amos更改电脑系统环境变量-系统设置环境变量

1.amos共同方法因子rmr跑不出数据

2.Amos路径分析操作方法与模型参数介绍

3.因子分析到底有什么用处？

4.因子分析过程?

5.结构方程模型用什么软件做

amos共同方法因子rmr跑不出数据

可能因为路径没设置好，路径如果不对的话，分析数据是跑不出来的。

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。无论您评估程序，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。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鼠标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量是如何互相影响以及为何会发生此影响。

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。

Amos路径分析操作方法与模型参数介绍

?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。

?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。

? 博客2 （ s://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114365640 ）：基于Amos路径分析的输出结果参数详解

? 博客3 （ s://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114377622 ）：基于Amos路径分析的模型拟合参数详解

? 博客4 （ s://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114385378 ）：基于Amos路径分析的模型修正与调整

?本文所用数据包括某地百余个土壤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。

?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 .s 格式文件。

?打开SPSS Statistics软件，选择“文件”→“打开”→“数据”。

?选择存储初始数据的Excel文件并打开。

?随后，将其保存并配置文件名、路径等。

?即可看到新保存的 .s 文件。

?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。

?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。

?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。

?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。

?选中Group Name后，点击“File Name”，选中需要的“.s”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。

?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。

?可以看到“List variables in model”中已经有了我们需要探究的5种变量。

?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。

?如下图所示。

?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。

?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。

?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。

?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。

?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：

?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。

?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。

?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”。

?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 （ s://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 （ s://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114377622 ）。

?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：

?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。

?运行模型，完成后如下图：

?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：

?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。

?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。

?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 （ s://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114365640 ），以及 这篇博客 （ s://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114377622 ）。

因子分析到底有什么用处？

问题：大家觉得因子分析到底有什幺用处呢？把原来很多个影响因素归纳成几个影响因子，如果不继续做回归或者聚类的话，光做因子分析有价值吗？答复：因子分析是将多个实测变量转换为少数几个综合指标（或称潜变量），它反映一种降维的思想。通过降维将相关性高的变量聚在一起，从而减少需要分析的变量的数量，而减少问题分析的复杂性。在你对问题系统结构不了解时候，因子分析可以根据数据内在逻辑性，把它归并成几个公因子，每个公因子分别代表空间的一个维度，如果经过正交或斜 交旋转的话，各个维度之间可以认为是不相关的，这些公因子能够相对完整地刻画对象的体系维度，最起码累计方差贡献率大于85%的话，就基本能够保证重要信 息不丢失了。一句话，你如果对研究对象到底应该分为几个维度不清楚的话，用因子分析可以通过数据内在逻辑告诉你。但如果你对研究对象体系比较清楚的话，那你直接确定维度，通过AHP计算出权重，就能够把系统表述清楚了。但这里面有巨大问题，单纯通过数据内 在逻辑来判断维度，常常是错误的，而主观判断其实更加科学，并非象统计学宣称的，数据说话才有发言权。真正有发言权的，是你对问题的经验认识程度。人们为 了避免被人嘲笑主观判断的失误，而越来越选择了统计分析，实际上，他们并不清楚，单纯用统计分析来做判断，才是最愚蠢的。只有主客观结合起来，才是相对科 学的，两者矛盾的时候，应该深入研究矛盾的根源，搞不清楚的话，我认为指标体系评价法要远比统计分析准确的多。而变量之所以能分布在不同的因子内，则是由 于其方差波动性大小和变量之间的相关性决定的，波动性越大，越排在前面的公因子中，各个公因子之间的变量是不相关的，而每个公因子之间的变量是相关的。因 子分析认为那些数据波动大的变量对对象影响作用更大，它们排在公因子的前列，这样单纯从数据逻辑来判断的准则你认为对吗？我想，如果管理和社会科学都这幺 认为的话，那错误将大大增加了。上面想法是我这两年做课题的体会，没有在任何一本书上看过相关说法，也许说的不对，这是我个人看法。如果让我选择的话，我 宁愿用指标体系评价法，体系几个维度事先就清楚，最多先用因子分析算算，看看数据波动性如何，到底能确定几个维度，只起作用。研究者就是专家，指标体 系的维度由主观来做判断，这主要来自经验判断，而不是由数据判断，我认为其实更科学。当然，如果你对问题一无所知，那指标体系评价法用AHP来做的话，错 误很可能更多。我以前就强烈批判过AHP。说到底，没有一种评价方法是好的，说明问题就好。问题：那能对LISREL进行类似于因子分析的探索性因素分析了解吗？能给点评价么？3x答复：下面是探索性分析的原理：传统上所谈的因素分析）factor analysis)指的是探索性因素分析）exploratory factor analysis)，它的目的是在承认有测量误差的情形下，尝试用少数的因素）factors)以解释许多变项间的相关关系。随着统计理论及电脑计算上的进展，目前因素分析的方法可分成探索性因素分析）exploratory factor analysis，EFA)及验证性因素分析）confirmatory factor analysis，CFA)，这两类分析之间的差别在于研究者对研究变项间因素结构的了解程度不同。如果研究者对资料内所含的因素性质，结构及个数不是很 清楚，则可使用探索性因素分析试图找出能解释资料变项间相关关系的少数几个重要因素。若研究者从过去文献中的理论及自己的研究经验，而对资料间因素之数 目，结构有一定程度的了解及设，则可使用验证性因素分析来验证该设是否能解释资料变项间的共变关系。探索性因素分析需考虑的步骤包括:估计共通值） communalities)，决定因素的数目，估计因素负荷量，对因素做转轴）rotation)以得最好的结果，最后则为对结果作解释。验证性因素分 析则需考虑对因素结构关系之确立）model specification)，是否能对参数找出单一组解）identification)，参数的估计法）estimation)，检验资料与设模式 之间的适合度）evaluation)。比较二者，EFA算是探索可能的因素结构之一种方法，而CFA则是验证设因素结构存在的方法，因此CFA较 EFA对模式使用了较多的设，也多了模式检验的过程。除了以上这两类的分析外，读者可能还听过结构方程模式）structural equation modeling，SEM)，其所常使用的分析软体包括:LISREL，EQS，AMOS，Mplus等。结构方程模式是用在对因素间之关系更明确时，其 模式中可含有许多潜在变项及观察变项，研究者对各变项间之关系有一定程度之了解及设，并可经由检验此设模式并经过模式之修正及再检验后，确立最后可解 释资料的模式，以了解资料变项间之关系。

因子分析过程?

问题一：因子分析法的分析步骤 因子分析的核心问题有两个：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释。因此，因子分析的基本步骤和解决思路就是围绕这两个核心问题展开的。（i）因子分析常常有以下四个基本步骤：⑴确认待分析的原变量是否适合作因子分析。⑵构造因子变量。⑶利用旋转方法使因子变量更具有可解释性。⑷计算因子变量得分。（ii）因子分析的计算过程：⑴将原始数据标准化，以消除变量间在数量级和量纲上的不同。⑵求标准化数据的相关矩阵；⑶求相关矩阵的特征值和特征向量；⑷计算方差贡献率与累积方差贡献率；⑸确定因子：设F1，F2，…， Fp为p个因子，其中前m个因子包含的数据信息总量（即其累积贡献率）不低于80%时，可取前m个因子来反映原评价指标；⑹因子旋转：若所得的m个因子无法确定或其实际意义不是很明显，这时需将因子进行旋转以获得较为明显的实际含义。⑺用原指标的线性组合来求各因子得分：用回归估计法，Bartlett估计法或Thomson估计法计算因子得分。⑻综合得分以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )此处wi为旋转前或旋转后因子的方差贡献率。⑼得分排序：利用综合得分可以得到得分名次。在用多元统计分析技术进行数据处理、建立宏观或微观系统模型时，需要研究以下几个方面的问题：? 简化系统结构，探讨系统内核。可用主成分分析、因子分析、对应分析等方法，在众多因素中找出各个变量最佳的子 *** ，从子 *** 所包含的信息描述多变量的系统结果及各个因子对系统的影响。“从树木看森林”，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍弃次要因素，以简化系统的结构，认识系统的内核。? 构造预测模型，进行预报控制。在自然和社会科学领域的科研与生产中，探索多变量系统运动的客观规律及其与外部环境的关系，进行预测预报，以实现对系统的最优控制，是应用多元统计分析技术的主要目的。在多元分析中，用于预报控制的模型有两大类。一类是预测预报模型，通常用多元线性回归或逐步回归分析、判别分析、双重筛选逐步回归分析等建模技术。另一类是描述性模型，通常用聚类分析的建模技术。? 进行数值分类，构造分类模式。在多变量系统的分析中，往往需要将系统性质相似的事物或现象归为一类。以便找出它们之间的联系和内在规律性。过去许多研究多是按单因素进行定性处理，以致处理结果反映不出系统的总的特征。进行数值分类，构造分类模式一般用聚类分析和判别分析技术。如何选择适当的方法来解决实际问题，需要对问题进行综合考虑。对一个问题可以综合运用多种统计方法进行分析。例如一个预报模型的建立，可先根据有关生物学、生态学原理，确定理论模型和试验设计；根据试验结果，收集试验资料；对资料进行初步提炼；然后应用统计分析方法（如相关分析、逐步回归分析、主成分分析等）研究各个变量之间的相关性，选择最佳的变量子 *** ；在此基础上构造预报模型，最后对模型进行诊断和优化处理，并应用于生产实际。

问题二：因子分析可分为哪三个步骤 职务分析是一项技术性很强的工作，需要做周密的准备。同时还需具有与人力管理活动相匹配的科学的、合理的操作程序。 (一)准备阶段 1、建立工作分析小组。小组成员通常由分析专家构成。所谓分析专家，是指具有分析专长，并对组织结构及组织内各项工作有明确概念的人员。一旦小组成员确定之后，赋予他们进行分析活动的权限，以保证分析工作的协调和顺利进行。 2、明确工作分析的总目标、总任务。根据总目标、总任务，对企业现状进行初步了解，掌握各种数据和资料。 3、明确工作分析的目的。有了明确的目的，才能正确确定分析的范围、对象和内容，规定分析的方式、方法，并弄清应当收集什么资料，到哪儿去收集，用什么方法去收集。 4、明确分析对象。为保证分析结果的正确性，应该选择有代表性、典型性的工作。 5、建立良好的工作关系。为了搞好工作分析，还应做好员工的心理准备工作，建立起友好的合作关系。 (二)调查阶段 分析人员应制定工作分析的时间进度表，以保证这项工作能够按部就班的进行调查。同时搜集有关职位的相关信息。这一阶段包括以下几项内容： 1、选择信息来源。信息主要来源于：工作执行者本人、管理监督者、顾客、分析专家、职业名称辞典以及以往的分析资料。 2、选择收集信息的方法和系统。信息收集的方法和分析信息适用的系统由工作分析人员根据企业的实际需要灵活运用。 3、搜集职位的相关信息 (三)分析阶段 工作分析就是审查、分析企业某个工作有关的信息的过程。也就是说，该阶段包括信息的整理、审查、分析三个相关活动，是整个工作分析过程的主要部分。 1、工作名称　该名称必须明确，使人看到工作名称，就可以大致了解工作内容。如果该工作已完成了工作评价，在工资上已有固定的等级，则名称上可加上等级。 2、聘用人员数目　同一工作所聘用工作人员的数目和性别，应予以记录。 3、工作单位　工作单位是显示工作所在的单位及其上下左右的关系，也就是说明工作的组织位置。 4、职责　所谓职责，就是这项工作的权限和责任有多大，主要包括以下几方面： 5、工作知识　工作知识是为圆满完成某项工作，工作人员应具备的实际知识。这种知识应包括任用后为执行其工作任务所需获得的知识，以及任用前已具备的知识。 6、智力要求　智力要求指在执行过程中所需运用的智力，包括判断、决策、警觉、主动、积极、反应、适应等。

问题三：怎么用SPSS做因子分析具体的步骤是什么由 把需要进行因子分析的变量 全部移入因子分析 对话框，然后选择正交旋转 点确定就好了

问题四：验证性因子分析的测试步骤 验证性因子分析往往通过结构方程建模来测试。在实际科研中，验证性因子分析的过程也就是测度模型的检验过程。可以进行测度模型及包括因子之间关系的结构方程建模并拟合的统计软件有很多，比如LISREL、AMOS、EQS、MPLUS等。其中最常用的是LISREL。在LISREL这个软件中有三种编程语言：PRELIS是用来作数据处理或简单运算，比如作一些回归分析、计算一个样本的协方差矩阵；LISREL是一种矩阵编程语言，它用矩阵的方式来定义我们在测度项与构件、构件之间的关系，然后用一个估计方法 (比如极大似然估计) 进行模型拟合；SIMPLIS是一种简化的结构方程编程语言，适合行为研究者用。一般来讲，研究者需要先通过SIMPLIS建立测度模型，然后进行拟合。根据拟合的结果，测度模型可能需要调整，抛弃质量差的测度项，然后再拟合，直到模型的拟合度可以接受为止。

问题五：统计分析中的因子分析(factors),如何确定因子的个数 方差累计贡献率，碎石图，特征根，很多的

问题六：请问因子分析结果怎么解释？ 因子分析结果的方法和过程如下：

1、因子的提取和旋转

(1) 确定您的因子分析的目的之前运行的程序和解释输出。阿因子分析常见的用途是定义一组尺寸集（因素）对现有的基本措施。例如，设您要定义一到，旨在衡量一个人的政治态度调查问卷的答复确定的基本因素。你的设可能是一个潜在的一些因素有助于形成对政治和 *** 的态度。

(2) 检查您的因子提取输出。因子提取是第一次两个因素分析阶段，第二个因素是轮换。提取有助于找出潜在因素。通过检查你确定你的输出两部分：初始特征值和卵石这个阴谋。特征值衡量的是一组特殊因素解释措施的变异量。一个有用的指引，是包括利用特征值大于1的因素。

(3) 把你的注意卵石情节，一对特征值的相对大小的图形显示。保留所有因素在急剧下降的阴谋的一部分特征值。设在这个例子中，你有这样三个特征值的阴谋，他们都大于1。这意味着你有三个因素。

(4) 进行了三个因素三要素旋转提取。统计旋转操纵的因素，使他们更有意义。您的统计软件或统计指南将提供关于如何进行的一个因素轮换步骤。旋转运行的因素会产生额外的输出。

2、结构因素分析

(1) 在检查的因素轮换您的输出矩阵的一部分相关的模式。这个矩阵将显示相关评分，或因素负荷量，每个变量之间的基本因素。因素负荷量高的项目 - 与0.300和1.00之间（例如加或减）都与相应的因素。

(2) 确定你的三个因素的措施，每个呈正相关。您可能会发现一些项目，因为可以在低负载的所有因素因素排除。

(3) 基于高因素负荷量，名称或标签的三个因素每个项目的内容。

因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。比如，如果要测量学生的学习积极性，课堂中的积极参与，作业完成情况，以及课外阅读时间可以用来反应积极性。而学习成绩可以用期中，期末成绩来反应。

问题七：如何对做过因子分析的因子做聚类分析 一般过程如下：

1.做完因子分析后，可以根据得分标记几类特殊的因子；

2.选择K-means或者分层聚类后，根据先前得到的因子，提取其特殊的性质，再进一步命名聚类分析后所得的几类。

支持我一下哈~

问题八：MATLAB 因子分析法的案例，主要程序 呵呵。这个正好我会啊。

我搞数学建模的时候做的题目很多都是数据分析，市场调查分析就是其中一种很简单的啊。

最基本的分析工具是SPSS和SAS，他们都是常用的统计工具。

你需要做哪方面的分析，就用他们的哪些功能。最常用的是回归分析。如果你不会使用这个软件，我也可以给你分析，然后把分析数据发给你啊。

你也可以去百度里面搜“问卷调查 spss”或者“市场调查 spss”，很多这样的例子，你照着做就可以分析出来了。

先发一点资料给你看：

SPSS在市场调查统计分析中的应用

SPSS是“社会科学统计软件包”（StatisticalPackagefortheSocialScience）的简称，是一种集成化的计算机数据处理应用软件，是目前世界上流行的三大统计软件之一，除了适用于社会科学之外，还适用于自然科学各领域的统计分析。将其应用于市场调查统计分析的过程，能使研究者以客观的态度，通过对受众的系统提问，收集并分析有关研究数据，以描述、解释或预测问卷调查内容的现象及其各相关因素之间的关系。在这些方面，SPSS技术的应用为市场调查实证研究中的定量分析提供了支持与保障，特别是它的易用、易学、功能强大等特点是其他方法所无法替代的。

一、SPSS的基本特点

在问卷应用于市场调查的实证研究中，会有大量的检测数据需要进行统计分析，而SPSS技术的特点恰恰适合这种实证研究的要求。其在市场调查统计的应用中具有如下特点：

1.易用、易学。SPSS用直觉式使用界面或者说可视化界面，无需编程就可以完成工作，极大地提高了工作效率；此外，SPSS拥有强大的说明系统，可帮助用户学的更快。

2.强大的表格和图形功能。SPSS能清楚地显示用户的分析结果，可以提供16种表格格式。此外，它具有顶级图形分析功能，能给出各种有用的统计图形。作为分析的一部分，它能自动生成统计结果图形，还能独立于统计过程进行图形绘制和图形分析。

3.深入分析数据的功能。除了一般常见的描述统计和推断统计外，它还包括在基本分析中最受欢迎也是在市场调查中最常用的现代统计程序，如列联表分析、主成分分析、因子分析、判别及聚类分析。

二、SPSS在市场调查统计分析的应用模式

根据上述的SPSS技术的特点和市场调查统计分析的需要，可以将SPSS在市场调查实证研究中的应用模式分为以下几种类型：

1.统计描述应用模式

统计描述应用模式指在市场调查统计分析的过程中，借助SPSS统计功能将收集到的大量数据进行分析、综合、归纳、列表、绘图等处理工作。一般而言，统计描述主要分为三方面的内容：①单变量截面数据的描述；②相对数的统计描述；③双变量截面数据的描述。SPSS最常用于描述性分析的五个过程集中在DescriptiveStatistics菜单中，分别为：Frequencies过程；Descriptives过程；Explore过程；Crosstabs过程；Ratio过程。

统计描述应用模式不仅可以使研究者了解事物的性质，而且其统计量还是对事物进行推断统计的依据。

2.设检验应用模式

在市场调查中，通常所关心的是总体的某些特征和分布规律，而问卷调查只可以考察总体的一部分或一个样本，统计推断和设检验就是用样本去推断总体，实质上就是凭借概率理论用观察到的部分随机变量资料来推断总体随机变量的概率分布或数字特征，如期望值和方差等，并且作出具有一定可靠程度的估计和判断。

3.量表分析应用模式

客观世界是普遍联系的统一整体，事物之间存在着相互依存、相......>>

结构方程模型用什么软件做

使用AMOS软件构建结构方程模型。

结构方程模型是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。基于变量的协方差矩阵来分析变量之间的关系，因此也称为协方差结构分析。结构方程建模用的是后验逻辑，即根据以往研究经验，设构建网络结构模型。在模型构建完成后，通过检验模型整体拟合度，判断模型中各个路径是否达到显著来判断模型是否可用，之后逐一确定自变量对因变量的影响。

SEM是一种包含因素分析和路径分析的统计分析技术，适用于多变量间相互关系的研究。观察变量又称为观测变量或显性变量或指标变量，研究者可以直接观察或直接测量获得，获得的数据可以转化为量化数据。

AMOS简介：

SPSSAMOS21.0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。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。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鼠标轻点绘图工具便能指定或更换模型。