SPSS Amos 24

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IBM SPSS Amos は、構造方程式モデリング (SEM) または共分散構造分析や因子モデリング とも呼ばれる一般的なデータ分析手法を備えています。 この手法には、 特別なケースとして、一般線型モデルや共通因子分析など広く行われている従来の方法が含まれています。

構造方程式モデリング (SEM) はしばしば、難解で習得して使用するのが難しい と考えられています。これは大きな間違いです。実際、データ分析で SEM の重要性が増しているのは、使いやすさによるところが大きいのです。 以前は統計の専門家が必要だった推定や仮説の検定に関する問題が、SEM によって専門家でなくても処理できるようになってきました。

Amosはもともと、強力で基本的には単純なこの方法を教授するためのツールとして設計されました。このため、この方法の使いやすさを示すことに力が注がれています。Amosは、使いやすいグラフィカルインターフェイスに SEM 用の高度な計算エンジンを統合させています。 印刷物レベルの品質を持つ Amos のパス図は、 学生や同僚の研究者に対してモデルを明確に示し ます。 Amos に備わっている数値化方法は、最も効果的で信頼性の高い方法です。

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