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Amos軟件介紹
Amos是SPSS Statistics 軟件包中的獨立產(chǎn)品，該軟件基于強大的分析技術(shù)可以有效地對相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，允許您使用程序和圖形用戶界面對數(shù)據(jù)建模，可以通過對包括回歸、因子分析相關(guān)性分析和方差分析等傳統(tǒng)多元分析方法的擴展，為您的理論研究提供更多的支持，讓你制作出更加精確的模型。該軟件旨在幫助用戶快速的對復(fù)雜變量關(guān)系進行假設(shè)，并進行研究，從而從數(shù)據(jù)中獲得更多的線索和信息，支持各種標準的多變量分析方法;同時，你可以借助直觀的圖形化和程序化界面來快速郭建方程模型，這些模型能夠更加準確完整的展現(xiàn)出復(fù)雜的關(guān)系，從而為你的理論研究提供準確的支持和輔助。在熟悉的環(huán)境中，任何的數(shù)值變量都可以用來建模，并對其它數(shù)值變量進行預(yù)測和驗證，從而得到準確的因果關(guān)系，軟件同時還提供廣泛的繪圖工具，拖放式操作讓你可以更快快速準確的以路徑圖的方式定制模型，并且全程無需編程。
新版本的AMOS 26還增加了探索性結(jié)果方程模型、輔助多組分析、高級文本輸出、擴展的AMOS編程環(huán)境等功能，以快速創(chuàng)建模型以檢驗變量之間的相互影響及其原因，由于結(jié)構(gòu)方程模型是一次性地驗證復(fù)雜的因果關(guān)系，用標準方法以及在此基礎(chǔ)上擴展的方法進行多元分析，因此比普通最小二乘回歸和探索性因子分析更進一步，能獲得更精確、豐富的綜合分析結(jié)果。
Amos軟件功能介紹
【圖形化用戶界面】
通過路徑圖瀏覽器，可以顯示路徑模型以及當前文件夾下所有路徑模型的描述以及小圖標
通過簡單的點擊來選擇程序的選項
通過單擊鼠標在路徑圖上直接創(chuàng)建新的變量
一次點擊查看不同的組或模型
瀏覽數(shù)據(jù)文件內(nèi)容
直接從數(shù)據(jù)集中把變量名字拖拽到路徑圖上
【建模能力】
創(chuàng)建具有觀測變量和潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型(包括路徑分析和縱向數(shù)據(jù)模型)
利用兩種方法指定候選模型：
- 為每個候選模型設(shè)置一組參數(shù)相等的約束
- 探索性方式應(yīng)用SEM。AMOS會嘗試很多模型，同時基于AIC及BIC統(tǒng)計量比較模型，并給出最佳模型的建議
擬合驗證性因子模型，方差成分模型，變量中含有誤差的模型，以及一般的潛變量模型
分析均值結(jié)構(gòu)以及多組數(shù)據(jù)：
- 利用自動化設(shè)置迅速地制定并檢驗多組數(shù)據(jù)
同時分析來自多個總體的數(shù)據(jù)
把因子及回歸分析合并到一個模型中同時擬合來節(jié)省時間
同時分析多組模型：AMOS能夠確定哪些模型是嵌套的并能夠自動計算校驗統(tǒng)計量
將路徑圖轉(zhuǎn)化為VB程序
用自動生成的參數(shù)限制來擬合線性增長曲線模型
【潛在類別分析(混合模型)】
進行市場細分研究
估計每個類群或劃分的大小
進行混合回歸分析和混合建模
進行混合因子分析
估計個體屬于某類群的概率
訓(xùn)練分類模型。預(yù)先指定一些個體屬于某個組，再利用模型對剩余的個體分類
在多組模型中，限定一些模型參數(shù)在各族相等，同時其它參數(shù)可隨不同組而變化
【貝葉斯估計】
通過指定內(nèi)容豐富的先驗分布，改進估算。
利用可自動調(diào)整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。
以有序的分類數(shù)據(jù)和審查數(shù)據(jù)執(zhí)行估算。
基于非數(shù)字數(shù)據(jù)創(chuàng)建模型，而無需將數(shù)字分數(shù)分配給數(shù)據(jù)。
使用審查數(shù)據(jù)，而無需進行除正常情況之外的假定。
【處理海量計算模型】
無論數(shù)據(jù)是否為正態(tài)，您都可以利用功能強大的bootstrapping方法取得估計值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以讓您簡單輕松地獲得任意參數(shù)估計的偏差和標準誤差，包括標準化系數(shù)和效應(yīng)估計
檢驗多元正態(tài)并進行離群值分析
【模型創(chuàng)建】
利用路徑圖設(shè)定模型
借助圖形工具通過路徑圖直接修改模型
在路徑圖上顯示模型自由度
將部分單步路徑圖拷貝粘貼到其他路徑圖中
【分析能力及統(tǒng)計功能】
在存在缺失數(shù)據(jù)的情況下，利用全部信息的最大似然方法，獲得更有效，更小偏差的估計
利用快速bootstrap模擬方法獲得任意檢驗分布下任意參數(shù)的近似置信區(qū)間，包括標準化系數(shù)：
- 利用Bollen和Stine bootstrap方法評估模型
- 計算百分位數(shù)置信區(qū)間以及修正偏差的百分位數(shù)置信區(qū)間
通過隨機置換檢驗探查是否存在等價的或擬合更好的模型
通過路徑圖上給兩個或以上參數(shù)設(shè)置相同標簽實現(xiàn)在同一個組或者不同組間參數(shù)相等的約束，包括均值，截距，回歸權(quán)重，協(xié)方差
估計外生變量均值
估計回歸方程的截距
對任意參數(shù)執(zhí)行bootstrapping,以給出在正態(tài)分布的假定下任意模型參數(shù)的近似置信區(qū)間，包括利用蒙特卡洛模擬估計的標準化系數(shù)
多種估計方法，包括最大似然估計，未加權(quán)最小二乘，廣義最小二乘，Browne的漸進自由分布標準以及自由尺度最小二乘
二十多個用于模型評價的擬合統(tǒng)計量，包括卡方統(tǒng)計量，AIC，BIC準則;Browne-Cudeck準則(BCC);ECVI,RMSEA以及PCLOSE準則;均方根殘差值;Hoelter的關(guān)鍵樣本指標;以及Bentler-Bonett和Tucker-Lewis指數(shù)
利用bootstrapping或蒙特卡洛方法獲得任意參數(shù)的偏差和標準誤差的估計值及其它派生統(tǒng)計量
可選擇利用觀測的信息矩陣估計標準誤差
查看每個參數(shù)的P值及臨界值
缺失數(shù)據(jù)填充
為序次分類變量及刪失數(shù)據(jù)填充之
填補缺失數(shù)據(jù)及潛變量得分
三種填充方法：回歸，隨機回歸，貝葉斯方法
個別填充：
利用線性回歸填補缺失值
個別或多重填補：
- 利用最大似然方法(ML)進行隨機回歸填補-基于由觀測數(shù)據(jù)得到的參數(shù)估計;假定參數(shù)與它們的ML估計相等
- 貝葉斯估計與隨機回歸填補方法類似;然而，這種方法假定參數(shù)是通過估計得到的，并不知道其確切的取值
【制圖及其它工具】
創(chuàng)建具有演示質(zhì)量的路徑圖：
- 便捷地在路徑圖上展示/隱藏全部變量名字
打印或粘貼路徑圖到其它應(yīng)用程序中
使用工具箱按鈕，包括形狀調(diào)整，復(fù)制，適合頁面顯示，以及對齊等來繪制模型
自定義工具條：
- 為菜單項或AMOS宏的熱鍵(包括自定義宏)創(chuàng)建工具條按鈕
- 給工具條按鈕創(chuàng)建圖標
- 創(chuàng)建快捷鍵執(zhí)行宏
通過選擇工具條上按鈕擬合模型
直接利用您指定的變量名進行分析，不必使用任何希臘字母
在路徑圖上添加標題和備注
利用工具條，菜單和熱鍵處理要經(jīng)常執(zhí)行的任務(wù)
使用彈出式菜單顯示路徑圖上每個元素的有用選項
利用反射和旋轉(zhuǎn)按鈕重新整理排列測量模型
使用嵌入程序擴展模型功能
【文檔和幫助】
豐富的具有交叉對照的在線幫助系統(tǒng)，并具有對輸出結(jié)果的說明或解釋
含有36個完整實例的用戶手冊
【數(shù)據(jù)和文件管理】
支持的文件類型包括：dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,.wk3,.wk4),Microsoft Access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav)，以及文本(.txt,.csv)
Amos軟件特色
SPSS Amos 支持您構(gòu)建態(tài)度模型和行為模型來反映復(fù)雜的關(guān)系。該軟件：
提供結(jié)構(gòu)化的方程式建模 (SEM) - 易于使用，而且您可以方便地比較、確認和優(yōu)化模型。
使用貝葉斯算法分析 - 改進模型參數(shù)的估算。
提供各種數(shù)據(jù)歸因算法 - 創(chuàng)建不同的數(shù)據(jù)集。
Amos軟件安裝步驟
1.在華軍軟件園下載Amos軟件中文版的安裝包，解壓后，雙擊“exe”文件,進入安裝向?qū)?，單擊Next
2.點擊“Change”選擇安裝位置，一般默認在C盤，推薦安裝在D盤，單擊Next
3.軟件正在安裝，請耐心等待安裝完成即可
Amos軟件常見問題
模型識別問題
問題描述：模型中的潛變量沒有足夠的指標，導(dǎo)致模型無法得到準確的估計。
解決方案：增加潛變量的指標，確保每個潛變量都有足夠的觀測變量來支持其估計。
收斂問題
問題描述：模型無法收斂，即優(yōu)化算法無法找到最優(yōu)解。
可能原因：模型復(fù)雜性較高、樣本量較小、初始值設(shè)置不當?shù)取?
解決方案：簡化模型、增加樣本量、調(diào)整初始值或嘗試不同的優(yōu)化算法。
Amos軟件更新日志
1. 優(yōu)化的腳步從未停止!
2. 更多小驚喜等你來發(fā)現(xiàn)~
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