Phiên bản >>

Dùng thử >>

HDSD >>

Yêu cầu hệ thống >>

Xuất xứ >>

Mô tả: IBM® SPSS® Amos là phần mềm lập mô hình phương trình cấu trúc (SEM) mạnh mẽ cho phép bạn hỗ trợ nghiên cứu và lý thuyết của mình bằng cách mở rộng các phương pháp phân tích đa biến tiêu chuẩn “Standard Multivariate Analysis Methods”, bao gồm hồi quy “Regression”, phân tích nhân tố “Factor analysis”, Tương quan “Correlation” và phân tích phương sai “Analysis of Variance”.

Tổng quan về phần mềm

IBM SPSS Amos Structural Equation Modeling

IBM® SPSS® Amos là phần mềm lập mô hình phương trình cấu trúc (SEM) mạnh mẽ giúp hỗ trợ nghiên cứu và lý thuyết của bạn bằng cách mở rộng các phương pháp phân tích đa biến tiêu chuẩn, bao gồm hồi quy, phân tích nhân tố, tương quan và phân tích phương sai. Xây dựng các mô hình thái độ và hành vi phản ánh các mối quan hệ phức tạp chính xác hơn so với các kỹ thuật thống kê đa biến tiêu chuẩn bằng cách sử dụng giao diện người dùng có lập trình hoặc đồ họa trực quan. Amos được bao gồm trong phiên bản Premium edition của SPSS Statistics (ngoại trừ trong phiên bản Campus Edition, nơi nó được bán riêng). Bạn cũng có thể mua Amos như một phần của các phiên bản Base, Standard và Professional editions của SPSS Statistics hoặc riêng biệt dưới dạng một ứng dụng độc lập. 

Highlights - Các tính năng nổi bật

• Chỉ định, ước tính, đánh giá và trình bày các mô hình trong một sơ đồ trực quan.
• Ngoài ra, hãy sử dụng một phương pháp lập trình, phi đồ họa để chỉ định các mô hình.
• Những người không phải là lập trình viên có thể dễ dàng chỉ định một mô hình mà không cần vẽ sơ đồ đường dẫn.
• Tăng độ tin cậy của các biến bằng cách bao gồm nhiều chỉ báo.
• Áp đặt các giá trị còn thiếu và điểm số tiềm ẩn.
• Sử dụng cho các nghiên cứu theo chiều dọc, phân tích nhiều nhóm và độ tin cậy.

Xác nhận các mối quan hệ phức tạp

Bạn có thể nhanh chóng xây dựng các mô hình thái độ và hành vi trong SPSS Amos phản ánh thực tế các mối quan hệ phức tạp. Bất kỳ biến số nào, dù được quan sát hay tiềm ẩn, đều có thể được sử dụng để dự đoán bất kỳ biến số nào khác. SPSS Amos bao gồm các tùy chọn thống kê mở rộng dựa trên ước tính Bayesian. Bạn có thể:

• Thực hiện ước tính với dữ liệu được phân loại theo thứ tự và được kiểm duyệt. Điều này cho phép bạn tạo các mô hình dựa trên dữ liệu phi số mà không phải gán điểm số cho dữ liệu và làm việc với dữ liệu được kiểm duyệt mà không phải đưa ra các giả định khác ngoài giả định về tính quy tắc.
• Áp đặt các giá trị số cho dữ liệu được phân loại theo thứ tự và được kiểm duyệt. Tập dữ liệu kết quả có thể được sử dụng làm đầu vào cho các chương trình yêu cầu dữ liệu số hoàn chỉnh.
• Ước tính các phân phối dự đoán sau để xác định các giá trị có thể xảy ra đối với các giá trị dữ liệu bị thiếu hoặc thiếu một phần trong một biến tiềm ẩn.

SPSS Amos cho phép bạn phân tích đồng thời dữ liệu từ nhiều quần thể, chẳng hạn như nhiều nhóm dân tộc. Tăng độ tin cậy của các biến trong phân tích của bạn bằng cách bao gồm nhiều chỉ số. Quy kết các giá trị còn thiếu và điểm tiềm ẩn, chẳng hạn như điểm yếu tố, với nhiều quy tắc. Bạn cũng có thể sử dụng SPSS Amos cho các nghiên cứu theo chiều dọc, phân tích nhiều nhóm và phân tích độ tin cậy.

Chuyển từ mô hình trên màn hình sang kết quả được công bố một cách nhanh chóng

Cách tiếp cận trực quan, tương tác của SPSS Amos đối với SEM giúp bạn dễ dàng tìm hiểu và sử dụng. Trong giao diện SPSS Amos, bạn có thể tạo sơ đồ đường dẫn cho phân tích của mình bằng cách sử dụng các công cụ vẽ, thay vì viết phương trình hoặc gõ lệnh.

Đặc tả mô hình dễ dàng hơn

IBM SPSS Amos hiện cho phép những người không phải là lập trình viên chỉ định một mô hình mà không cần vẽ sơ đồ đường dẫn. Mô hình có thể được nhập vào một bảng giống như bảng tính có thể được sửa đổi. Ví dụ: Hình 1 bên dưới hiển thị một ví dụ về sơ đồ đường dẫn từ Hướng dẫn sử dụng SPSS Amos.

Biểu diễn bảng tương đương trong phiên bản gần đây của SPSS Amos tương tự như hình ảnh trong Hình 2.

Sau khi một mô hình đã được trang bị, các ước tính tham số sẽ được hiển thị trong bảng (trong các cột bổ sung), giống như cách ước tính tham số hiện có thể được hiển thị trên sơ đồ đường dẫn sau khi một mô hình đã được trang bị.

Trình bày dạng bảng “Table representation” và trình bày dạng sơ đồ đường dẫn “Path Diagram Representation” sẽ cung cấp hai cách nhìn khác nhau của một mô hình. Chế độ xem bảng sẽ chiếm cùng một khu vực trong cửa sổ đồ họa Amos Graphics chính mà sơ đồ đường dẫn chiếm giữ. Bạn sẽ có thể chuyển đổi qua lại giữa chế độ xem dạng bảng Table View và chế độ xem sơ đồ đường dẫn Path Diagram View bất kỳ lúc nào.

Cách tiếp cận có lập trình, phi đồ họa thay thế cải thiện khả năng truy cập cho những người có thể hưởng lợi bằng cách chỉ định trực tiếp các mô hình. Khả năng viết tập lệnh Scripts của nó cải thiện năng suất của những người dùng cần chạy các mô hình lớn, phức tạp và giúp dễ dàng tạo ra nhiều mô hình tương tự hơi khác nhau.

Khi bạn hoàn thành một mô hình, bạn có thể đánh giá sự phù hợp bằng một cú nhấp chuột. Sau đó, khi mô hình của bạn hoàn tất, bạn có thể in đầu ra có chất lượng trình bày. IBM SPSS Amos bao gồm 36 ví dụ hoàn chỉnh như một phần giới thiệu về mô hình phương trình cấu trúc. Nó cũng có một hệ thống trợ giúp trực tuyến phong phú.

Tìm các mô hình phù hợp nhất với dữ liệu của bạn

Sử dụng kỹ thuật khám phá SPSS Amos, tìm kiếm đặc tả SEM specification, để chọn một mô hình từ một số lượng lớn các ứng cử viên. Tận dụng nghiên cứu trước đó bằng cách chỉ định các ràng buộc đối với các giá trị tham số trong mô hình của bạn hoặc sử dụng ước lượng Bayes để chỉ định phân phối thông tin trước cho các tham số. Sử dụng phân tích nhân tố khẳng định để xác định và kiểm tra một mẫu nhân tố, thay vì dựa vào phân tích nhân tố khám phá truyền thống.

Bạn cũng có thể phù hợp với nhiều mô hình trong một phân tích. SPSS Amos kiểm tra mọi cặp mô hình trong đó có thể thu được một mô hình bằng cách đặt các giới hạn tham số lên mô hình kia. SPSS Amos thậm chí còn gợi ý cách cải thiện mô hình—ví dụ: bằng cách thêm một mũi tên để kết nối hai biến. Đồ thị và số liệu thống kê giúp bạn tìm ra sự đánh đổi tối ưu giữa tính đơn giản của mô hình và mức độ phù hợp.

Khám phá những mối quan hệ bất ngờ

Sau khi bạn khớp một mô hình, sơ đồ đường dẫn SPSS Amos cho thấy sức mạnh của mối quan hệ giữa các biến. Ví dụ: khi làm việc với dữ liệu từ một cuộc khảo sát sản phẩm về gia vị, ban đầu bạn có thể giả định rằng biến “sự hài lòng về hương vị” là chỉ số trung thành với thương hiệu tốt nhất. Tuy nhiên, khi nhìn vào sơ đồ đường dẫn trong SPSS Amos, bạn có thể phát hiện ra rằng chỉ số trung thành với thương hiệu tốt nhất là “kích thước gói đã mua”.

Áp dụng Amos để khám phá “cách thức và lý do” trong dữ liệu của bạn

Các nhà nghiên cứu và nghiên cứu sinh có dữ liệu quan sát hoặc phi thử nghiệm áp dụng SPSS Amos trong nhiều lĩnh vực khác nhau để thuyết phục một ủy ban hoặc ông chủ, đảm bảo tài trợ hoặc được xuất bản. Những ví dụ bao gồm:

• Tâm lý học—Phát triển các mô hình để hiểu cách các liệu pháp điều trị bằng thuốc, lâm sàng và nghệ thuật ảnh hưởng đến tâm trạng.
• Nghiên cứu y tế và chăm sóc sức khỏe—Xác nhận biến nào trong ba biến số—sự tự tin, tiết kiệm hoặc nghiên cứu—dự đoán chính xác nhất sự ủng hộ của bác sĩ đối với việc kê đơn thuốc gốc.
• Khoa học xã hội—Nghiên cứu tình trạng kinh tế xã hội, thành viên tổ chức và các yếu tố quyết định khác ảnh hưởng đến sự khác biệt trong hành vi bỏ phiếu và tham gia chính trị.
• Nghiên cứu giáo dục—Đánh giá chương trình đào tạo kết quả để xác định tác động đến hiệu quả của lớp học.
• Nghiên cứu thị trường—Mô hình hóa cách hành vi của khách hàng tác động đến doanh số bán sản phẩm mới.
• Nghiên cứu thể chế—Nghiên cứu các vấn đề liên quan đến công việc ảnh hưởng như thế nào đến sự hài lòng trong công việc.

Sử dụng với các sản phẩm bạn có

Mặc dù bạn có thể tự mình sử dụng SPSS Amos, nhưng bạn cũng có thể sử dụng nó để mở rộng các phân tích mà bạn có thể đã thực hiện bằng cách sử dụng IBM SPSS Statistics. SPSS Amos đặc biệt bổ sung cho các phân tích của bạn nếu bạn sử dụng IBM SPSS Advanced Statistics hoặc IBM SPSS Regression, vì SEM mở rộng các thuật toán có sẵn trong các sản phẩm phần mềm này.

Tính năng chi tiết

Giao diện đồ họa người dùng (Graphical user interface)

• Hiển thị, thông qua trình duyệt sơ đồ đường dẫn, mô tả và ảnh thu nhỏ thumbnail của tất cả các sơ đồ đường dẫn trong thư mục của bạn
• Chỉ cần trỏ và nhấp để chọn các tùy chọn chương trình
• Tạo các biến trong sơ đồ đường dẫn chỉ bằng một cú nhấp chuột
• Hiển thị sơ đồ cho một nhóm hoặc mô hình khác chỉ bằng một cú nhấp chuột
• Xem nội dung của tệp dữ liệu
• Kéo tên biến từ tập dữ liệu vào sơ đồ đường dẫn

Giao diện lập trình, phi đồ họa (Non-graphical, programmatic interface)

Sử dụng phương pháp lập trình, phi đồ họa để chỉ định các mô hình

• Cải thiện khả năng tiếp cận cho những người có thể hưởng lợi bằng cách chỉ định trực tiếp các mô hình
• Khả năng viết tập lệnh Scripts cải thiện năng suất của người dùng cần chạy các mô hình lớn, phức tạp
• Dễ dàng tạo ra nhiều mô hình tương tự khác nhau một chút

IBM SPSS Amos hiện cho phép những người không phải là lập trình viên chỉ định một mô hình mà không cần vẽ sơ đồ đường dẫn

• Mô hình có thể được nhập vào một bảng giống như bảng tính có thể được sửa đổi
• Ước tính tham số sẽ được hiển thị trong bảng (trong các cột bổ sung)
• Biểu diễn bảng và biểu diễn sơ đồ đường dẫn sẽ cung cấp hai dạng xem thay thế của một mô hình

Khả năng mô hình hóa (Modeling capabilities)

Mặc dù bạn có thể tự mình sử dụng SPSS Amos, nhưng bạn cũng có thể sử dụng nó để mở rộng các phân tích mà bạn có thể đã thực hiện bằng cách sử dụng IBM SPSS Statistics. SPSS Amos đặc biệt bổ sung cho các phân tích của bạn nếu bạn sử dụng IBM SPSS Advanced Statistics hoặc IBM SPSS Regression, vì SEM mở rộng các thuật toán có sẵn trong các sản phẩm phần mềm này.

• Tạo các mô hình phương trình cấu trúc (bao gồm các trường hợp đặc biệt như phân tích đường dẫn và mô hình dữ liệu theo chiều dọc) với các biến quan sát và tiềm ẩn
• Chỉ định các mô hình ứng cử viên bằng một trong hai phương pháp:
  • Chỉ định từng mô hình ứng cử viên riêng lẻ dưới dạng một tập hợp các ràng buộc bình đẳng trên các tham số mô hình
  • Sử dụng SEM theo cách thăm dò. SPSS Amos thử nhiều mô hình và đề xuất những mô hình triển vọng, đồng thời sử dụng thống kê tiêu chí thông tin Akaike (AIC - Akaike information criterion) và tiêu chí thông tin Bayes (BIC - Bayes information criterion) để so sánh các mô hình
• Phù hợp với mô hình phân tích nhân tố khẳng định, mô hình thành phần phương sai, mô hình sai số trong biến và mô hình biến tiềm ẩn chung
• Phân tích cấu trúc trung bình và nhiều bộ dữ liệu nhóm
  • Nhanh chóng chỉ định và kiểm tra dữ liệu nhiều nhóm thông qua đặc tả tự động
• Phân tích dữ liệu từ nhiều quần thể cùng một lúc
• Tiết kiệm thời gian bằng cách kết hợp các mô hình nhân tố và hồi quy thành một mô hình duy nhất, sau đó khớp chúng đồng thời
• Phân tích đồng thời nhiều mô hình: SPSS Amos xác định mô hình nào được lồng vào nhau và tự động tính toán thống kê thử nghiệm
• Dịch sơ đồ đường dẫn sang chương trình Visual Basic
• Điều chỉnh các mô hình đường cong tăng trưởng tuyến tính bằng cách sử dụng các ràng buộc tham số được tạo tự động

Ước lượng Bayes (Bayesian estimation)

• Ước tính giá trị cho dữ liệu phân loại theo thứ tự và kiểm duyệt
• Mô phỏng chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC - Markov chain Monte Carlo)
• Chỉ định phân phối thông tin trước: Bình thường, thống nhất hoặc tùy chỉnh
• Vẽ biểu đồ phân phối hậu nghiệm biên của bất kỳ tham số nào
• Ước tính bất kỳ hàm nào của tham số mô hình
• Tránh các giải pháp không thể chấp nhận được và các hệ thống tuyến tính không ổn định
• Đạt được các khoảng tin cậy bất đối xứng tối ưu cho các tác động gián tiếp

Mô hình tính toán chuyên sâu (Computationally intensive modeling)

• Đánh giá ước tính tham số với dữ liệu bình thường hoặc không bình thường bằng cách sử dụng các tùy chọn bootstrapping mạnh mẽ. Các khả năng bootstrapping và Monte Carlo trong SPSS Amos giúp bạn dễ dàng có được các ước tính sai lệch và sai lệch chuẩn cho bất kỳ tham số nào, bao gồm các hệ số chuẩn hóa và ước tính hiệu ứng
• Kiểm tra tính quy tắc đa biến và thực hiện phân tích ngoại lệ

Tạo mô hình (Model creation)

• Sử dụng sơ đồ đường dẫn làm thông số mô hình
• Mô hình có thể được nhập vào một bảng giống như bảng tính có thể được sửa đổi
• Sửa đổi mô hình bằng cách thay đổi sơ đồ đường đi bằng các công cụ vẽ
• Hiển thị các ước tính tham số và các biện pháp phù hợp bằng đồ họa trên sơ đồ đường dẫn
• Hiển thị bậc tự do bất cứ lúc nào trong khi vẽ trên sơ đồ đường dẫn
• Sao chép và dán một phần của sơ đồ đường dẫn này vào sơ đồ đường dẫn khác

Khả năng phân tích và thống kê (Analytical and statistical capabilities)

• Sử dụng ước tính khả năng tối đa của thông tin đầy đủ trong các tình huống thiếu dữ liệu để ước tính hiệu quả hơn và ít sai lệch hơn
• Có được khoảng tin cậy gần đúng cho bất kỳ tham số mô hình nào trong bất kỳ phân phối thực nghiệm nào, bao gồm các hệ số được tiêu chuẩn hóa, sử dụng mô phỏng bootstrap nhanh
  • Đánh giá sự phù hợp của mô hình với cách tiếp cận bootstrap của Bollen và Stine
  • Tính khoảng phần trăm và khoảng phần trăm hiệu chỉnh sai lệch
• Thực hiện các thử nghiệm hoán vị ngẫu nhiên để cho biết liệu có thể tìm thấy các mô hình tương đương hoặc phù hợp hơn hay không
• Chỉ định các ràng buộc về đẳng thức trong sơ đồ đường dẫn bằng cách sử dụng cùng một nhãn cho hai hoặc nhiều tham số, bao gồm phương tiện, phần chặn, trọng số hồi quy và/hoặc hiệp phương sai, trong cùng một nhóm hoặc giữa các nhóm khác nhau
• Ước tính phương tiện cho các biến ngoại sinh
• Ước tính chặn trong phương trình hồi quy
• Thực hiện bootstrap tham số để tìm khoảng tin cậy gần đúng cho bất kỳ tham số mô hình nào theo lý thuyết phân phối chuẩn, bao gồm các hệ số chuẩn hóa với mô phỏng Monte Carlo
• Sử dụng nhiều phương pháp ước lượng, bao gồm xác suất cực đại, bình phương nhỏ nhất không trọng số, bình phương nhỏ nhất tổng quát, tiêu chí không có phân phối tiệm cận của Browne và bình phương nhỏ nhất không theo tỷ lệ
• Đánh giá các mô hình sử dụng hơn hai chục thống kê phù hợp, bao gồm Chi-square; AIC; tiêu chí thông tin Bayes và Bozdogan; Browne-Cudeck (BCC); tiêu chí ECVI, RMSEA và PCLOSE; root mean bình phương dư; Hoelter's tới hạn n; và chỉ số Bentler-Bonett và Tucker-Lewis
• Có được các ước tính sai lệch và sai số chuẩn cho bất kỳ tham số và số liệu thống kê dẫn xuất nào với các tùy chọn bootstrapping hoặc Monte Carlo
• Tùy chọn, ước tính sai số chuẩn bằng cách sử dụng ma trận thông tin quan sát được
• Xem các giá trị p cùng với các tỷ lệ tới hạn cho các tham số riêng lẻ đầu ra Output
• Sử dụng các công cụ hỗ trợ điều hướng, tùy chọn hiển thị và tùy chọn định dạng bảng bổ sung với đầu ra văn bản nâng cao
  • Nhanh chóng điều hướng đến và hiển thị các phần đầu ra trong bảng điều hướng
  • Liên kết các tiêu đề của phần và bảng với trợ giúp theo ngữ cảnh
  • Liên kết các số, chẳng hạn như giá trị p được hiển thị trong bảng điều hướng, với trợ giúp “sử dụng nó trong một câu” và nhận được mô tả bằng tiếng Anh đơn giản về ý nghĩa của các số đó
• Xem đầu ra XHTML (dựa trên web) của tệp văn bản trong trình duyệt của bạn
  • Giữ nguyên định dạng bảng khi bạn sử dụng khay nhớ tạm hoặc chỉnh sửa kéo và thả để sao chép bảng sang các ứng dụng khác
  • Sử dụng các tệp có định dạng XHTML làm định dạng lưu trữ
  • Phân tích cú pháp đầu ra SPSS Amos bằng trình phân tích cú pháp XML; khi viết chương trình để xử lý hậu kỳ đầu ra SPSS Amos, hãy sử dụng biểu thức XPATH để trích xuất bất kỳ phần đầu ra mong muốn nào
• Xem thử bản in

Quy nạp dữ liệu (Data imputation)

• Nhập giá trị số cho dữ liệu được phân loại theo thứ tự và được kiểm duyệt
• Tính toán các giá trị còn thiếu và điểm biến tiềm ẩn
• Chọn từ ba phương pháp khác nhau: Hồi quy “Regression”, hồi quy ngẫu nhiên “Stochastic regression” và Bayesian
• Quy nạp đơn “Single imputation”
  • Phép loại bỏ hồi quy sử dụng hồi quy tuyến tính để thay thế các giá trị bị thiếu
• Một hoặc nhiều quy nạp
  • Phép loại bỏ hồi quy ngẫu nhiên sử dụng các ước tính tham số dựa trên khả năng tối đa (ML - Maximum Likelihood) của dữ liệu được quan sát; giả sử các tham số bằng với ước tính ML của chúng
  • Ước lượng Bayesian tương tự như ước lượng hồi quy ngẫu nhiên; tuy nhiên, nó giả định rằng các giá trị tham số được ước tính, không được biết

Vẽ và các công cụ khác (Drawing and other tools)

• Tạo sơ đồ đường dẫn chất lượng trình bày
  • Dễ dàng hiển thị hoặc ẩn tất cả các tên biến hoặc nhãn trong sơ đồ đường dẫn
• In hoặc dán sơ đồ đường đi vào các ứng dụng khác
• Sử dụng các nút hộp công cụ, bao gồm hình dạng, sao chép, xóa, vừa trang và căn chỉnh để vẽ mô hình của bạn
• Tùy chỉnh thanh công cụ
  • Liên kết một nút trên thanh công cụ, mục menu hoặc phím nóng với bất kỳ macro SPSS Amos nào, kể cả những macro bạn tự viết
  • Thêm hình ảnh vào nút trên thanh công cụ
  • Tạo phím tắt để thực thi macro
• Điều chỉnh mô hình của bạn bằng cách chọn các nút trên thanh công cụ
• Làm việc với các tên biến mà bạn gán, thay vì các chữ cái Hy Lạp
• Thêm tiêu đề và chú thích vào sơ đồ của bạn
• Làm việc với thanh công cụ, menu và phím nóng cho các tác vụ thường dùng
• Sử dụng menu bật lên hiển thị các hành động hữu ích cho từng thành phần trong sơ đồ của bạn
• Sắp xếp lại các mô hình đo lường bằng cách sử dụng các nút phản chiếu và xoay
• Sử dụng plugin để mở rộng khả năng của chương trình

Khả năng lập trình (Programmability)

• Mở rộng khả năng của SPSS Amos
  • Trong phân tích Bayes, tìm phân phối hậu nghiệm của bất kỳ hàm nào của các tham số
  • Xác định các biện pháp phù hợp của riêng bạn

Tài liệu và trợ giúp (Documentation and help)

• Trợ giúp trực tuyến mở rộng với các tham chiếu chéo đến các giải thích về đầu ra
• Bao gồm tệp PDF Hướng dẫn sử dụng với 36 ví dụ hoàn chỉnh

Quản lý dữ liệu và tập tin (Data and file management)

• Các loại tệp được hỗ trợ bao gồm: dBASE (.dbf), Microsoft Excel (.xls), FoxPro (.dbf), Lotus (.wk1, .wk3, .wk4), Microsoft Access (.mdb), SPSS Statistics (.sav) và văn bản (.txt, .csv)

Giá bán và chính sách cấp bản quyền

(Lưu ý: Giá trên web có tính chất tham khảo, có thể tăng hoặc giảm so với hiện tại, Quý khách vui lòng liên hệ để có báo giá tốt nhất.)

Free Trial

Perpetual and Term Licenses

IBM SPSS Amos cho phép bạn dễ dàng sử dụng mô hình phương trình cấu trúc (SEM) để kiểm tra các giả thuyết về các mối quan hệ biến số phức tạp và thu được những hiểu biết mới.

Dùng thử miễn phí

Tất cả các tính năng bao gồm trong bản dùng thử

Dùng thử bắt đầu ngay sau khi đăng ký

Chỉ có sẵn cho Windows

Không bao gồm Hỗ trợ kỹ thuật 

Mô-đun này là một ứng dụng độc lập và không yêu cầu TSPSS Statistics.

Liên hệ

Bao gồm trong gói SPSS Statistics Premium (ngoại trừ Phiên bản Campus Edition được bán riêng)

Không tương thích với ứng dụng SPSS Statistics Subscription 

Mua một giấy phép cho mỗi người dùng hoặc một giấy phép cho một nhóm người dùng

Chỉ có sẵn cho Windows

Bao gồm hỗ trợ kỹ thuật

Nguồn: https://www.ibm.com/products/structural-equation-modeling-sem