|
IBM SPSS Amos Structural Equation Modeling
IBM® SPSS® Amos là phần mềm lập mô hình phương trình cấu trúc (SEM) mạnh mẽ giúp hỗ trợ nghiên cứu và lý thuyết của bạn bằng cách mở rộng các phương pháp phân tích đa biến tiêu chuẩn, bao gồm hồi quy, phân tích nhân tố, tương quan và phân tích phương sai. Xây dựng các mô hình thái độ và hành vi phản ánh các mối quan hệ phức tạp chính xác hơn so với các kỹ thuật thống kê đa biến tiêu chuẩn bằng cách sử dụng giao diện người dùng có lập trình hoặc đồ họa trực quan. Amos được bao gồm trong phiên bản Premium edition của SPSS Statistics (ngoại trừ trong phiên bản Campus Edition, nơi nó được bán riêng). Bạn cũng có thể mua Amos như một phần của các phiên bản Base, Standard và Professional editions của SPSS Statistics hoặc riêng biệt dưới dạng một ứng dụng độc lập.
Highlights - Các tính năng nổi bật
-
Chỉ định, ước tính, đánh giá và trình bày các mô hình trong một sơ đồ trực quan.
-
Ngoài ra, hãy sử dụng một phương pháp lập trình, phi đồ họa để chỉ định các mô hình.
-
Những người không phải là lập trình viên có thể dễ dàng chỉ định một mô hình mà không cần vẽ sơ đồ đường dẫn.
-
Tăng độ tin cậy của các biến bằng cách bao gồm nhiều chỉ báo.
-
Áp đặt các giá trị còn thiếu và điểm số tiềm ẩn.
-
Sử dụng cho các nghiên cứu theo chiều dọc, phân tích nhiều nhóm và độ tin cậy.
Xác nhận các mối quan hệ phức tạp
Bạn có thể nhanh chóng xây dựng các mô hình thái độ và hành vi trong SPSS Amos phản ánh thực tế các mối quan hệ phức tạp. Bất kỳ biến số nào, dù được quan sát hay tiềm ẩn, đều có thể được sử dụng để dự đoán bất kỳ biến số nào khác. SPSS Amos bao gồm các tùy chọn thống kê mở rộng dựa trên ước tính Bayesian. Bạn có thể:
-
Thực hiện ước tính với dữ liệu được phân loại theo thứ tự và được kiểm duyệt. Điều này cho phép bạn tạo các mô hình dựa trên dữ liệu phi số mà không phải gán điểm số cho dữ liệu và làm việc với dữ liệu được kiểm duyệt mà không phải đưa ra các giả định khác ngoài giả định về tính quy tắc.
-
Áp đặt các giá trị số cho dữ liệu được phân loại theo thứ tự và được kiểm duyệt. Tập dữ liệu kết quả có thể được sử dụng làm đầu vào cho các chương trình yêu cầu dữ liệu số hoàn chỉnh.
-
Ước tính các phân phối dự đoán sau để xác định các giá trị có thể xảy ra đối với các giá trị dữ liệu bị thiếu hoặc thiếu một phần trong một biến tiềm ẩn.
SPSS Amos cho phép bạn phân tích đồng thời dữ liệu từ nhiều quần thể, chẳng hạn như nhiều nhóm dân tộc. Tăng độ tin cậy của các biến trong phân tích của bạn bằng cách bao gồm nhiều chỉ số. Quy kết các giá trị còn thiếu và điểm tiềm ẩn, chẳng hạn như điểm yếu tố, với nhiều quy tắc. Bạn cũng có thể sử dụng SPSS Amos cho các nghiên cứu theo chiều dọc, phân tích nhiều nhóm và phân tích độ tin cậy.
Chuyển từ mô hình trên màn hình sang kết quả được công bố một cách nhanh chóng
Cách tiếp cận trực quan, tương tác của SPSS Amos đối với SEM giúp bạn dễ dàng tìm hiểu và sử dụng. Trong giao diện SPSS Amos, bạn có thể tạo sơ đồ đường dẫn cho phân tích của mình bằng cách sử dụng các công cụ vẽ, thay vì viết phương trình hoặc gõ lệnh.
Đặc tả mô hình dễ dàng hơn
IBM SPSS Amos hiện cho phép những người không phải là lập trình viên chỉ định một mô hình mà không cần vẽ sơ đồ đường dẫn. Mô hình có thể được nhập vào một bảng giống như bảng tính có thể được sửa đổi. Ví dụ: Hình 1 bên dưới hiển thị một ví dụ về sơ đồ đường dẫn từ Hướng dẫn sử dụng SPSS Amos.
Biểu diễn bảng tương đương trong phiên bản gần đây của SPSS Amos tương tự như hình ảnh trong Hình 2.
Sau khi một mô hình đã được trang bị, các ước tính tham số sẽ được hiển thị trong bảng (trong các cột bổ sung), giống như cách ước tính tham số hiện có thể được hiển thị trên sơ đồ đường dẫn sau khi một mô hình đã được trang bị.
Trình bày dạng bảng “Table representation” và trình bày dạng sơ đồ đường dẫn “Path Diagram Representation” sẽ cung cấp hai cách nhìn khác nhau của một mô hình. Chế độ xem bảng sẽ chiếm cùng một khu vực trong cửa sổ đồ họa Amos Graphics chính mà sơ đồ đường dẫn chiếm giữ. Bạn sẽ có thể chuyển đổi qua lại giữa chế độ xem dạng bảng Table View và chế độ xem sơ đồ đường dẫn Path Diagram View bất kỳ lúc nào.
Cách tiếp cận có lập trình, phi đồ họa thay thế cải thiện khả năng truy cập cho những người có thể hưởng lợi bằng cách chỉ định trực tiếp các mô hình. Khả năng viết tập lệnh Scripts của nó cải thiện năng suất của những người dùng cần chạy các mô hình lớn, phức tạp và giúp dễ dàng tạo ra nhiều mô hình tương tự hơi khác nhau.
Khi bạn hoàn thành một mô hình, bạn có thể đánh giá sự phù hợp bằng một cú nhấp chuột. Sau đó, khi mô hình của bạn hoàn tất, bạn có thể in đầu ra có chất lượng trình bày. IBM SPSS Amos bao gồm 36 ví dụ hoàn chỉnh như một phần giới thiệu về mô hình phương trình cấu trúc. Nó cũng có một hệ thống trợ giúp trực tuyến phong phú.
Tìm các mô hình phù hợp nhất với dữ liệu của bạn
Sử dụng kỹ thuật khám phá SPSS Amos, tìm kiếm đặc tả SEM specification, để chọn một mô hình từ một số lượng lớn các ứng cử viên. Tận dụng nghiên cứu trước đó bằng cách chỉ định các ràng buộc đối với các giá trị tham số trong mô hình của bạn hoặc sử dụng ước lượng Bayes để chỉ định phân phối thông tin trước cho các tham số. Sử dụng phân tích nhân tố khẳng định để xác định và kiểm tra một mẫu nhân tố, thay vì dựa vào phân tích nhân tố khám phá truyền thống.
Bạn cũng có thể phù hợp với nhiều mô hình trong một phân tích. SPSS Amos kiểm tra mọi cặp mô hình trong đó có thể thu được một mô hình bằng cách đặt các giới hạn tham số lên mô hình kia. SPSS Amos thậm chí còn gợi ý cách cải thiện mô hình—ví dụ: bằng cách thêm một mũi tên để kết nối hai biến. Đồ thị và số liệu thống kê giúp bạn tìm ra sự đánh đổi tối ưu giữa tính đơn giản của mô hình và mức độ phù hợp.
Khám phá những mối quan hệ bất ngờ
Sau khi bạn khớp một mô hình, sơ đồ đường dẫn SPSS Amos cho thấy sức mạnh của mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ: khi làm việc với dữ liệu từ một cuộc khảo sát sản phẩm về gia vị, ban đầu bạn có thể giả định rằng biến “sự hài lòng về hương vị” là chỉ số trung thành với thương hiệu tốt nhất. Tuy nhiên, khi nhìn vào sơ đồ đường dẫn trong SPSS Amos, bạn có thể phát hiện ra rằng chỉ số trung thành với thương hiệu tốt nhất là “kích thước gói đã mua”.
Áp dụng Amos để khám phá “cách thức và lý do” trong dữ liệu của bạn
Các nhà nghiên cứu và nghiên cứu sinh có dữ liệu quan sát hoặc phi thử nghiệm áp dụng SPSS Amos trong nhiều lĩnh vực khác nhau để thuyết phục một ủy ban hoặc ông chủ, đảm bảo tài trợ hoặc được xuất bản. Những ví dụ bao gồm:
-
Tâm lý học—Phát triển các mô hình để hiểu cách các liệu pháp điều trị bằng thuốc, lâm sàng và nghệ thuật ảnh hưởng đến tâm trạng.
-
Nghiên cứu y tế và chăm sóc sức khỏe—Xác nhận biến nào trong ba biến số—sự tự tin, tiết kiệm hoặc nghiên cứu—dự đoán chính xác nhất sự ủng hộ của bác sĩ đối với việc kê đơn thuốc gốc.
-
Khoa học xã hội—Nghiên cứu tình trạng kinh tế xã hội, thành viên tổ chức và các yếu tố quyết định khác ảnh hưởng đến sự khác biệt trong hành vi bỏ phiếu và tham gia chính trị.
-
Nghiên cứu giáo dục—Đánh giá chương trình đào tạo kết quả để xác định tác động đến hiệu quả của lớp học.
-
Nghiên cứu thị trường—Mô hình hóa cách hành vi của khách hàng tác động đến doanh số bán sản phẩm mới.
-
Nghiên cứu thể chế—Nghiên cứu các vấn đề liên quan đến công việc ảnh hưởng như thế nào đến sự hài lòng trong công việc.
Sử dụng với các sản phẩm bạn có
Mặc dù bạn có thể tự mình sử dụng SPSS Amos, nhưng bạn cũng có thể sử dụng nó để mở rộng các phân tích mà bạn có thể đã thực hiện bằng cách sử dụng IBM SPSS Statistics. SPSS Amos đặc biệt bổ sung cho các phân tích của bạn nếu bạn sử dụng IBM SPSS Advanced Statistics hoặc IBM SPSS Regression, vì SEM mở rộng các thuật toán có sẵn trong các sản phẩm phần mềm này.
|