请简单介绍一下结构方程模型和amos软件_百度知道
请简单介绍一下结构方程模型和amos软件
概说一下二者的基本原理、应用范围（如应用学科及可以解决的问题之类的，最好能举例说明）。我是心理学专业学生，在考虑是否要自学此软件。另外难度如何？需要多久时间可以掌握？悬赏分数可加
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载入中......
卜敏，scut
XIE XIE XIE XIE~
lack of money
&我没有看评论就买了& 幸好有钱
如何安装啊？
谢谢楼主，好东西呀，哈哈
我交钱了啊，为什么还是不行啊？
哥没钱啊~~
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《结构方程模型（SEM）软件AMOS 6.0正式版（非学生版）》(AMOS 6.0)
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简介: 中文名: 结构方程模型（SEM）软件AMOS 6.0正式版（非学生版）英文名: AMOS 6.0地区: 美国简介: 已通过安全和安装测试。软件版权归原作者及原软件公司所有，如果你喜欢，请购买正版软件这里共享的是AMOS 6.0
以下来自官方网站的文字解释中版本号码还未更新，仅供参考。使用结构方程式，探索变量间的关系轻松地进行结构方程建模（SEM）快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步使用Amos 5.0进一步改进您的分析无论您评估程序，还是开发行为态度模型，您都有可能遇到传统分析技术无能为力的情况。那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？Amos软件和结构方程模型（SEM）助您成功结构方程模型（SEM）是一种多元分析技术，它包含标准的方法，并在标准方法的基础上进行了扩展。这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。Amos5.0让SEM变得容易。它拥有的直观的拖放式绘图工具，让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。使用 Amos5.0，让您比单独使用因子分析或回归分析能获得更精确、丰富的综合分析结果，Amos5.0 在构建方程式模型过程中的每一步骤均能提供图形环境，只要在 Amos 的调色板工具和模型评估中以鼠标轻点绘图工具便能指定或更换模型。通过快速的模型建立来检验您的变量是如何互相影响以及为何会发生此影响。即使有缺失值也能达到精准 Amos 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，Amos 也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差，更有效率。简易但功能强大 利用Amos的Bootstrapping 功能，可对任一经验性资料作模型分析。其中 Bootstrapping和Monte Carlo对于任何参数，包括标准化系数、计算合适度、及提供统计量的来源，都能估算出可能的偏差及标准估计值。此外，也可使用Amos来检定多维度常态分析和诊断离散值。Amos使用路径图来定制模型的方法完美自然……Amos是毫无疑问的赢家。 －J.J.Hox《Amos，EQS and LISREL for Windows：a comparative review. Structural Equation Modeling》来看看Amos 5.0的全新功能刚刚发布的Amos 5.0使用可视化、易于学习并易于使用的方法进行SEM，并加入了许多振奋人心的新功能，进一步简化了SEM：o 探索性SEM：现在您可以使用SEM同时研究多个模型。Amos会尝试许多模型，使用Aikaike信息标准（AIC）和Bayesian信息标准（BIC）统计方法比较模型，并找出最有前途的模型。o 辅助多组分析：Amos系统化地带您进行标准的多组比较。多组分析中冗长乏味的为参数加标签的工作现在可以自动进行了。即使是大规模的多组问题也可以得到说明，并快速进行测试。o 高级文本输出：改进后的输出浏览器包含了许多导航性的帮助、显示选项以及设定表格格式的选项。加入超级链接（ hotlinks ）的部分以及表格标题指向帮助信息，让您更好地理解结果。Use-it-in-a-sentence的功能让您只需轻点鼠标，就能看到范例。o 拓展的Amos编程环境：Amos基本编程和调试工具有许多新功能，例如：语句完成、指向变量和表达式值的语法工具提示和链接。多达七十一种新的类和类成员，提供了更多编程控制。技术说明图形化用户界面o 通过一个路径图浏览器显示文件夹中所有路径图的描述和缩略图o 只需用鼠标点击就可选择编程选项o 只需点击一下鼠标，就可以显示一张包括多个组或者模型的图表o 查看数据文件内容o 从数据集中把变量名拖到路径图中建模能力o 创建带有观测和隐性变量的结构方程模型（包括特例，如路径分析和纵向数据模型）o 使用一到两种方法定制候选模型：－指定每一个候选模型为对模型参数的等同约束的一个集合－以探索性的方式使用SEM。Amos会尝试许多模型，使用Aikaike信息标准（AIC）和Bayesian信息标准（BIC）统计方法比较模型，并找出最有前途的模型。o 进行证实性的因子分析：方差分解、变量误差、度量模型和隐性变量建模o 使用路径图来定制模型o 使用绘图工具改变路径图，从而更改模型o 在路径图上图形化地显示参数估计和拟合测量o 在路径图上绘图的任何时刻显示自由度分析能力和统计功能o 使用完全信息最大似然估计得到更有效、更小偏倚的缺失值估计o 输入参数值，观察在特定时刻的效应，以及使用模型库的离散函数值的效应o 使用快速自举模拟，对于任意实验分布下的任何模型参数估计，找到近似分布，包括标准化系数－评估符合Bollen和Stine自举方式的模型－计算百分比区间以及偏差修正百分比区间输出o 使用有条件的导航帮助；使用增强的文本输出显示选项和表格格式选项－使用导航面板快速定位并显示输出的各个部分－将导航面板里的各部分和表格标题链接至右键帮助－将数值（例如导航面板中显示的p值）链接至 use-it-in-a-sentence 帮助，得到有关数字含义的简单明了的英语说明系统需求Microsoft Windows○R 98，Me，NT○R 4.0（SP6），2000或XP18MB硬盘空间系统为Windows 98和Me至少需要128MB内存；系统为NT 4.0，2000和XP至少需要256M内存Internet Explorer 6Structural Equation Modeling to Test RelationshipsAmos provides you with powerful and easy-to-use structural equation modeling (SEM) software. Create more realistic models than if you used standard multivariate statistics or multiple regression models alone. Using Amos, you specify, estimate, assess, and present your model in an intuitive path diagram to show hypothesized relationships among variables. This enables you to test and confirm the validity of claims such as
value drives loyalty
in minutes, not hours.Build structural equation models with more accuracy than standard multivariate statistics models using intuitive drag-and-drop functionalityGain new insights using observed and latent variablesAmos enables you to build models that more realistically reflect complex relationships with the ability to use observed variables such as survey data or latent variables like “satisfaction” to predict any other numeric variable. Structural equation modeling, sometimes called path analysis, helps you gain additional insight into causal models and the strength of variable relationships.Apply Amos to a variety of research applications, for example:Psychology—Develop models to understand how drug, clinical, and art therapies affect mood Medical and healthcare research—Confirm which of three variables—confidence, savings, or research—best predicts a doctor’s support for prescribing generic drugs Social sciences—Study how socioeconomic status, organizational membership, and other determinants influence differences in voting behavior and political engagement Educational research—Evaluate training program outcomes to determine impact on classroom effectiveness Market research—Model how customer behavior impacts new product sales Institutional research—Study how work-related issues affect job satisfaction
wwwinfor.vc推荐的资源(转)结构方程分析软件介绍-作者谢益辉
　　由于这次我的毕业论文所写的是结构方程模型（Structural
Equation Modeling / Structure Equation Model / Structural Equation
Model，简称SEM）方面的内容，所以也不免会研究一下SEM的软件，现在用得比较多的两种SEM软件就是LISREL和AMOS，下面是大致介绍：
　　软件开发者：Joreskog与Sorbom
　　LISREL（LInear Structural
RELationship）这个名称有两个意思，一是由Joreskog提出的线性结构方程式模型，同时也指的是由Joreskog与其合作研究者Sorbom共同开发的软件系统。
　　60年代起，协方差结构分析的方法开始萌芽（Covariance
Analysis），这是一种从变量间或变量群间的协方差结构出发，积极地探讨和确认因果关系的分析方法。心理学、行为科学、经济学等领域中常用的路径分析（Path
Analysis）和结构方程模型（Structural Equation
Model）分析等都属于协方差结构分析的范畴。70年代，Joreskog提出了LISREL模型和方法。十多年来，对这一模型研究的逐步完善和改进已使LISREL成为协方差结构模型分析的代表性的手法之一。特别是LISREL软件的研制及实现商品化以来，该方法的应用受到越来越多国家的研究者的重视。
　　LISREL软件几经改进再版，已比较完善，到目前为止我所知道的最新版本是LISREL8.70。
　　软件开发者：James L. Arbuckle
　　Amos是SmallWaters公司开发的路径分析软件，用户可以访问/或/来了解更多的情况。Amos与LISREL软件一样，它可以用来绘制路径图形，分析协方差结构。Amos3.6及以后的版本可以以多种格式读取二进制文件，支持ASCII及文本文件。新的Amos版本还可以从SPSS统计软件的“Statistics”菜单启动以读取SPSS格式文件。
我对二者的一些比较：
　　在SEM分析方面，AMOS以图形界面见长（对于SEM的初学者可能比较容易上手），如图所示，模型中的观测变量、潜变量、误差项都有不同的图形来表示，这些图形都可以从左边的工具栏中使用相应的工具在右边绘图区直接手工绘制，模型中的数据也可以通过菜单“File--&Data
Files--&File
Name”导入，在设定完参数的属性以及模型属性（包括标题、模型估计方法、模型输出结果选项、Bootstrap选项等）之后，通过菜单“Model-Fit--&Calculate
Estimates”即可对模型求解；
AMOS软件的分析界面
　　而LISREL（Linear Structural
Relationship）一般是通过执行程序语句（Syntax）来求解计算的，观测变量、潜变量、协差阵等等在LISREL程序语句中都有相应的代码，如LY、LX、BE、GA等；在数据要求上LISREL与AMOS有所不同：AMOS中可以直接使用原始数据（Raw
Data），而LISREL软件要求输入的是原始数据的协差阵（Covariance
Matrix）或者相关系数阵（Correlation
Matrix），不能直接使用原始数据，通常使用PRELIS
将原始数据读入然后转化为协差阵或者相关系数阵；在参数估计方法上，LISREL可以使用前文所提到的工具变量法和两阶段最小二乘法。
LISREL的界面
　　此外，当然也有好几种别的SEM软件，比如SAS软件从6.04版开始也提供了关于协方差结构分析的过程——CALIS（Covariance
Analysis of Linear Structural
Equations），该过程可广泛用于多变量线性回归、路径分析和因果关系模型、各种线性或非线性潜变量模型，它对于SEM的处理可能不如AMOS或LISREL那样能直观输出因果关系和路径图形（毕竟SAS不是专门的SEM处理工具），但是从程序语句上来说要比前二者简单一些。
　　其它的SEM软件如Mplus、EQS等等，在此就不一一介绍了。
结构方程模型的自由度与识别问题
　　前面写过一篇简略介绍结构方程模型（SEM）软件的文章，打算今后依次就SEM求解过程中的问题写一系列小文吧，希望尽量能写得简单而实用。
　　在SEM求解之前，首先要判断模型是否可识别（identified），这是模型是否存在解的关键，至于识别的三种情况“过度识别”“恰好识别”与“不可识别”的概念我就不说了，主要介绍判断是否可识别的一种常用的必要条件（注意并不是充要条件）：
　　这种方法主要是比较模型中已知量与未知量的个数，若已知量多于（或等于）未知量，那么模型可识别；反之则模型不可识别。那么，我们就要清楚，哪些是已知量，哪些是未知量。已知量的个数是很容易求得的，在SEM中很简单，也就是样本协差阵（Covariance
Matrix）中的元素个数，但是要注意协差阵是对阵矩阵，所以只有对角线元素和上三角（或者下三角，无所谓，都一样）矩阵中的元素“算数”，通常SEM中外生观测变量个数设为p，内生观测变量个数设为q，那么前面提到的已知量的个数（即样本协差阵中元素个数）就是(p+q)(p+q+1)/2，这一点应该毫无疑问；下面主要就是计算未知参数的个数：在SEM中通常一共有八个待估计的未知参数矩阵，即——
　　其中前四个是系数阵，后四个是协差阵，对SEM模型形式熟悉的人应该一看就明白，鉴于希腊字母不方便在网页中打出来，所以我就不详细解释了。系数阵中的元素个数根据模型的设定形式是很容易看出来（注意那些固定参数不算未知参数，比如某些系数人为设定为1），协差阵中未知元素的个数就要看模型的一些假设条件了，比如误差项的相互独立性，等等。
　　介绍完可识别的问题后，自由度的问题就好说了，degree
freedom就是已知量的数目减去未知量的数目。
　　附：AMOS中有很多自带的例子，大家也可以打开练习练习。
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