件特色功能：

结构方程模型（SEM）是一种多元分析技术，它包含标准的方法，并在标准方法的基础上进行了扩展。这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。AMOS让SEM变得容易，它拥有的直观的拖放式绘图工具，让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。

使用AMOS，让您比单独使用因子分析或回归分析能获得更精确、丰富的综合分析结果，AMOS在构建方程式模型过程中的每一步骤均能提供图形环境，只要在AMOS的调色板工具和模型评估中以鼠标轻点绘图工具便能指定或更换模型。通过快速的模型建立来检验您的变量时如何互相影响以及为何会发生影响。

即使有缺失值也能达到精准

AMOS处理缺失值的一大特色就是拥有Full Information Maximun Likelihood，即使资料不完整，AMOS也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差，更有效率。

实现对序次分类变量和缺失数据的估计。因此，您无需对数据进行数值话处理就可以基于非数值数据创建模型，您也可以在处理缺失数据时除了正态性假设以外，无需对数据进行其他任何假设。

为序次分类变量及缺失数据填补数值。填补后的结果数据集还可以作为后续其他程序的输入。

在潜变量模型分析中，根据事后评估的概率分布来确定缺失或部分数据的可能取值。

简易但功能强大

利用AMOS的Bootstrapping功能，可对任一经验性资料作模型分析。其中Bootstrapping和Monte Carlo对于任何参数，包括标准化系数、计算合适度、及提供统计量的来源。都能估算出可能的偏差及标准估计值。此外，也可使用AMOS来检定多维度常态分析和诊断离散值。

AMOS的探索技术和SEM的“界定搜索”功能可以让您从大量的候选模型中筛选出理想模型。您可以利用之前的模式界定或通过在模型上设定参数值的约束条件，或者利用贝叶斯估计指定参数的先验分布。利用验证性因子分析，您可以指定和验证因子模式，而不需要依赖传统的探索性因子分析。

从模型建立到迅速地发布结果