تحليل البيانات ونمذجتها الإحصائية باستخدام برنامج AMOS

يُعدّ برنامج AMOS أحد أهم الأدوات المتقدمة في مجال التحليل الإحصائي، خاصة فيما يتعلق بنمذجة العلاقات بين المتغيرات وبناء النماذج السببية والمعادلات الهيكلية. وتنبع أهمية هذا البرنامج من قدرته على تمثيل البيانات بصريًا وتقدير العلاقات الإحصائية بدقة عالية، مما يساعد الباحث على اختبار الفرضيات المعقدة وتفسير الظواهر العلمية بطريقة أكثر عمقًا وموضوعية.

وفي ضوء التطور المتسارع في منهجيات البحث، أصبح الإلمام بآليات عمل AMOS ضرورة للباحثين الذين يسعون إلى إنتاج دراسات رصينة تعتمد على التحليل المتقدم. ويسعى هذا المقال إلى تقديم مدخل واضح لفهم كيفية تحليل البيانات ونمذجتها باستخدام AMOS، بما يعزز كفاءة الباحث ويعزز من جودة المخرجات العلمية.

يُعد AMOS أحد البرامج الإحصائية المتقدمة المستخدمة في تحليل النماذج الهيكلية (SEM – Structural Equation Modeling)، ويُعتمد عليه بشكل واسع في البحوث التربوية، والاجتماعية، والإدارية، والنفسية. ويتيح البرنامج للباحث القدرة على تحليل العلاقات بين المتغيرات الكامنة والمقاسة باستخدام نماذج رسومية واضحة، مما يساعد على اختبار النظريات والنماذج المفاهيمية بدقة عالية.

تمثل نمذجة المعادلات البنائية إحدى أكثر الأساليب الإحصائية تقدمًا في العلوم الاجتماعية والسلوكية، لأنها تجمع بين تحليل العلاقات السببية واختبار النماذج النظرية في إطار واحد. ويستلزم تطبيقها فهمًا دقيقًا للبنية النظرية والمتطلبات الإحصائية التي تضمن صلاحية النموذج، وذلك على النحو التالي:

1- التمييز بين المتغيرات الظاهرة والكامنة

يقوم SEM على الفصل بين المتغيرات القابلة للقياس مباشرة وبين البنى النظرية غير المباشرة التي تُستنتج عبر مجموعة من المؤشرات. ويُعد هذا التمييز جوهريًا لأنه يسمح بفهم الظواهر المعقدة من خلال تمثيل متغيرات لا يمكن قياسها مباشرة مثل الاتجاهات أو الرضا.

2- بناء نموذج قياس يحدد العلاقة بين المؤشرات والبنى

يتطلب SEM إنشاء نموذج قياس يوضح كيف تُحمَّل المؤشرات على كل بنية كامنة، مع تحديد قيم معاملات التحميل والتحقق من قوتها. ويُعد نموذج القياس مرحلة أولى ضرورية قبل اختبار العلاقات البنيوية، لأنه يضمن أن تكون البنى النظرية ممثلة إحصائيًا بدقة.

3- تطوير النموذج البنائي الذي يختبر العلاقات السببية

بعد التأكد من صلاحية نموذج القياس، تُبنى شبكة العلاقات بين البنى الكامنة داخل نموذج بنائي يختبر التأثيرات المباشرة وغير المباشرة. ويعكس هذا الجزء البناء النظري للدراسة، ويوضح كيف تتفاعل المتغيرات في سياقها السببي.

4- التحقق من جودة المطابقة بين النموذج والبيانات

تعتمد صلاحية SEM على مؤشرات المطابقة التي تقيس مدى توافق النموذج مع البيانات الفعلية. وتشمل هذه المؤشرات مقاييس مثل RMSEA وCFI وTLI. ويهدف هذا التقييم إلى التأكد من أن النموذج لا يتعارض مع البنية الإحصائية للبيانات.

5- تقدير معاملات النموذج وتفسيرها

تُقدّر معاملات التحميل والطرق السببية باستخدام خوارزميات متقدمة، ثم تُفسّر وفق القيم المعيارية أو غير المعيارية. ويحتاج الباحث إلى فهم دقيق لهذه التقديرات لتحديد حجم التأثيرات، وقوة الارتباطات، وإمكان، وجود علاقات وسيطة.

6- التحقق من صدق النموذج وثباته

يتضمن SEM اختبار الصدق البنائي عبر إظهار أن المؤشرات تقيس ما يفترض أن تقيسه، مع التحقق من الثبات عبر مقارنة النموذج داخل عينات متعددة. ويعزز هذا الاختبار موثوقية النتائج ويضمن عدم تأثرها بظروف العينة الأصلية فقط.

يتضح أن أساسيات نمذجة المعادلات البنائية تقوم على أسلوب منهجي، ويُعد هذا الأسلوب أداة قوية تسمح للباحث باختبار العلاقات المعقدة داخل إطار منهجي يجمع بين النظرية والبيانات في نموذج واحد متكامل.

يتطلب استخدام برنامج AMOS إعدادًا دقيقًا لملف البيانات قبل البدء في النمذجة الهيكلية، لأن أي خلل في البيانات يؤثر مباشرة في ملاءمة النموذج ودقة معاملاته. ويستند التحضير الجيد إلى فهم مجموعة من الأساسيات، لضمان أن تكون البيانات جاهزة للدخول في النماذج الإحصائية المتقدمة دون أخطاء بنيوية أو حسابية، وتتمثل في:

1- التأكد من خلو ملف البيانات من القيم الناقصة

يمثل فقد البيانات أحد أكثر المشكلات تأثيرًا في نماذج AMOS، لأن النموذج لا يتعامل بكفاءة مع القيم غير المكتملة. ويُراجع الباحث النسب المفقودة، ويقرر ما إذا كان سيعوضها بطرق إحصائية أو يحذف الحالات المتأثرة، بما يضمن استقرار معاملات الارتباط والتقدير.

2- توحيد ترميز المتغيرات وتحديد مستويات القياس

يتطلب AMOS معرفة دقيقة بطبيعة المتغيرات، سواء كانت مستمرة أو ترتيبية أو فئوية. ويُعاد ترميز المتغيرات بشكل يعكس طبيعتها الحقيقية، لأن ذلك يؤثر في نوع التحليل (مثل CFA أو SEM) ويضمن أن علاقات القياس مبنية على بيانات صحيحة.

3- فحص البيانات من القيم المتطرفة وغير الإحصائية

يحتاج الباحث إلى مراجعة التوزيعات الاحتمالية لرصد الحالات الخارجة عن النطاق الطبيعي أو غير المتسقة مع العينة. وتُزال أو تُعالج هذه القيم لعدم تشويه معاملات الارتباط أو التأثير في صلاحية النموذج.

4- اختبار افتراضات التحليل العاملي المسبق

يتطلب إدخال البيانات في AMOS التأكد من توافر الشروط الأساسية مثل ملاءمة العينة، وحجمها الكافي، وارتفاع معاملات الارتباط بين البنود المقاسة. ويُعد ذلك مؤشرًا على إمكانية بناء نموذج قياس قوي قبل الانتقال إلى نماذج العلاقات الهيكلية.

5- إعداد ملف SPSS بصيغة متوافقة مع AMOS

يلزم حفظ البيانات بصيغة خاصة (sav.) دون أي متغيرات نصية أو فارغة، لأن AMOS يعتمد على بناء المصفوفات الرقمية بشكل مباشر. ويُراجع الباحث أسماء المتغيرات بحيث لا تحتوي فراغات أو رموز، مما يسهل قراءتها داخل البرنامج.

6- التأكد من الاتساق الداخلي للبنود قبل التصدير

يراجع الباحث موثوقية المقاييس (مثل ألفا كرونباخ) للتأكد من أن البنود مترابطة بما يكفي للانتقال إلى التحليل العاملي. ويُعد هذا الفحص خطوة ضرورية لضمان أن النموذج سيتعامل مع بنية قياس مستقرة.

7- التحقق من طبيعة الارتباطات بين المتغيرات

يراجع الباحث مصفوفة الارتباطات للتأكد من أن العلاقات منطقية ومتسقة مع النظرية، لأن AMOS يعتمد على هذه العلاقات لبناء النموذج. وتُعد الارتباطات غير الواقعية مؤشرًا على خطأ في الترميز أو جمع البيانات.

يعد التحضير الجيد لملف البيانات خطوة أساسية قبل العمل في AMOS، وعندما تُهيأ البيانات وفق هذه الخطوات، يصبح النموذج الإحصائي أكثر قدرة على تفسير الظاهرة بدقة، وتزداد موثوقية النتائج التي يقدمها الباحث.

يُستخدم برنامج AMOS بوصفه امتدادًا لـ SPSS لبناء نماذج المعادلات البنائية وتمثيل العلاقات بين المتغيرات الكامنة والظاهرة بصيغة رسومية قابلة للتقدير الإحصائي. وتقوم فاعلية العمل في AMOS على الجمع بين الدقة التقنية والوضوح النظري في آن واحد، ويتم بناء النمذجة في AMOS من خلال التالي:

1- إعداد ملف البيانات في SPSS قبل الدخول إلى AMOS

يبدأ العمل بتجهيز ملف البيانات في SPSS والتأكد من تسمية المتغيرات بشكل واضح وخالٍ من الفراغات والرموز المركبة. ثم يُفحص الملف بحثًا عن القيم المفقودة والقيم الشاذة والتوزيع التقريبي للمتغيرات، لأن أي خلل في البنية البيانية سينعكس مباشرة على نتائج التقدير في AMOS.

2- فتح AMOS وربط النموذج بملف البيانات

بعد تشغيل AMOS يُنشأ ملف مشروع جديد، ثم يُختار ملف البيانات عبر نافذة الخصائص الخاصة بالنموذج. يقوم الباحث بتحديد نوع البيانات وهل هي من نوع فردي أم متوسطات، مع ضبط عدد الحالات.

3- رسم المتغيرات الكامنة والظاهرة في واجهة AMOS

يُترجم الإطار النظري إلى شكل رسومي عبر رسم دوائر تمثل المتغيرات الكامنة ومستطيلات تمثل المتغيرات الظاهرة، مع تسمية كل عنصر باسم المتغير المقابل في ملف البيانات. ويُراعى الفصل بين نماذج القياس والبنية السببية في ترتيب العناصر على اللوحة، بحيث تصبح العلاقات بين المؤشرات والبنى النظرية واضحة بصريًا قبل البدء بالتقدير العددي.

4- تحديد المسارات والعلاقات بين المتغيرات

يضيف الباحث الأسهم الأحادية الاتجاه لتمثيل علاقات التأثير السببي بين المتغيرات، والأسهم المزدوجة لتمثيل الارتباطات بين الأخطاء أو البنى الكامنة عند الحاجة. ويُضبط اتجاه الأسهم بما يعكس الفرضيات النظرية المسبقة، بحيث لا يتحول النموذج إلى مجرد رسم رياضي بلا أساس تفسير.

5- ضبط هوية النموذج وتحديد القيود اللازمة للتقدير

يتطلب النموذج البَنائي تحديدًا لهويته عبر تثبيت بعض المعاملات، مثل تثبيت أحد معاملات التحميل لعامل كامن على قيمة واحدة، أو تثبيت تباين عامل عند قيمة معينة. ويسمح هذا التثبيت بتعريف مقياس البنى الكامنة ومنع عدم التعريف الإحصائي للنموذج.

6- اختيار طريقة التقدير وتشغيل التحليل في AMOS

بعد اكتمال الرسم وتحديد المسارات، يختار الباحث طريقة التقدير المناسبة مثل التقدير الاحتمالي الأعظم، مع ضبط خيارات التعامل مع البيانات المفقودة إذا وُجدت. ثم يُشغَّل النموذج ليقوم AMOS بحساب معاملات التحميل، والتأثيرات المباشرة وغير المباشرة، وتقدير التباينات.

7- قراءة مؤشرات المطابقة وتفسير المعاملات

يعرض AMOS بعد التشغيل مجموعة من مؤشرات المطابقة التي تبيّن مدى ملاءمة النموذج، مثل مؤشرات المطابقة المقارنة والجذر التربيعي لمتوسط الخطأ. ويقرأ الباحث معاملات المسارات وقيم الدلالة الإحصائية، مع مقارنة النتائج بالفرضيات النظرية.

8- تعديل النموذج وتوثيقه في ضوء النتائج

عندما تشير مؤشرات المطابقة إلى ضعف في ملاءمة النموذج، يمكن إدخال تعديلات محدودة تستند إلى منطق نظري، مثل إضافة مسار مفسّر أو حذف مؤشر ضعيف. لكن يبقى التعديل منضبطًا بعدم الخضوع الأعمى لمؤشرات التعديل الآلية.

يتضح أن بناء النموذج في AMOS يقوم على سلسلة مترابطة من الخطوات، ويؤدي هذا التكامل بين الدقة التقنية والمنهجية النظرية إلى نموذج بنائي قادر على تمثيل العلاقات المتداخلة بصورة علمية قابلة للاختبار، مما يجعل AMOS أداة محورية في تحليل النماذج السببية داخل البحوث المتقدمة.

يستند تفسير مخرجات AMOS إلى فهم بنية النموذج الإحصائي وعلاقته. ويحتاج الباحث إلى ترجمة هذه المخرجات إلى معانٍ علمية تُظهر قوة النموذج، ودقة القياس، وطبيعة العلاقات الهيكلية، بما يعكس الاتساق بين النظرية والبيانات، وذلك باتباع الخطوات التالية:

1- يبدأ التفسير بمراجعة مؤشرات ملاءمة النموذج

يمثل فحص جودة الملاءمة خطوة أولى في تفسير المخرجات، إذ تُقرأ مؤشرات مثل CFI وTLI وRMSEA وχ² لمعرفة ما إذا كان النموذج يعكس البيانات بصورة جيدة. وعندما تتقارب هذه المؤشرات من القيم المثالية، فهذا يعني أن العلاقات المفترضة في النموذج تتناسب مع الواقع الإحصائي للعينة.

2- تُفسر معاملات الانحدار لتحديد قوة واتجاه العلاقات

توفر المخرجات قيمًا معيارية (Standardized Estimates) تعكس قوة العلاقة بين المتغيرات. وتساعد هذه القيم في تحديد المتغيرات الأكثر تأثيرًا داخل النموذج، وتفسير ما إذا كانت العلاقات إيجابية أم سلبية، وما مدى أهميتها، مما يدعم الاستنتاج المنهجي.

3- تُستخدم القيم الدلالية لتحديد معنوية المسارات

تظهر معنوية العلاقات عبر قيمة (P-value)، التي تشير إلى ما إذا كانت العلاقة ذات دلالة إحصائية. ويسمح هذا التفسير بالتمييز بين العلاقات القوية والحالات التي لا يمتلك فيها النموذج أدلة كافية لدعم فرضية معينة، مما يعزز دقة التفسير النهائي.

4- تُراجع معاملات القياس في التحليل العاملي

يوفر AMOS عوامل تحميل (Factor Loadings) توضح مدى صلاحية كل بند في قياس المتغير الكامن. وتعكس القيم المرتفعة دقة القياس ووضوح البناء المفاهيمي، بينما تشير القيم الضعيفة إلى الحاجة لحذف البنود أو إعادة صياغة أداة القياس.

5- تُفحص معاملات التباين والانحدار لفهم بنية النموذج

تعرض المخرجات تقديرات لمعاملات التباين المشترك (Covariances) والانحدارات داخل النموذج. ويساعد تفسير هذه القيم في فهم العلاقات غير المباشرة، وتحديد ما إذا كانت المتغيرات تعمل ضمن بنية مترابطة أم متنافرة، مما يدعم تفسير الأثر الكلي داخل النموذج.

6- تُستخدم اختبارات الصدق والثبات لتعزيز صلاحية القياس

تتيح المخرجات استخراج معاملات مثل AVE وCR التي تحدد صدق التقارب وتميّز المتغيرات. ويعد التفسير الصحيح لهذه القيم عنصرًا أساسيًا في الحكم على قوة نموذج القياس قبل الانتقال إلى تفسير العلاقات الهيكلية.

7- تُراجع الرسوم البيانية لدعم الفهم البصري للعلاقات

يمكّن AMOS الباحث من عرض نموذج رسومي يوضح المسارات وقوتها، مما يساعد في ربط المخرجات الرقمية بالبناء المفاهيمي. ويسهم هذا التمثيل البصري في تعزيز الدقة عند تفسير العلاقات المعقدة داخل النموذج.

يعتمد تفسير مخرجات AMOS على مجموعة من المخرجات. وعندما يُترجم الباحث هذه المخرجات بصورة علمية متماسكة، يصبح تحليل النموذج أكثر قوة، وتصبح النتائج أكثر موثوقية في دعم الفرضيات وتطوير المعرفة العلمية.

يمثّل برنامج AMOS أحد أهم أدوات النمذجة بالمعادلات الهيكلية التي يعتمد عليها الباحثون في الدراسات الكمية المتقدمة، إلا أن التعامل معه قد يتضمن عددًا من الأخطاء التي تؤثر في دقة النتائج وصحة النموذج التحليلي. وفيما يأتي أبرز الأخطاء الشائعة عند استخدام AMOS وكيفية تجنبها:

1. إدخال متغيرات دون التحقق من صلاحية المقاييس من خلال إغفال فحص الصدق والثبات قبل بناء النموذج مما يؤدي إلى ضعف الجودة التركيبية.
2. رسم نموذج معقد دون مبرر علمي عبر إضافة علاقات مبالغ فيها بين المتغيرات مما يجعل النموذج غير مستقر إحصائيًا.
3. استخدام مؤشرات جودة الملاءمة بشكل انتقائي عبر التركيز على مؤشر واحد وإغفال بقية المؤشرات التي تقدم صورة أكثر شمولًا.
4. تحديد العلاقات بطريقة عشوائية من خلال إضافة مسارات لا يدعمها الإطار النظري مما يضعف منطقية النموذج.
5. إدراج متغيرات مرتفعة الارتباط دون فحص تعدد الخطية مما يؤدي إلى ضعف الاستقرار الإحصائي للنموذج.
6. عدم اختبار النماذج البديلة عبر الاكتفاء بنموذج واحد دون مقارنة نماذج أخرى قد تقدم تفسيرًا أفضل للعلاقات.
7. سوء تفسير معاملات المسارات من خلال الاكتفاء بالدلالة الإحصائية دون النظر لحجم الأثر واتجاه العلاقة.
8. عدم توثيق خطوات التحليل بالكامل من خلال إهمال تسجيل مراحل البناء والتعديل مما يجعل إعادة التحليل صعبة.
9. إدخال بيانات غير نظيفة دون معالجة القيم المفقودة والشاذة مما يؤدي إلى تقديرات غير دقيقة.
10. الاعتماد الكامل على AMOS دون فحص نظري عبر قبول النموذج اعتمادًا على الأرقام فقط دون مراجعة منطق العلاقات.
11. إهمال اختبار الصدق التركيبي والتميزي من خلال عدم فحص AVE وCR مما يقلل من موثوقية النموذج.

ومن خلال تجنب هذه الأخطاء وتعزيز الوعي بالأسس النظرية والإحصائية لنماذج SEM، يصبح استخدام AMOS أكثر دقة وفعالية ويؤدي إلى نماذج تحليلية موثوقة تدعم جودة الدراسات الكمية المتقدمة.

يمثّل برنامج AMOS أداة قوية للنمذجة بالمعادلات الهيكلية، ويعتمد نجاح التحليل على قدرة الباحث على بناء نموذج نظري متماسك، وتنفيذ خطوات التحليل بدقة، وتفسير النتائج بصورة علمية. ولتحسين جودة النمذجة، يحتاج الباحث إلى الجمع بين الوعي الإحصائي والصرامة المنهجية. وفيما يأتي أبرز نصائح تحسين جودة النمذجة باستخدام AMOS بالأسلوب الأكاديمي المتزن المعتمد:

1. البدء بنموذج قياس قوي قبل الانتقال للنموذج البنائي عبر التأكد من جودة المؤشرات، وملاءمتها النظرية، واستقرارها الإحصائي.
2. التأكد من حجم عينة مناسب من خلال اعتماد عدد كافٍ من المشاركين لضمان دقة التقديرات وقوة النموذج.
3. تنظيف البيانات قبل التحليل عبر معالجة القيم المفقودة والشاذة لضمان موثوقية المعاملات الناتجة.
4. تقليل تعقيد النموذج قدر الإمكان من خلال بناء نموذج منطقي ومدعوم نظريًا دون إضافة مسارات غير ضرورية.
5. تعديل النموذج باستخدام المعاملات المقترحة بحذر من خلال اعتماد التعديلات التي يدعمها الإطار النظري فقط.
6. تفسير معاملات المسارات بدقة عبر الجمع بين الدلالة الإحصائية، وحجم الأثر، واتجاه العلاقة لتقديم رؤية تفسيرية متوازنة.
7. بناء نماذج بديلة للمقارنة عبر اختبار أكثر من نموذج لترجيح الأكثر ملاءمة وقوة تفسيرية.
8. تضمين معاملات الخطأ بشكل واقعي من خلال ضبط أخطاء القياس بشكل علمي يناسب طبيعة المتغيرات.
9. استخدام الرسوم البيانية للتحقق من العلاقات عبر مراجعة المخطط الهيكلي لضمان وضوح المسارات بين المتغيرات.
10. توثيق جميع خطوات البناء والتحليل عبر حفظ ملفات العمل وتسجيل التعديلات اللازمة لضمان إمكانية إعادة التحليل.

وباتباع هذه الإرشادات، يتمكن الباحث من بناء نماذج هيكلية أكثر دقة وموثوقية باستخدام AMOS، مما يعزز قوة التفسير ويُسهم في إنتاج دراسات كمية رصينة وذات قيمة علمية عالية.

يُعد برنامج AMOS أحد أقوى الأدوات المستخدمة في تحليل النماذج الإحصائية الهيكلية SEM، وهو الأساس الذي تعتمد عليه الكثير من الدراسات الحديثة لفحص العلاقات المباشرة وغير المباشرة بين المتغيرات. ولهذا تقدّم شركة دراسة خدمة التحليل الإحصائي عبر AMOS باحترافية عالية تضمن لك الحصول على نتائج دقيقة ومُحكمة.

ومع اعتمادنا على منهجيات علمية متقدمة، تضمن لك شركة دراسة نماذج قوية قادرة على دعم فرضيات البحث وتعزيز قوة الدراسة بشكل احترافي ومتقن.

1. بناء نماذج SEM احترافية تناسب طبيعة الدراسة وفرضياتها.
2. اختبار جودة المطابقة باستخدام مؤشرات عالمية دقيقة.
3. تفسير شامل للعلاقات المباشرة وغير المباشرة داخل النموذج.
4. تنظيم مخرجات AMOS وتقديمها في جداول ورسوم سهلة الدمج.
5. نتائج دقيقة وموثوقة تعزّز فرص قبول البحث في التحكيم والنشر العلمي.

امنح بحثك قوة تحليلية متقدمة تواصل مع شركة دراسة الآن

الواتس اب (+966555026526)

إرسال بريد إلكتروني إلى: ([email protected])

 واحصل على تحليل AMOS احترافي يرفع جودة نماذجك ويدعم نتائجك بثقة.

العمل على برنامج AMOS يحتاج إلى خبرة متقدمة في بناء النماذج الإحصائية وفهم العلاقات بين المتغيرات، وهذا ما يقدّمه لك الفريق الأكاديمي في شركة دراسة بخبرة تمتد لأكثر من 20 عامًا في التحليل البنيوي SEM.

يقوم الفريق بتجهيز نموذج AMOS الخاص ببحثك بصورة احترافية تبدأ من تحديد المتغيرات، وتصميم نموذج القياس، واختبار جودة المطابقة، ثم تحليل المسارات والعلاقات المباشرة وغير المباشرة. وبعد إنجاز التحليل، تحصل على تقرير شامل ومفسر بلغة علمية واضحة وجاهز للإدراج في رسالتك، دون الحاجة لإجراء أي تعديل إضافي.

في كل شهادة عميل نرى وضوح العلاقات؛ كما روت إحدى الباحثات أن تحليل AMOS من دراسة كشف لها مدى قوة نموذجها البنائي بدقة لم تكن تتوقعها. هذه التجربة تؤكد أن النمذجة تكشف ما تخفيه الأرقام. كما يمكنك الاطلاع على نماذج من أعمالنا السابقة في التحليل الإحصائي مع حفظ جميع حقوق الملكية الفكرية.

ختامًا، يتضح أن برنامج AMOS يمثّل أداة محورية للباحثين الذين يعتمدون على التحليل الإحصائي المتقدم ونمذجة العلاقات المعقدة بين المتغيرات. ويُستفاد من ذلك أن استخدامه يساهم في تعزيز دقة التحليل وموثوقية النتائج، بفضل قدرته على تقديم نماذج هيكلية واضحة تساعد في تفسير الظواهر العلمية بصورة منهجية. ومن خلال الجمع بين خبرة الباحث والمعالجات الإحصائية التي يوفرها البرنامج، يصبح بالإمكان بناء استنتاجات أكثر قوة وارتباطًا بالبيانات الفعلية.

Ong, M. H. A., & Puteh, F. (2017). Quantitative data analysis: Choosing between SPSS, PLS, and AMOS in social science research. International Interdisciplinary Journal of Scientific Research, 3(1), 14-25.‏

Shanthi, R. (2019). Multivariate data analysis: Using SPSS and AMOS. Mjp Publisher