在AMOS软件中构建超市顾客满意度的结构方程模型时，应如何定义潜变量和可测变量？同时，请说明在数据包中遇到缺失值时，应采取哪些有效的处理策略。

构建超市顾客满意度的结构方程模型（SEM）时，首先需要定义潜变量和可测变量。潜变量通常代表不可直接观察的抽象概念，例如顾客满意度和感知价值等；而可测变量则是潜变量的具体观测指标，例如通过问卷调查获得的数据点。在AMOS中，可以使用“latent”命令创建潜变量，而可测变量则通过指定观测指标与潜变量相连。模型的构建需遵循理论框架，并结合实际数据进行验证。

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)

针对数据包中的缺失值，有效处理策略是必要的，因为缺失值会影响模型的准确性。在AMOS中，通常使用多重插补（Multiple Imputation）技术来处理缺失值，该技术可以根据现有数据估计缺失值，保持数据的完整性和代表性。此外，还可以考虑使用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）方法来处理缺失数据，这种方法在模型拟合时会对缺失数据进行估计，但是要求数据的缺失为随机缺失（Missing at Random, MAR）。

在具体操作上，如果数据缺失量较少，也可以考虑删除含有缺失值的记录。在本案例中，采用了表列删除法，即删除任何包含缺失值的记录。尽管这种方法简单，但可能会导致数据量显著减少，影响模型的统计功效。因此，需要权衡数据缺失程度和可用数据量，选择最合适的方法。在《AMOS应用案例：构建与实证的超市顾客满意度模型》中，详细介绍了如何在AMOS中操作和处理缺失值，这对于理解和解决类似问题非常有帮助。

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)