社会统计学入门-L4潜变量分析 - 统计软件 - DVD - Peixun.net

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L4：课程导读试听课: 课程导读试听课

Amos 软件操作: 一、SEM的基本概念; 1. 什么是SEM; 2. 为何是SEM; 3. SEM术语与符号; 4. 学习SEM前必须知道的五件事; 5. 潜变量VS观察变量; 6. SEM常见的模型

二、Amos软件操作: 1. Amos分析步骤; 2. 观察变量-路径模型/Amos OV-path model; 3. 观察变量-回归模型/Amos OV-regression model; 4. 潜变量-路径模型Amos LV- path model; 5. Amos 模型拟合度Amos model fit; 6. Amos 图形美化; 7. Amos 图形输出; 8. Amos 分析及界面属性

三、SEM实务上的重点: 1. SEM估计参数设定原则; 2. CFA分析实务

四、测量模型与结构模型: 1. AMOS验证式因素分析（CFA）; 2. AMOS信度、收敛效度、区别效度; 3. AMOS一阶SEM; 4. AMOS二阶CFA; 5. AMOS二阶SEM

五、协方差矩阵数据分析: 1. AMOS协方差矩阵输入; 2. AMOS协方差矩阵SEM分析

六、Amos进阶: 1. 缺失值（上）; 2. 缺失值（下）; 3. 多元正态与极端值; 4. 拟合度修正; 5. 自助法(bootstrap); 6. SEM二阶段准则; 7. 共线性的影响; 8. 共线性的处理; 9. 构面单一指标; 10. 项目打包; 11. 顺序尺度的处理; 12. 统计检定力(power); 13. Power及样本量计算; 14. 模型探索; 15. SEM报告的准则

七、Amos应用（中介与调节）: 1. 中介变量的原理说明; 2. 中介变量的重要性; 3. 传统的中介变量检验方法; 4. 21世纪中介变量检验方法; 5. 蒙地卡罗模拟(MC); 6. 二因子无因果中介变量; 7. 特定的间接效果评估; 8. 二因子因果中介变量(远程中介); 9. 中介效果样本数需求; 10. 调节的定义及实务意涵; 11. 观察变量的调节效果（上）; 12. 观察变量的调节效果（中）; 13. 观察变量的调节效果（下）; 14. 潜变量的调节效果分析（调节变量为类别变量）; 15. 潜变量的调节效果分析（调节变量为潜变量）; 16. 潜变量的调节效果分析（调节变量为潜变量-example）; 17. 中介效果的调节效果; 18. 三种中介的调节效果检验方法

八、Amos应用（调节）: 1. 调节的定义及实务意涵; 2. 观察变量的调节效果（上）; 3. 观察变量的调节效果（中）; 4. 观察变量的调节效果（下）; 5. 潜变量的调节效果分析（调节变量为类别变量）; 6. 潜变量的调节效果分析（调节变量为潜变量）; 7. 潜变量的调节效果分析（调节变量为潜变量-example）; 8. 中介效果的调节效果; 9. 三种中介的调节效果检验方法

九、多群组: 1. 什么是多群组的SEM分析; 2. 测量工具因素恒等性01; 3. 测量工具因素恒等性02; 4. 测量工具因素恒等性03; 5. 测量工具因素恒等性04; 6. 结构模型恒等性; 7. 潜变量平均值比较; 8. 模型稳定度—交叉评估(Cross-Validation)

十、共同方法偏误: 1. 什么是共同方法偏误; 2. 共同方法偏误不同的观点; 3. CMB的检测; 4. 验证因子分析法（CFA method）; 5. 潜变量方法效应估计（ULMC）; 6. 标记变量法（marker variable）; 7. CMB修正

十一、潜在成长模型（LGM）: 1. 浅谈潜在成长模型; 2. 认识潜在成长模型; 3. 潜在成长模型参数估计; 4. 无条件潜在成长模型设定; 5. 基本LGM估计流程; 6. 非线性潜在成长模型; 7. 非线性潜在成长模型-2; 8. 条件式潜在成长模型; 9. 多变量潜在成长模型绘图示范; 10. 潜在成长模型范例

Pls（偏最小二乘法）软件操作: 一、Pls（偏最小二乘法）; 1. 偏最小二乘法(PLS)第二代统计学; 2. 开始绘制模型; 3. 图形调整及美化; 4. 数据缺失值处理; 5. 偏最小二乘法(PLS)原理; 6. PLS的优势; 7. PLS 与SEM的异同; 8. 反映型与形成型指标; 9. 信、效度与结构效度（上）; 10. 信、效度与结构效度（下）; 11. PLS 分析报告

二、PLS实务应用操作: 1. 高阶测量模型分析; 2. 中介与调节的应用; 3. 调节的应用; 4. 多群组比较; 5. 共同方法偏差(CMB)

一、SEM的基本概念: 1. 什么是SEM; 2. 为何是SEM; 3.SEM术语与符号; 4.学习SEM前必须知道的五件事; 5.潜变量VS观察变量; 6.SEM常见的模型

二、Mplus操作篇: 1. A Step by Step Guide to Data Analysis Using Mplus; 2. Mplus操作篇; 3.Mplus常用指令直接; 4.Observed Variable model-Regression Model Path model; 5.路径分析; 6.Latent Variable model-CFA and SEM; 7.验证式因素分析; 8. 一阶CA分析时常见的问题; 9.信度与收敛效度; 10.区别效度Fornell and Larcker critiria; 11.一阶SEM分析及报告; 12.二（高）模型; 13.二阶SEM分析与报告; 14.模型拟合度修正; 15.协方差矩阵分析

三、中介: 1.中介与调节模型; 2.简单中介模型; 3.远程（链式）中介模型; 4.多重（并联）中介模型; 5.简单调节模型; 6.调节变量为潜变量; 7.双调节变量模型; 8.双调节变量有交互作用模型; 9.中介的调节变量模型; 10.中介的调节（连续）效果

四、调节: 1.Mplus观察变量绘图（1）; 2.Mplus观察变量绘图（2）; 3.Mplus观察变量绘图（3）; 4.进阶调节变量绘图

五、MLM基本认识: 1.为什么需要多层次分析; 2.MLM基本认识; 3.MLM的参数估计

六、MPlus multilevel 语法介绍: 1. Mpus Multilevel 语法介绍; 2.Multievel 六大模型、随机方差模型（空模型）; 3.截距模型及完整模型

七、数据整理及计算R WGJ

八、范例: 1. EX2模型完整分析; 2. EX3模型完整分析

九、共同方法偏误: 1. 什么是共同方法偏误; 2. 共同方法偏误不同的观点; 3.CMB的检测; 4.验证因子分析法（CFAmethod）; 5.潜变量方法效应估计（ULMC）; 6.标记变量法（maker variable); 7.CMB修正

十、恒等性分析: 1.MPlus多群组恒等性检验; 2.测量工具因素恒等性分析测量; 3.测量工具因素恒等性（一阶CFA）; 4.测量供具因素恒等性（一阶CFA)范例2; 5.结构模型恒等性分析; 6.交叉评估（Cross-validation)

Pls（偏最小二乘法）软件操作: 一、Pls（偏最小二乘法）; 1. 偏最小二乘法(PLS)第二代统计学; 2. 开始绘制模型; 3. 图形调整及美化; 4. 数据缺失值处理; 5. 偏最小二乘法(PLS)原理; 6. PLS的优势; 7. PLS 与SEM的异同; 8. 反映型与形成型指标; 9. 信、效度与结构效度（上）; 10. 信、效度与结构效度（下）; 11. PLS 分析报告

二、PLS实务应用操作: 1. 高阶测量模型分析; 2. 中介与调节的应用; 3. 调节的应用; 4. 多群组比较; 5. 共同方法偏差(CMB)

二、PLS实务应用操作: 1. 高阶测量模型分析; 2. 中介与调节的应用; 3. 调节的应用; 4. 多群组比较; 5. 共同方法偏差(CMB)

社会统计学入门-L4潜变量分析