軟件介紹
amos特別版是一款專門用來進行結構方程建模的3D設計軟件,這款軟件擁有非常強大的分析功能,從而幫助你對各種建模的數據進行統計和分析,能夠在進行建模的時候確保模型的精確度。而且這款軟件還擁有多種實用的工具,大大簡化了你建模的操作流程,提高工作效率。
軟件簡介
Amos24.0特別版是一款專業的結構方程建模軟件,軟件基于強大的分析技術可以有效地對相關數據進行統計分析,讓你制作出更加精確的模型,軟件擁有圖形化的界面,通過對回歸分析、因子分析、相關性分析和方差分析等傳統多元數據分析方法的擴展,為您的理論研究提供更多的支持。
amos特別版功能介紹
一、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建新的變量
·一次點擊查看不同的組或模型
·瀏覽數據文件內容
·直接從數據集中把變量名字拖拽到路徑圖上
二、建模能力
·創建具有觀測變量和潛變量的結構方程模型(包括路徑分析和縱向數據模型)
·利用兩種方法指定候選模型:
- 為每個候選模型設置一組參數相等的約束
- 探索性方式應用SEM。AMOS會嘗試很多模型,同時基于AIC及BIC統計量比較模型,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
·分析均值結構以及多組數據:
- 利用自動化設置迅速地制定并檢驗多組數據
·同時分析來自多個總體的數據
·把因子及回歸分析合并到一個模型中同時擬合來節省時間
·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計量
·將路徑圖轉化為VB程序
·用自動生成的參數限制來擬合線性增長曲線模型
三、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
·訓練分類模型。預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,限定一些模型參數在各族相等,同時其它參數可隨不同組而變化
四、貝葉斯估計
·通過指定內容豐富的先驗分布,改進估算。
·利用可自動調整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。
·以有序的分類數據和審查數據執行估算。
·基于非數字數據創建模型,而無需將數字分數分配給數據。
·使用審查數據,而無需進行除正常情況之外的假定。
五、處理海量計算模型
·無論數據是否為正態,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估計的偏差和標準誤差,包括標準化系數和效應估計
·檢驗多元正態并進行離群值分析
六、模型創建
·利用路徑圖設定模型
·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
七、分析能力及統計功能
·在存在缺失數據的情況下,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的近似置信區間,包括標準化系數:
- 利用Bollen和Stine bootstrap方法評估模型
- 計算百分位數置信區間以及修正偏差的百分位數置信區間
·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設置相同標簽實現在同一個組或者不同組間參數相等的約束,包括均值,截距,回歸權重,協方差
·估計外生變量均值
·估計回歸方程的截距
·對任意參數執行bootstrapping,以給出在正態分布的假定下任意模型參數的近似置信區間,包括利用蒙特卡洛模擬估計的標準化系數
·多種估計方法,包括最大似然估計,未加權最小二乘,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計量,包括卡方統計量,AIC,BIC準則;Browne-Cudeck準則(BCC);ECVI,RMSEA以及PCLOSE準則;均方根殘差值;Hoelter的關鍵樣本指標;以及Bentler-Bonett和Tucker-Lewis指數
·利用bootstrapping或蒙特卡洛方法獲得任意參數的偏差和標準誤差的估計值及其它派生統計量
可選擇利用觀測的信息矩陣估計標準誤差
·查看每個參數的P值及臨界值
·缺失數據填充
·為序次分類變量及刪失數據填充之
·填補缺失數據及潛變量得分
·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-基于由觀測數據得到的參數估計;假定參數與它們的ML估計相等
- 貝葉斯估計與隨機回歸填補方法類似;然而,這種方法假定參數是通過估計得到的,并不知道其確切的取值
八、制圖及其它工具
·創建具有演示質量的路徑圖:
- 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用程序中
·使用工具箱按鈕,包括形狀調整,復制,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)創建工具條按鈕
- 給工具條按鈕創建圖標
- 創建快捷鍵執行宏
·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常執行的任務
·使用彈出式菜單顯示路徑圖上每個元素的有用選項
·利用反射和旋轉按鈕重新整理排列測量模型
·使用嵌入程序擴展模型功能
九、文檔和幫助
·豐富的具有交叉對照的在線幫助系統,并具有對輸出結果的說明或解釋
·含有36個完整實例的用戶手冊
十、數據和文件管理
·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特別版軟件特點
(1)AMOS具有的方差分析、協方差,假設檢驗等一系列基本分析方法。
(2)AMOS的貝葉斯和自抽樣的方法應用,這個AMOS最具特色的方法,這個也算是比較前沿的應用,在一定程度上克服了大樣本條件的限制,當樣本低于200甚至是低于100時,貝葉斯方法的結果仍然比較穩定,尤其是MCMC的結果,該方法也可以提供路徑分析間接效應的標準誤,這在中介效應的使用方面特別有用,還可以觀察估計參數的先驗概率分布和事后概率分布,并進行人為設定。另外bootstrap也提供類似模擬的標準誤,而且提供bootstrap的ADF、ML、GLS、SLS、ULS等參數估計的方法。另外也為時間序列數據提供自相關圖用于偵察序列相關。
(3)AMOS提供方程檢驗的統計指標,不用說也是很豐富的,需要強調的是有些指標例如SRMR等需要自行設置才能提供,另外比較重要的指標如RMSEA的檢驗需要自己在figure caption里設置\pclose才能看到,請詳情見手冊。
(4)指定搜索(specification search),不知翻譯的對不對,這個功能在探索變量間的關系上很好用,關系太多,也沒什么假設,使用這個功能看看數據本身是什么關系。一般如果關系很復雜,數據量也很大,使用逐步法能節省很多時間。
(5)AMOS可以實現曲線增長模型,這種模型主要用于追蹤數據,研究隨時間變化的規律,AMOS這方面的發展很好,包括高階曲線增長及其衍生的模型。不過同樣在基于多層線性模型的曲線增長模型上無法實現。
(6)其他的模型例如混合建模,非遞歸模型等在AMOS里均有實現。同時AMOS高版本提供程序的透明性、可擴展性,與VB、SAS等軟件提供接口,使得其程序編寫上帶來很大的便利,也拓展了應用范圍,而且至20版以后AMOS在程序方面也得到了加強,例如程序編寫、程序的生成等,其應用前景更加明朗。
amos特別版安裝教程
1、通過開心電玩將您需要的附件包進行快速的下載,解壓之后,點擊SPSS_Amos_24_win32.exe進行快速的安裝;
2、進入軟件的安裝向導界面,點擊NEXT進行安裝;
3、點擊我同意軟件的許可協議,點擊next;
4、選擇軟件安裝的位置,建議安裝在D盤,默認位置“C:Program Files (x86)IBMSPSSAmos24”,點擊Next;
5、amos軟件已經準備好了進行快速的安裝,點擊Install;
6、amos軟件正在進行快速的安裝,請耐心等待........
7、amos軟件已經安裝完成,點擊Finish;
amos特別版使用技巧
通過電腦所有程序-IBM找到amos軟件。
找到AMOS后我們打開graphics控件。
打開后你會看到AMOS的主界面。
這個界面主要分為4個部分:第一個部分,菜單欄,即最上面,和word很相似,從中可以進行更豐富的設置。
第二個部分是左邊的部分,這部分主要是一些圖形設置工具和便捷的設置工具。
第三個部分是我們模型檢驗顯示的部分。
最后一部分是畫布,也就是你模型呈現和驗證的部分。
- 精選留言 來自安徽銅陵聯通用戶 發表于: 2023-10-4
- 樓主你真好!太謝謝你了
- 精選留言 來自吉林長春聯通用戶 發表于: 2023-10-24
- 不錯,頂一下
- 精選留言 來自陜西銅川聯通用戶 發表于: 2023-5-17
- 功能齊全,界面清爽美觀
- 精選留言 來自新疆塔城聯通用戶 發表于: 2023-9-1
- 這個軟件用過好多年,一直都這么好用 感謝分享
- 精選留言 來自寧夏固原移動用戶 發表于: 2023-8-16
- 尋找了很久,終于找到了