spss和amos区别

1、工作分工不同。

spss做前期数据描述和除结构线性模型外的多数统计工作，amos专做结构线性模型相关的统计。

2、使用对象不同。

对量表的区分效度（discrimination validity）检验时，发现有人用SPSS，主要是检验平均提取方差（Average variance extracted，AVE）与该因子与任何其他因子的共同方差（highest shared variance）的值。

而有人则用AMOS，检验修正指数（modification index，MI）的显著性，通过x2/df，NNFI，GFI，AGFI，CFI，RMSEA等拟合优度检验。

3、用途不同。

SPSS是探索性统计分析软件，AMOS是验证性统计分析软件。做探索性因素分析时用SPSS，探索性因素分析完成后，为了验证所得到的因子结构是否合理，就需要进行验证性因素分析。

现在的论文如果涉及因子分析的话，大多要求进行验证性因素分析，以及路径分析等等。这时候，AMOS就派上用场了，AMOS可以进行验证性因素分析、路径分析、群组分析等。

扩展资料

SPSS操作功能：

1、参数检验：单样本、两独立样本、配对样本。

2、方差分析：单因素、多因素、协方差分析。

3、非参数检验：X2、二项式分布、K—S检验。

4、相关分析和线性回归分析。

5、聚类分析。

6、因子分析。

7、信度分析。以上的内容是经常用到的，尤其是相关分析和线性回归分析。

在之前的回答中我们已经了解了这种分析是用来对测量模型进行验证的。这个地方有点绕，因为在国内的教材也好，老师讲课也好，使用CFA虽然是针对测量模型进行的分析，但是其具体指向的是结构效度这一概念。在SEM里，我们是对测量模型（常见为CFA）和结构模型（常见为路径分析、中介效应分析等）二者进行拟合的判断。

这里又是测量又是结构的，很容易让人产生混乱，以至于在分析选择及处理上总是纠缠不清，同样另一位答主也在这点上有些搅。这里我们再明确一下CFA的用法：验证性因素分析是通过SEM的方法（仅仅是通过方法，其实和SEM本质上还是有区别的）对测量模型的拟合进行验证，以确认测量的结构效度的分析方法。

题目中的两种做法区别到底在哪？我们可以发现其实题目中的方法，即潜变量共变的方法是标准的CFA的做法。我们之前提到，CFA只对测量模型进行验证，那么在测量模型中，维度/因素间的关系我们是假设其相互对立的，或者不假设关系。基于此，通过前人研究做的假设放到一个CFA中进行关系的拟合判断事实上是并不符合CFA仅针对测量模型进行分析的条件的。

除了在方法1的基础上进行了维度潜变量拟合的验证外，又验证了一个假设的结构模型。这是典型的潜变量SEM的做法，或者说是进行结构模型分析。这是SEM的标准做法，但并不是CFA的标准做法。

是因为cpu运行速度慢才会导致软件在运行过程中反应慢。

amos是一款模型检验软件，也就是对矩结构的分析，主要是用于对结构方程模型（SEM）的建立和检验，不过也有使用liserl和mplus做SEM的，而amos的主要优势在于它是spss的兄弟，具有spss一样的图形界面，使用者仅仅使用鼠标点击的方法就可以建立和检验结构方程模型，mplus必须要学习一些代码，使用编程的方法来做统计。

从功能上说，Amos的功能非常有限，我估计大概只有Mplus功能的五分之一。Amos只能完成常规的CFA分析和回归分析，包括潜变量结构方程模型和路径模型，其他如现在比较流行的潜类别分析、多层线性模型、蒙特卡洛模拟研究、多重中介作用模型中的单独中介效应检验等。

此外，Amos能处理的变量类型有限，估计方法也不全面。所以，如果只是做常规线性模型，那Amos是足够了，但如果要做更深入复杂的分析显然就远远不够了。比如目前心理学、管理学领域使用很多的有调节的中介作用模型（个人认为有泛滥之势），很少用Amos软件来做，而多数是应用Mplus软件或SPSS的Process插件。

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