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上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區1號(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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        1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

課程大綱
 
結構方程模型與Mplus軟件應用培訓

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培訓目標
? ?????1、了解結構方程模型的基本原理;
? ???2、掌握結構方程模型建模的一般過程;
? ???3、熟練掌握常用的結構方程模型的程序編寫、軟件操作和結果解讀;
? ???4、掌握中介變量與調節變量模型的處理方法與應用。
培訓內容:
主題
主要內容
(1)多元統計與潛變量模型概覽??
(2)常用軟件介紹與比較??
(3)Mplus軟件的特色與功能演示??
(4)Mplus界面、語法結構、常用命令與默認設置
本節從線性回歸開始,簡要講述多元統計方法存在的主要不足以及解決方法,由此引出潛變量模型(結構方程模型);
結構方程模型的起源與簡要發展過程;目前常用的潛變量(SEM)分析軟件,如LISREL、EQS、AMOS等軟件的特點介紹;
為什么學習MPLUS軟件?它有什么特點與“過人之處”?Mplus軟件主要功能演示;
基本的語法結構、常用命令、不同估計方法的區別、軟件的默認設置。??
本節重點:1、引用潛變量模型的必要性;2、Mplus有別于其他軟件的特色。? ?
(1)回歸分析與路徑分析??
(2)遞歸與非遞歸模型?
(3)縱向數據的路徑分析
本節從最基本的回歸分析和路徑分析入手,由易到難,循序漸進講述Mplus的基本應用過程,使學員對軟件的應用完全熟悉,可以獨立解決使用過程中存在的常見問題。??
簡單Mplus程序的編寫;數據導入與格式;輸出結果報告與解讀;遞歸與非遞歸模型的區別;路徑分析模型的識別規則;路徑模型的效應分析;縱向數據的路徑分析。??
(1)探索性因子分析EFA??
(2)驗證性因子分析CFA?
(3)CFA模型應用初級——量表的信度效度檢驗
探索性因子分析與主成分分析的區別;
探索性因子分析的Mplus實現;
探索性結構方程模型(ESEM)簡介;
驗證性因子分析CFA的基本原理;
CFA模型評價(絕對擬合指標、相對擬合指標、精簡擬合指標與競爭擬合指標);
CFA輸出結果解讀與報告;
如何通過CFA模型判斷量表質量(.組成信度CR、平均變異抽取量AVE);
CFA模型常見問題剖析(多元正態性檢驗、特異值檢出、非正定、擬合度不好、模型修正、模型比較等)。?
(1)測量等值與多組CFA模型??
(2)高階CFA模型??
(3)CFA模型的應用進階——MTMM、Bifactor模型
測量等值的作用;
測量等值的內容與操作步驟;
Mplus實現測量等值的具體步驟;
多組CFA模型比較;
二階CFA模型的應用;
高階與低階CFA模型的比較;
MTMM模型應用;
Bifactor模型的應用;???
(1)SEM模型的基本原理??
(2)SEM模型的應用??
(3)模型比較與多組SEM模型
SEM模型的相關術語;
SEM模型的基本原理;
SEM的建模過程與模型識別;
SEM模型的比較;
多組SEM模型
(1)SEM模型中的常見問題剖析??
(2)SEM模型中的相關議題
結合案例,對SEM模型中常見的問題進行剖析;
同時對SEM模型中的相關議題(樣本量估計、缺失值插補、非正態數據的處理、數據打包技術、形成型模型與反應型模型、類別數據的處理、單指標潛變量的處理等)。??
(1)中介效應分析技術??
(2)多重中介變量模型??
(3)調節效應分析技術
中介效應模型的形式與作用;
中介效應模型的原理;
中介效應中的抑制變量;
中介效應檢驗的主要方法(因果法、系數差異法、系數乘積法等);
中介效應的基本模型與分析步驟;
中介變量間存在因果關系的多重中介模型;
中介變量間無因果關系的多重中介模型;?
調節效應模型的形式與作用;
調節效應與交互效應的區別;
調節效應的基本模型與分析步驟;
調節效應分析的簡單方法(two-way ANOVA、分組回歸、階層回歸。??
(1)潛調節模型??
(2)中介與調節變量分析進階——混合的中介與調節模型(條件中介模型)??
(3)中介與調節效應模型的新進展
潛調節變量模型的主要檢驗方法;
調節變量為類別變量的模型;
調節變量為連續潛在變量的模型;
Bootstrap方法與貝葉斯方法。??



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