在使用AMOS软件进行超市顾客满意度的结构方程模型分析时，如何定义潜变量与可测变量，并处理数据包中的缺失值？

要构建一个结构方程模型（SEM），首先需要明确潜变量和可测变量的概念及其关系。潜变量是无法直接观测到的构念，通常通过一组可测变量（观测指标）来衡量。在AMOS中，这些潜变量和可测变量通过路径图直观地表示，路径图上的箭头指向表示变量间的关系。

参考资源链接：[AMOS应用案例：构建与实证的超市顾客满意度模型](https://wenku.csdn.net/doc/5mqzjpisyt?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到超市顾客满意度模型的构建，如《AMOS应用案例：构建与实证的超市顾客满意度模型》中所述，我们需基于ASCI模型来扩展模型，将超市形象作为一个新的潜变量添加进来。每个潜变量都有相应的可测变量定义，例如超市形象可以通过一系列问题的评分来衡量，如超市的外观、氛围、服务态度等。

在处理数据包中的缺失值时，有两种常见方法：删除法和替换法。根据提供的资料，案例中采用了删除法，即如果一条记录中任一可测变量缺失，则删除整个记录。在AMOS中，可以通过“Data”菜单下的“Select Cases”功能来选择需要分析的数据集，即保留完整的案例。

在实际操作中，首先需要导入数据包至AMOS，然后通过图形界面将潜变量和可测变量之间建立对应关系，接着定义这些变量之间的路径，以及他们之间的影响关系。之后，可以进行模型拟合和参数估计，AMOS提供了多种拟合指数来评估模型的拟合程度，包括但不限于卡方值、RMSEA、CFI等。在评估完模型之后，根据拟合指数和理论基础对模型进行修正，直至得到一个满意的模型拟合效果。

完成模型构建后，可以通过“View”菜单下的“Output”选项来查看和分析模型的详细输出结果，这些结果包括了路径系数、潜在变量之间的关系、以及模型的整体拟合指数等关键统计信息。

由于结构方程模型的构建和分析涉及到一系列的统计方法和软件操作技巧，为了深入了解和掌握这些知识，建议查阅《AMOS应用案例：构建与实证的超市顾客满意度模型》这本资料，它不仅提供了一个实际案例的详尽分析过程，还包含了对于数据处理和模型构建的深入讲解，对于初学者和希望提升数据分析技能的学者来说，都是不可多得的实用资源。

参考资源链接：[AMOS应用案例：构建与实证的超市顾客满意度模型](https://wenku.csdn.net/doc/5mqzjpisyt?spm=1055.2569.3001.10343)