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amos男孩英文名寓意为：amos这一名字出自《圣经》，是“十二个小先知”之一，作为英文名字在现实中不常见到。amos来源于希伯来语，可音译成中卫“阿莫斯”，非常有洋气感。用该名字作为男孩英文名，可寓意男孩有勇往直前的精神，勇敢果决。英文名示例：1、samuel塞缪尔samuel在希伯来文中的意思是向神请求，也指幸运或被祝福的人，是非常有气势、寓意很好的名字，但很少见。可能是大家觉得其音译的中文“塞缪尔”寓意不好。用该英文做男孩名字，很有味道，给人男孩非常热情、慷慨的感觉。2、kerwin克尔温音译成中文是“克尔温”。kerwin来源于日耳曼语，起意思是爱、柔和等，所以用来给男孩起名，寓意男孩是非常有爱指人，待人善良宽厚。3、archibald阿奇柏德类似字母比较多的英文名字一般是容易被人们忽视的，所以如果能出其不意地采用这样的名字，会是非常少见的，archibald这一英文名字就是这样的。该名字可翻译为“ 阿奇柏德”，很大气，本身有勇敢的，高贵的意思，可寓意男孩能力强、杰出优秀。

amos结构方程模型步骤：首先要注意的是，矩形、椭圆、圆的用法。矩形代表测量指标，椭圆代表潜在变量，圆代表残差。测量指标的路径系数至少有一个初始值为1，在amos2.1中，自动的将同一个潜变量的测量指标之一的路径系数设定为1。测量误差的路径系数固定为1，然后在我们制作用的软件当中，amos2.1中自动完成的。注意相关用双箭头表示，因果用单箭头表示，记住外因潜变量没有残差，内因潜变量有残差。结构方程模型(Structural Equation Model,SEM),又称协方差结构模型(Covariance Structure Modeling,CSM),它主要是在心理,行为,教育和社会科学等学科的实际应用中发展起来的一个研究方向.到20世纪80年代,结构方程这一新的数据分析系统已在社会科学等领域得到广泛的应用。

Amos是一个多义词：一是（圣经）阿莫斯（公元前八世纪的希伯来先知）；二是(<<圣经·旧约>>中的)<<阿莫斯书>；三是中国80后摇滚乐队等；四是AMOS是Advanced MOrtar System词组的英文缩写，意为"先进迫击炮系统"。它由瑞典阿尔维斯-赫格隆公司和芬兰的帕特里亚-万马斯公司联合研制。该炮一经推出便成了一颗耀眼的"明星"，其发展及出口前景十分看好。扩展资料：Amos摇滚乐队：中国80后摇滚乐队。其音乐风格很难定义，虽然乐队成员给自己打上了Britpop的标签，但是乐队的歌曲涉足了Alternative Rock，Baroque ，Classical，Jazz等多种音乐风格。乐队曾用Heavensquare为乐队名，在2009年非常之音冬天幻想曲演出之后，正式改名为AMOS——在希伯来语里面意为任重而道远的人，以此来表达乐队对音乐的态度，并为之不断探索的精神。Amos先进迫击炮系统："阿莫斯"（AMOS）最大特点是一个炮塔上安装了两门120毫米迫击炮，最大射程13公里，拥有计算机化的火控系统和半自动装填装置，能在15秒内发射6发弹，甚至有消息说该炮可确保16发炮弹同时命中同一目标，]火力着实强悍。该系统的炮塔连同弹药在内的重量为4.4吨，可以非常方便地安装到不同的底盘和19吨以上的巡逻艇上，大大扩展了其使用范围。它由行驶到停止、开火的时间不超过30秒，10秒内即可完成射击并立即撤退，大大缩小了遭受敌方火力反击的可能，战场生存力相当高。参考资料来源：百度百科-AMOS

AMOS是结构方程模型的分析软件， SPSS主要应用于回归分析、因子分析、相关分析、对应分析、聚类分析等。因而要用什么软件取决于建立了什么样的模型。AMOS当然可以进行信度和效度分析了，只不过是对结构方程模型中的潜变量而言。x0dx0ax0dx0a补充：x0dx0a1、AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。x0dx0a2、SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。

AMOS是SPSS公司（被IBM公司收购）开发的一款用于处理结构方程模型的软件。AMOS是矩阵结构分析的缩写，英文全称为Analysis of Moment Structure。除了AMOS以外，能够用于结构方程模型分析的软件还有LISREL和EQS等，LISREL是英文线性结构关系的缩写，英文全称为Linear Structural Relationships。AMOS和LISREL的操作界面虽然不同，但是两者对于结构方程模型分析的假定、程序及结果是基本相同的。以上这些用于结构方程模型分析的软件，其实主要综合了两个统计分析功能：降维分析和线性回归分析。前者用于测量模型的验证，后者用于结构模型验证，也就是说结构方程模型包括测量模型和结构模型。 AMOS软件 01 AMOS工具栏介绍1： 02 AMOS工具栏介绍2： 03 打开AMOS进入页面，绘图如图所示： 04 导入数据： 05 AMOS完成界面： 06 最终完成模型。

amos结构方程模型是指潜在变量之间的关系。在结构方程模型（structural equation modeling，SEM）中可以设定三种类型的变量：潜在变量、观察变量、误差变量。AMOS的应用范围很广，在心理学研究、医学及保健研究、社会科学研究、教育研究、营销研究、组织行为研究等领域都有许多应用。使用AMOS模式必须在因果关系上满足以下基本条件：（1） 二变量之间必须要有足够的关联性。（2） 假设的“因”必须要发生在“果”之前。（3） 变量之间的关系要有理论依据。AMOS在解释不能直接测量的构念（construct）之间的因果关系方面有很大优势。

是因为cpu运行速度慢才会导致软件在运行过程中反应慢。amos是一款模型检验软件，也就是对矩结构的分析，主要是用于对结构方程模型（SEM）的建立和检验，不过也有使用liserl和mplus做SEM的，而amos的主要优势在于它是spss的兄弟，具有spss一样的图形界面，使用者仅仅使用鼠标点击的方法就可以建立和检验结构方程模型，mplus必须要学习一些代码，使用编程的方法来做统计。从功能上说，Amos的功能非常有限，我估计大概只有Mplus功能的五分之一。Amos只能完成常规的CFA分析和回归分析，包括潜变量结构方程模型和路径模型，其他如现在比较流行的潜类别分析、多层线性模型、蒙特卡洛模拟研究、多重中介作用模型中的单独中介效应检验等。此外，Amos能处理的变量类型有限，估计方法也不全面。所以，如果只是做常规线性模型，那Amos是足够了，但如果要做更深入复杂的分析显然就远远不够了。比如目前心理学、管理学领域使用很多的有调节的中介作用模型（个人认为有泛滥之势），很少用Amos软件来做，而多数是应用Mplus软件或SPSS的Process插件。

u2003u2003本文介绍基于 Amos 软件进行路径分析的基本流程，及其中涉及的模型参数的含义等。 u2003u2003系列文章共有四篇，本文为第一篇，主要关注相关流程的操作方法。 u2003u2003 博客2 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114365640 ）：基于Amos路径分析的输出结果参数详解 u2003u2003 博客3 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114377622 ）：基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 u2003u2003 博客4 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114385378 ）：基于Amos路径分析的模型修正与调整 u2003u2003本文所用数据包括某地百余个土壤采样点对应的一种土壤属性含量变量（BC）及与其有关的5种环境变量（Temp，Slope，Roden，POI，GAIA），存储于“xlsx”文件内。由于本文所用的土壤采样点空间数据集并不是我的，因此遗憾不能将这一数据一并提供给大家；但是依据本篇博客的思想与对操作步骤的详细解释，大家用自己手头的数据，可以将相关操作与分析过程加以完整重现。 u2003u2003首先，为了Amos软件可以更方便地读取数据，我们首先将Excel格式的数据转为SPSS的 .sav 格式文件。 u2003u2003打开SPSS Statistics软件，选择“文件”→“打开”→“数据”。 u2003u2003选择存储初始数据的Excel文件并打开。 u2003u2003随后，将其保存并配置文件名、路径等。 u2003u2003即可看到新保存的 .sav 文件。 u2003u2003首先确定每一个变量之间的相互关系。本文就针对上述土壤属性数据，判断得到变量之间的相互关系。 u2003u2003随后，依据上述关系在Amos中绘制路径图。其中，由于AMOS路径图表示的为线性回归模型，因此所有因变量（即有箭头指向的变量）都需加上一个残差项（就是下图中这个圆圆的东西）。在这里关于绘图的具体操作，大家可以参考 这里 ，本文就不再赘述啦。 u2003u2003上面绘制的路径图有点丑，可以用软件左侧的“魔术棒”（Touch up a variable按钮）加以调整。 u2003u2003路径图结构绘制完成后，我们将第一部分处理好的数据导入模型。点击Amos左侧“Select data files”按钮。 u2003u2003选中Group Name后，点击“File Name”，选中需要的“.sav”数据。在“N”中看到数据的样本个数正确，即说明数据导入成功。 u2003u2003随后，点击软件左侧“List variables in data set”按钮，将对应的数据放入矩形框中。 u2003u2003可以看到“List variables in model”中已经有了我们需要探究的5种变量。 u2003u2003随后对残差项加以命名。点击软件上方的“Plugins”→“Name Unobserved Variables”，即可实现对图中的全部残差项加以命名。 u2003u2003如下图所示。 u2003u2003至此，即完成了路径图的绘制（上图BC忘记加残差项了，到了后面运行模型时才发现）。可先将模型保存，方便后期的使用。 u2003u2003点击软件左侧“Analysis properties”，打开“Estimation”，即可对模型的相关方法加以选择。 u2003u2003其中，左上角“Discrepancy”（误差）方框内为 模型拟合参数的估计方法 。我们需要做的是，寻求合适的模型参数，使得模型隐含的协方差矩阵（即再生矩阵）与样本自身的协方差矩阵的“Discrepancy”（误差）尽可能小。那么左上角这些方法，便是使得误差尽可能小的不同方法。 u2003u2003在这里，模型拟合参数的估计方法默认为第一个“Maximum likelihood”（最大似然法），其适合于样本数量较多、所得观测数据符合多元正态分布的情况（这一方法最为常用）。第二个为“一般最小化平方法”，其适合于样本数量较多、所得观测数据不符合多元正态分布的情况。第三个为“无加权最小二乘法”，其与第二个均位全信息估计方法，但“无加权最小二乘法”需要数据的观察尺度相同。第四个为“自由度量最小二乘法”。第五个为“任意分布法”，若样本数量超过1000，且数据不服从正太分布时可以用此方法。 u2003u2003右上角第一个为“Estimate means and intercepts”，即 是否计算平均值与截距 。在以下三种情况中，我们可以勾选此项： u2003u2003右上角第二个为“ Emulisrel6 ”，若勾选此项，模型会得到与“LISREL”软件（另一款与Amos类似的软件，个人认为可以将“Emulisrel6”理解为其内核）一致的结果。 u2003u2003右侧第三个为“ Chicorrect ”，其作用为指定常数r的值。若此框为空白，r的值将以组数为准。需要注意的是，当均值和截距是高度约束的模型参数时，应考虑在此框中填写0。 u2003u2003下方为“ For the purpose of computing fit measures with incomplete data ”选项，即确定在数据包含缺失值时，是否需要调整从而适合饱和模型和/或独立模型。其中，饱和模型是指各观测变量之间均允许相关的最复杂模型，其自由度为0。换句话说，饱和模型就是人为设定约束条件最少、纯粹按照数据相互关系来构建的最优、理想状态下的模型。对于饱和模型而言，其隐藏协方差应当和样本协方差一致（而对于过度限定的模型而言并非如此，在此情况下，若保证模型正确，其隐藏协方差较之样本协方差更接近总体协方差）。此处三个选项分别为“适合饱和的独立模型”“仅适合饱和模型”与“均不适合”。 u2003u2003点击软件左侧“Analysis properties”，打开“Output”，即可对输出的结果加以选择。这里均位各种模型情况评估指标，例如模型整体拟合度评估指标、测量模型评估指标和结构模型评估指标等。一般的，我们按照如下的设置即可。此处参数更为细致的介绍可以查看 这篇博客 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114365640 ），此处参数的具体分析方法可以查看 这篇博客 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114377622 ）。 u2003u2003点击软件左侧“Calculate estimaters”，即可对模型加以运行。但是第一次运行报错如下： u2003u2003这就是上述提到的，BC忘记加残差项。修改后便可以正常运行模型。 u2003u2003运行模型，完成后如下图： u2003u2003其中，左侧红色区域表明了本次模型的执行结果。我们看第二段内容即可，其中，其含义分别如下： u2003u2003此外，在模型上方的视图调整按钮，我们可以选择在右图中显示输出非标准化结果或标准化结果图像。其中，若为非标准化结果，自变量、残差旁的数字代表其方差；而对于标准化结果，箭头旁的数字代表对应回归方程的R方。 u2003u2003此外，点击软件左侧“View Text”按钮，可以查看更为详细的模型结果。 u2003u2003关于模型运行后所得结果更为细致的介绍可以查看 这篇博客 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114365640 ），以及 这篇博客 （ https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114377622 ）。

amos做共线性：在进行线性回归分析时，容易出现自变量（解释变量）之间彼此相关，这种情况被称作多重共线性问题。在SPSS 22中检验多重共线性的方法如下。将A1,A2,A3三个测项的得分相加得到自变量A的得分，将B的五个测项得分相加得到B的得分，然后用相关分析就可以计算A和B的相关系数了。简易但功能强大：AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个AMOS最具特色的方法，这个也算是比较前沿的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定。该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误。

AMOS是结构方程模型的分析软件， SPSS主要应用于回归分析、因子分析、相关分析、对应分析、聚类分析等。因而要用什么软件取决于建立了什么样的模型。AMOS当然可以进行信度和效度分析了，只不过是对结构方程模型中的潜变量而言

人名吧~

1、打开amos。2、打开左侧工具栏。3、找到钢笔工具。4、点击空白部分确定起始点，再次点击确认折线末端位置。以上为amos画折线的方法。

0到1之间。amos标准化系数的范围：0-1之间。Amos标准化系数大于1，一种可能的情况是外源变量之间的相关性太强，考虑把两个相关性很强的因子合并在一起。

amos中的smc值，0.5是最小标准。AVE的公式可以直接把同一因子的题项SMC平均即可得到该因子的AVE，Composite reliability是把同一因子的题项SMC相加再除以(所有题项之smc和估计误差)一般单一题项的smc小于0.5仍可因理论需要保留题项， 但该因子的AVE需要>0.5。SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件，轻松地进行结构方程建模(SEM)，快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步，使用Amos 21.0进一步改进您的分析。

要先选中需要复制的对象，然后点击取消全选。取消全选的手势：这里的手势按钮分别是：（第一排）单选、全选和取消全选

在程序里面打开。AMOS是一个单独的软件不是通过SPSS打开的，在下载SPSS安装软件包的时候，软件包一般会附带AMOS软件，安装之后在开始，程序里面打开。

中介效应的检验传统上有三种方法，分别是依次检验法、系数乘积项检验法和差异检验法，下面简要介绍下这三种方法：1.依次检验法（causual steps）。依次检验法分别检验上述1）2）3）三个方程中的回归系数，程序如下：1.1首先检验方程1）y=cx+ e1，如果c显著（H0:c=0被拒绝），则继续检验方程2），如果c不显著（说明X对Y无影响），则停止中介效应检验；1.2 在c显著性检验通过后，继续检验方程2）M=ax+e2，如果a显著（H0:a=0被拒绝），则继续检验方程3）；如果a不显著，则停止检验；1.3在方程1）和2）都通过显著性检验后，检验方程3）即y=c"x + bM + e3,检验b的显著性，若b显著（H0:b=0被拒绝）,则说明中介效应显著。此时检验c",若c"显著，则说明是不完全中介效应；若不显著，则说明是完全中介效应，x对y的作用完全通过M来实现。 评价:依次检验容易在统计软件中直接实现，但是这种检验对于较弱的中介效应检验效果不理想，如a较小而b较大时，依次检验判定为中介效应不显著，但是此时ab乘积不等于0，因此依次检验的结果容易犯第二类错误（接受虚无假设即作出中介效应不存在的判断）。2.系数乘积项检验法(products of coefficients)。此种方法主要检验ab乘积项的系数是否显著，检验统计量为z = ab/ sab，实际上熟悉统计原理的人可以看出，这个公式和总体分布为正态的总体均值显著性检验差不多，不过分子换成了乘积项，分母换成了乘积项联合标准误而已，而且此时总体分布为非正态，因此这个检验公式的Z值和正态分布下的Z值检验是不同的，同理临界概率也不能采用正态分布概率曲线来判断。具体推导公式我就不多讲了，大家有兴趣可以自己去看相关统计书籍。分母sab的计算公式为：sab=a2sb2?b2sa2，在这个公式中，sb2和sa2分别为a和b的标准误，这个检验称为sobel检验，当然检验公式不止这一种例如Goodman I检验和Goodman II检验都可以检验（见下）,但在样本比较大的情况下这些检验效果区别不大。在AMOS中没有专门的soble检验的模块，需要自己手工计算出。而在lisrel里面则有，其临界值为zα/2>0.97或zα/2<-0.97(P <0.05，N≧200)。关于临界值比率表见附件（虚无假设概率分布见MacKinnon表中无中介效应C.V.表，双侧概率，非正态分布。这个临界表没有直接给出.05的双侧概率值，只有.04的双侧概率值；以N=200为例，.05的双侧概率值在其表中大概在±0.90左右，而不是温忠麟那篇文章中提出的0.97。关于这一点，我看了温的参考文献中提到的MacKinnon那篇文章，发现温对于.97的解释是直接照搬MacKinnon原文中的一句话，实际上在MacKinnon的概率表中，这个.97的值是在N=200下对应的.04概率的双侧统计值，而不是.05概率双侧统计值，因为在该表中根本就没有直接给出.05概率的统计值。为了确定这点，我专门查了国外对这个概率表的介绍，发现的确如此，相关文章见附件mediationmodels.rar。当然，从统计概率上来说，大于0.97在这个表中意味着其值对应概率大于.05，但是当统计值小于0.9798th时而大于0.8797th，其值对应概率的判断就比较麻烦了，此时要采用0.90作为P<.05的统计值来进行判断。之所以对温的文章提出质疑，是因为这涉及到概率检验的结果可靠性，我为此查了很多资料，累）。 Goodman I检验公式如下 Goodman II检验检验公式如下注：从统计学原理可知，随着样本量增大，样本均值和总体均值的差误趋向于减少；因此从这两个公式可看出，的值随着样本容量增大而呈几何平方值减小，几乎可以忽略不计算，因此MacKinnon et al. (1998)认为乘积项在样本容量较大时是“trivial”（琐碎不必要的）的，因此sobel检验和Goodman检验结果在大样本情况下区别不大，三个检验公式趋向于一致性结果，因此大家用soble检验公式就可以了（详情请参考文献A Comparison of Methods to Test Mediation and Other Intervening Variable Effects. Psychological Methods 2002, Vol. 7, No. 1, 83–104）。评价：采用sobel等检验公式对中介效应的检验容易得到中介效应显著性结果，因为其临界概率（MacKinnon）P2>0.90或zα/2<-0.90，而正态分布曲线下临界概率P2>1.96或zα/2<-1.96，因此用该临界概率表容易犯第一类错误（拒绝虚无假设而作出中介效应显著的判断）3.差异检验法(difference in coefficients)。此方法同样要找出联合标准误，目前存在一些计算公式，经过MacKinnon等人的分析，认为其中有两个公式效果较好，分别是Clogg 等人和Freedman等人提出的，这两个公式如下：Clogg差异检验公式 Freedman差异检验公式 tN?3c?c"C?C"tN?2??222rxmsc" SC?SC"?2SCSC"1?rxm这两个公式都采用t检验，可以通过t值表直接查出其临界概率。

首先我们拿到一个已经计算得到的模型，点击【查看模型估计值】，可以看到模型的系数。找到【标准估计值】按钮，点击它，你就可以看到标准化的估计值。经过标准化的估计值，双向箭头上的数字表示相关系数，单向箭头上的数字表示标准化回归系数。

1、首先在电脑中直接通过spss打开amos软件，如下图所示。2、然后，画三个变量的相关关系，画出模型图，如下图所示。3、接着使用双向箭头做联系，如下图所示，双向箭头画法是如果画的是右边，需要从上到下，如果是左边需要从下到上画。4、画完之后，用魔术工具进行美化。5、美化后如下图所示就完成了。

技术上是可以做，但是面板数据属于嵌套数据，还是要做多层模型为佳，否则结果不可靠。（南心网 HLM）

很小众却很惊艳的英文名有amos（阿莫斯）、christian（克里丝森）、erics（埃里克斯）、yisrael（伊斯拉尔）、fawn（拂莉）、camilia（卡蜜莉娅）、lindsay（琳赛）。amos（阿莫斯）：“amos”来源于希伯来语，本身的意思是承载的含义，用于男生的名字中与男性的职责相呼应，寓意希望男孩能成为一个任重道远的人，具有顶梁柱的含义。而这个名字也是也是《圣经》中“十二个小先知”之一，具有惊艳之感，比喻男性是一个尊贵之人。christian（克里丝森）：christian是一个很小众的英文名字，在希腊语中，有“基督的追随者，信徒”之义。具有崇尚神明之感，含有一种、神明信徒的惊艳之感。比喻男孩是一个充满信仰，有自己的追求的人。读起来响亮大气、朗朗上口，可以彰显男性与众不同的气势，霸气十足。erics（埃里克斯）：erics是一个小众且惊艳的男性英文名字，寥寥几个字母却有着千军万马的气势，体现男孩霸气豪迈的性格特征。给人一种小众却惊艳众人之感，十分的具有新颖创新之感。比喻男孩的气势恢宏，十分的大气，具有男子阳刚之气，读起来好听且震撼人心。

amos起这个英文名字读音：发音：阿莫斯，全称：Advanced MOrtar System常作男生英文名字，意思：任重道远的人

3调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y = aX + bM + cXM + e .Y 与X 的关系由回归系数a + cM 来刻画,它是M 的线性函数,c 衡量了调节效应(moderating effect) 的大小.如果c 显著,说明M 的调节效应显著.2、调节效应的分析方法 显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做 Y=aX+bM+cXM+e 的层次回归分析：1、做Y对X和M 的回归,得测定系数R1 2 .2、做Y对X、M 和XM 的回归得R2 2 ,若R2 2 显著高于R1 2 ,则调节效应显著.或者,作XM 的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按 M 的取值分组,做 Y 对 X 的回归.若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX +bM +cXM +e 的层次回归分析.潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构 方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ 2 值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ 2 值和相应的自 由度.前面的χ 2 减去后面的χ 2 得到一个新的χ 2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ 2 检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变 量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen 和Hau 提出的无约束的模型.3．中介变量的定义 自变量X 对因变量Y 的影响,如果X 通过影响变量M 来影响Y,则称M 为中介变量.Y=cX+e1,M=aX+ e2 ,Y= c′X+bM+e3.其中,c 是X 对Y 的总效应,ab 是经过中介变量M 的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有 c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab 来衡量.4、中介效应分析方法 中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为：第一步检验系统c,如果c 不显著,Y 与X 相关不显著,停止中介 效应分析,如果显著进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著；如果a,b至少 有一个不显著,做Sobel 检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel 检验的统计量是z=^a^b/sab ,中 ^a,^b 分别是 a,b 的估计,sab=^a2sb2 +b2sa2,sa,sb 分别是 ^a,^b 的标准误.5.调节变量与中介变量的比较 调节变量M 中介变量M 研究目的 X 何时影响Y 或何时影响较大 X 如何影响Y 关联概念 调节效应、交互效应 中介效应、间接效应 什么情况下考虑 X 对Y 的影响时强时弱 X 对Y 的影响较强且稳定 典型模型 Y=aM+bM+cXM+e M=aX+e2 Y=c′X+bM+e3 模型中M 的位置 X,M 在Y 前面,M 可以在X 前面 M 在X 之后、Y 之前 M 的功能 影响Y 和X 之间关系的方向(正或负) 和强弱 代表一种机制,X 通过它影响Y M 与X、Y 的关系 M 与X、Y 的相关可以显著或不显著(后者较理想) M 与X、Y 的相关都显著 效应 回归系数c 回归系数乘积ab 效应估计 ^c ^a^b 效应检验 c 是否等于零 ab 是否等于零 检验策略 做层次回归分析,检验偏回归系数c 的显著性(t 检验);或者检验测定系数的变化(F 检验) 做依次检验,必要时做 Sobel 检验 6.中介效应与调节效应的SPSS 操作方法 处理数据的方法 第一做描述性统计,包括M SD 和内部一致性信度a（用分析里的scale 里的 realibility analsys） 第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M 第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear） 要先将自变量和M 中心化,即减去各自的平均数 1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y 因变量,以及与自变量、因变量、M 调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent 2、再按next 将X 自变量输入（中介变量到此为止） 3、要做调节变量分析,还要将X与M 的乘机在next 里输入作进一步回归.检验主要看F 是否显著

1、电脑下载安装Visual Studio 2010后重启电脑查看故障是否依旧。2、电脑下载安装DirectX9.0后重启电脑查看故障是否依旧。3、电脑下载安装Microsoft Visual C++ 2005、2008、2010运行库后重启电脑查看故障是否依旧。4、电脑下载安装微软NET Framework 4.0(Microsoft .NET Framework 4)后重启电脑查看故障是否依旧。5、使用DirectX Repair 这款软件自动修复，运行后点检测并修复，即可自动修复完成，修复后重启计算机。

结构方程模型估计出现错误提示可以是数据有缺失。1、点击那个"View"，然后点"Analysis Properties"。2、会看到“Estimate means and intercepts"。3、选择 "Analyze" 或者 "Calculate Estimates"，检查一下输入的数据有没有漏掉什么，补上后即可。结构方程模型 是社会科学研究中的一个非常好的方法。该方法在20世纪80年代就已经成熟，可惜国内了解的人并不多。“在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。

猜测：数据的原因可能性更大，用的原始数据？1、样本量太小？2、缺失数据？3、原始数据之间高相关？如果用最大似然法去做，有个方法可以尝试，数据分析里选择"allow non-positive definite sample covariance matrices" 在“analysis properties"或者使用nonpositive method1.数据中你看看是不是有输入错误，异常值或者数据不完整之类。如果有最好用SPSS处理一下2.样本量可能太小了。。SEM样本量最好达到200左右。3.指标变量选择不太合适。。

可以啊。

调节变量在Amos中以主效应和交互效应形式存在，需要画两个箭头指向被调节变量。（南心网 Amos调节效应）

Amos是一个多义词，一是（圣经）阿莫斯（公元前八世纪的希伯来先知）；二是(<<圣经·旧约>>中的)<<阿莫斯书>；三是中国80后摇滚乐队等。 基本介绍 中文名 ：阿莫斯 外文名 ：Advanced MOrtar System 解释 ：常作男生英文名字 简写 ：Amos 代表人物 ：冼嘉宁、杨毅等 意思 ：任重道远的人 统计分析,基本词义,乐队信息,成员介绍,冼嘉宁,杨毅,黄凯昭,阿莫斯, 统计分析 SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变数间的关系的软体 轻松地进行结构方程建模（SEM） 快速创建模型以检验变数之间的相互影响及其原因 比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步 使用Amos 21.0进一步改进您的分析 无论您评估程式，还是开发行为态度模型，您都有可能遇到传统分析技术无能为力的情况。那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？ Amos软体和结构方程模型（SEM）助您成功 结构方程模型（SEM）是一种多元分析技术，它包含标准的方法，并在标准方法的基础上进行了扩展。这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。Amos21.0让SEM变得容易。它拥有的直观的拖放式绘图工具，让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。 使用 Amos21.0，让您比单独使用因子分析或回归分析能获得更精确、丰富的综合分析结果，Amos21.0 在构建方程式模型过程中的每一步骤均能提供图形环境，只要在 Amos 的调色板工具和模型评估中以滑鼠轻点绘图工具便能指定或更换模型。通过快速的模型建立来检验您的变数是如何互相影响以及为何会发生此影响。 即使有缺失值也能达到精准 Amos 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，Amos 也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差。 简易但功能强大 （1）AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。 （2）AMOS的贝叶斯和自抽样的方法套用，这个AMOS最具特色的方法，这个也算是比较前沿的套用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定，尤其是MCMC的结果，该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验机率分布和事后机率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误，而且提供bootstrap的ADF、ML、GLS、SLS、ULS等参数估计的方法。另外也为时间序列数据提供自相关图用于侦察序列相关。 （3）AMOS提供方程检验的统计指标，不用说也是很丰富的，需要强调的是有些指标例如SRMR等需要自行设定才能提供，另外比较重要的指标如RMSEA的检验需要自己在figure caption里设定pclose才能看到，请详情见手册。 （4）指定搜寻（specification search），不知翻译的对不对，这个功能在探索变数间的关系上很好用，关系太多，也没什么假设，使用这个功能看看数据本身是什么关系。一般如果关系很复杂，数据量也很大，使用逐步法能节省很多时间。 （5）AMOS可以实现曲线增长模型，这种模型主要用于追踪数据，研究随时间变化的规律，AMOS这方面的发展很好，包括高阶曲线增长及其衍生的模型。不过同样在基于多层线性模型的曲线增长模型上无法实现。 （6）其他的模型例如混合建模，非递归模型等在AMOS里均有实现。同时AMOS高版本提供程式的透明性、可扩展性，与VB、SAS等软体提供接口，使得其程式编写上带来很大的便利，也拓展了套用范围，而且至20版以后AMOS在程式方面也得到了加强，例如程式编写、程式的生成等，其套用前景更加明朗。 技术说明 图形化用户界面 o 通过一个路径图浏览器显示资料夹中所有路径图的描述和缩略图 o 只需用滑鼠点击就可选择编程选项 o 只需点击一下滑鼠，就可以显示一张包括多个组或者模型的图表 o 查看数据档案内容 o 从数据集中把变数名拖到路径图中 建模能力 o 创建带有观测和隐性变数的结构方程模型（包括特例，如路径分析和纵向数据模型） o 使用一到两种方法定制候选模型： －指定每一个候选模型为对模型参数的等同约束的一个集合 －以探索性的方式使用SEM。Amos会尝试许多模型，使用Aikaike信息标准（AIC）和Bayesian信息标准（BIC）统计方法比较模型，并找出最有前途的模型。 o 进行证实性的因子分析：方差分解、变数误差、度量模型和隐性变数 建模 o 使用路径图来定制模型 o 使用绘图工具改变路径图，从而更改模型 o 在路径图上图形化地显示参数估计和拟合测量 o 在路径图上绘图的任何时刻显示自由度 分析能力和统计功能 o 使用完全信息最大似然估计得到更有效、更小偏倚的缺失值估计 o 输入参数值，观察在特定时刻的效应，以及使用模型库的离散函式值的效应 o 使用快速自举模拟，对于任意实验分布下的任何模型参数估计，找到近似分布，包括标准化系数 －评估符合Bollen和Stine自举方式的模型 －计算百分比区间以及偏差修正百分比区间 输出 o 使用有条件的导航帮助；使用增强的文本输出显示选项和表格格式选项 －使用导航面板快速定位并显示输出的各个部分 －将导航面板里的各部分和表格标题连结至右键帮助 －将数值（例如导航面板中显示的p值）连结至"use-it-in-a-sentence"帮助，得到有关数字含义的简单明了的英语说明 Amos 21.0-使用结构方程式，探索变数间的关系 "Amos 使用路径图来定制模型的方法完美自然…Amos是毫无疑问的赢家。" －J.J.Hox 《Amos，EQS and LISREL for Windows：a comparative review. Structural Equation Modeling》 轻松地进行结构方程建模（SEM） 快速创建模型以检验变数之间的相互影响及其原因 比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步 使用Amos 21.0进一步改进您的分析 无论您评估程式，还是开发行为态度模型，您都有可能遇到传统分析技术无能为力的情况。那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？ Amos软体和结构方程模型（SEM）助您成功 结构方程模型（SEM）是一种多元分析技术，它包含标准的方法，并在标准方法的基础上进行了扩展。这些方法包括回归技术、因子分析、方差分析和相关分析。Amos让SEM变得容易。它拥有的直观的拖放式绘图工具，让您快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。 使用 Amos让您比单独使用因子分析或回归分析能获得更精确、丰富的综合分析结果，Amos 21.0在构建方程式模型过程中的每一步骤均能提供图形环境，只要在Amos的调色板工具和模型评估中以滑鼠轻点绘图工具便能指定或更换模型。通过快速的模型建立来检验您的变数是如何互相影响以及为何会发生此影响。 系统需要 ： Microsoft Windows 98，Me，NT○R 4.0（SP6），2000或XP 18MB 硬碟空间 系统为Windows 98和Me至少需要128MB记忆体；系统为NT 4.0，2000和XP至少需要256M记忆体 Inter Explorer 6 基本词义 Amos解释 常作男生英文名字。犹太人/希伯来人/以色列人：任重道远的人。 乐队信息 中国80后摇滚乐队。其音乐风格很难定义，虽然乐队成员给自己打上了Britpop的标签，但是乐队的歌曲涉足了Alternative Rock，Baroque ，Classical，Jazz等多种音乐风格。乐队曾用Heavensquare为乐队名，在2009年非常之音冬天幻想曲演出之后，正式改名为AMOS——在希伯来语里面意为任重而道远的人，以此来表达乐队对音乐的态度，并为之不断探索的精神。 成员介绍 冼嘉宁 声乐/吉他/钢琴/键盘 非典型广东人，国语标准，经常吐槽爱晒粤语的非广东人士，必杀是：“你讲的粤语我怎么一句都听不懂？”略带艺术家气质，但是自己极力否认。 平时做事过于沉稳，但在舞台上尤其人多的情况下会立刻变得狂野且具攻击性。 从国小习钢琴和吉他，立志成为著名音乐制作人，以优异地成绩考入中国传媒大学录音学院，师从爵士女伶张盈，大学期间潜心研究各流派的音乐，同时高效地产出大量优质音乐。大二的时候和同班同学，AMOS的Bass手杨毅组建了Heavensquare乐队，立刻活跃于各个Livehouse和大学的舞台。并在高校之间进行了一系列的巡演，在大学校园中积累了不少人气。 对游戏几乎绝缘，但是上手速度奇快。热爱电影，并对镜头和剧本颇有研究，计画著未来某天自己能够独立拍摄一部电影，比如僵尸题材的恐怖片。大学时候积极进行电影配乐，曾为影片〈危楼舞蹈会所〉配乐并制作原声碟，影片参与了韩国釜山大学生电影影展，获得多项大学生影展最佳配乐提名，2009年获得中国传媒大学第二届影展的最佳配乐的提名。同时参与由著名演员赵岭领导并由著名剧作家王海鸰老师剧作指导的音乐剧《梁祝》前期的音乐唱段创作，剧中的音乐唱段包括了中国风，交响，电子舞曲，Tango，Jazz，流行等。受到圈内资深人士的一致好评。 AMOS乐队灵魂人物，包揽乐队词曲创作。钢琴弹得比吉他好，偶尔打打鼓。 杨毅 贝斯/键盘 重庆出生，成长时期迁往福州，跟重庆人说重庆话，跟福州人说有严重港台口音的国语。比重庆人爱吃海货，比福州人会吃辣。 闷骚，做事极端，能好几天只吃同一道菜，很偏激地受不了文艺青年的状态，出远门必须随身携带游戏机和MP3，台上演出时候极少出错，但每次都被人指出现场演出像是在蹂躏琴，认为Bass手在乐队中只弹根音是很无聊而且及其没有前途的。 从国小习手风琴，小时候志向是成为一名职业经理人。意外地考进中国传媒大学录音学院，至今仍被周围人认定为几乎不可能发生事件。在大学最迷茫的时候被人鼓励去做乐队贝司手，从此便疯狂地爱上低音乐器，除了贝司以外，还能熟练演奏多种乐器，同时刻苦的专业学习让他能够熟练地编写各种风格的乐曲。大二时便为Yahoo中国房产频道家庭装修比赛活动主题歌创作和制作。沉迷动漫，偶尔收集动漫周边已经动漫OST。因此渐渐擅长动漫配乐，大学期间为卡通片《童谣》配乐，该片获得同年ANIWOW!第三届国际大学生动漫节最高奖金奖“白杨奖”，并在卡酷动漫频道多次播出。 AMOS乐队核心人物，掌控乐队大局，手风琴弹得比贝司好，不怎么打鼓。 黄凯昭 鼓手/打击乐器乐手 标准北京人，国语非常标准。首都师范大学音乐表演系毕业，爱好看美剧，恐怖电影，但是自己不敢一个人看。 新加入乐队不久，自幼学习古典打击乐，音乐功底扎实，学院派，爱好收集乐谱。大学时候接触摇滚乐，深受Travis Barker ,John Blackwell,Aaron Spears等鼓手影响。为人谦和稳重。打鼓状态稳定到了一定境界，但有时候会过于冷静，以至于第一次排练时候让另外两人产生“乐队需要暴走的时候他到底会不会暴走？”的困惑。但是随后的几次排练，困惑越来越少，反之带来的惊喜越来越多。小昭的加入，宣布AMOS频繁更换鼓手的动荡时代已经结束。他像一个稳定而又高效的发动机，让AMOS以从未有过的高速向前走着。AMOS乐队最后一块拼图，是乐队最坚实的基础，经常打鼓。 阿莫斯 AMOS是Advanced MOrtar System词组的英文缩写，意为"先进迫击炮系统"。它由瑞典阿尔维斯-赫格隆公司和芬兰的帕特里亚-万马斯公司联合研制。该炮一经推出便成了一颗耀眼的"明星"，其发展及出口前景十分看好。 "阿莫斯"最大特点是一个炮塔上安装了两门120毫米迫击炮，最大射程13公里，拥有计算机化的火控系统和半自动装填装置，能在15秒内发射6发弹，甚至有讯息说该炮可确保16发炮弹同时命中同一目标，]火力着实强悍。该系统的炮塔连同弹药在内的重量为4.4吨，可以非常方便地安装到不同的底盘和19吨以上的巡逻艇上，大大扩展了其使用范围。它由行驶到停止、开火的时间不超过30秒，10秒内即可完成射击并立即撤退，大大缩小了遭受敌方火力反击的可能，战场生存力相当高。 "阿莫斯"的另一个亮点是配装了"猫头鹰"(Strix)末制导迫击炮弹。"猫头鹰"新型迫击炮弹命中率高，破甲厚度达550毫米。"猫头鹰"由瑞典萨伯-博福斯动力公司研制。它外形与普通迫击炮弹相似，头部装有红外制导控制装置，中部装有电子装置，尾部装有固体燃料火箭发动机和折附在弹体上的固定翼。"猫头鹰"末制导迫击炮弹经"阿莫斯"发射后，炮弹尾部4片尾翼即打开，使弹丸稳定飞行。弹丸飞行由红外制导。红外制导装置具有识别目标能力。一旦从高处发现目标，红外制导装置就会输出捕获和攻击信号，弹体上的12个小火箭发动机便按处理器要求修正弹道，从而使炮弹像"猫头鹰"捕鼠那样快猛击中目标。由于弹体上还加装了续航发动机，"猫头鹰"便具有了攻击8公里远处装甲目标的能力。

用复制粘贴。AMOS操作界面左侧众多工具按钮中选按“复制到剪贴板”，然后在相应的word文档的相应位置处粘贴即可。

IBM SPSS Amos 软件，是23版本，比24和26都更稳定，是比较容易上手的结构方程模型，很适合初学者。Amos26 是IBM公司推出的一款功能强大的结构方程模型软件，软件主要还是结构方程模型的处理，属于数据分析的一种工具，支持您通过指定、估算、评估和呈现模型来显示变量之间的假定关系。除此之外，Amos的操作界面会更为友好，不需要写命令，比较适合新手。并且它还可以快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，对其它数值变量进行预测和验证，用标准方法以及在此基础上扩展的方法进行多元分析，从而得到准确的因果关系，进一步获取更精确、丰富的综合分析结果。支持运行并调试脚本，也可使用创建工具调用的类来增强命令功能，为用户进行基本或高级统计分析结构方程模型提供了各方面便利的需求。 1、与移动平台整合，实现数据互动 。2、快速幻灯片演示输出 。3、改进蒙特卡洛模拟 。4、模拟字符串 。5、支持自动线性模型 。6、生成热度图 。7、关联同类输入项 。8、缺少预测模型时仍然生成数据 。

(图：李建杭Amos Lee) 李建杭，人称Amos，过去曾经是视觉设计师，后来转职成为前端工程师，也是国内知名的前端讲师，教授HTML/CSS、Bootstrap、Sublime外挂、CSS3等课程，也曾是多家知名电商、网路服务的前端工程师，因教授技巧细腻、案例众多，受到广大的学生欢迎。 本次瘾科技专访Amos，谈谈转职成前端工程师的心路历程。 我：可以说说当初为什么会想要转职成前端工程师呢？ Amos：原本我是一个视觉设计师，我的工作就是跟前端工程师合作一起做出网页，每当我设计出一个视觉给工程师，工程师总是说，这个版这样不行那样不行，我心里面觉得很不服气，想说哪有这么难，就自己开始学习写网页。另外一个原因就是 台湾给平面设计师的薪资待遇太差了，给前端工程师相对高很多。 当然也是写出兴趣了，支持下去是需要兴趣的。 我：在转职的过程中遇到哪些困难呢？ Amos：自学的困难在于庞大的讯息里面找，Google可以找到非常多的资讯、教学，但是不是每个都正确，许多技巧都是有他的前因后果，有时候直接照着上面的写，反而会出问题，光是解个Bug就解很久。 再来就是找书看，其实坊间相关的书非常多的，我觉得一本书500块但是只要有一个技巧就值得买，所以我的买一整柜(笑)。当然也有些书是一看就很容易睡着的啦(掩面) 我：你指导过这么多的学生，你觉得他们学习最常遇到的困难是什么？ Amos：很多学生都不是资讯工程系本科出身，大多都是视觉设计师或是平面设计师转职的，很容易程式的规则还没有弄的很清楚就想要赶快弄出一个画面，也就是拿别人的范例或是程式直接来改，改到最后反而越改Bug越多，到最后就只好放弃了，因为没有信心也没有成就感。其实范例到处都有，但是重要的是要弄懂这些范例为什么这么写，这也是为什么我的范例程式码别人拿走我也不怕，因为拿走也学不会。 常见错误1：仰赖范例却不求甚解，越改问题越多，反而没有信心继续下去。 解决方式：使用范例也要弄懂为什么。 我：那你有建议他们应该怎么学习呢？ Amos：一开始有些学习资源虽然网路上都有，一边做一边学是最快的，直接把头洗下去就对了，很多人最常遇到的问题就是，不愿意把手弄脏，一直看或一直买书却不动手。 再来就是学习管道，在找教材上有两点建议供检视，一是内容安排顺不顺畅，章节跟章节之间是不是循序渐进，二就是理论与实务范例穿插，学完理论最重要的是马上就有范例可以理解，而不是停留在抽象层。 可以Google、或是买出来看，线上课程也很好，主要是买经验，有人讲解过去犯过的错，可以省下比较多的时间一直测试跟查资料。另外就是实体课程差别在于可以面对面地问问题。 每个人考量时间跟成本，选择自己学起来最顺的方式。 常见错误2：只看不做，不愿意把手弄脏。 解决方案：把头洗下去！ 我：最后谈谈你最近筹备的线上课程吧，怎么会想要做个Bootstrap的线上课程？ Amos：我想要开线上课程已经很久了，这门课程也已经筹备了两年。过去两年就开了很多次Bootstrap的实体课程，这个过程中我也一边调整教学的内容跟范例，台湾现在有很多人想做前端，不过大多数的讲师都聚集在都市或是北部，我很常遇到中南部的朋友希望我可以去那边开课，可是受限于交通的关系，我没办法很常开立这样的课程。 另外就是对于现有的线上课程还有更多的期待，觉得我自己可以做得更好。 我：这跟其他的线上课程有什么差异？ Amos：我的范例肯定是最丰富也最扎实的，加上我为了让学生学了之后可以开发的更快更顺，我还专门为了Bootstrap开发了专用的外挂程式。你看过什么课程除了教你还帮你写工具让你用的吗？我也为了这个课程有另外准备的实体讲义，我很有信心这会是台湾最棒的Bootstrap课程，不论线上或线下。 我：听起来真的是不一样，谢谢Amos。 你或许会喜欢 iPhone 7 *** 下杀 66 折 从最强手机通路化身新手电商 自己的桌历自己印，十分钟就能轻松完成

选择【文件】然后选【保存】。如果是保存图片，AMOS操作界面左侧众多工具按钮中选按【复制到剪贴板】，然后在相应的word文档的相应位置处粘贴即可。或者用QQ截图之类的工具。如果是导出到WORD中的话她就是一张图，不能编辑的，在AMOS中编辑好再导出，直接复制粘贴。

残差是真实值-估计值，估计值是通过建立模型，对参数估计之后,利用估计出的参数，带回到模型，然后再把自变量代入，求出的Y，这个时候就是估计值,残差反映的是模型的拟合程度的好坏。扩展内容:在回归分析中，测定值与按回归方程预测的值之差，以δ表示。残差δ遵从常态分配N(0，σ2)。（δ-残差的均值）/残差的标准差，称为标准化残差，以δ*表示。δ*遵从标准常态分配N(0，1)。实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外的机率≤0.05。若某一实验点的标准化残差落在(-2，2)区间以外，可在95%置信度将其判为异常实验点，不参与回归直线拟合。显然，有多少对数据，就有多少个残差。残差分析就是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其它干扰。为了更深入地研究某一自变数与因变数的关系，人们还引进了偏残差。此外， 还有学生化残差、预测残差等。以某种残差为纵坐标，其它变数为横坐标作散点图，即残差图 ，它是残差分析的重要方法之一。通常横坐标的选择有三种：(1) 因变数的拟合值；(2)自变数；(3)当因变数的观测值为一时间序列时，横坐标可取观测时间或观测序号。残差图的分布趋势可以帮助判明所拟合的线性模型是否满足有关假设。如残差是否近似常态分配、是否方差齐次，变数间是否有其它非线性关系及是否还有重要自变数未进入模型等。.当判明有某种假设条件欠缺时， 进一步的问题就是加以校正或补救。需分析具体情况，探索合适的校正方案，如非线性处理，引入新自变数，或考察误差是否有自相关性。资料来源于网络若侵权联系删

一般WINDOWS默认的安装路径是c：programfiles。按照向导提示一路“continue”，用户可以选择“standard"或者“custom”，一般推荐使用“standard"，这样AMOS会安装在电脑默认的安装路径下，如果选择“custom”模式，用户可以自己选择想要的安装路径。

Amos ["eimɔs] n.1. 阿莫斯，艾莫斯(男子名)2. 【圣经】阿摩司(公元前8世纪的希伯来先知)《阿摩司书》(基督教《圣经旧约》中的一卷)网络释义-Amoss： 阿莫斯阿莫斯在美国，无领袖抵抗在大部分极右派思想中仍然具有十分重要的地位，[3] 既是作为对于阿莫斯（Amoss）为起源的恐惧（在美国国土上的外国武力）的响应，但更多的，是与毕姆统一战线——作为对人尽皆知的联邦政府对于美国公民个人权利...基于3个网页 - 搜索相关网页 -Amoss-Wollstein method： 释义：阿-沃法(抗脑脊髓膜炎菌血清的快速制作法)释义：阿-沃法(抗脑脊髓膜炎菌血清的快速制作法)脑脊髓的英文医药专业词条翻译 ...liquor cerebrospinalis 释义：脑脊髓液 Amoss-Wollstein method 释义：阿-沃法(抗脑脊髓膜炎菌血清的快速制作法) encephalomyelocele 释义：脑脊髓膨出 ...基于1个网页 - 搜索相关网页 -adaptive mission oriented software system,AMOSS： 可调适任务导向软件系统,适应任务导向软件系统可调适任务导向软件系统,适应任务导向软件系统信息英语词汇第1142页 ... adaptivedialog自适应对话 adaptiverouting自适应路径选择 add加法 ...基于1个网页 - 搜索相关网页 -adaptive mission oriented software system，AMOSS： 可调适任务导向软件系统，适应任务导向软件系统

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论文中的amos值除了手画之外也可以使用Visio来代替。AMOS值模型步骤：1、首先要注意的是，矩形、椭圆、圆的用法。矩形代表测量指标，椭圆代表潜在变量，圆代表残差。2、首先测量指标的路径系数至少有一个初始值为1，在amos2.1中，它会自动的将同一个潜变量的测量指标之一的路径系数设定为1。3、测量误差的路径系数固定为1，然后在我们制作用的软件当中，amos2.1中自动完成的。注意相关用双箭头表示，因果用单箭头表示，记住外因潜变量没有残差，内因潜变量有残差。

AMOS是结构方程模型的分析软件， SPSS主要应用于回归分析、因子分析、相关分析、对应分析、聚类分析等。因而要用什么软件取决于建立了什么样的模型。AMOS当然可以进行信度和效度分析了，只不过是对结构方程模型中的潜变量而言。补充： 1、AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。 2、SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。

1、在amos建立路径模型图。2、读取amos代码数据。3、设定观察amos代码变量。4、设定amos代码误差变量的变量名称。5、使用运行amos代码。

两者都属于因子分析，spss做的是探索性，amos做验证性，也是sem，是你相关和回归的结合当然aoms好一些，但是也复杂一些。

amos中的smc值，0.5是最小标准。AVE的公式可以直接把同一因子的题项SMC平均即可得到该因子的AVE，Composite reliability是把同一因子的题项SMC相加再除以(所有题项之smc和估计误差)一般单一题项的smc小于0.5仍可因理论需要保留题项， 但该因子的AVE需要>0.5。SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件，轻松地进行结构方程建模(SEM)，快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步，使用Amos 21.0进一步改进您的分析。

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AMOS是结构方程模型的分析软件， SPSS主要应用于回归分析、因子分析、相关分析、对应分析、聚类分析等。因而要用什么软件取决于建立了什么样的模型。AMOS当然可以进行信度和效度分析了，只不过是对结构方程模型中的潜变量而言。补充：1、AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。2、SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。

是 abbr。1 =[Psychol] conditioned reflex 条件反射，2=[Psychol] conditioned response 条件反射 Cr 【化】元素铬(Chromium)的符号 cr abbr。1=cardiorespiratory，2=carriage return 回车；回行；复原；刀架复位，3=cathode ray 阴极射线，4=center of resistance ，5=compression ratio 压缩率；压缩比，6=control relay 控制继电器。SPSS AMOS 21.0是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件，轻松地进行结构方程建模(SEM)，快速创建模型以检验变量之间的相互影响及其原因，比普通最小二乘回归和探索性因子分析更进一步，使用Amos 21.0进一步改进您的分析。Amos 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，Amos 也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差。

amos可以做调节模型调节变量在Amos中以主效应和交互效应形式存在，需要画两个箭头指向被调节变量（南心网Amos调节效应）

process。1、process的准确率和精准率要比amos的高。2、同样的数据，process做出来的结果要更详细。所以process的结果比amos的更可靠。

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3调节变量可以是定性的,也可以是定量的.在做调节效应分析时,通常要将自变量和调节变量做中心化变换.简要模型：Y=aX+bM+cXM+e.Y与X的关系由回归系数a+cM来刻画,它是M的线性函数,c衡量了调节效应(moderatingeffect)的大小.如果c显著,说明M的调节效应显著.2、调节效应的分析方法显变量的调节效应分析方法：分为四种情况讨论.当自变量是类别变量,调节变量也是类别变量时,用两因素交互效应的方差分析,交互效应即调节效应；调节变量是连续变量时,自变量使用伪变量,将自变量和调节变量中心化,做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析：1、做Y对X和M的回归,得测定系数R12.2、做Y对X、M和XM的回归得R22,若R22显著高于R12,则调节效应显著.或者,作XM的回归系数检验,若显著,则调节效应显著；当自变量是连续变量时,调节变量是类别变量,分组回归:按M的取值分组,做Y对X的回归.若回归系数的差异显著,则调节效应显著,调节变量是连续变量时,同上做Y=aX+bM+cXM+e的层次回归分析.潜变量的调节效应分析方法：分两种情形：一是调节变量是类别变量,自变量是潜变量；二是调节变量和自变量都是潜变量.当调节变量是类别变量时,做分组结构方程分析.做法是,先将两组的结构方程回归系数限制为相等,得到一个χ2值和相应的自由度.然后去掉这个限制,重新估计模型,又得到一个χ2值和相应的自由度.前面的χ2减去后面的χ2得到一个新的χ2,其自由度就是两个模型的自由度之差.如果χ2检验结果是统计显著的,则调节效应显著；当调节变量和自变量都是潜变量时,有许多不同的分析方法,最方便的是Marsh,Wen和Hau提出的无约束的模型.3．中介变量的定义自变量X对因变量Y的影响,如果X通过影响变量M来影响Y,则称M为中介变量.Y=cX+e1,M=aX+e2,Y=c′X+bM+e3.其中,c是X对Y的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应.当只有一个中介变量时,效应之间有c=c′+ab,中介效应的大小用c-c′=ab来衡量.4、中介效应分析方法中介效应是间接效应,无论变量是否涉及潜变量,都可以用结构方程模型分析中介效应.步骤为：第一步检验系统c,如果c不显著,Y与X相关不显著,停止中介效应分析,如果显著进行第二步；第二步一次检验a,b,如果都显著,那么检验c′,c′显著中介效应显著,c′不显著则完全中介效应显著；如果a,b至少有一个不显著,做Sobel检验,显著则中介效应显著,不显著则中介效应不显著.Sobel检验的统计量是z=^a^b/sab,中^a,^b分别是a,b的估计,sab=^a2sb2+b2sa2,sa,sb分别是^a,^b的标准误.5.调节变量与中介变量的比较调节变量M中介变量M研究目的X何时影响Y或何时影响较大X如何影响Y关联概念调节效应、交互效应中介效应、间接效应什么情况下考虑X对Y的影响时强时弱X对Y的影响较强且稳定典型模型Y=aM+bM+cXM+eM=aX+e2Y=c′X+bM+e3模型中M的位置X,M在Y前面,M可以在X前面M在X之后、Y之前M的功能影响Y和X之间关系的方向(正或负)和强弱代表一种机制,X通过它影响YM与X、Y的关系M与X、Y的相关可以显著或不显著(后者较理想)M与X、Y的相关都显著效应回归系数c回归系数乘积ab效应估计^c^a^b效应检验c是否等于零ab是否等于零检验策略做层次回归分析,检验偏回归系数c的显著性(t检验);或者检验测定系数的变化(F检验)做依次检验,必要时做Sobel检验6.中介效应与调节效应的SPSS操作方法处理数据的方法第一做描述性统计,包括MSD和内部一致性信度a（用分析里的scale里的realibilityanalsys）第二将所有变量做相关,包括统计学变量和假设的X,Y,M第三做回归分析.（在回归中选线性回归linear）要先将自变量和M中心化,即减去各自的平均数1、现将M（调节变量或者中介变量）、Y因变量,以及与自变量、因变量、M调节变量其中任何一个变量相关的人口学变量输入indpendent2、再按next将X自变量输入（中介变量到此为止）3、要做调节变量分析,还要将X与M的乘机在next里输入作进一步回归.检验主要看F是否显著

有