IBM SPSS Amos 26.0 英文软件免费

2020-11-26 00:00:00  阅读 18 次 评论 0 条
    评分:3    版本:26.0    更新时间:2020-11-26    大小:168.47 MB    平台:Win2003,WinXP,Win2000,Win7    语言:英文软件    授权:免费

软件介绍

  IBM SPSS Amos是非常实用的Amos建模工具,用户可以通过软件来快速分析模型,同时拥有结构房成模型spss功能,可以通过绘制路径图在AmosGraphics中指定模型,并且拥有模型统计功能,是非常不错的3D建模工具。

软件功能

  分析能力及统计功能;

  估计回归方程的截距;

  对任意参数执行bootstrapping,以给出在正态分布的假定下任意模型参数的近似置信区间,包括利用蒙特卡洛模拟估计的标准化系数;

  多种估计方法,包括最大似然估计,未加权最小二乘,广义最小二乘,Browne的渐进自由分布标准以及自由尺度最小二乘;

  在存在缺失数据的情况中,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Stinebootstrap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;

  通过随机置换检验探查是否存在等价的或拟合更好的模型;

  通过路径图上给两个或以上参数设置相同标签实现在同一个组或者不同组间参数相等的约束,包括均值,截距,回归权重,协方差;

  估计外生变量均值。

软件特色

  使用AmosGraphics类来命名不可观察的变量

  以下AmosGraphics插件为任何未命名的未查看的变量分配名称。给定潜在变量名称,如“F1”,“F2”等等。唯一变量的名称如“e1”,“e2”

  使用AmosGraphics类来调整AmosGraphics中所有矩形的大小

  以下AmosGraphics插件可以调整路径图中每个矩形的大小,使其大于最大观察变量名称的1.4倍。Undraw方法在大小更改之前隐藏每个矩形,并且Draw方法在更改后绘制它。UndoToHere/UndoResume方法对可以通过按下来撤消更改

  使用AmosGraphics类来计算新的拟合度量

  以下插件为AmosGraphics添加了计算附加拟合度量-标准化均方根残差(RMR)的能力。运行此插件后,AmosGraphics会为其执行的每个分析显示标准化的均方根残差。

  PD_PreFitOptions告诉AmosEngine计算标准化RMR需要采样相关性和隐含的相关性

  PD_PostFitResults子程序计算并显示标准化的RMR。

使用方法

  1、在系统之家下载安装包,解压后点击安装文件;

  2、稍等一会,按照提示信息安装完毕即可。

软件官网

https://www.ibm.com/analytics/spss-amos

软件综述

IBM SPSS Amos是一款功能强大的结构方程建模软件,在社会科学研究中广泛用于对复杂模型进行分析和评估。以下是一些IBM SPSS Amos的特点和优势:

  1. 图形用户界面(GUI): Amos具有直观且易于使用的图形用户界面,使研究人员能够轻松地创建、修改和分析结构方程模型。

  2. 广泛的模型类型: Amos支持多种模型类型,包括确认性因素分析、路径分析、结构方程模型(SEM)和时间序列模型。

  3. 数据管理和准备: Amos允许研究人员导入和管理各种数据格式,包括CSV、SPSS和SAS文件。该软件还提供多种数据处理和转换工具,可以帮助研究人员准备数据以进行建模。

  4. 模型估计方法: Amos提供多种模型估计方法,包括最大似然法(ML)、加权最小二乘法(WLS)和广义最小二乘法(GLS)。

  5. 模型评估和诊断: Amos提供多种模型评估和诊断工具,可以帮助研究人员评估模型的拟合度、参数估计的可靠性和模型的稳定性。

  6. 标准化和重新缩放: Amos允许研究人员对模型变量进行标准化和重新缩放,以便进行比较和分析。

  7. 假设检验: Amos可以进行各种假设检验,包括参数显著性检验、模型拟合度检验和比较模型检验。

  8. 多组分析: Amos允许研究人员进行多组分析,以比较不同群体或条件下的模型。

  9. 定制报告和导出: Amos可以生成详细的报告,包括模型摘要、参数估计、拟合度指标和假设检验结果。研究人员还可以将模型导出为多种格式,包括文本、HTML和图形格式。

IBM SPSS Amos是一款强大的建模软件,适用于各种社会科学研究。该软件可以帮助研究人员构建、估计和评估复杂模型,并为研究问题提供深入的见解。

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