描述
IBM SPSS Amos 結構方程式建模
功能介紹
IBM SPSS Amos 是一種功能強大的結構方程式建模 (SEM) 軟體,它透過延伸標準多變量分析方法(包括迴歸、因素分析、相關性及變異數分析)來協助支援您的研究與理論。使用直覺式圖形化或程式化使用者介面,來建置反映複雜關係的態度和行為模型,其準確性比使用標準多變量統計技術更高。
功能特色
圖形化用戶介面
- 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
- 通過單擊滑鼠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
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,同時基於AIC及BIC統計量比較模型,並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並檢驗多組數據
- 同時分析來自多個總體的數據
- 把因子及回歸分析合併到一個模型中同時擬合來節省時間
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
- 估計個體屬於某類群的機率
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。
- 基於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。
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,包括標準化係數:
- 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