本贴来源于版主“有福有德”
做结构方程方法的软件有很多包括：Lisrel、Amos、EQS、Mplus、SAS、QML等软件，通常如果想把结构方程的方法做的更好，学任何一个软件都显得很吃力，所以建议至少选两个，建议的组合是：（Lisrel+ Mplus）、（Amos + Mplus）或（Amos + SAS）。如果要应用到更高的级别，组合里最好要有SAS（当然不尽然），例如SEM的算法开发等。
Amos是专业做结构方程的软件，但很多模型它也依然做不了，主要原因是很多SEM分类模型的处理，显得有些吃力，所以可以看出，Amos主要侧重点是连续资料的应用上。那如遇分类资料的SEM模型怎么办？另一款软件Mplus（在10年前其影响力曾一度超过SAS，但后来衰落了，引自王存同老师，原因不详，据说是程序语言的问题。） 能做的分类模型很多，它的强项也就在这， “在处理不同性质的数据与不同形态模型的混合模型，可以说无人能出其右”引邱皓政《潜在类别模型的原理与技术》P10。
AMOS不同于Lisrel，它在数据整理方面的功能很少，需要依靠 “东家”SPSS提供平台进行整理，虽然显得有点不太方便，但同时也使她隐性的继承了SPSS多年积累的财富，也使得她与国际主流软件取得联姻，不想如今又“攀上”IBM，我想凭这个首富的豪气和Amos自身的优势应该不至于受到冷落。
主要特色功能介绍：
   （1）AMOS具有的方差分析、协方差，假设检验等一系列基本分析方法，我感觉Amos列出这些方法只是SEM的衍生品，这些方法不在与其检验性能优劣（因为在厉害也干不过“老东家”，况且这不是她的方向也没必要），而在于这些功能在SEM复杂模型的辅助能力上、细节上进行修补，例如多群组SEM及其约束模型上的体现，所以同时认为做这些基本分析，没有必要在Amos里做。
（2）AMOS的贝叶斯和自抽样的方法应用，这个我感觉应该是Amos最具特色的方法了，这个算是稍前沿点的应用，在一定程度上克服了大样本条件的限制，当样本低于200甚至是低于100时，贝叶斯方法的结果仍然很稳定，尤其是MCMC的结果，该方法可以提供路径分析间接效应的标准误，这在中介效应的使用方面特别有用，还可以观察估计参数的先验概率分布和事后概率分布，并进行人为设定。另外bootstrap也提供类似模拟的标准误，而且提供bootstrap的ADF、ML、GLS、SLS、ULS等方法。同时为时间序列数据提供自相关图用于侦察自相关性。
（3）AMOS提供方程检验的统计指标，不用说了也是很丰富的，需要强调的是有些指标例如SRMR等需要自行设置才能提供（李茂能老师的书里有介绍），另外比较重要的指标如RMSEA的检验需要自己在figure caption里设置\pclose才能看到，详情见手册，介绍的很详细。
（4）指定搜索（specification search），不知翻译的对不对，这个功能在探索变量间的关系上很好用，关系太多，也没什么假设，使用这个功能看看数据本身是什么关系。一般如果关系很复杂数据量也很大，使用逐步法能节省很多时间。
（5）AMOS可以实现曲线增长模型，这种模型主要用于追踪数据，研究随时间变化的规律，Amos这方面的发展很好，包括高阶曲线增长及其衍生的模型。不过同样在多层线性的曲线增长模型上无法实现。
（6）其他的模型例如混合建模，非递归模型等在Amos里均有实现。同时Amos高版本提供程序的透明性、可扩展性，与VB、SAS等软件提供接口，使得其程序编写上带来很大的便利，也拓展了应用范围，而且至20版以后Amos在程序方面也得到了加强，例如编写、程序的生成等，应用前景更加明朗。
总体来看Amos会发现，采用绘图的方式构建模型，易学易用，并且图形美观，可以直接应用于科研的学术刊物和商业报告上，在word里可以直接对图形进一步加以编辑，例如添加星号等。这些特点使Amos得到很好的应用。