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IBM SPSS Amos v22.0 英文特別版(附安裝教程)

spss22.0激活版下載

  • 軟件大?。?span>61MB
  • 軟件語(yǔ)言:英文軟件
  • 軟件類(lèi)型:國(guó)外軟件
  • 軟件授權(quán):破解軟件
  • 軟件類(lèi)別:輔助設(shè)計(jì)
  • 應(yīng)用平臺(tái):Windows平臺(tái)
  • 更新時(shí)間:2017-12-29
  • 網(wǎng)友評(píng)分:
360通過(guò) 騰訊通過(guò) 金山通過(guò)

情介紹

IBM SPSS Amos是由IBM公司打造的一款專(zhuān)業(yè)圖形化建模工具,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,是您建模的得力且手。

IBM SPSS Amos 22是功能強(qiáng)大的結(jié)構(gòu)方程建模(SEM)工具,通過(guò)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。Amos的探索技術(shù)和SEM的"界定搜索"功能,可以讓您從大量候選模型中篩選出最佳模型。您可以利用之前的模式界定或通過(guò)在模型上設(shè)定參數(shù)值約束條件,或者利用貝葉斯估計(jì)指定參數(shù)的先驗(yàn)分布。利用驗(yàn)證性因子分析,您可以指定和驗(yàn)證因子模式,而不需依賴(lài)傳統(tǒng)的探索性因子分析。

PS:由于激活文件的存在,腳本之家為大家?guī)?lái)的是ibm spss amos 22激活版的百度網(wǎng)盤(pán)下載地址,并附有詳細(xì)的安裝教程和激活文件,需要的朋友千萬(wàn)不要錯(cuò)過(guò)!

功能特色:

一、圖形化用戶界面

·通過(guò)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(guò)簡(jiǎn)單的點(diǎn)擊來(lái)選擇程序的選項(xiàng)

·通過(guò)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

二、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(lái)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(lái)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(lái)擬合線性增長(zhǎng)曲線模型

三、潛在類(lèi)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(lèi)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(lèi)群的概率

·訓(xùn)練分類(lèi)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(lèi)

·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

四、貝葉斯估計(jì)

·通過(guò)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(lèi)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(wú)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(wú)需進(jìn)行除正常情況之外的假定。

五、處理海量計(jì)算模型

·無(wú)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

六、模型創(chuàng)建

·利用路徑圖設(shè)定模型

·借助圖形工具通過(guò)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

七、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(guò)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(guò)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(lèi)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(lèi)似;然而,這種方法假定參數(shù)是通過(guò)估計(jì)得到的,并不知道其確切的取值

八、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(yè)面顯示,以及對(duì)齊等來(lái)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(guò)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

九、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(shuō)明或解釋

·含有36個(gè)完整實(shí)例的用戶手冊(cè)

十、數(shù)據(jù)和文件管理

·支持的文件類(lèi)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)

IBM SPSS Amos 22.0安裝激活教程:

1、運(yùn)行“SPSS_AMOS_22.0.exe”開(kāi)始安裝,選擇第一項(xiàng),點(diǎn)擊NEXT

2、勾選允許用戶協(xié)議

3、輸入任意Name

4、選擇安裝目錄

5、等待安裝完成

6、將Amos 22.0激活文件“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\22

Amos 22.0新增功能:

與移動(dòng)平臺(tái)整合,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互動(dòng)

快速幻燈片演示輸出

改進(jìn)蒙特卡洛模擬

模擬字符串

支持自動(dòng)線性模型

生成熱度圖

關(guān)聯(lián)同類(lèi)輸入項(xiàng)

缺少預(yù)測(cè)模型時(shí)仍然生成數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)系更緊密,提高執(zhí)行效率

簡(jiǎn)化自定義編程

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