IBM SPSS Amos
IBM SPSS Amos适用于需要使用到大量结构方程式的行业，内置了精确的算法以及各类数据运算的模型，把用户本地已经预备好的数据都导入模型中运算处理，把握不同测试环境下的数据变量关系，从方程结构中找到关键的规律，并且还具备了图形化的界面来实时查勘看运算数据是否有疏漏之处，以便优化内容。
IBM SPSS Amos特色
1、AMOS软件和结构方程模型(SEM)助您成功
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是如何互相影响以及为何会发生此影响。
2、即使有缺失值也能达到精准
AMOS 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，AMOS 也不会遗漏任何一个情況，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化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缺失数据的可能取值。
3、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最佳模型。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，而不需依赖传统的探索性因子分析。
4、从模型建立到迅速地发布结果
AMOS 交互的、可视化的建模方式，使结构方程建模变得简单易学，便于使用。在AMOS 界面下，您可以利用画图工具创建路径图，而不是通过写方程或编写命令的方式实现。您还可以利用常用的Microsoft 程序语言如VB、C# 扩展AMOS 的功能。
一旦您建立好模型，只需点击鼠标就可对模型的拟合度进行评估，并能以演示质量打印模型和结果。AMOS 包括36 个完整的结构方程建模实例， 并具有丰富的在线帮助系统。
IBM SPSS Amos功能
一、图形化用户界面
通过路径图浏览器，可以显示路径模型以及当前文件夹下所有路径模型的描述以及小图标
通过简单的点击来选择程序的选项
通过单击鼠标在路径图上直接创建新的变量
一次点击查看不同的组或模型
浏览数据文件内容
直接从数据集中把变量名字拖拽到路径图上
二、建模能力
创建具有观测变量和潜变量的结构方程模型(包括路径分析和纵向数据模型)
利用两种方法指定候选模型：
- 为每个候选模型设置一组参数相等的约束
- 探索性方式应用SEM。AMOS会尝试很多模型，同时基于AIC及BIC统计量比较模型，并给出最佳模型的建议
拟合验证性因子模型，方差成分模型，变量中含有误差的模型，以及一般的潜变量模型
分析均值结构以及多组数据：
- 利用自动化设置迅速地制定并检验多组数据
同时分析来自多个总体的数据
把因子及回归分析合并到一个模型中同时拟合来节省时间
同时分析多组模型：AMOS能够确定哪些模型是嵌套的并能够自动计算校验统计量
将路径图转化为VB程序
用自动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型
三、潜在类别分析(混合模型)
进行市场细分研究
估计每个类群或划分的大小
进行混合回归分析和混合建模
进行混合因子分析
估计个体属于某类群的概率
训练分类模型。预先指定一些个体属于某个组，再利用模型对剩余的个体分类
在多组模型中，限定一些模型参数在各族相等，同时其它参数可随不同组而变化
四、贝叶斯估计
通过指定内容丰富的先验分布，改进估算。
利用可自动调整的底层马尔可夫链蒙特卡尔理论 (Markov chain Monte Carlo、 MCMC)计算方法。
以有序的分类数据和审查数据执行估算。
基于非数字数据创建模型，而无需将数字分数分配给数据。
使用审查数据，而无需进行除正常情况之外的假定。
五、处理海量计算模型
无论数据是否为正态，您都可以利用功能强大的bootstrapping方法取得估计值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以让您简单轻松地获得任意参数估计的偏差和标准误差，包括标准化系数和效应估计
检验多元正态并进行离群值分析
六、模型创建
利用路径图设定模型
借助图形工具通过路径图直接修改模型
在路径图上显示模型自由度
将部分单步路径图拷贝粘贴到其他路径图中
七、分析能力及统计功能
在存在缺失数据的情况下，利用全部信息的最大似然方法，获得更有效，更小偏差的估计
利用快速bootstrap模拟方法获得任意检验分布下任意参数的近似置信区间，包括标准化系数：
- 利用Bollen和Stine bootstrap方法评估模型
- 计算百分位数置信区间以及修正偏差的百分位数置信区间
通过随机置换检验探查是否存在等价的或拟合更好的模型
通过路径图上给两个或以上参数设置相同标签实现在同一个组或者不同组间参数相等的约束，包括均值，截距，回归权重，协方差
估计外生变量均值
估计回归方程的截距
对任意参数执行bootstrapping、以给出在正态分布的假定下任意模型参数的近似置信区间，包括利用蒙特卡洛模拟估计的标准化系数
多种估计方法，包括最大似然估计，未加权最小二乘，广义最小二乘，Browne的渐进自由分布标准以及自由尺度最小二乘
二十多个用于模型评价的拟合统计量，包括卡方统计量，AIC，BIC准则；Browne-Cudeck准则(BCC);ECVI、RMSEA以及PCLOSE准则；均方根残差值；Hoelter的关键样本指标；以及Bentler-Bonett和Tucker-Lewis指数
利用bootstrapping或蒙特卡洛方法获得任意参数的偏差和标准误差的估计值及其它派生统计量
可选择利用观测的信息矩阵估计标准误差
查看每个参数的P值及临界值
缺失数据填充
为序次分类变量及删失数据填充之
填补缺失数据及潜变量得分
三种填充方法：回归，随机回归，贝叶斯方法
个别填充：
利用线性回归填补缺失值
个别或多重填补：
- 利用最大似然方法(ML)进行随机回归填补-基于由观测数据得到的参数估计；假定参数与它们的ML估计相等
- 贝叶斯估计与随机回归填补方法类似；然而，这种方法假定参数是通过估计得到的，并不知道其确切的取值
八、制图及其它工具
创建具有演示质量的路径图：
- 便捷地在路径图上展示/隐藏全部变量名字
打印或粘贴路径图到其它应用程序中
使用工具箱按钮，包括形状调整，复制，适合页面显示，以及对齐等来绘制模型
自定义工具条：
- 为菜单项或AMOS宏的热键(包括自定义宏)创建工具条按钮
- 给工具条按钮创建图标
- 创建快捷键执行宏
通过选择工具条上按钮拟合模型
直接利用您指定的变量名进行分析，不必使用任何希腊字母
在路径图上添加标题和备注
利用工具条，菜单和热键处理要经常执行的任务
使用弹出式菜单显示路径图上每个元素的有用选项
利用反射和旋转按钮重新整理排列测量模型
使用嵌入程序扩展模型功能
九、文档和帮助
丰富的具有交叉对照的在线帮助系统，并具有对输出结果的说明或解释
含有36个完整实例的用户手册
十、数据和文件管理
支持的文件类型包括：dBase(.dbf)、Microsoft Excel(.xls)、FoxPro(.dbf)、Lotus(.wk1、.wk3、.wk4)、Microsoft Access(.mdb)、IBM SPSS Statistics(.sav)，以及文本(.txt、.csv)
以上就是IBM SPSS Amos的全部内容了，快快收藏软件爱好者下载更多软件和游戏吧！
