Amos26.0是综合结构方程（SEM）建模软件。其强大的分析技术可以有效地对相关数据进行统计分析，让用户创建更准确的模型。它还使用直观的图形或编程用户界面来构建态度和行为模型，比标准多元统计方法更准确地反映复杂关系。

【软件特色】

1. 图形用户界面

通过路径图浏览器，您可以查看路径模型以及当前文件夹中所有路径模型的说明和小图标。

只需单击一下即可选择程序选项

只需单击鼠标即可直接在路径图上创建新变量。

一键显示不同组或型号

浏览数据文件的内容

将变量名称从数据集中直接拖到路径图上。

2、建模能力

使用观测变量和潜在变量创建结构方程模型，包括路径分析和纵向数据模型

有两种方法用于指定候选模型：

为每个候选模型设置一组参数相等约束。

探索性地应用SEM。 AMOS 尝试了多种模型，根据AIC 和BIC 统计数据进行比较，并建议最佳模型。

验证性拟合因子模型、方差分量模型、变量误差模型和一般潜变量模型

分析平均结构和多个数据集：

通过自动设置快速开发和验证多个数据集

同时分析多个人群的数据

将因子分析和回归分析合并到一个模型中并同时进行拟合，从而节省时间

同时分析多组模型：AMOS 确定嵌套哪些模型并自动计算检查统计数据。

将路径图转换为VB程序

使用自动生成的参数限制拟合线性增长曲线模型。

3.潜在类别分析（混合模型）

进行市场细分研究

估计每个分类单元或部门的大小

执行混合回归分析和混合建模

执行混合因素分析

估计一个人属于特定群体的概率

训练分类模型。预先指定属于特定组的多个个体，并使用该模型对其余个体进行分类。

在多组模型中，某些模型参数被限制为每个系列都相同，而其他参数可能因组而异。

4. 贝叶斯估计

通过指定丰富的先验分布来改进估计。

它采用“马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）”计算方法，这是自动调整的基础。

使用有序类别进行估计并检查数据。

基于非数字数据创建模型，而不向数据分配数字分数。

使用审计数据时不要做出异常假设。

5. 处理大规模计算模型

强大的引导技术可用于估计数据是否正常。 AMOS 的蒙特卡罗和自举方法使您能够轻松轻松地获得任何参数估计的偏差和标准误差，包括标准化系数和效应估计。

测试多元正态性并执行异常值分析

6. 创建模型

使用路径图建立模型

使用图形工具直接从路径图修改模型

在路径图上显示模型自由度

复制单步路径图的一部分并将其粘贴到另一个路径图中