Smart Solution KSTEC

개요

IBM SPSS Amos(Analysis of Moment Structures)를 사용하면 변수 사이에서 가정된 관계를 표시하는 모델을 선택, 추정, 평가, 제공할 수 있습니다. 이 소프트웨어를 통해 정규 다변량 통계 기법으로 더욱 정확하게 모델을 빌드할 수 있습니다. 사용자는 그래픽 사용자 인터페이스 또는 비그래픽 프로그램 인터페이스를 선택할 수 있습니다. SPSS Amos를 통해 복합 관계를 반영하는 성향 및 행동 모델을 빌드할 수 있습니다.

적용분야

IBM SPSS Amos는 일반 사회과학 연구분야 및 여러 기타분야에서 사용됩니다.

Standard Edition

각종 사회현상(청소년, 의류구매, 소비자 심리, 각종 증후군)에 대한 인과관계 분석에 사용 가능합니다.
기존 회귀 및 요인 분석을 이용한 분석 결과의 고도화에 사용 가능합니다.
사회 현상의 경로 및 과정을 통한 연구 분석 분야에 사용 가능합니다.
각종 사회과학 연구소, 학교, 선거 분석 기관에서 사용 가능합니다.

마케팅 / 리서치 분야

소비자 만족도 / 충성도 조사분석에 사용 가능합니다.
소비자 행동 파악과 익과 관계 분석에 사용 가능합니다.
제품 구매 경로 및 구매 인과 관계 분석에 사용 가능합니다.
마케팅 설문 분석의 고도화에 사용 가능합니다.
일반 제조 기업의 마케팅팀 및 리서치 회사에서 사용 가능합니다.

경제 및 기타분야

경제 지표의 인과 관계성 모델에 사용 가능합니다.
의료 분야 질병 원인 모델(특히 신경정신과)에 사용 가능합니다.
공공 정책 입안 관력 모델에 사용 가능합니다.
종합병원, 의학 연구소 국가 공공기관에서 사용 가능합니다.

기능

모델을 쉽게 사용하고 비교, 확인, 세분화할 수 있는 구조 방정식 모델링(SEM: Structural Equation Model)을 제공합니다.
Bayesian 분석을 사용하여 모델 매개변수 추정을 향상합니다.
다양한 데이터 대체 방법을 제공하여 다양한 데이터 세트를 작성합니다.

특장점

SEM 제공

끌어다 놓기 그리기 및 편집 도구를 사용하여 그래픽 모델을 빠르게 빌드합니다.
현실적인 복합 관계를 반영하는 모델을 작성합니다.
관찰 또는 잠재 변수인 숫자 값을 사용하여 다른 숫자 값을 예측합니다.
그래픽이 아닌 스크립팅 기능을 사용하여 대규모의 복잡한 모델을 빠르게 실행하고 약간 다른 유사한 모델을 생성할 수 있습니다.
다변량 분석을 활용하여 회귀 분석, 요인 분석, 상관 분석(Correlation), 변수 분석 같은 표준 방법을 확장합니다.

Bayesian 분석 사용

정보적 사전 분포를 지정하여 추정을 향상합니다.
빠르고 자동으로 조정할 수 있는 기본 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 계산 방법을 활용합니다.
순서 범주형 및 중도절단형 데이터로 추정을 수행합니다.
간단한 방식으로 사용자 정의 추정 대상을 지정합니다.
데이터에 숫자로 점수를 지정할 필요 없이 비 숫자 데이터를 기준으로 모델을 작성합니다.
정규성 외에 가정을 할 필요 없이 중도절단형 데이터로 작업합니다.

다양한 데이터 대체 방법을 제공

회귀 대체를 사용하여 단일의 완전한 데이터 세트를 작성합니다.
확률 회귀 대체 또는 Bayesian 대체를 사용하여 다중 대체 데이터 세트를 작성합니다. 또한 누락 값 또는 잠재 가변 점수를 대체할 수 있습니다.

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AI 및 데이터 분석

IBM SPSS Amos

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