Amos实操教程 | 中介效应检验
- 1 相关概念
- 2 主界面及功能
- 3 中介效应
- 4 中介效应检验步骤
1 相关概念
Amos是什么？
Amos的全名是Analysis of Moment Structures，由James L. Arbuckle所发展。Amos自从6.0版以后已经成为SPSS的家族成员。在5.0版以前可以独立运作。Amos（阿摩司）这个名字取得真有创意，因为它本是公元前8世纪的希伯来先知的名字，也表示旧约圣经中的阿摩司书。
Amos适合进行协方差结构分析（Analysis of Covariance Structures），是一种处理结构方程模型（structural equation modeling，SEM）的软件。SEM适用于处理复杂的多变量数据的探究与分析。Amos可以同时分析许多变量，是一个功能强大的统计分析工具。
Amos以可视化、鼠标拖曳的方式来建立模型（路径图），表示变量之间的关系，从头到尾不必撰写程序指令，一气呵成，着实提高了数据分析的效率。同时，利用Amos所建立的SEM会比标准的 多变量统计分析还来得准确。此外，Amos还可让我们检验数据是否符合所建立的模型，以及进行模型探索（逐步建立最适当的模型）。—百度搜索
Amos的下载：官网就可下载 版本：21.0 22.0 23.0
2 主界面及功能
1.主页面
主界面：如果觉得中间视图位置太小，可以点击左上角的view-interface properties-paper size进行设置。
2.组件这一块就是amos的精髓，所有的组件都在这，全部都是通过鼠标拖拉到中间的主界面，以此来建立结构方程模型的。如果想知道每一个组件代表的是什么功能，只需将鼠标放在该组件上面，不需要点击，轻放在上面，即会显示该组件的作用。我们接下去会在介绍的中介模型中为大家依次介绍到各组件的作用。
3 中介效应
中介变量(mediator) 在心理、教育、社会和管理等研究中扮演着重要的角色如果自变量 X 通过某一变量 M 对因变量 Y 产生一定影响， 则称 M 为 X和 Y 的中介变量或 M 在 X 和 Y 之间起中介作用(如图 1 所示，其中的圆圈表示变量可以是显变量或潜变量)。
中介研究的意义在于帮助我们解释自变量和因变量关系的作用机制， 也可以整合已有变量之间的关系。
根据多个中介变量之间是否存在相互影响， 多重中介模型可以分为单步多重中介模型( single － step multiple mediator model) 和多步多重中介模型( multiple－ step multiple mediator model)。
单步多重中介模型是指多个中介变量之间不存在相互影响(图 2 中去掉 M1 →M2 路径便是一个单步多重中介模型)，又称为并行多重中介模型。
多步多重中介模型是指多个中介变量之间存在相互影响， 多个中介变量表现出顺序性特征，形成中介链(如图 2 中的 X→M1→M2→Y 路径)， 又称为链式多重中介模型。
4 中介效应检验步骤
用amos建立简单中介效应模型Amos可用来做验证性因素分析，中介效应检验&调节效应检验的模型建立，今天我们先为大家介绍如何用amos做简单中介效应检验。
A： 方块代表显变量，我们需要用鼠标点击，然后在中央白纸区域绘画出我们所需的组件即可。接着用箭头将他们之间的关系连接起来即可，即自变量-因变量；自变量-中介变量-因变量。B： 对变量命名：双击组件，会跳出属性框，直接输入该变量的名字即可。
C： 输入完成之后，我们需要给除自变量以外的所有其他变量加上误差。点击下方选中的组件，将他拖拽到除自变量以外的其他变量上，一次只能拖拽一个。
类似下图一样，即算添加成功。
添加成功后，需要给误差命名，有个快速给所有误差命名的方式，如下图操作。Plugins-name-unobserved-variables即可。
另外，若想要移动已经添加的变量，需要先点击手的第二个，选中需要移动的变量或者路径，接着点击卡车，即可对已经添加的变量进行搬运，搬运完成后，点击手第三个，释放选择，即完成搬运。随后，完整的显变量的简单中介模型便建立成功。
但是，如果我们是要做显变量的简单中介模型，在spss里就可以做，用spss的回归分析里的一个插件——process就可以完成，方法简单易操作，较amos而言，process更适合做显变量的中介模型。而amos的优点是它可以做潜变量的中介效应检验。在amos里，圆圈代表潜变量，我们建立一个潜变量的简单中介模型。
C： 导入数据，跑模型结果。验证拟合中介效应。
另外， Amos还可以做调节效应分析，以及有中介的调节及有调节的中介效应。但是复杂中介效应分析amos就无法承受了，amos只能做简单中介效应检验，而复杂的中介模型得通过M-Plus。
排版：毛毛
校对：喵君姐姐
