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　　Amos26.0是一款功能全面的結構方程(SEM) 建模軟件，其強大的分析技術可以有效地對相關數據進行統計分析，從而讓用戶制作出更加精確的模型，借助它，還可以使用直觀的圖形或程序化用戶界面構建態度和行為模型，與標準多變量統計方法相比，這些模型可以更準確地反映復雜關系。

【軟件特色】

　　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