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SPSS Amos
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- 结构化方程（SEM）建模工具
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Amos 是功能强大的结构化方程（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。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。
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确定复杂的关系
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在 Amos 下，您可以快捷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 包括基于贝叶斯估计的扩展统计选项。在最新版本 Amos 17.0 中，您可以：- 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。
- 估计潜变量模型中的后验预测分布，以确定缺失或部分缺失数据的可能取值。
Amos 使您能够同时分析来自几个总体的数据，如多个种族的群体。使用多重指示变量，可以增加分析模型中变量的可靠性。利用多重填补方法，填补缺失值或潜变量得分，如因子得分。您也可以利用 Amos 进行纵向数据研究，多个组别的分析，以及可靠性分析。
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从模型建立到迅速地发布结果
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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。
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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。
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利用 Amos 中的探索技术，SEM 通过搜索功能在大量的候选模型中筛选出最佳模型。通过在模型上设定参数值约束条件，您可以充分利用前期研究的成果，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。
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您也可以在单个分析中拟合多重模型。 Amos 会比较每一对模型，其中每对模型都可以通过对模型参数限制条件的更改而得到。而且 Amos 会给出模型改进的建议。例如，通过在两个变量间添加箭头连接，图形和统计量将会帮助您在模型的简约性和拟合优度间取得最佳平衡。
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利用路径图发现意想不到的关联
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在模型拟合后， Amos 路径图还能够显示变量之间相关性的强弱。例如，在进行关于调味品产品的调查分析中，最初您也许会认为“对味道的满意度”是品牌忠诚度的最佳指示指标。然而，在 Amos 的路径图中，您或许会发现品牌忠诚度的最佳指示指标却是“调味产品的包装尺寸”。
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利用 Amos 在数据中探索“原因和程度”
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在不同领域使用观测性/非实验性数据的研究人员，借助 Amos 说服领导或委员会、金融保险或将研究结果发布。例如：- 心理学 --- 建立模型来探索药物、临床门诊和音乐图画等以上治疗对情绪的影响。
- 医疗和卫生保健 --- 确定可信性、节省性或科研投入这三个因素中哪个最能预测医生开处仿制药品的可能性。
- 社会科学 --- 研究社会经济学状况、组织机构和其他因素对投票行为和政治参与情况的影响。
- 教育研究 --- 评估培训项目对教育有效性的影响。
- 市场调研 --- 研究客户的消费行为如何影响新产品的销售。
- 机构研究 --- 研究与工作相关的问题如何影响企业员工的满意度。
充分利用您已有的SPSS产品
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除了可以单独使用 Amos 以外，还可以利用它来拓展 SPSS Statistics Base 的分析功能。此外，如果使用 SPSS Advanced Statistics™ 或者 SPSS Regression 模块， Amos 能够进一步完善您的分析，因为SEM是这些模块中所包含算法的进一步扩展。
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