Akademische Statistiker unterstützen Sie bei Ihrem SPSS AMOS Statistik Projekt mit einer gezielten Auswertung und Beratung. Wir konnten bereits über 1000 Kundenprojekte zur vollen Zufriedenheit durchführen und helfen gern auch Ihnen professionell und qualitätsgeprüft. Eine AMOS Auswertung ist darauf spezialisiert, komplexe (kausale) Zusammenhänge zwischen Variablen anhand von Strukturgleichungsmodellen zu analysieren.

Wir unterstützen Sie gerne individuell und bedarfsgerecht bei Ihrer SPSS AMOS Auswertung. Unser Expertenteam von über 80 Statistikern ist versiert im Umgang mit statistischen Analysen aller Art.

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Komplexe Zusammenhänge spielen in allen Bereichen eine Rolle: Mediziner wollen wissen, wie sich die Lebensumstände und Behandlungsmethoden auf die Gesundheit von Patienten auswirken, Marktforscher untersuchen, welcher Kundentyp auf welche Werbung und Produkte anspricht, Politikwissenschaftler interessiert der Zusammenhang zwischen persönlichem Profil und politischer Orientierung, in der Bildungsforschung fragt man sich, welche Lehrmodelle den besten Erfolg zeigen.

AMOS und seine Hürden

Trotz seiner intuitiven Benutzeroberfläche kann AMOS dem Benutzer die Kenntnis der statistischen Verfahren nicht abnehmen und kann sogar über die Komplexität von Strukturgleichungsmodellen hinweg täuschen. Das erhöht die Gefahr von Fehlauswertungen und Fehlinterpretationen. Aus diesem Grund ist eine professionelle statistische Beratung oder Datenauswertung oft empfehlenswert.

Was sind Strukturgleichungsmodelle?

AMOS ist besonders dafür geeignet, selbst komplexe Strukturgleichungsmodelle einfach handhabbar zu machen. In diesen Modellen untersucht man Korrelationen zwischen Variablen, wobei nicht nur die beobachteten Variablen (Indikatoren), sondern auch unbeobachtete Variablen modelliert werden. Diese unbeobachteten Variablen nennt man auch Faktoren oder latente Variablen, und sie werden durch die Indikatoren gemessen. Das Messmodell stellt die Beziehungen zwischen den Indikatoren und latenten Variablen dar. Das Strukturmodell beschreibt exogene und endogene Variablen und deren Zusammenhänge. Strukturgleichungsmodelle gelten als etwas, das nur Experten und professionelle Statistik-Beratungen wie Novustat beherrschen, doch dank der Nutzung von SPSS AMOS werden diese handhabbarer.

Wie gestaltet man Strukturgleichungsmodelle?

Für die Entwicklung und Prüfung von Strukturgleichungsmodellen geht man folgendermaßen vor:

    1. Theoretische Fundierung und Hypothesenbildung
    2. Methodenwahl
    3. Modellformulierung
    4. Empirische Datenerhebung
    5. Mit einer Faktorenanalyse bestimmt man die Anzahl der latenten Variablen.
    6. Mit einer konfirmatorischen Faktorenanalyse wird das Messmodell bestätigt.
    7. Anschließend wird das Strukturmodell getestet.
    8. Zuletzt werden die verschachtelten Modelle getestet, um die sparsamsten zu identifizieren.

Sollten Sie Unterstützung bei einem statistischen Projekt mit SPSS AMOS Hilfe benötigen, unterstützen unsere Statistiker Sie gerne. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot – oder rufen Sie uns an.

AMOS Auswertung oder SmartPLS?

Einen ganz ähnlichen Einsatzzweck wie AMOS hat das Werkzeug SmartPLS, das ebenfalls Strukturgleichungsmodelle analysiert.
SmartPLS verwendet die PLS-Methode, welche keine Verteilungsannahmen über Variablen macht. Deshalb ist SmartPLS auch bei geringen Datenmengen eingesetzt werden, was mit AMOS nicht funktioniert.

Mit AMOS Statistik Herausforderungen meistern

Das SPSS AMOS Statistik Tool gibt es bereits seit Mitte der 1990er Jahre. Es ist eine kostenpflichtige Erweiterung des Statistik-Programms SPSS und läuft nur auf Windows-Betriebssystemen. Es gibt auch eine kostenlose Studentenversion.

AMOS bietet folgende Statistik-Funktionen:

      • Analyse von linearen Strukturgleichungsmodellen (auch Kovarianzstrukturanalyse oder Kausalanalyse genannt)
      • Regressions-, Varianz- und Kovarianzanalyse, ANOVA Varianz-Analyse
      • weitere lineare Modelle wie die Pfadanalyse
      • konfirmatorische Faktorenanalyse
      • Hypothesentests
      • Einsatz der Bayes-Analyse zur besseren Schätzung von Modellparametern, z.B. mit der Markov-Chain-Monte-Carlo-Methode
      • verschiedene Methoden zur Datenimputation, d.h. Ergänzung fehlender Daten

Die grafische AMOS Statistik Benutzeroberfläche ist intuitiv und leicht zu erlernen. Dies ist kein Zufall. Das Werkzeug wurde gezielt für die Statistik-Lehre und für Anfänger entwickelt. Die Analyse statistischer Zusammenhänge zwischen Variablen erfolgt ganz einfach: Man sucht sich die relevanten Variablen aus einer Liste aus, zieht sie per Drag & Drop auf die grafische Benutzeroberfläche (wo jede Variable durch ein Kästchen dargestellt wird) und verbindet diejenigen Kästchen mit einem Pfeil, zwischen denen Korrelationen untersucht werden sollen. Dies nennt sich Pfad-Diagramm (Path Diagram). Nach Ablauf der Analyse werden die Korrelationsfaktoren an den Pfeilen des grafischen Modells angezeigt und man erhält eine tabellarische Übersicht über die Korrelationsfaktoren zwischen allen angegebenen Paaren von Variablen.
Zu den Analysen gehört auch eine moderne grafische Darstellung der Ergebnisse, die vielseitig anpassbar ist.
Die Daten importiert AMOS aus SPSS oder aus einer Excel-Datei.
Sollten zusätzlich zu den standardmäßig enthaltenen Funktionen Erweiterungen nötig sein, können mit dem Amos Basic Interpreter auch Programme erstellt oder objektorientierte Programmiersprachen wie C++ oder Visual Basic genutzt werden.

Novustat unterstützt Sie gerne bei der Modellierung, Analyse und Interpretation Ihrer Ergebnisse in AMOS.