amossem正态性

1、是不是符合正态分布的数据才能做AMOS分析？

数据符合正态分布，一系列的假设检验才有效，因为假设检验的统计量的分布是基于正态假设推出来的；
如果你不关心假设检验，那么可以用另外一些估计方法，例如PLS，它们不急于正态假设，也就不能进行假设检验。

2、如何用SPSS进行正态性分析

1.
正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。
2.
3.
下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分”
数据是否呈正态分布（此数据已在spss里输入好）
4.
5.
在spss里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”
6.
7.
设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，
8.
9.
上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验：
10.
在spss里执行“分析—>非参数检验—>单个样本k-s检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”，然后点“确定”。
11.
12.
检验结果为：
13.
14.
从结果可以看出，k-s检验中,z值为0.493，p值 (sig
2-tailed)=0.968>0.05，因此数据呈近似正态分布。

3、amos怎么看变量的某个值贡献更大?

　　p值就是路径系数的显著性水平，路径系数固定为1，只是设置了一个参考路径，并不影响标准化路径系数的估计。

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
比普通最客服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。那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？
Amos软件和结构方程模型（SEM）助您成功
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。
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。
即使有缺失值也能达到精准
Amos 处理缺失值的最大特色就是拥有Full Information Maximum Likelihood ，即使资料不完整，Amos 也不会遗漏任何一个情况，并且会自动计算正确的标准误及适当的统计量，降低您的估算值偏差。
简易但功能强大
（1）AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法。
（2）AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个AMOS最具特色的方法，这个也算是比较前沿的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然比较稳定，尤其是MCMC的结果，该方法也可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误，而且提供bootstrap的ADF、ML、GLS、SLS、ULS等参数估计的方法。另外也为时间序列数据提供自相关图用于侦察序列相关。
（3）AMOS提供方程检验的统计指标，不用说也是很丰富的，需要强调的是有些指标例如SRMR等需要自行设置才能提供，另外比较重要的指标如RMSEA的检验需要自己在figure caption里设置\pclose才能看到，请详情见手册。
（4）指定搜索（specification search），不知翻译的对不对，这个功能在探索变量间的关系上很好用，关系太多，也没什么假设，使用这个功能看看数据本身是什么关系。一般如果关系很复杂，数据量也很大，使用逐步法能节省很多时间。
（5）AMOS可以实现曲线增长模型，这种模型主要用于追踪数据，研究随时间变化的规律，AMOS这方面的发展很好，包括高阶曲线增长及其衍生的模型。不过同样在基于多层线性模型的曲线增长模型上无法实现。
（6）其他的模型例如混合建模，非递归模型等在AMOS里均有实现。同时AMOS高版本提供程序的透明性、可扩展性，与VB、SAS等软件提供接口，使得其程序编写上带来很大的便利，也拓展了应用范围，而且至20版以后AMOS在程序方面也得到了加强，例如程序编写、程序的生成等，其应用前景更加明朗。
技术说明
图形化用户界面
o 通过一个路径图浏览器显示文件夹中所有路径图的描述和缩略图
o 只需用鼠标点击就可选择编程选项
o 只需点击一下鼠标，就可以显示一张包括多个组或者模型的图表
o 查看数据文件内容
o 从数据集中把变量名拖到路径图中
建模能力
o 创建带有观测和隐性变量的结构方程模型（包括特例，如路径分析和纵向数据模型）
o 使用一到两种方法定制候选模型：
－指定每一个候选模型为对模型参数的等同约束的一个集合
－以探索性的方式使用SEM。Amos会尝试许多模型，使用Aikaike信息标准（AIC）和Bayesian信息标准（BIC）统计方法比较模型，并找出最有前途的模型。
o 进行证实性的因子分析：方差分解、变量误差、度量模型和隐性变量
建模
o 使用路径图来定制模型
o 使用绘图工具改变路径图，从而更改模型
o 在路径图上图形化地显示参数估计和拟合测量
o 在路径图上绘图的任何时刻显示自由度
分析能力和统计功能
o 使用完全信息最大似然估计得到更有效、更小偏倚的缺失值估计
o 输入参数值，观察在特定时刻的效应，以及使用模型库的离散函数值的效应
o 使用快速自举模拟，对于任意实验分布下的任何模型参数估计，找到近似分布，包括标准化系数
－评估符合Bollen和Stine自举方式的模型
－计算百分比区间以及偏差修正百分比区间
输出
o 使用有条件的导航帮助；使用增强的文本输出显示选项和表格格式选项
－使用导航面板快速定位并显示输出的各个部分
－将导航面板里的各部分和表格标题链接至右键帮助
－将数值（例如导航面板中显示的p值）链接至"use-it-in-a-sentence"帮助，得到有关数字含义的简单明了的英语说明
Amos 21.0-使用结构方程式，探索变量间的关系
"Amos 使用路径图来定制模型的方法完美自然…Amos是毫无疑问的赢家。"
－J.J.Hox
《Amos，EQS and LISREL for Windows：a comparative review. Structural Equation Modeling》
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。那么，如果您能使用一些复杂的，同时却不需冗长的编程或者学习过程的建模技术，情况会如何呢？
Amos软件和结构方程模型（SEM）助您成功
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。Amos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。
使用 Amos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，Amos 21.0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。
系统需要 ：
Microsoft Windows 98，Me，NT○R 4.0（SP6），2000或XP
18MB 硬盘空间
系统为Windows 98和Me至少需要128MB内存；系统为NT 4.0，2000和XP至少需要256M内存
Internet Explorer 6

4、SPSS正态性检验，怎样看图？

1、P-P
图
以样本的累计频率作为横坐标以安装正态分布计算的相应累计概版率作为纵坐标把样本值表现权为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布则样本点应围绕第一象限的对角线分布。
2、Q-Q
图
以样本的分位数作为横坐标以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。
以上两种方法以
Q-Q
图为佳效率较高。
3、直方图
判断方法是否以钟形分布同时可以选择输出正态性曲线。
4、箱式图
判断方法观测离群值和中位数。
5、茎叶图
类似与直方图但实质不同。

5、为什么spss的正态检验显著性都为0？救救孩子吧！

spss显著性小于0.001的都显示为0，意味着显著性非常好，这不是好事吗

6、为什么我的spss分析不起这个数据的正态性检验

检验正态来分布的办法：
1、在源spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值
2、 还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近。

7、这SPSS对一组数据进行正态性检验，得到这个图，怎么分析它是否服从正态分布？

一般是以0.05作为界限，这是比较通用的规则。你的数据并不严格服从正态分布，因为专Shapiro-Wilks test的P值为0.017。考虑到Shapiro-Wilks test有较高的属检验效能（相对于其他的正态性检验，如Kolmogorov-Smirnov Test等），且P值仅为0.017，而Kolmogorov-Smirnov Test的P值为0.168，因此你的数据也没有严重背离正态分布。如果你的后续目的是进行T检验或方差分析等，由于这些方法对数据背离正态分布并不敏感，你仍然可以使用，而不必理会正态分布的问题。

8、spss检验正态性，图看上去挺像正态的。但是P小于0.05 样本量为600。问题出在哪里呢

图形能更直观地观看，如果有点点不在直线上方很容易看得出来，但是有些是靠内得近，但是不是容均匀分布的，很容易会令人产生错觉是正态分布，限制性检验是测试出来的数值，比图表更加精确，就像你相信人的记忆还是一台没有问题的电脑的记忆一样。

9、spss中正态性检验表怎么分析

检验正态分布的办法：

1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值

2、 还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近。

(9)amossem正态性扩展资料

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

10、是不是符合正态分布的数据才能做AMOS分析

严格来说，要求多元正态，但并非一定严格要求，非正态性数据，只要不是很严重也是可以的。