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AMOS 软件下载

1.1、AMOS下载与安装

适合初学者，从安装到基本操作，快速掌握AMOS的基础知识。

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AMOS 基础教程——适合零基础初学者

1.2、Amos工具栏介绍

统计数据的基本特征，如均值、标准差等。

2.1、Amos数据的读取

比较两个或多个样本的均值是否存在显著差异。

3.1、Amos模型的修正

检验分类变量之间的关联性和独立性。

3.5、两独立非参数检验

比较两个独立样本的中位数或分布差异。

3.9、单因素方差分析

比较一个因变量在一个自变量的不同水平上均值是否存在显著差异。

2.8、Stata箱图

用于展示数据的中位数、四分位数和异常值等统计信息。

2.8、Stata箱图

用于展示数据的中位数、四分位数和异常值等统计信息。

4.2、重复测量方差分析

比较一个或多个因变量多个时间点或条件下均值是否存在显著差异。

4.6、SPSS距离分析

计算样本之间的距离，用于聚类分析和分类问题。

2.2、数据的分析处理

检验一个样本的均值是否与已知的总体均值存在显著差异。

3.2、二项分布检验

检验二项分布数据的假设。

3.6、多独立非参数检验

比较多个独立样本的中位数或分布差异。

3.10、多因素方差分析

比较多个因变量在多个自变量不同水平上均值是否存在显著差异。

2.9、Stata饼图

Stata可以绘制饼图，用于展示分

类变量的比例和占比情况。

4.3、SPSS相关系数

衡量两个变量之间的线性关系的强度和方向。

1.4、Amos的基本操作

分析两个或多个分类变量之间的关系，生成列联表和卡方检验结果。

1.3、Amos操作环境

通过可视化和统计方法，探索数据的分布、关系和异常值等。

2.3、输出结果解读

比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。

3.3、SPSS游程检验

检验序列数据中的随机性和趋势。

3.7、两配对样本检验

比较两个配对样本的差异是否显著。

3.11、SPSS协方差分析

多个自变量对一个连续因变量影响，并控制其他变量的影响。

2.10、Stata条形图

用于展示不同组别或变量之间的比较和排名。

4.4、两变量相关分析

分析两个变量之间的线性关系，并计算相关系数。

1.5、Amos建立模型

2.4、模型的概念化

3.4、单样本K-S检验

3.8、多个配对样本检验

4.1、多元方差分析

比较多个因变量在多个自变量的不同水平上均值是否存在显著差异。

2.11、Stata点图

Stata可以绘制点图，用于展示变量的分布情况和离群值。

4.5、偏相关分析

分析两个变量之间的线性关系，控制其他变量的影响。

AMOS 中级教程——适合有经验的学者

5.1、SPSS线性回归

分析一个或多个自变量对一个连续因变量的线性影响。

6.2、多元Logistic回归

分析一个或多个自变量对一个多元因变量的影响。

6.6 、SPSS快速聚类

将样本根据相似性进行分组，用于发现数据的内在结构。

7.2、逐步判别分析

逐步选择变量，建立判别模型，用于预测新样本的分类。

7.6 、多元对应分析

分析多个变量集合之间的关系，用于数据降维和可视化。

8.4 、Kaplan-Meier分析

估计生存函数和比较生存曲线之间的差异。

5.2、SPSS曲线回归

分析一个或多个自变量对一个连续因变量的非线性影响。

6.3 、SPSS有序回归

分析一个或多个自变量对一个有序因变量的影响。

6.7 、SPSS系统聚类

将样本根据相似性进行分组，用于发现数据的内在结构

7.3 、因子分析实例分析

分析变量之间相关性，提取潜在因子，用于数据降维和变量分类。

8.1 、SPSS信度分析

评估测量工具的稳定性和一致性。

8.5、Cox回归模型

分析生存数据中的危险因素和预测因素，用于预测生存时间。

5.3、SPSS非线性回归

分析一个或多个自变量对一个连续因变量的非线性影响。

6.4 、概率单位回归

分析一个或多个自变量对一个连续因变量的影响。

6.8 、SPSS两步聚类

将样本根据相似性进行分组，先进行层次聚类，再进行K均值聚类。

7.4 、对应分析基本原理

通过分析两个变量集合之间的关系，揭示它们之间的结构和关联。

8.2、多维尺度分析

通过分析多个变量之间的关系，将样本映射到低维空间。

6.1、二元Logistic回归

分析一个或多个自变量对一个二元因变量的影响。

6.5 、加权回归分析

分析一个或多个自变量对一个连续因变量的影响。

7.1、一般判别分析

将样本根据已知分类变量进行分类，用于预测新样本的分类。

7.5 、简单对应分析

分析两个变量集合之间的关系，用于数据降维和可视化。

8.3 、寿命表分析

分析事件发生的概率和生存时间的关系。

AMOS 高级教程——适合高水平研究员

9.1、时间序列预处理

对时间序列数据进行平滑、差分、缺失值处理等预处理操作。

9.5、SPSS自相关

分析时间序列数据的自相关性，检测数据是否存在相关性。

10.2 、SPSS条形图

用于比较不同类别或组之间的数量或频率。

11.3 、SPSS高低图

用于显示连续变量的最高值和最低值，以及其他统计指标。

13.2、SPSS散点图

用于显示两个连续变量之间的关系，可以检测相关性。

15.1、回归变量图

用于显示回归模型中自变量与因变量之间的关系。

9.2、SPSS序列图

用于显示时间序列数据的趋势和周期性。

9.6、创建时间模型

建立时间序列模型，用于预测未来的观测值。

10.3 、SPSS折线图

用于显示随时间或其他连续变量变化的趋势。

12.1、SPSS箱图

用于显示连续变量的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值。

13.3、SPSS直方图

用于显示连续变量的分布情况。

9.3、周期性分解

将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分。

9.7、应用时间序列模型

使用时间序列模型进行预测和分析。

11.1、SPSS面积图

用于显示随时间或其他连续变量变化的趋势。

12.2 、误差条形图

用于显示不同类别或组之间的均值差异，并显示误差范围。

14.1 、P-P概率图

用于检验数据是否符合某种分布模型。

9.4 、SPSS谱分析

分析时间序列数据的频谱特征，揭示其频率成分。

10.1 、交叉相关性

分析两个时间序列数据之间的相关性。

11.2 、SPSS饼图

用于显示不同类别或组的相对比例，适用于分类变量。

13.1 、人口金字塔图

用于显示不同年龄组的人口分布情况。

14.2 、比较子组图

用于比较不同类别或组之间的均值差异。

吴老师 /资深分析师

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擅长科研绘图、论文配图软件

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