结构方程模型分析过程应用案例
结构方程模型在金融案例研究中的应用
结构方程模型在金融案例研究中的应用近年来，结构方程模型已经成为许多社会科学研究的重要工具之一，其中包括金融领域。
通过结构方程模型，研究人员可以评估不同变量之间的关系，并探究这些关系对金融决策的影响。
在本文中，我们将探讨结构方程模型在金融案例研究中的应用。
一、背景介绍金融领域的研究往往需要考虑多个变量，这些变量之间的相互作用可能非常复杂，因此需要一种相对完备的统计模型来评估它们之间的关系。
在这种情况下，结构方程模型已成为一个常用的工具。
结构方程模型是一种多变量统计模型，可以用来研究多个因果变量之间的关系。
这种模型可以用来评估一个变量的影响，以及其他变量之间的直接和间接影响。
它还可以在多个模型之间进行比较，以寻找最佳拟合解，从而得到更准确的预测和结论。
二、结构方程模型的基本原理结构方程模型的基本原理可以通过以下步骤来说明：1. 指定模型：首先，研究人员需要指定一个结构方程模型，其中包括测量模型和结构模型。
测量模型是指定义测量指标和构造指标所依赖的潜在变量之间关系的模型。
结构模型是指定义因果关系的模型。
2. 估计参数：研究人员需要使用统计软件来估计模型中的参数。
这些参数包括指标因子载荷、潜变量之间的协方差、以及结构模型中的回归系数和误差项方差。
3. 模型拟合：研究人员需要评估模型的拟合度，这可以通过计算各种统计指标来完成。
例如，可以计算似然比统计量、均方误差逼近（RMSEA）和比较拟合指数（CFI）等指标。
4. 模型修正：如果模型拟合度不佳，研究人员可能需要对模型进行修改。
这可以包括添加或删除指标、调整因素载荷或回归系数等。
5. 模型解释：最后，研究人员可以使用拟合的结构方程模型来解释不同变量之间的关系，并生成有关影响金融决策的结论。
三、结构方程模型在金融案例研究中的应用结构方程模型已经应用于许多金融案例研究中，以下是一些例子：1. 信用风险评估：结构方程模型可以用于评估不同因素对贷款违约率的影响。
例如，一个研究人员可以使用一个结构方程模型来探究个人信用得分、收入、工作经验等因素对违约率的影响，并确定哪些因素最有影响力。
以结构方程模型为例-精品文档
以结构方程模型为例一、引言在20世纪的大部分时间里，由实证主义支撑的定量方法主宰着社会科学研究领域，研究者信奉价值中立“客观的”实证方法来研究人类行为和社会现象。
在人文社会科学领域，定性研究方法也有着久远的历史脉络。
20世纪60年代定性研究出现严重危机，对于定量研究话语霸权反抗，这一时期在北美地区，格拉泽和斯特劳斯提出扎根理论，为定性研究挽救了些许余地。
定性方法的出现源于20世纪最后20所发生的所谓“定性革命”，其出现受到了相关的重视。
“混合方法”一种结合定性方法和定量方法的结合，产生于两大阵营的长期争论对垒中。
他是一种未预料的结果，尽管这种方法仍未完全成熟，但是作为定性和定量之外的第三种选择，逐渐被西方学者看成是“第三条道路”国内学者沈崇麟（2011）指出定性和定量的结合有以下三个新趋势：①将质性数据尽可能量化，用统计分析来验证理论假设。
②多元方法论，在应用过程中，通过核心概念的测量模型，把质性研究和量化研究结合在一起。
③量化研究者对过度形式化的量化方法不满，试图通过质性方法弥补量化研究的不足。
如杜晓新等在研究中所说，结构方程模型为定性与定量分析的结合提供了有效的手段，但都未做出进一步的讨论，本研究从定量分析方法的结构方程模型原理和步骤来解析定性中代表性的扎根理论，以此为切入点讨论定性和定量的融合。
二、结构方程模型和扎根理论（一）结构方程模型简介上世纪70年代，由K?Joreskog等人提出了结构方程模型（Structureal Equation Modeling SEM）至80年代相应的数据分析软件LISREL已经趋成熟，被称为近年来统计学三大发展之一。
从90年代初至今，其在社会科学研究领域中已得到了广泛的应用。
结构方程模型属于高级定量统计方法，同时考虑了多个变量的相互影响，从多个维度考察事物的性质。
允许变量含测量误差，结构方程模型包含了方差分析、回归分析、路径分析等统计分析技术，还有诸如聚类、迭代、拟合等定量的方法，弥补了传统回归和因子分析的不足。
结构方程SEM模型案例分析
结构方程SEM模型案例分析什么是SEM模型?结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）是一种融合了因素分析和路径分析的多元统计技术。
它的强势在于对多变量间交互关系的定量研究。
在近三十年内，SEM大量的应用于社会科学及行为科学的领域里，并在近几年开始逐渐应用于市场研究中.顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。
结构方程模型（SEM）就是对顾客满意度的研究采用的模型方法之一。
其目的在于探索事物间的因果关系，并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。
如下图：图: SEM模型的基本框架在模型中包括两类变量：一类为观测变量，是可以通过访谈或其他方式调查得到的，用长方形表示；一类为结构变量，是无法直接观察的变量，又称为潜变量，用椭圆形表示。
各变量之间均存在一定的关系，这种关系是可以计算的。
计算出来的值就叫参数，参数值的大小，意味着该指标对满意度的影响的大小，都是直接决定顾客购买与否的重要因素。
如果能科学地测算出参数值，就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素，引导企业进行完善或者改进，达到快速提升顾客满意度的目的。
SEM的主要优势第一，它可以立体、多层次的展现驱动力分析。
这种多层次的因果关系更加符合真实的人类思维形式，而这是传统回归分析无法做到的。
SEM根据不同属性的抽象程度将属性分成多层进行分析。
第二，SEM分析可以将无法直接测量的属性纳入分析，比方说消费者忠诚度。
这样就可以将数据分析的范围加大，尤其适合一些比较抽象的归纳性的属性。
第三，SEM分析可以将各属性之间的因果关系量化，使它们能在同一个层面进行对比，同时也可以使用同一个模型对各细分市场或各竞争对手进行比较。
SEM模型案例分析某通信分公司屡次位居榜尾，于是痛下决心改革。
该分公司有三类业务：固话业务、小灵通业务以及上网业务。
围绕着这三类业务产品的销售，该通信分公司还提供了售前、售中和售后三个环节多方面的服务。
结构方程模型(SEM)及其应用举例
结构方程模型（SEM）及其应用举例该分公司有三类业务：无线业务、宽带业务以及综合业务。
围绕着这三类业务产品的销售，该通信分公司还提供了售前、售中和售后三个环节多方面的服务。
结合该通信分公司的主要产品情况，从顾客满意度着手，重点分析并找出影响顾客满意的关键因素，从而为制定有效的顾客满意度提升方案提供数据支持。
1．设计满意度模型根据该公司的业务具体情况，设计出了顾客满意度模型，如下图：图:某通信分公司顾客满意度SEM模型上图显示，该公司重点要考察的是产品满意度和服务满意度对顾客满意度的影响。
图中的Xn是待构建的测量指标，λ值表示各指标对上级指标的影响大小，ζn和δn表示误差，是受模型外因素影响的部分，如价格满意度等其他因素。
结构方程模型 - 结构方程模型的优点（一）同时处理多个因变量结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。
在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。
所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。
（二）容许自变量和因变量含测量误差态度、行为等变量，往往含有误差，也不能简单地用单一指标测量。
结构方程分析容许自变量和因变量均含测量误差。
变量也可用多个指标测量。
用传统方法计算的潜变量间相关系数，与用结构议程分析计算的潜变量间相关系数，可能相差很大。
（三）同时估计因子结构和因子关系假设要了解潜变量之间的相关，每个潜变量者用我个指标或题目测量，一个常用的做法是对每个潜变量先用因子分析计算潜变量（即因子）与题目的关系（即因子负荷），进而得到因子得分，作为潜变量的观测值，然后再计算因子得分，作为潜变量之间的相关系数。
这是两个独立的步骤。
在结构方程中，这两步同时进行，即因子与题目之间的关系和因子与因子之间的关系同时考虑。
（四）容许更大弹性的测量模型传统上，我们只容许每一题目（指标）从属于单一因子，但结构方程分析容许更加复杂的模型。
AMOS结构方程模型修正经典案例
AMOS结构方程模型修正经典案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴1本案例是在Amos7中完成的。
2见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。
三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，3正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”本次调查共发放问卷500份，收回有效样本436份。
结构方程模型法范文
结构方程模型法范文结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，可以应用于多个学科领域，包括社会科学、心理学、教育学等。
SEM结合了因果模型和测量模型，旨在使用统计技术来评估观察变量之间的关系和模型的适配度。
在测量模型中，研究者需要定义和测量潜在变量，然后通过一系列观测变量来评估这些潜在变量。
研究者使用测量模型来确定观测变量和潜在变量之间的因果关系，从而量化测量变量之间的相关性。
在这个过程中，研究者可以使用多种统计方法，如主成分分析、验证性因素分析等。
而结构模型则用于分析因果关系。
在这一步骤中，研究者需要提出一个理论模型，并根据先前的研究和实证数据来确定该模型的结构。
结构方程模型可以通过指定自变量和因变量之间的关系来评估因果模型，最后计算模型各个变量之间的关系和影响。
结构方程模型拥有许多优点。
首先，它是一种双向的分析方法，可以同时评估观测变量和潜在变量，更全面地理解变量之间的关系。
其次，SEM同样可以处理多组样本数据，从而更好地理解不同组之间的差异。
另外，结构方程模型还可以评估模型的拟合度，从而确定模型在数据中的适配性。
然而，结构方程模型也存在一些局限性。
首先，SEM对数据的要求较高，包括样本量较大以及变量之间的线性关系等。
其次，对于复杂的模型，参数估计和模型拟合可能变得更加困难。
此外，SEM只能提供观测数据之间的关系，而不能确定因果关系。
总结起来，结构方程模型是一种有效的统计工具，可以用于评估观测变量之间的关系和模型的适配度。
SEM在许多学科领域中都得到广泛应用，尤其在社会科学、心理学和教育学中。
然而，研究者在使用SEM时需要了解其原理和方法，并在分析中根据具体情况进行选择和适用。
AMOS教程(详细版)
应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤.下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象.它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度.它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关,设计的模型见表7—1。
模型中共包含七个因素（潜变量）:超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚,其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson ＆Claes Fornell，2000；殷荣伍，2000)。
表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴,见表7-2。
1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。
2本案例是在Amos7中完成的。
3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
表7-2 模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生.调查采用随机拦访的方式,并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
结构方程模型原理以及经典案例研究
结构方程模型原理以及经典案例研究结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种统计分析方法，主要用于建立和检验复杂的因果关系模型。
该模型可以同时考虑多个观测变量和潜在变量之间的关系，从而更准确地评估变量之间的关联性和因果性。
SEM的基本原理是基于路径分析和因子分析的组合。
路径分析可以用来建立变量之间的因果关系模型，并通过评估路径系数来分析变量之间的直接和间接影响。
因子分析用于构建潜在变量，并通过潜在变量与观测变量之间的关系来解释观测变量的变异。
经典的SEM案例研究可以帮助我们更好地理解SEM的应用和优势。
以下是一个经典的SEM案例研究：假设研究者想要探究家庭背景对学生学业成绩的影响。
研究者收集了500名学生的数据，包括学业成绩、家庭背景因素（例如家庭收入、父母教育水平）、自我效能感和学习动机等变量。
首先，研究者使用因子分析方法构建潜在变量模型。
他们将家庭收入、父母教育水平等观测变量组合起来，构建了一个“家庭背景”潜在变量，用以测量学生的家庭背景因素。
同样地，他们根据相关的观测变量构建了“自我效能感”和“学习动机”两个潜在变量。
接下来，研究者使用路径分析方法建立因果关系模型。
他们假设家庭背景对学生学业成绩有直接和间接的影响。
间接影响通过自我效能感和学习动机来实现。
路径分析模型将家庭背景作为独立变量，学业成绩作为因变量，自我效能感和学习动机作为中介变量。
研究者在模型中还考虑了其他潜在变量（例如学习时间、学校环境），以控制其他可能的影响因素。
最后，研究者使用SEM方法对模型进行参数估计和假设检验。
他们通过评估路径系数来确定各个变量之间的直接和间接关系。
如果路径系数显著不为零，则可以断定两个变量之间存在关系。
通过SEM方法，研究者可以对研究模型进行全面的分析，包括直接和间接关系、回归系数、误差方差等。
通过以上案例，我们可以看到SEM的优势在于可以同时处理多个因素的复杂关系。
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结构方程模型分析过程应用案例第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。
下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件1进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。
一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。
根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据2进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。
二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。
它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。
它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表1。
1本案例是在Amos7中完成的。
2见spss数据文件“处理后的数据.sav”。
模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。
表 1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表2。
表2 模型变量对应表3正向的，采用Likert10级量度从“非常低”到“非常高”三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。
调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。
问卷内容包括7个潜变量因子，24项可测指标，7个人口变量，量表采用了Likert10级量度，如对超市形象的测量：本次调查共发放问卷500份，收回有效样本436份。
四、缺失值的处理采用表列删除法，即在一条记录中，只要存在一项缺失，则删除该记录。
最终得到401条数据，基于这部分数据做分析。
五、数据的的信度和效度检验1．数据的信度检验信度（reliability）指测量结果（数据）一致性或稳定性的程度。
一致性主要反映的是测验内部题目之间的关系，考察测验的各个题目是否测量了相同的内容或特质。
稳定性是指用一种测量工具（譬如同一份问卷）对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。
如果问卷设计合理，重复测量的结果间应该高度相关。
由于本案例并没有进行多次重复测量，所以主要采用反映内部一致性的指标来测量数据的信度。
折半信度（split-half reliability）是将测量工具中的条目按奇偶数或前后分成两半，采用Spearman-brown公式估计相关系数，相关系数高提示内部一致性好。
然而，折半信度系数是建立在两半问题条目分数的方差相等这一假设基础上的，但实际数据并不一定满足这一假定，因此信度往往被低估。
Cronbach在1951年提出了一种新的方法（Cronbach's Alpha系数），这种方法将测量工具中任一条目结果同其他所有条目作比较，对量表内部一致性估计更为慎重，因此克服了折半信度的缺点。
本章采用SPSS16.0研究数据的内部一致性。
在Analyze菜单中选择Scale下的Reliability Analysis（如图1），将数据中在左边方框中待分析的24个题目一一选中，然后点击，左边方框中待分析的24个题目进入右边的items方框中，使用Alpha模型（默认），得到图2，然后点击ok即可得到如表3的结果，显示Cronbach's Alpha系数为0.892，说明案例所使用数据具有较好的信度。
图1 信度分析的选择图2 信度分析变量及方法的选择表3 信度分析结果另外，对问卷中每个潜变量的信度分别检验结果如表4所示4表4 潜变量的信度检验。
从表4可以看到，除顾客抱怨量表Cronbaca’s Alpha系数为0.255，比较低以外，其它分量表的Alpha系数均在0.7以上，且总量表的Cronbach’s Alpha系数达到了0.891，表明此量表的可靠性较高。
由信度检验的结果可知顾客抱怨的测量指标的信度远低于0.7，因此在路径图中去掉顾客抱怨因子，即初始模型中包括6个潜变量、21个可测变量。
潜变量可测变量个数Cronbach’s Alpha4操作过程同前，不同的是在图7-14中选入右边方框items中是相应潜变量对应的题目。
如对超市形象潜变量，只需要把a1、a2和a3题目选入到右边方框items中即可。
超市形象 3 0.858 质量期望 5 0.889 质量感知 5 0.862 感知价格 2 0.929 顾客满意 3 0.948 顾客抱怨 3 0.255 顾客忠诚 30.7382．数据的效度检验效度（validity ）指测量工具能够正确测量出所要测量的特质的程度，分为内容效度（content validity ）、效标效度（criterion validity ）和结构效度（construct validity ）三个主要类型。
内容效度也称表面效度或逻辑效度，是指测量目标与测量内容之间的适合性与相符性。
对内容效度常采用逻辑分析与统计分析相结合的方法进行评价。
逻辑分析一般由研究者或专家评判所选题项是否“看上去”符合测量的目的和要求。
准则效度又称效标效度、实证效度、统计效度、预测效度或标准关联效度，是指用不同的几种测量方式或不同的指标对同一变量进行测量，并将其中的一种方式作为准则（效标），用其他的方式或指标与这个准则作比较，如果其他方式或指标也有效，那么这个测量即具备效标效度。
例如，X 是一个变量，我们使用1X 、2X 两种工具进行测量。
如果使用1X 作为准则，并且1X 和2X 高度相关，我们就说2X 也是具有很高的效度。
当然，使用这种方法的关键在于作为准则的测量方式或指标一定要是有效的，否则越比越差。
现实中，我们评价效标效度的方法是相关分析或差异显著性检验，但是在调查问卷的效度分析中，选择一个合适的准则往往十分困难，也使这种方法的应用受到一定限制。
结构效度也称构想效度、建构效度或理论效度，是指测量工具反映概念和命题的内部结构的程度，也就是说如果问卷调查结果能够测量其理论特征，使调查结果与理论预期一致，就认为数据是具有结构效度的。
它一般是通过测量结果与理论假设相比较来检验的。
确定结构效度的基本步骤是，首先从某一理论出发，提出关于特质的假设，然后设计和编制测量并进行施测，最后对测量的结果采用相关分析或因子分析等方法进行分析，验证其与理论假设的相符程度。
在实际操作的过程中，前面两种效度（内容效度和准则效度）往往要求专家定性研究或具有公认的效标测量，因而难以实现的，而结构效度便于可以采用多种方法来实现：第一种方法是通过模型系数评价结构效度。
如果模型假设的潜变量之间的关系以及潜变量与可测变量之间的关系合理，非标准化系数应当具有显著的统计意义。
特别地，通过标准化系数5第二种方法是通过相关系数评价结构效度。
如果在理论模型中潜可以比较不同指标间的效度。
从表17可以看出在99%的置信度下所有非标准化系数具有统计显著性，这说明修正模型的整体结构效度较好。
5关于标准化系数的解释见本章第五节。
变量之间存在相关关系，可以通过潜变量的相关系数来评价结构效度：显著的相关系数说明理论模型假设成立，具有较好的结构效度。
第三种方法是先构建理论模型，通过验证性因子分析的模型拟合情况来对量表的结构效度进行考评。
因此数据的效度检验就转化为结构方程模型评价中的模型拟合指数评价。
对于本案例，从表16可知理论模型与数据拟合较好，结构效度较好。
六、结构方程模型建模构建如图7.3的初始模型。
图3 初始模型结构图4 Amos Graphics初始界面图第二节 Amos实现6一、Amos基本界面与工具打开Amos Graphics，初始界面如图4。
其中第一部分是建模区域，默认是竖版格式。
如果要建立的模型在横向上占用较大空间，只需选择View菜单中的Interface Properties选项下的Landscape（如图7.5），即可将建模区域调整为横板格式。
图2中的第二部分是工具栏，用于模型的设定、运算与修正。
相关工具的具体功能参见书后附录二。
6这部分的操作说明也可参看书上第七章第二节:Amos实现。
图5 建模区域的版式调整图6 建立潜变量二、Amos模型设定操作1．模型的绘制在使用Amos进行模型设定之前，建议事先在纸上绘制出基本理论模型和变量影响关系路径图，并确定潜变量与可测变量的名称，以避免不必要的返工。
相关软件操作如下：第一步，使用建模区域绘制模型中的七个潜变量（如图6）。
为了保持图形的美观，可以使用先绘制一个潜变量，再使用复制工具绘制其他潜变量，以保证潜变量大小一致。
在潜变量上点击右键选择Object Properties，为潜变量命名（如图7）。
绘制好的潜变量图形如图8。
第二步设置潜变量之间的关系。
使用来设置变量间的因果关系，使用来设置变量间的相关关系。
绘制好的潜变量关系图如图9。
图7 潜变量命名图8 命名后的潜变量第三步为潜变量设置可测变量及相应的残差变量，可以使用绘制，也可以使用和自行绘制（绘制结果如图10）。
在可测变量上点击右键选择Object Properties，为可测变量命名。
其中Variable Name一项对应的是数据中的变量名（如图11），在残差变量上右键选择Object Properties为残差变量命名。
最终绘制完成模型结果如图12。
图10 设定可测变量及残差变量图11 可测变量指定与命名图12 初始模型设置完成2．数据文件的配置Amos可以处理多种数据格式，如文本文档（*.txt），表格文档（*.xls、*.wk1），数据库文档（*.dbf、*.mdb），SPSS文档（*.sav）等。
为了配置数据文件，选择File菜单中的Data Files（如图13），出现如图14左边的对话框，然后点击File name按钮，出现如图14右边的对话框，找到需要读入的数据文件“处理后的数据.sav”,双击文件名或点击下面的“打开”按钮，最后点击图14左边的对话框中“ok”按钮，这样就读入数据了。
图13 数据配置图14 数据读入第三节模型拟合一、参数估计方法选择模型运算是使用软件进行模型参数估计的过程。
Amos提供了多种模型运算方法供选择7。