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　　amos中文破解版是一款功能強大的結構方程建模軟件。該軟件為用戶帶來了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，可以有效提高了用戶的效率。

【功能特點】

　　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

【軟件亮點】

　　（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。

　?。?）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。

　?。?）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。

　?。?）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。

　?。?）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。

　?。?）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。