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AMOS结构方程模型分析AMOS（Analysis of Moment Structures）是一种常用的结构方程模型（SEM）分析软件，可用于研究各种不同领域的问题和假设。
SEM是一种统计方法，用于测试和量化复杂的因果关系假设，以及评估模型拟合优度。
本文将介绍AMOS的基本原理、应用案例和分析步骤。
AMOS的基本原理是使用路径图表示模型中的因果关系，然后通过最小二乘估计法对模型进行参数估计。
AMOS还可以用来评估模型拟合度、进行模型比较，以及检验模型中的因果关系。
一个常见的应用案例是研究变量之间的因果关系。
例如，一个研究者可能想要了解自尊对学术成绩的影响。
在这种情况下，自尊是自变量，学术成绩是因变量。
通过收集数据，研究者可以使用AMOS来构建一个模型，来评估这两个变量之间的因果关系，并确定自尊对学术成绩的影响。
使用AMOS进行结构方程模型分析的步骤如下：1.确定研究目的和问题：首先，需要明确研究的目的和问题，确定需要评估的模型。
2.收集数据：根据研究问题，需要收集相关的数据。
数据可以是自己收集的，也可以是从其他研究中获取的。
3.确定模型的变量和参数：根据研究问题和收集到的数据，需要确定模型中的变量和参数。
变量可以是观察变量（直接测量）或潜变量（隐性构念）。
参数可以是路径系数、截距、测量误差等。
4.构建路径图：使用AMOS的图形界面，根据模型的变量和参数，构建路径图。
路径图可以直观地展示变量之间的因果关系。
5.估计模型参数：根据收集到的数据，使用最小二乘估计法对模型参数进行估计。
AMOS会自动计算最优参数估计和拟合度指标。
6.评估模型拟合度：使用拟合度指标（如X2统计量、均方差逼近指数、规范化拟合指数等），评估模型的拟合度。
较小的X2值、较大的均方差逼近指数和规范化拟合指数表示模型拟合度较好。
7.进行模型修正：如果模型的拟合度不满足要求，可以通过增加、删除或修改模型的路径和变量，进行模型修正。
8.进行统计推断：使用AMOS进行统计推断，来确定模型中的因果关系是否显著。
amos案例spss数据包下载篇一：AMOS应用案例应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amo7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(EugeneW.Anderon&ClaeFornell，2000;殷荣伍，2000)。
表7-1设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
12关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
本案例是在Amo7中完成的。
3见p数据文件“处理后的数据.av”。
表7-2模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
应用案例1第一节 模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、 模型构建的思路本案例在着名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、 潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI 模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell ，2000;殷荣伍，2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
表7-2 模型变量对应表1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，7个人口变量，量表采用了Likert10级量度，如对超市形象的测量：本次调查共发放问卷500份，收回有效样本436份。
AMOS输出解读惠顿研究惠顿数据文件在各种结构方程模型中被当作经典案例，包括AMOS 和LISREL。
本文以惠顿的社会疏离感追踪研究为例详细解释AMOS的输出结果。
AMOS同样能处理与时间有关的自相关回归。
惠顿研究涉及三个潜变量，每个潜变量由两个观测变量确定。
67疏离感由67无力感（在1967年无力感量表上的得分）和67无价值感（在1967年无价值感量表上的得分）确定。
71疏离感的处理方式相同，使用1971年对应的两个量表的得分。
第三个潜变量，SES（社会经济地位）是由教育（上学年数）和SEI (邓肯的社会经济指数)确定。
解读步骤1.导入数据。
AMOS在文件ex06-a.amw中提供惠顿数据文件。
使用File/Open，选择这个文件。
在图形模式中，文件显示如下。
虽然这里是预定义模式，图形模式允许你给变量添加椭圆，方形，箭头等元素建立新模型2.模型识别。
潜变量的方差和与它关联的回归系数取决于变量的测量单位，但刚开始谁知道呢。
比如说要估计误差的回归系数同时也估计误差的方差，就好像说“我买了10块钱的黄瓜，然后你就推测有几根黄瓜，每根黄瓜多少钱”，这是不可能实现的，因为没有足够的信息。
如何告诉你“我买了10块钱的黄瓜，有5根”，你便可以推出每根黄瓜2块钱。
对潜变量，必须给它们指定一个数值，要么是与潜变量有关的回归系数，要么是它的方差。
对误差项的处理也是一样。
一旦做完这些处理，其它系数在模型中就可以被估计。
在这里我们把与误差项关联的路径设为1，再从潜变量指向观测变量的路径中选一条把它设为1。
这样就给每个潜变量设置了测量尺度，如果没有这个测量尺度，模型是不确定的。
有了这些约束，模型就可以识别了。
注释：设置的数值可以是1，也可以是其它数，这些数对回归系数没有影响，但对误差有影响，在标准化的情况下，误差项的路径系数平方等于它的测量方差。
3.解释模型。
模型设置完毕后，在图形模式中点击工具栏中计算估计按钮运行分析。
应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤.下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象.它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度.它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7—1。
模型中共包含七个因素（潜变量）:超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson ＆Claes Fornell，2000；殷荣伍，2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7-2。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
表7-2 模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生.调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
表7-2 模型变量对应表1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
三、关于顾客满意调查数据的收集4正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
超市形象质量期望质量感知感知价值顾客满意顾客抱怨顾客忠诚应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设设计的结构路径图基本路径假设超市形象对质量期望有路径影响质量期望对质量感知有路径影响质量感知对感知价格有路径影响质量期望对感知价格有路径影响感知价格对顾客满意有路径影响顾客满意对顾客忠诚有路径影响超市形象对顾客满意有路径影响超市形象对顾客忠诚有路径影响2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴1本案例是在Amos7中完成的。
2见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，3正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”本次调查共发放问卷500份，收回有效样本436份。
AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴1本案例是在Amos7中完成的。
2见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，3正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”本次调查共发放问卷500份，收回有效样本436份。
四、缺失值的处理采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。
最终得到401条数据，基于这部分数据做分析。
五、数据的的信度和效度检验1．数据的信度检验信度（reliability）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
折半信度（split-half reliability）是将测量工具中的条目按奇偶数或前后分成两半，采用Spearman-brown公式估计相关系数，相关系数高提示内部一致性好。
然而，折半信度系数是建立在两半问题条目分数的方差相等这一假设基础上的，但实际数据并不一定满足这一假定，因此信度往往被低估。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法（Cronbach's Alpha系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较，对量表内部一致性估计更为慎重，因此克服了折半信度的缺点。
本章采用SPSS16.0研究数据的内部一致性。
在Analyze菜单中选择Scale下的Reliability Analysis（如图7-1），将数据中在左边方框中待分析的24个题目一一选中，然后点击，左边方框中待分析的24个题目进入右边的items方框中，使用Alpha模型（默认），得到图7-2，然后点击ok即可得到如表7-3的结果，显示Cronbach's Alpha系数为0.892，说明案例所使用数据具有较好的信度。
图7-1 信度分析的选择图7-2 信度分析变量及方法的选择Reliability StatisticsCronbach's Alpha N of Items.892 24另外，7-4所示4。
从表7-4可以看到，除顾客抱怨量表Cronbaca’s Alpha系数为0.255，比较低以外，其它分量表的Alpha系数均在0.7以上，且总量表的Cronbach’s Alpha系数达到了0.891，表明此量表的可靠性较高。
由信度检验的结果可知顾客抱怨的测量指标的信度远低于0.7，因此在路径图中去掉顾客抱怨因子，即初始模型中包括6个潜变量、21个可测变量。
表7-4 潜变量的信度检验质量期望 5 0.889质量感知 5 0.862感知价格 2 0.929顾客满意 3 0.948顾客抱怨 3 0.255顾客忠诚 3 0.7382．数据的效度检验效度（validity）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity）、效标效度（criterion validity）和结构效度（construct validity）三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。
逻辑4操作过程同前，不同的是在图7-14中选入右边方框items中是相应潜变量对应的题目。
如对超市形象潜变量，只需要把a1、a2和a3题目选入到右边方框items中即可。
分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。
准则效度又称效标效度、实证效度、统计效度、预测效度或标准关联效度，是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行测量，并将其中的一种方式作为准则（效标），用其他的方式或指标与这个准则作比较，如果其他方式或指标也有效，那么这个测量即具备效标效度。
例如，X 是一个变量，我们使用1X 、2X 两种工具进行测量。
如果使用1X 作为准则，并且1X 和2X 高度相关，我们就说2X 也是具有很高的效度。
当然，使用这种方法的关键在于作为准则的测量方式或指标一定要是有效的，否则越比越差。
现实中，我们评价效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验，但是在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，也使这种方法的应用受到一定限制。
结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结构的程度，也就是说如果问卷调查结果能够测量其理论特征，使调查结果与理论预期一致，就认为数据是具有结构效度的。
它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的。
确定结构效度的基本步骤是，首先从某一理论出发，提出关于特质的假设，然后设计和编制测量并进行施测，最后对测量的结果采用相关分析或因子分析等方法进行分析，验证其与理论假设的相符程度。
在实际操作的过程中，前面两种效度（内容效度和准则效度）往往要求专家定性研究或具有公认的效标测量，因而难以实现的，而结构效度便于可以采用多种方法来实现：第一种方法是通过模型系数评价结构效度。
如果模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应当具有显著的统计意义。
特别地，通过标准化系数5可以比较不同指标间的效度。
从表7-17可以看出在99%的置信度下所有非标准化系数具有统计显著性，这说明修正模型的整体结构效度较好。
第二种方法是通过相关系数评价结构效度。
如果在理论模型中潜变量之间存在相关关系，可以通过潜变量的相关系数来评价结构效度：显著的相关系数说明理论模型假设成立，具有较好的结构效度。
第三种方法是先构建理论模型，通过验证性因子分析的模型拟合情况来对量表的结构效度进行考评。
因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价。
对于本案例，从表7-16可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好。
六、 结构方程模型建模 构建如图7.3的初始模型。
5关于标准化系数的解释见本章第五节。
超市形象质量期望质量感知a1e111a2e21a3e31a5e511a4e41a6e61a7e71a8e81a10e1011a9e91a11e111a12e121a13e131顾客满意感知价格a18e1811a16e161a17e171a15e1511a14顾客忠诚a24e24a22e22a23e231111z21z41z51z31z11e141图7-3 初始模型结构图7-4 Amos Graphics 初始界面图第二节 Amos 实现66这部分的操作说明也可参看书上第七章第二节:Amos 实现。
一、Amos基本界面与工具打开Amos Graphics，初始界面如图7-4。
其中第一部分是建模区域，默认是竖版格式。
如果要建立的模型在横向上占用较大空间，只需选择View菜单中的Interface Properties选项下的Landscape（如图7.5），即可将建模区域调整为横板格式。
图7-2中的第二部分是工具栏，用于模型的设定、运算与修正。
相关工具的具体功能参见书后附录二。
图7-5 建模区域的版式调整图7-6 建立潜变量二、Amos模型设定操作1．模型的绘制在使用Amos进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。
相关软件操作如下：第一步，使用建模区域绘制模型中的七个潜变量（如图7-6）。
为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量，再使用复制工具绘制其他潜变量，以保证潜变量大小一致。
在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名（如图7-7）。
绘制好的潜变量图形如图7-8。
第二步设置潜变量之间的关系。
使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系。
绘制好的潜变量关系图如图7-9。
图7-7 潜变量命名图7-8 命名后的潜变量图7-9 设定潜变量关系第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制（绘制结果如图7-10）。
在可测变量上点击右键选择Object Properties，为可测变量命名。
其中Variable Name一项对应的是数据中的变量名（如图7-11），在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。
最终绘制完成模型结果如图7-12。
图7-10 设定可测变量及残差变量图7-11 可测变量指定与命名图7-12 初始模型设置完成2．数据文件的配置Amos可以处理多种数据格式，如文本文档（*.txt），表格文档（*.xls、*.wk1），数据库文档（*.dbf、*.mdb），SPSS文档（*.sav）等。
为了配置数据文件，选择File菜单中的Data Files（如图7-13），出现如图7-14左边的对话框，然后点击File name按钮，出现如图7-14右边的对话框，找到需要读入的数据文件“处理后的数据.sav”,双击文件名或点击下面的“打开”按钮，最后点击图7-14左边的对话框中“ok”按钮，这样就读入数据了。
