IBM SPSS Amos 25 Grad Pack Academic

IBM SPSS Amos 25 Grad Pack Academic

IBM SPSS Amos 25 is een softwareprogramma voor het modelleren van structurele vergelijkingen waarmee je jouw onderzoek en theorie kunt ondersteunen. Dit kun je doen door standaard multivariate analysemethoden uit te breiden met bijvoorbeeld: regressie, factoranalyse, correlatie en variantieanalyse.

Met IBM SPSS Amos 25 kun je bijvoorbeeld gedragsmodellen bouwen die een betere weergave zijn van complexe relaties dan met standaard multivariate statistiektechnieken. Deze modellen kun je specificeren, schatten, beoordelen en presenteren om hypotheseverbanden aan te tonen.

Belangrijkste nieuwe updates in IBM SPSS AMOS 25:

• Je kunt D-scheidingsanalyses uitvoeren.
• Je kunt R-gegevensbestanden (* .rds en * .RData-bestanden) lezen als R op jouw computer is geïnstalleerd.
• Je kunt Amos uitvoeren vanuit een R-programma. (Dit is te vergelijken met de mogelijkheid om SPSS Amos uit te voeren vanuit het IBM SPSS Statistics-hoofdmenu.)
• Je kunt klikken op Bestand> Verkenner om het huidige pad diagram (* .amw) in Windows Verkenner te zien.
• Elke gebruiker krijgt een afzonderlijke kopie van de voorbeeldbestanden. Een kopie van de voorbeeldbestanden uit de gebruikershandleiding wordt in de map Toepassingsgegevens van elke gebruiker geplaatst. Voor een gebruiker met de naam Tim die Amos 25 gebruikt, bevindt deze map zich in C: \ Users \ tim \ AppData \ Local \ AmosDevelopment \ Amos \ 25 \ Examples.
• Omgevingsvariabelen helpen jou om belangrijke Amos-mappen te vinden.
• De lijst met variabelen weergegeven via Weergave> Variabelen in Dataset toont nu aanvullende informatie over elke variabel en maakt sorteren op naam van de variabel en variabel label mogelijk

Met het IBM SPSS Amos 25 Grad Pack kun je modellen ontwikkelen om complexe relaties te onderzoeken zoals:

• Structural Equation Modeling (SEM) – om modellen te vergelijken, verfijnen en bevestigen
• Bayesian Analysis – om de schatting van modelparameters te verbeteren
• Verschillende data impution methods - om verschillende datasets te ontwikkelen