amos中文破解版(结构方程模型软件)

amos中文破解版拥有十分专业的数据分析能力，具有十分全面的结构方程建模能力，用户可以通过更加清晰的图形来构建魔性，能够快速建模，让用户可以快速地分析数据之间的联系。

amos破解版介绍

专业的结构方程建模软件，软件基于强大的分析技术可以有效地对相关数据进行统计分析，让你制作出更加精确的模型，软件拥有图形化的界面，通过对回归分析、因子分析、相关性分析和方差分析等传统多元数据分析方法的扩展，为您的理论研究提供更多的支持。

推荐理由

1、可以使您能够轻松执行结构方程式建模，以更准确地构建模型，增加了探索性结果方程模型、辅助多组分析、高级文本输出、扩展的amos编程环境等功能；

2、可以快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，并用标准方法以及在此基础上扩展的方法进行多元分析，获得更精确、丰富的综合分析结果；

3、与标准的多变量统计技术相比，它为程序员和非程序员提供简单的方式，无需绘制路径图，即可指定结构方程模型，非常实用。

功能说明

【建模能力】

创建具有观测变量和潜变量的结构方程模型(包括路径分析和纵向数据模型)

分析均值结构以及多组数据：

- 利用自动化设置迅速地制定并检验多组数据

同时分析来自多个总体的数据

把因子及回归分析合并到一个模型中同时拟合来节省时间

同时分析多组模型：amos能够确定哪些模型是嵌套的并能够自动计算校验统计量

将路径图转化为vb程序

用自动生成的参数限制来拟合线性增长曲线模型

利用两种方法指定候选模型：

- 为每个候选模型设置一组参数相等的约束

- 探索性方式应用sem。amos会尝试很多模型，同时基于aic及bic统计量比较模型，并给出最佳模型的建议

拟合验证性因子模型，方差成分模型，变量中含有误差的模型，以及一般的潜变量模型

【图形化用户界面】

通过简单的点击来选择程序的选项

通过单击鼠标在路径图上直接创建新的变量

通过路径图浏览器，可以显示路径模型以及当前文件夹下所有路径模型的描述以及小图标

浏览数据文件内容

直接从数据集中把变量名字拖拽到路径图上

一次点击查看不同的组或模型

【潜在类别分析(混合模型)】

进行市场细分研究

估计每个类群或划分的大小

进行混合回归分析和混合建模

进行混合因子分析

估计个体属于某类群的概率

训练分类模型。预先指定一些个体属于某个组，再利用模型对剩余的个体分类

在多组模型中，限定一些模型参数在各族相等，同时其它参数可随不同组而变化

【模型创建】

借助图形工具通过路径图直接修改模型

在路径图上显示模型自由度

利用路径图设定模型

将部分单步路径图拷贝粘贴到其他路径图中

【分析能力及统计功能】

在存在缺失数据的情况下，利用全部信息的最大似然方法，获得更有效，更小偏差的估计

利用快速bootstrap模拟方法获得任意检验分布下任意参数的近似置信区间，包括标准化系数：

- 利用bollen和stine bootstrap方法评估模型

- 计算百分位数置信区间以及修正偏差的百分位数置信区间

【文档和帮助】

丰富的具有交叉对照的在线帮助系统，并具有对输出结果的说明或解释

含有36个完整实例的用户手册

【数据和文件管理】

支持的文件类型包括：dbase(.dbf),microsoft excel(.xls),foxpro(.dbf),lotus(.wk1,.wk3,.wk4),microsoft access(.mdb),ibm spss statistics(.sav)，以及文本(.txt,.csv)

【贝叶斯估计】

通过指定内容丰富的先验分布，改进估算。

利用可自动调整的底层“马尔可夫链蒙特卡尔理论 (markov chain monte carlo, mcmc)”计算方法。

以有序的分类数据和审查数据执行估算。

基于非数字数据创建模型，而无需将数字分数分配给数据。

使用审查数据，而无需进行除正常情况之外的假定。

【处理海量计算模型】

无论数据是否为正态，您都可以利用功能强大的bootstrapping方法取得估计值。amos中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以让您简单轻松地获得任意参数估计的偏差和标准误差，包括标准化系数和效应估计

检验多元正态并进行离群值分析

amos结构方程模型步骤

1、首先要注意的是，矩形、椭圆、圆的用法。矩形代表测量指标，椭圆代表潜在变量，圆代表残差。

2、测量指标的路径系数至少有一个初始值为1，在amos2.1中，它会自动的将同一个潜变量的测量指标之一的路径系数设定为1。

3、测量误差的路径系数固定为1，然后在我们制作用的软件当中，amos2.1中自动完成的。

4、注意相关用双箭头表示，因果用单箭头表示，记住外因潜变量没有残差，内因潜变量有残差。

相关介绍

结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法，是多元数据分析的重要工具。它的初衷在于针对潜变量之间关系进行建模。例如，智商，情商，成功这三个潜变量之间到底是何种关系？但是它们三个本身不可直接测量，于是需要通过一定手段对它们进行测量。