amos中文破解版 V26.0 免费版（amos中文破解版 V26.0 免费版功能简介）

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　　amos中文破解版是一款功能强大的结构方程建模软件。该软件为用户带来了非常强大的分析功能，从而帮助你对各种建模的数据进行统计和分析，能够在进行建模的时候确保模型的精确度，可以有效提高了用户的效率。

【功能特点】

　　一、图形化用户界面

　　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

　　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

　　一次点击查看不同的组或模型

　　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

　　二、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)

　　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

　　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

　　三、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

　　四、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。

　　五、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

　　六、模型创建

　　利用路径图设定模型

　　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

　　将部分单步路径图拷贝粘贴到其他路径图中

【软件亮点】

　　，1AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。

　　，2AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个AMOS最具特色的方法，这个也算是比较前沿的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定，尤其是MCMC的结果，该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误，而且提供bootstrap的ADF、ML、GLS、SLS、ULS等参数估计的方法。另外也为时间序列数据提供自相关图用于侦察序列相关。

　　，3AMOS提供方程检验的统计指标，不用说也是很丰富的，需要强调的是有些指标例如SRMR等需要自行设置才能提供，另外比较重要的指标如RMSEA的检验需要自己在figure caption里设置\pclose才能看到，请详情见手册。

　　，4指定搜索，specification search，不知翻译的对不对，这个功能在探索变量间的关系上很好用，关系太多，也没什么假设，使用这个功能看看数据本身是什么关系。一般如果关系很复杂，数据量也很大，使用逐步法能节省很多时间。

　　，5AMOS可以实现曲线增长模型，这种模型主要用于追踪数据，研究随时间变化的规律，AMOS这方面的发展很好，包括高阶曲线增长及其衍生的模型。不过同样在基于多层线性模型的曲线增长模型上无法实现。

　　，6其他的模型例如混合建模，非递归模型等在AMOS里均有实现。同时AMOS高版本提供程序的透明性、可扩展性，与VB、SAS等软件提供接口，使得其程序编写上带来很大的便利，也拓展了应用范围，而且至20版以后AMOS在程序方面也得到了加强，例如程序编写、程序的生成等，其应用前景更加明朗。

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