網(wǎng)友評(píng)分: 2.6分
Amos24.0破解版是一款專業(yè)的結(jié)構(gòu)方程建模軟件,軟件基于強(qiáng)大的分析技術(shù)可以有效地對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,讓你制作出更加精確的模型,軟件擁有圖形化的界面,通過對(duì)回歸分析、因子分析、相關(guān)性分析和方差分析等傳統(tǒng)多元數(shù)據(jù)分析方法的擴(kuò)展,為您的理論研究提供更多的支持。
【圖形化用戶界面】
通過路徑圖瀏覽器,可以顯示路徑模型以及當(dāng)前文件夾下所有路徑模型的描述以及小圖標(biāo)
通過簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊來選擇程序的選項(xiàng)
通過單擊鼠標(biāo)在路徑圖上直接創(chuàng)建新的變量
一次點(diǎn)擊查看不同的組或模型
瀏覽數(shù)據(jù)文件內(nèi)容
直接從數(shù)據(jù)集中把變量名字拖拽到路徑圖上
【建模能力】
創(chuàng)建具有觀測(cè)變量和潛變量的結(jié)構(gòu)方程模型(包括路徑分析和縱向數(shù)據(jù)模型)
利用兩種方法指定候選模型:
- 為每個(gè)候選模型設(shè)置一組參數(shù)相等的約束
- 探索性方式應(yīng)用SEM。AMOS會(huì)嘗試很多模型,同時(shí)基于AIC及BIC統(tǒng)計(jì)量比較模型,并給出最佳模型的建議
擬合驗(yàn)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(jié)構(gòu)以及多組數(shù)據(jù):
- 利用自動(dòng)化設(shè)置迅速地制定并檢驗(yàn)多組數(shù)據(jù)
同時(shí)分析來自多個(gè)總體的數(shù)據(jù)
把因子及回歸分析合并到一個(gè)模型中同時(shí)擬合來節(jié)省時(shí)間
同時(shí)分析多組模型:AMOS能夠確定哪些模型是嵌套的并能夠自動(dòng)計(jì)算校驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量
將路徑圖轉(zhuǎn)化為VB程序
用自動(dòng)生成的參數(shù)限制來擬合線性增長(zhǎng)曲線模型
【潛在類別分析(混合模型)】
進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分研究
估計(jì)每個(gè)類群或劃分的大小
進(jìn)行混合回歸分析和混合建模
進(jìn)行混合因子分析
估計(jì)個(gè)體屬于某類群的概率
訓(xùn)練分類模型。預(yù)先指定一些個(gè)體屬于某個(gè)組,再利用模型對(duì)剩余的個(gè)體分類
在多組模型中,限定一些模型參數(shù)在各族相等,同時(shí)其它參數(shù)可隨不同組而變化
【貝葉斯估計(jì)】
通過指定內(nèi)容豐富的先驗(yàn)分布,改進(jìn)估算。
利用可自動(dòng)調(diào)整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計(jì)算方法。
以有序的分類數(shù)據(jù)和審查數(shù)據(jù)執(zhí)行估算。
基于非數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)創(chuàng)建模型,而無需將數(shù)字分?jǐn)?shù)分配給數(shù)據(jù)。
使用審查數(shù)據(jù),而無需進(jìn)行除正常情況之外的假定。
【處理海量計(jì)算模型】
無論數(shù)據(jù)是否為正態(tài),您都可以利用功能強(qiáng)大的bootstrapping方法取得估計(jì)值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法,可以讓您簡(jiǎn)單輕松地獲得任意參數(shù)估計(jì)的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差,包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和效應(yīng)估計(jì)
檢驗(yàn)多元正態(tài)并進(jìn)行離群值分析
【模型創(chuàng)建】
利用路徑圖設(shè)定模型
借助圖形工具通過路徑圖直接修改模型
在路徑圖上顯示模型自由度
將部分單步路徑圖拷貝粘貼到其他路徑圖中
【分析能力及統(tǒng)計(jì)功能】
在存在缺失數(shù)據(jù)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(jì)
利用快速bootstrap模擬方法獲得任意檢驗(yàn)分布下任意參數(shù)的近似置信區(qū)間,包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù):
- 利用Bollen和Stine bootstrap方法評(píng)估模型
- 計(jì)算百分位數(shù)置信區(qū)間以及修正偏差的百分位數(shù)置信區(qū)間
通過隨機(jī)置換檢驗(yàn)探查是否存在等價(jià)的或擬合更好的模型
通過路徑圖上給兩個(gè)或以上參數(shù)設(shè)置相同標(biāo)簽實(shí)現(xiàn)在同一個(gè)組或者不同組間參數(shù)相等的約束,包括均值,截距,回歸權(quán)重,協(xié)方差
估計(jì)外生變量均值
估計(jì)回歸方程的截距
對(duì)任意參數(shù)執(zhí)行bootstrapping,以給出在正態(tài)分布的假定下任意模型參數(shù)的近似置信區(qū)間,包括利用蒙特卡洛模擬估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)
多種估計(jì)方法,包括最大似然估計(jì),未加權(quán)最小二乘,廣義最小二乘,Browne的漸進(jìn)自由分布標(biāo)準(zhǔn)以及自由尺度最小二乘
二十多個(gè)用于模型評(píng)價(jià)的擬合統(tǒng)計(jì)量,包括卡方統(tǒng)計(jì)量,AIC,BIC準(zhǔn)則;Browne-Cudeck準(zhǔn)則(BCC);ECVI,RMSEA以及PCLOSE準(zhǔn)則;均方根殘差值;Hoelter的關(guān)鍵樣本指標(biāo);以及Bentler-Bonett和Tucker-Lewis指數(shù)
利用bootstrapping或蒙特卡洛方法獲得任意參數(shù)的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)值及其它派生統(tǒng)計(jì)量
可選擇利用觀測(cè)的信息矩陣估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差
查看每個(gè)參數(shù)的P值及臨界值
缺失數(shù)據(jù)填充
為序次分類變量及刪失數(shù)據(jù)填充之
填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)及潛變量得分
三種填充方法:回歸,隨機(jī)回歸,貝葉斯方法
個(gè)別填充:
利用線性回歸填補(bǔ)缺失值
個(gè)別或多重填補(bǔ):
- 利用最大似然方法(ML)進(jìn)行隨機(jī)回歸填補(bǔ)-基于由觀測(cè)數(shù)據(jù)得到的參數(shù)估計(jì);假定參數(shù)與它們的ML估計(jì)相等
- 貝葉斯估計(jì)與隨機(jī)回歸填補(bǔ)方法類似;然而,這種方法假定參數(shù)是通過估計(jì)得到的,并不知道其確切的取值
【制圖及其它工具】
創(chuàng)建具有演示質(zhì)量的路徑圖:
- 便捷地在路徑圖上展示/隱藏全部變量名字
打印或粘貼路徑圖到其它應(yīng)用程序中
使用工具箱按鈕,包括形狀調(diào)整,復(fù)制,適合頁面顯示,以及對(duì)齊等來繪制模型
自定義工具條:
- 為菜單項(xiàng)或AMOS宏的熱鍵(包括自定義宏)創(chuàng)建工具條按鈕
- 給工具條按鈕創(chuàng)建圖標(biāo)
- 創(chuàng)建快捷鍵執(zhí)行宏
通過選擇工具條上按鈕擬合模型
直接利用您指定的變量名進(jìn)行分析,不必使用任何希臘字母
在路徑圖上添加標(biāo)題和備注
利用工具條,菜單和熱鍵處理要經(jīng)常執(zhí)行的任務(wù)
使用彈出式菜單顯示路徑圖上每個(gè)元素的有用選項(xiàng)
利用反射和旋轉(zhuǎn)按鈕重新整理排列測(cè)量模型
使用嵌入程序擴(kuò)展模型功能
【文檔和幫助】
豐富的具有交叉對(duì)照的在線幫助系統(tǒng),并具有對(duì)輸出結(jié)果的說明或解釋
含有36個(gè)完整實(shí)例的用戶手冊(cè)
【數(shù)據(jù)和文件管理】
支持的文件類型包括:dBase(.dbf),Microsoft Excel(.xls),FoxPro(.dbf),Lotus(.wk1,.wk3,.wk4),Microsoft Access(.mdb),IBM SPSS Statistics(.sav),以及文本(.txt,.csv)
1、運(yùn)行“SPSS_Amos_24_win32.exe”開始安裝,擊NEXT
2、勾選允許用戶協(xié)議
3、選擇安裝目錄
4、等待安裝完成
5、將Amos 24.0破解文件“lservrc”復(fù)制到安裝目錄下覆蓋源文件,默認(rèn)路徑為C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Amos\24
6、重新打開軟件即可完成破解
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