系列文章之第二篇，主题聚焦于输出结果参数。以下内容由总体层面深入解读Amos模型分析的各项参数。
在首篇博客中，我们已对Amos路径分析的操作流程及部分模型输出结果进行了解释。但Amos输出的信息内容丰富多样，为更详尽地理解与分析模型参数，本文将针对输出的全部参数进行整体性质介绍。
点击软件左侧的“View Text”按钮，用户可查看详细的模型结果。我们自上而下逐一解释每个界面的含义。
界面首部为模型分析的摘要，包括模型运行的时间与标题。紧接着是对模型的备注区域，提供了关于模型的简要说明或备注信息。
关于模型中的变量类型，本文将详细阐述不同变量的特点及其在模型中的角色。如“Observed,endogenous variables”（观测、内生变量）与“Observed,exogenous variables”（观测、外生变量），分别代表可直接测量且受其他变量影响的变量，与可影响其他变量但自身不受影响的变量。
进一步，我们讨论“Unobserved,exogenous variables”（非观测、外生变量），亦称潜在变量。这些变量无法直接观测，但可通过观察其他变量进行大致衡量。它们在模型中扮演着重要角色，通常以残差的形式出现。
关于“Variables counts”部分，这里列出了模型中不同种类的变量计数，如“Weights”（回归权重）、“Covariances”（协方差）、“Variances”（方差）等。每一项参数都有其特定的含义与作用，对于理解模型至关重要。
接下来是模型的正态分布检验与异常值检验。这些检验项目通过提供最小值、最大值、偏度、峰度等信息，帮助用户判断数据是否符合正态分布，以及识别可能存在的异常值。
再来看样本矩及相关统计量。这部分内容提供了样本协方差矩阵、条件编号、特征值、行列式等信息，对于评估模型的稳定性、参数估计的可靠性等方面具有重要作用。
本文还将深入解释“标量估计”、“最大似然估计”、“回归权重估计”等关键参数。这些估计值及其标准误差、临界比率、p值等指标，都是评估模型拟合优度、参数显著性等的关键依据。
“Minimization History”模块展示了模型每一次迭代的误差函数数值，帮助用户了解模型优化的过程与结果。
这一系列文章旨在帮助用户全面、深入地理解Amos模型的输出结果参数。相信读者已对Amos模型的各项参数有了更清晰的认识。关于模型拟合情况的更详细解读，请参见后续博客。
在接下来的篇章中，我们将继续深入探讨基于Amos路径分析的模型拟合参数详解、模型修正与调整等内容，敬请期待。