• 共分散構造分析
• 潜在クラス分析（混合モデリング）
• ベイズ推定
• パス解析

この強力な共分散構造分析（SEM）ソフトウェアを活用することによって、回帰分析、因子分析、相関分析、分散分析などの標準的な多変量解析を拡張し、より現実的なモデルを作成でき、また自分でモデルを指定、推定、検証できます。

Amos はわかりやすいパス図としてモデルを表現し、変数間の関係の仮説を示すことができます。 Amosは他の製品に比べて、とても使い易くなっています。以前は構築するのに何日もかかっていたようなモデルも、今ではわずか数分で完成させることができます。描画ツールなどのユーザーフレンドリーな機能は、モデルの構築に役立ちます。モデルが完成したら、マウスをクリックするだけで、適合度を検証することができます。数式を記述したり、コマンドを入力する必要はありません（Amos Basicを使用して自分でコードを記述することもできます）。

複雑な関係性を検証するモデルを構築
Amosでは、複雑な関係性を現実的に反映した態度モデルや行動モデルを素早く作成できます。観測されたものあるいは潜在的なものを問わず、数値型の変数を使用して、他の数値型変数を予測できます。Amosにはベイズ推定に基づく統計オプションが含まれています。Amosでは以下のことを行うことができます。

""順序カテゴリ型データと打ち切りデータに対して推定を実行。これにより、数値スコアを割り当てなくても非数値型データに基づいたモデルの作成が可能に。また正規性以外の前提がなくても打ち切りデータを使用可
""順序カテゴリ型のデータならびに打ち切りデータに対して、数値型の値を代入。結果として得られたデータセットを、完全な数値型のデータセットを必要とするプログラムの入力として使用可
""事後予測分布を推定することで、潜在変数モデルにおける、完全にまたは一部欠損したデータの値を確定

パス図を使用して、予想されなかったような関係性を発見
Amosのパス図は、モデルが適合されると変数間の関係の強さを表示します。たとえば、調味料に関する製品調査の場合、味の満足度を示す変数がブランドロイヤルティを示す、と直感的に考えがちです。しかしAmosに表示された関係性を見てみると、ブランドロイヤルティを示すのに最もすぐれているのは実際はパッケージのサイズであったということも分かるようになるのです。

パラメータを固定してより正確なモデルを
以前の調査結果を利用して、パラメータの既知の固定値（あるいはその他の値）をモデルに直接指定できます。因子のパターンを指定・検証するには、従来の探索的因子分析法ではなく、確認的因子分析法を使用します。また、候補となっている多くのモデルの中から、モデル１つ選択するには、探索的機能（Amos5.0では「指定検索」）を使用します。

Amosでは、カーソルを移動して、クリック、ドラッグ、ドロップするだけで、構造方程式モデル（SEM）を簡単に作成できます。コマンドを入力したり、方程式を記述したりする必要はありません。出力オプションを使用すると、より簡単にAmosを使用できます。

グラフィカル・ユーザー・インターフェイス
・パス図ブラウザに、フォルダ内のすべてのパス図の説明とサムネールを表示
・クリックするだけで、プログラムオプションを選択
・クリックするだけで、別のグループやモデルの図を表示
・データファイルの内容を表示
・データセット内の変数をパス図にドラッグ可能

モデリング機能
・観測変数と潜在変数を持つ構造方程式モデルを作成
・1つあるいは2つの手法を使用して候補となるモデルを指定・ 個々の候補モデルを、モデルパラメータが等価制約であるセットとして指定
・SEMを探索的に使用。Amosは多くのモデルを試し、その中から使用できそうなものを推奨。この際、赤池情報量基準（AIC）とBayes情報量基準（BIC）でモデルを比較 ・確認的因子分析の実行：分散成分、変量内誤差、測定モデル、潜在変数
・平均構造を持つ多母集団データの分析
・自動的に短時間で多母集団データを指定ならびに検定 ・複数の母集団からのデータを同時に分析
・因子分析モデルと回帰分析モデルを1つにまとめ、これらを同時に適合させることで時間を節約
・複数のモデルを同時に分析。Amosはどのモデルが入れ子になっているかを判断し、自動的に検定統計量を計算
・指定したモデルに基づいてAmos Graphicsを使用してVisual Basicプログラムを作成　new
・自動生成された変数制約をつかって、線形成長曲線（linear growth curve）モデルに適合 new

潜在クラス分析（混合モデリング）
・マーケットセグメント分析を実行
・各クラスタ/セグメントの大きさを推定
・混合回帰ならびに混合モデリングを実行
・混合因子分析を実行
・個々のケースに対して、グループへの所属の確立を推定
・分類アルゴリズムを訓練する。いくつかのケースを事前にグループに割り当て、残りのケースはAmosに分類させる。
・複数のグループにおいて、あるモデルパラメータは同じにしながら、他のパラメータはグループごとに異なったものにする必要

ベイズ推定
・順序カテゴリ型データと打ち切りデータに対して値を推定
・マルコフ・チェーン・モンテカルロ(MCMC)シュミュレーション

大量計算処理を伴うモデル作成
・ 強力なブートストラップオプションを使用し、あらゆる経験データで（正規分布データのみではなく）モデル推定を評価。Amosではブートストラップとモンテカルロを使用でき、これによりあらゆるパラメータに関して、偏り（bias）と標準誤差推定を容易に計算（標準化係数ならびに効果推定を含む）
・多変量の正規性を検定し、外れ値分析を実行

モデル作成
・モデルの指定にパス図を使用
・描画ツールでパス図を変更することで、モデルを修正
・パス図上に、パラメータ推定値と適合度を視覚的に表示
・パス図の作成中に随時、自由度を表示可能
・1つのパス図の一部を別のパス図にコピー＆ペースト

分析機能と統計関数
・データが欠損している際に完全情報最尤推定を使用し、より効率的かつ偏りの少ない推定を行う
・高速なブートストラップシミュレーションを使用し、あらゆる経験（実証）分布における、すべてのモデルパラメータ推定の近似分布を発見（標準化係数を含む）
・Bollen and Stineのブートストラップ法でモデルの適合度を評価
・パーセンタイル信頼区間ならびにバイアス修正済みパーセンタイル信頼区間の計算
・ランダム順列検定を実行し、適合が同等あるいはより優れているモデルの有無を表示
・2つ以上のパラメータに同じラベルを使用することで、パス図内で等価制約（平均、切片、回帰の重み、同一グループ内あるいは異なるグループ間の共分散）を指定
・外生変数の平均値の推定
・回帰式の切片の推定
・ パラメトリックブートストラップを実行し、正規分布理論に基づいたあらゆるモデルパラメータ推定に関する近似分布を発見（モンテカルロシミュレーションの標準化係数を含む）
・さまざまな推定手法の使用：最尤法、重みなし最小2乗法、一般化最小2乗法、Browneの漸近的分布非依存法（asymptotically distribution-free criterion）、尺度不変最小2乗法（scale-free least squares）
・モデルの評価には、24個以上の適合度統計量を使用：カイ2乗;AIC；Bayes and Bozdogan情報量基準；Browne-Cudeck（BCC）；ECVI、RMSEA、PCLOSE基準；残差平方平均平方根；Hoelterの臨界イータ（critical n）；Bentler-Bonnett指標、Tucker-Lewis指標
・ブートストラップあるいはモンテカルロを使用し、あらゆるパラメータに関する偏り（bias）や標準誤差推定、また派生した統計量を容易に表示
・オプションとして、観測情報行列を使用して標準誤差を推定
・個々のパラメータに関して、P値（有意確率）やC.R.（critical ratio）を表示

出力
・テキスト出力が強化され、新しいナビゲーション機能、表示オプション、表書式オプションが使用可能
・ナビゲーションパネルを使用して、素早く出力の1部を選択・表示
・ナビゲーションパネル内の項目や表名にポップアップヘルプを表示
・数値（ナビゲーションパネル内のp値等）に「useit-in-a-sentence」ヘルプを表示。この数値が何を表すのかを平易な英語で説明 ・自分のテキストファイルをXHTML形式（Webベース）の出力として、ブラウザで表示
・クリップボードやドラッグ&ドロップで、テーブルを他のアプリケーションにコピーする場合、テーブルの書式を保存
・アーカイブ形式としてXHTML形式ファイルを使用
・XMLパーサーによるAMOS出力の解析：Amosの出力を後処理するプログラムを記述する際、XPATH式を使用して、出力の1部分を抽出

データ補完
・順序カテゴリ型データと打ち切りデータに対して、数値型の値を代入

描画ツールとその他のツール
・すぐにプレゼンテーションに使用できる質の高いパス図を作成
・パス図内のすべての変数名やラベルを、容易に表示/非表示
・パス図を他のアプリケーションに出力・貼り付け
・モデルを描く際に、ツールボックス内のさまざまなボタン（オブジェクトの形の変更、コピー、消去、ページに合わせて表示、対称性の保存等）が使用可能
・ツールバーのカスタム化
・ツールバーのボタンや、メニュー項目、ホットキーをAmosマクロ（自分で記述したものを含む）に設定することが可能
・ツールバーボタンにイメージ（絵）を追加可能
・マクロ実行用にショートカットキーを作成
・ツールバーのボタンを選択して、モデルを適合
・ギリシャ文字ではなく、自分で指定した変数名を使用可能
・図に表題や注釈を追加
・頻度の高いタスクには、ツールバー、メニュー、ホットキーを使用
・図内の各項目に関する便利なアクションを示すポップアップメニュー
・反転ボタンや回転ボタンを使用して、測定モデルの向きの変更や並べ替え
・拡張プログラムをプラグインで利用

プログラミング機能
・グラフィック機能を使用せずに、Visual BasicやC#でプログラムを記述して、モデルの指定が可能

ドキュメントおよびヘルプ
・学習用の36例を含む包括的なマニュアル（ＰＤＦ）
・広範なオンラインヘルプ

データ管理とファイル管理
・以下のファイル形式に対応： dBASER(.dbf)、Microsoft ExcelR(.xls)、FoxProR(.ddf)、LotusR(.wk1,.wk3, .wk4)、Microsoft AccessR(.mdb)、SPSS (.sav)、テキスト (.txt, .csv)

・ 指定したモデルに基づいてAmos Graphicsを使用してVisual Basicプログラムを作成　New
・ 自動生成された変数制約をつかって、線形成長曲線（linear growth curve）モデルに適合 New

OS：Windows XPまたはWindows Vista、Windows 7
メモリ：最小256MB以上
ハードディスク空き容量：125MB以上
Webブラウザ: Internet Explorer 6
.NET Framework 3.5以上が必須

【無料セミナー】

・「Let's Start Amos 〜はじめての共分散構造分析〜」　＜要登録＞
共分散構造分析のエキスパートのアイ・エム・シー開発の田窪正則氏が共分散構造分析について解説します。
【構成】　【1】共分散構造分析の概要ならびに共分散構造分析ソフト「Amos」、【2】調査データ概要・概念（潜在因子）の構成、【3】モデルビルディング・事例/参考資料　 【時間】　約30分

・「SPSS製品紹介セミナー」
データ分析ツールからデータマイニングツールまで、SPSSのご提供する最新製品をデモンストレーションを中心にご紹介するセミナーです。「初めてデータ分析ツールに触れられる方」「ツール選定に際して、一度実物をご覧になりたい方」のために製品・サポート体制などを分かりやすくご紹介します。

・「オンラインセミナー：Amos紹介セミナー」
パス図を描いてモデリングを行う、共分散構造分析のスタンダードツール「Amos」をご紹介します。

【トレーニングコース】

• ・Amos 操作入門
• Amosの基本操作、モデルの作成とその出力の読み取り方を習得することを目的としたコースです。まず、Amosグラフィックスを使いこなすために、アイコンを使ってパス図を作成する方法を学びます。このコースでは、回帰分析、パス解析、（確認的）因子分析、多重指標モデルパス図を作成し、分析を実行します。分析の実行後、出力結果の見方を確認します。 ※このコースは、回帰分析と因子分析の基本的な概念を理解されていることを前提に構成されています
  
  

・Amos アドバンス
Amosの発展的な使い方を習得することを目的とした上級者向けのコースです。 複数のグループを比較する多母集団の同時分析や欠損値の代入方法、ベイズ推定の実行と結果の見方を紹介します。また、ベイズ推定を用いた打ち切りデータや順序カテゴリカルデータを使った分析、混合モデリングを紹介します。

・共分散構造分析：入門編
パス図による方程式モデルの表現に重点をおいて、数式を全く使用せずに、標準的な分析方法を解説します。メインテーマは「箇条書ルール、経験則、FAQ」です。統計モデルとして高度に発達してしまった共分散構造分析を、道具として手足のように自在に操れるようになるための最短 の近道は、数少ない箇条書ルールを覚えてしまうことに尽きます。たとえば、掛算には「順番を代えても計算結果は変わらない」という箇条書ルールがあります。このような箇条書ルールは、これから勉強する子供たちにとっても掛算を十分に理解している大人にとっても重要です。入門編ではとにかく使えるようになる「箇条書ルール」、結果を利用できるようになる「経験則」、だれでも遭遇する「FAQ」を整理して、わかりやすく提供します。

・共分散構造分析：Amos編
共分散構造分析の理論は様々な方向に発展を続けています。本コースではそれらの最新の話題をピックアップし、その中でAmosに実装されている技法について、Amosによる操作の例示と、理論の解説をいたします。受講者の方には、コース中は内容の理解に集中していただき、入手していただいたAmosのスクリプトを用いて、コース終了後に復習できるように構成しています。