Trang chủ / AMOS / [AMOS] – Giới thiệu phần mềm

[AMOS] – Giới thiệu phần mềm

IBM® SPSS® Amos là phần mềm mô hình hóa phương trình cấu trúc mạnh mẽ giúp hỗ trợ nghiên cứu và lý thuyết của bạn bằng cách mở rộng các phương pháp phân tích đa biến tiêu chuẩn, bao gồm hồi quy, phân tích nhân tố, tương quan và phân tích phương sai. Xây dựng các mô hình thái độ và hành vi phản ánh các mối quan hệ phức tạp chính xác hơn so với các kỹ thuật thống kê đa biến tiêu chuẩn sử dụng đồ họa trực quan hoặc giao diện người dùng có lập trình. Amos là một phần của Premium (ngoại trừ trong Phiên bản trường học, nơi nó được bán riêng). Amos có thể được mua cho Base, Standard và Professional, hoặc riêng lẻ dưới dạng độc lập. Chỉ dành cho Windows.

BM® SPSS® Amos cho phép bạn chỉ định, ước tính, đánh giá và trình bày các mô hình để hiển thị các mối quan hệ được đưa ra giả thuyết giữa các biến. Phần mềm cho phép bạn xây dựng các mô hình chính xác hơn so với các kỹ thuật thống kê đa biến tiêu chuẩn. Người dùng có thể chọn giao diện người dùng đồ họa hoặc giao diện lập trình, phi đồ họa.

SPSS Amos cho phép bạn xây dựng các mô hình thái độ và hành vi phản ánh các mối quan hệ phức tạp. Phần mềm:

  • Cung cấp mô hình phương trình cấu trúc (structural equation modeling – SEM) Công cụ dễ sử dụng và cho phép bạn dễ dàng so sánh, xác nhận và tinh chỉnh các mô hình.
  • Sử dụng phân tích Bayes để cải thiện các ước tính của các tham số mô hình.
  • Cung cấp các phương pháp xử lý dữ liệu khác nhau để tạo các bộ dữ liệu khác nhau

SEM

  • Nhanh chóng xây dựng các mô hình đồ họa bằng cách sử dụng các công cụ vẽ và chỉnh sửa kéo và thả.
  • Tạo các mô hình phản ánh thực tế các mối quan hệ phức tạp.
  • Sử dụng bất kỳ giá trị số nào, cho dù được quan sát hay tiềm ẩn, để dự đoán bất kỳ giá trị số nào khác.
  • Sử dụng các khả năng kịch bản phi đồ họa để chạy các mô hình lớn, phức tạp một cách nhanh chóng và để tạo các mô hình tương tự hơi khác nhau.
  • Tận dụng phân tích đa biến để mở rộng các phương pháp tiêu chuẩn như hồi quy, phân tích nhân tố, tương quan và phân tích phương sai.

Sử dụng phân tích Bayes

  • Cải thiện các ước tính bằng cách chỉ định một phân phối thông tin trước.
  • Tận dụng phương pháp tính toán cơ bản của chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC), nhanh và có thể điều chỉnh tự động.
  • Thực hiện ước tính với dữ liệu được phân loại và kiểm duyệt.
  • Chỉ định các ước tính do người dùng định nghĩa bằng cách sử dụng một kỹ thuật đơn giản hóa.
  • Tạo các mô hình dựa trên dữ liệu phi số mà không phải gán điểm số cho dữ liệu.
  • Làm việc với dữ liệu bị kiểm duyệt mà không phải đưa ra các giả định khác với tính quy tắc.

 

Cung cấp các phương pháp cắt dữ liệu khác nhau

  • Sử dụng thuật toán hồi quy để tạo một tập dữ liệu hoàn chỉnh.
  • Sử dụng thuật toán hồi quy ngẫu nhiên ngẫu nhiên hoặc từ chối Bayes để tạo ra nhiều tập dữ liệu được liệt kê.
  • Bạn cũng có thể áp đặt các giá trị thiếu hoặc điểm số biến tiềm ẩn.

Thông tin Hỗ trợ luận văn

Tôi luôn mong muốn mang đến sự thành công cho tất cả mọi người. Phương châm sống "Càng hiểu biết, con người càng tự do"

Leave a Reply