【Windows】SPSS Amos 27 安装版 – 结构方程模型（SEM）分析软件

软件介绍

IBM SPSS Amos 是一款强大的结构方程模型 (SEM) 软件，支持通过扩展标准多变量分析方法（包括回归、因子分析、相关分析以及方差分析）来支持研究和理论。使用直观的图形或程序化用户界面构建态度和行为模型，与标准多变量统计方法相比，这些模型可以更准确地反映复杂关系。

IBM SPSS Amos 27是 IBM 推出的专业结构方程模型（SEM）分析软件，作为 SPSS Statistics 高级统计模块核心组件，以可视化建模、零代码操作、高级贝叶斯分析为核心优势，深度整合多元统计分析能力，专为社会科学、心理学、教育学、市场调研、医学健康领域的潜变量与复杂因果关系研究设计，是学术研究、市场分析与理论验证的高效工具。

主要功能

可视化建模：拖拽绘制路径图，自动生成 SEM 方程，输出出版级 EPS 矢量图。
贝叶斯分析增强：支持Stan 模型导出，衔接专业贝叶斯统计平台，扩展复杂模型分析。
高级统计引擎：最大似然、贝叶斯 MCMC、稳健估计、无分布多算法，适配非正态 / 小样本 / 分类数据。
缺失值智能处理：FIML 全信息法，不删数据、不插补，保留完整数据信息。
Python 3.8.2 集成：原生支持最新 Python，兼容扩展插件，提升自动化与二次开发能力。
自动恢复功能：意外崩溃时自动备份恢复，保障分析进度安全。
多模型对比：单分析拟合多模型，输出 AIC、BIC、RMSEA、CFI 等指数辅助最优选择。
数据兼容：直接读取SPSS（.sav）、Excel、文本数据，无缝衔接统计工作流。

版本特点

Amos 27 延续拖拽式路径图建模界面，无需编写语法，通过直观绘图快速构建含潜变量、观测变量的 SEM 模型。核心升级Stan 贝叶斯模型导出功能，强化MCMC 贝叶斯估计稳定性与计算效率，优化FIML 全信息极大似然缺失值处理，新增高分辨率 EPS 图形导出、Python 3.8.2 原生支持、自动文件恢复，支持验证性因子分析（CFA）、多群组分析、中介 / 调节效应检验、潜类别分析，兼容 SPSS、Excel、CSV 数据，分析精度与运行效率显著提升。

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