对于 Amos 数据分析结果是否合格的评估需要考虑多个因素，包括研究设计的合理性、数据的质量、模型参数的稳定性和可比性等。因此，不能简单地用一个数字来作为合格标准。相反，我们应该对数据分析结果进行全面的检查和评估，例如检查分析结果是否符合理论假设、模型拟合程度是否良好、各项指标是否显著等。

更重要的是，数据分析结果必须与实际问题紧密结合，能够为实践提供有用的指导，才能真正被认为是合格的。