Amos5.0系统提供了两个练习指导实例和21个应用案例分析，覆盖了绝大部分SEM分析情况，包括：方差和协方差估计、假设检验、线性回归分析、含潜变量分析、探索性分析、非递归分析、证实性因子分析、协方差结构模型、多组结构方程式模型、估计均值和截距、缺失值处理、自助抽样引导模型。所有案例数据和路径图文件存储在相应Program File>Amos5的Examples文件夹中。 下面，我们通过一个简单回归分析案例操作，初步介绍Amos Graphics操作界面和工具使用，以及基本分析方法。 指导实例Tutorial文件夹中有一个Excel格式文件Hamilton.xls包含21条记录的三个测量变量单一工作薄。其中变量1）SAT：average SAT score，2）Income：收入，单位：$1000和3）Education：25岁及以上人口受教育年数平均值；模型的路径图如下：
用户可有点击图标后，依次双击各个对象，分别提供变量名称和标示，并选择单箭头联结从自变量Education 和Income指向因变量SAT的单向连线，Amos Graphics单向箭头表明两个变量的影响关系（因果关系），单箭头从自变量指向因变量，参数估计值就是回归权重；选择双箭头联结Education和Income，双箭头表明两个变量的相关，参数估计值就是相关系数或协方差；椭圆表示潜在变量，在回归分析中，误差项就是潜在变项，因此用椭圆Other表示，并从椭圆划一单箭头指向因变量SAT，并给出回归权重参数值为1，其目的是为了使模型度量标准化并使模型可识别。在SEM的建模中，所有误差项和潜在变量的多个观测指标都需要至少有一个约束参数设定为1。
后，依次双击各个对象，分别提供变量名称和标示，并选择单箭头
联结从自变量Education 和Income指向因变量SAT的单向连线，Amos Graphics单向箭头表明两个变量的影响关系（因果关系），单箭头从自变量指向因变量，参数估计值就是回归权重；选择双箭头
联结Education和Income，双箭头表明两个变量的相关，参数估计值就是相关系数或协方差；椭圆表示潜在变量，在回归分析中，误差项就是潜在变项，因此用椭圆Other表示，并从椭圆划一单箭头指向因变量SAT，并给出回归权重参数值为1，其目的是为了使模型度量标准化并使模型可识别。在SEM的建模中，所有误差项和潜在变量的多个观测指标都需要至少有一个约束参数设定为1。