Amos的简介与应用
Amos，全称Analysis of Moment Structures，由James L. Arbuckle开发，并自6.0版本后成为SPSS家族的一员。在5.0版本之前，它可独立运行。这个名字取自公元前8世纪的希伯来先知阿摩司，也与旧约圣经中的阿摩司书相关联，富有文化内涵。
Amos主要用于协方差结构分析（Analysis of Covariance Structures），是处理结构方程模型（SEM）的软件。SEM适用于处理复杂的多变量数据探究与分析。Amos能同时分析多个变量，是一个功能强大的统计分析工具。
Amos的特点在于其以可视化、鼠标拖拽的方式建立模型（路径图），无需编写程序指令，就能表示变量间的关系，极大地提高了数据分析的效率。Amos所建立的SEM模型，其准确性高于一般的多元统计分析。它还能检验数据是否符合所建立的模型，并支持模型探索，以逐步建立最适当的模型。
Amos的下载与版本
可在免费下载Amos，提供的版本包括21.0、22.0和23.0。
小贴士
Amos的操作指南
1. 主页面操作
若觉得中间视图区域过小，可点击左上角的view，选择interface properties，再选择paper size进行大小调整。
2. 组件详解
Amos的精髓在于其丰富的组件，所有组件均可通过鼠标拖拽至中间主界面，用以构建结构方程模型。将鼠标轻放在组件上，无需点击，即可显示该组件的功能。
中介变量的重要性
在心理、教育、社会和管理等研究中，中介变量扮演着关键角色。当中介变量存在于自变量与因变量之间时（如图所示），它对理解变量间关系机制及整合已有变量关系具有重要意义。
根据中介变量间的相互影响与否，多重中介模型可分为单步多重中介模型和多步多重中介模型。前者指中介变量间无相互影响；后者则表现为中介变量的顺序性特征，形成中介链。
如何使用Amos建立简单中介效应模型
Amos可用于验证性因素分析、中介效应检验及调节效应检验的模型建立。以简单中介效应检验为例：
A. 使用方块代表显变量，用鼠标点击并绘制所需组件，用箭头连接各变量关系。
B. 双击组件进行命名。
C. 完成建模后，需为除自变量外的其他变量添加误差，并快速命名所有误差。操作中可利用插件简化误差命名步骤。移动或调整变量及路径，则需用特定工具进行操作。
完成上述步骤后，显变量的简单中介模型即告建立。值得注意的是，对于显变量的中介模型，SPSS中的Process插件也是一个很好的选择，其操作方法更为简便。而Amos的优势在于它可以处理潜变量的中介效应检验。
潜变量的中介模型
在Amos中，圆圈代表潜变量。建立潜变量的简单中介模型时，需先导入数据，然后运行模型以验证中介效应。Amos还支持调节效应分析，以及有中介的调节和有调节的中介效应分析。但对于复杂的中介效应分析，Amos可能无法胜任，这时需要使用M-Plus等其他工具。
附加信息
本期内容的小视频教程已在后台发布，希望能够帮助大家更好地掌握Amos操作。记得后台回复“中介效应检验”，获取更多资料哦！
排版：青柚
参考文献