IBM SPSS Amosv22.0破解版

amos22.0是一款專業(yè)的圖形化建模工具，有IBM公司開發(fā)的一款軟件。該軟件具備了非常強的數(shù)據(jù)分析能力，能夠通過對回歸分析、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)分析方法的擴展，為您的理論研究提供更多的支持。用戶還可以通過Amos的探索技術(shù)和SEM的"界定搜索"功能，對大量的模型進行一個非常系統(tǒng)的篩選，從中選擇最好的一款模型。小編為大家?guī)淼氖?strong>amos22.0破解版，需要的話，可來本站下載使用！

安裝破解教程

1、解壓壓縮包，雙擊“SPSS_AMOS_22.0.exe”開始安裝軟件。

2、根據(jù)安裝向?qū)④浖惭b完成。

3、安裝成后，將數(shù)據(jù)包中“eqx”文件夾下的文件復(fù)制到軟件的安裝目錄下，默認(rèn)安裝目錄：“C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Amos\22”。

4、軟件破解完成，該軟件可能不會生成桌面快捷方式，可以在安裝目錄下的找到“AmosGraphicsCLI.exe”雙擊打開即可。

軟件特色

1、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)
·通過簡單的點擊來選擇程序的選項
·通過單擊鼠標(biāo)在路徑圖上直接創(chuàng)建新的變量
·一次點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會嘗試很多模型，同時基于AIC及BIC統(tǒng)計量比較模型，并給出最佳模型的建議
·擬合驗證性因子模型，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)：
   - 利用自動化設(shè)置迅速地制定并檢驗多組數(shù)據(jù)
·同時分析來自多個總體的數(shù)據(jù)
·把因子及回歸分析合并到一個模型中同時擬合來節(jié)省時間
·同時分析多組模型：AMOS能夠確定哪些模型是嵌套的并能夠自動計算校驗統(tǒng)計量
·將路徑圖轉(zhuǎn)化為VB程序
·用自動生成的參數(shù)限制來擬合線性增長曲線模型
三、潛在類別分析(混合模型)
·進行市場細分研究
·估計每個類群或劃分的大小
·進行混合回歸分析和混合建模
·進行混合因子分析
·估計個體屬于某類群的概率
·訓(xùn)練分類模型。預(yù)先指定一些個體屬于某個組，再利用模型對剩余的個體分類
·在多組模型中，限定一些模型參數(shù)在各族相等，同時其它參數(shù)可隨不同組而變化
四、貝葉斯估計
·通過指定內(nèi)容豐富的先驗分布，改進估算。
·利用可自動調(diào)整的底層“馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (Markov chain Monte Carlo, MCMC)”計算方法。
·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)，而無需進行除正常情況之外的假定。
五、處理海量計算模型
·無論數(shù)據(jù)是否為正態(tài)，您都可以利用功能強大的bootstrapping方法取得估計值。AMOS中的蒙特卡洛和bootstrapping方法，可以讓您簡單輕松地獲得任意參數(shù)估計的偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差，包括標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和效應(yīng)估計
·檢驗多元正態(tài)并進行離群值分析
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
·利用快速bootstrap模擬方法獲得任意檢驗分布下任意參數(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方法評估模型
   - 計算百分位數(shù)置信區(qū)間以及修正偏差的百分位數(shù)置信區(qū)間
·通過隨機置換檢驗探查是否存在等價的或擬合更好的模型
·通過路徑圖上給兩個或以上參數(shù)設(shè)置相同標(biāo)簽實現(xiàn)在同一個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
·估計外生變量均值
·估計回歸方程的截距
·對任意參數(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的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)
·多種估計方法，包括最大似然估計，未加權(quán)最小二乘，廣義最小二乘，Browne的漸進自由分布標(biāo)準(zhǔn)以及自由尺度最小二乘
·二十多個用于模型評價的擬合統(tǒng)計量，包括卡方統(tǒng)計量，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)誤差的估計值及其它派生統(tǒng)計量
可選擇利用觀測的信息矩陣估計標(biāo)準(zhǔn)誤差
·查看每個參數(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
·填補缺失數(shù)據(jù)及潛變量得分
·三種填充方法：回歸，隨機回歸，貝葉斯方法
·個別填充：
  利用線性回歸填補缺失值
·個別或多重填補：
   - 利用最大似然方法(ML)進行隨機回歸填補-基于由觀測數(shù)據(jù)得到的參數(shù)估計；假定參數(shù)與它們的ML估計相等
   - 貝葉斯估計與隨機回歸填補方法類似；然而，這種方法假定參數(shù)是通過估計得到的，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，適合頁面顯示，以及對齊等來繪制模型
·自定義工具條：
   - 為菜單項或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元素的有用選項
·利用反射和旋轉(zhuǎn)按鈕重新整理排列測量模型
·使用嵌入程序擴展模型功能
九、文檔和幫助
·豐富的具有交叉對照的在線幫助系統(tǒng)，并具有對輸出結(jié)果的說明或解釋
·含有36個完整實例的用戶手冊
十、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)
Amos 22.0新增功能：
與移動平臺整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互動
快速幻燈片演示輸出
改進蒙特卡洛模擬
模擬字符串
支持自動線性模型
生成熱度圖
關(guān)聯(lián)同類輸入項
缺少預(yù)測模型時仍然生成數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)庫聯(lián)系更緊密，提高執(zhí)行效率
簡化自定義編程