在社会科学研究中，路径分析是常用的一种多元回归方法，可以帮助我们探索变量之间的直接和间接关系。而AMOS则是一款流行的结构方程建模软件，可以帮助研究者更加精确地进行路径分析。

在进行AMOS中的路径分析时，我们需要首先确定变量之间关系的理论模型，并将其转化为结构方程模型。然后，在输入数据后，我们可以通过估计参数来检验理论模型是否符合实际情况，并得出各个变量之间的影响程度以及显著性水平。

其中一个重要指标就是路径p值。它表示了我们所观察到的样本数据与假设理论模型之间差异大小的概率值。通常情况下，如果p值小于0.05，则认为该条路径具有显著性差异；反之则认为没有显著性差异。

除此之外，在进行AMOS中的路径分析时还需要注意以下几点：

1. 变量选择：在确定理论模型时应该选择与研究问题相关且能够被测量到或操作调节等因素作用下的变量。

2. 样本选择：样本应该具有代表性，且样本大小要足够大以保证模型的可靠性。

3. 模型拟合度检验：我们可以通过各种统计指标来评估理论模型与实际数据之间的拟合程度，如Chi-square值、RMSEA、CFI等等。

4. 多重比较问题：在进行多个路径p值比较时需要考虑到多重比较问题，避免出现假阳性结果。

通过AMOS中路径p值分析数据，我们可以更加深入地了解变量之间的关系及其影响程度。这不仅有助于我们理解现象背后的机制和规律，还能为社会科学研究提供更加准确和可靠的定量分析方法。