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AMOS论文写作不求人(高级班)

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Amos的全名是Analysis of Moment Structures,由James L. Arbuckle所发展。Amos自从6.0版以后已经成为SPSS的家族成员。在5.O版以前可以独立运作。Amos(阿摩司)这个名字取得真有创意,因为它本是公元前8世纪的希伯来先知的名字,也表示旧约圣经中的阿摩司书。  Amos适合进行协方差结构分析(Analysis of Covariance Structures),是一种处理结构方程模型(structural equation modeling,SEM)的软件。SEM适用于处理复杂的多变量数据的探究与分析。Amos可以同时分析许多变量,是一个功能强大的统计分析工具。Amos以可视化、鼠标拖曳的方式来建立模型(路径图),表示变量之间的关系,从头到尾不必撰写程序指令,一气呵成,着实提高了数据分析的效率。同时,利用Amos所建立的SEM会比标准的多变量统计分析还来得准确。此外,Amos还可让我们检验数据是否符合所建立的模型,以及进行模型探索(逐步建立最适当的模型)。

AMOS论文写作不求人(高级班)

遗漏值的处理方法

分析数据的多元常态与例外值检定

模型配适度显著的检定与修正

数据非常态的处理 -Bootstrap的介绍与使用

结构模型的二阶段准则

SEM共线性的判断及处理

模型中潜在变项单一指标测量

SEM处理顺序尺度及类别尺度的研究设计

最佳模型的搜索

结构方程模型检定力的计算及样本数的决定

1.检定力(Power)的介绍及重要性

2.SEM检定力与样本数的计算

3.检定每个估计值的Power(Satorra & Sarris, 1985)

4.检定SEM整体模型的Power

结构方程模型的关键报告

1.概念模型及统计模型的叙述

2.样本数据的细节

3.结果说明

4.事后修正

5.模型配适的额外信息

6.解释与推论

研究设计

潜在构面探讨

问卷设计

预试

资料检查

资料预检

叙述性统计;

遗漏值处理

交叉分析;

适合度检定;

同构型检定

验证式因素分析

一阶及二阶验证式因素分析

多元常态及例外值检定

SEM二阶段准则

违反多元常态的因应

共同方法变异检定

哈门氏单因子检定

CFA单因子及多因子检定

信度与效度

组成信度(CR)

平均变异数萃取量(AVE)

收敛效度(Convergent validity)

区别效度 (Discriminated validity)

SEM模型估计

配适度指标的报告;

参数的解读

模型不变性检定

交叉效度;

检定统计力及样本数计算



《AMOS论文攻略(中高级班)》课程介绍

视频教程试听: 试听1     http://www.tudou.com/programs/view/VeG4vw2Zb9c/

张伟豪简介:
 提到结构方程模型,就不得不说领军人物“张伟豪”。
 张老师曾任SPSS多年统计软件资深顾问,外号 “Amos亚洲一哥”,全亚洲最会上SEM课程的讲师,现任三星统计服务有限公司执行长。擅长领域: SPSS 、结构方程模型(SEM) 、资料分析与市场调查。出版畅销书: 《SEM论文写作不求人》 《與SEM共舞》 。曾任 IBM SPSS CHINA SEM 年度训练讲师、 IBM SPSS TAIWAN 统计咨询资深顾问。在100余所高校开设了结构方程培训课程,如 北京师范大学、北京联合大学,寧波大學台湾大学、政治大學、台灣師範大學、台北大学、交通大学、中央大学、中兴大学、中国医药大学、中山医学大学、中正大学、嘉义大学、成功大学、中山大学、高雄师范大学、高雄医学大学等。

授课特色:

1.上课方式生动活泼,举例深入浅出,全程没有艰涩难懂的数学证明

2.上课过程引经据典,提供专业期刊论文作为左证,让您撰写论文事半功倍

5.透过此系列课程,帮助您顺利完成硕博士论文与期刊论文投稿!

课程大纲

主题

内容

1.遗漏值的处理
 2.
分析数据的多元常态与例外值检定
 3.
模型配适度显著的检定与修正(Bollen-Stine检定)

多元常态及例外值的检定,在SEM分析中希望检定结果为不显著(P>0.05),但由于SEM为大样本分析,P值往往都会显著,内容中介绍Bollen- Stine修正方法。

1.数据非常态的处理
 -Bootstrap
的介绍与使用
 2.
结构模型的二阶段准则
 
(Anderson and Gerbing,1988)

Bootstrap的使用时机及解读
 SEM模型估计配适度好坏的评估及处理

1.SEM共线性的判断及处
 2.
模型中潜在变项单一指标测量
 3.SEM
处理顺序尺度及类别尺度的研究设计
 4.
最佳模型的搜索

共线性的检查及处理方式
 非连续型尺度量表的处理
 小样本的处理方式
 找出最佳模型

结构方程模型检定力的计算及样本数的决定
 1.
检定力(Power)的介绍及重要性
 2.SEM
检定力与样本数的计算
 3.
检定每个估计值的Power
 (Satorra & Sarris, 1985)
 4.
检定SEM整体模型的Power
 
结构方程模型的关键报告
 1.
概念模型及统计模型的叙述
 2.
样本数据的细节
 3.
结果说明
 4.
事后修正
 5.
模型配适的额外信息
 6.
解释与推论

了解何谓检定统计力,避免犯型II错误,样本数除了可依经验法则外,如何计算本节说分明。

 论文写作期间,那些重点是一定要报告的,本节会以检核表的方式介绍呈现。

1.研究设计

潜在构面探讨;问卷设计

2.预试    资料检查

3.资料预检

叙述性统计;遗漏值处理

交叉分析;适合度检定;同构型检定

问卷的设计必须先了解可以做何种分析再进行设计,接下来问卷回收后做一些资料的处理,以确保数据的严谨与完整性,并且透过叙述性统计了解样本特性。

1. 验证式因素分析

一阶及二阶验证式因素分析

多元常态及例外值检定

SEM二阶段准则

违反多元常态的因应

2.共同方法变异检定

哈门氏单因子检定

CFA单因子及多因子检定

在SEM分析前先有CFA最常出现的问题一一解决,以奠定结构模型的基础。此外为了检测测量工具是否有误差,介绍共同方法变异以提高严谨性。

1.信度与效度

组成信度(CR)

平均变异数萃取量(AVE)

收敛效度(Convergent validity)

区别效度   (Discriminated validity)

信效度的评估是SSCI期刊中必备的分析报表。如何呈现与解释是SEM论文不可或缺的内容。

1.SEM模型估计

配适度指标的报告;参数的解读

2.模型不变性检定

交叉效度;检定统计力及样本数计算

结构模型的好坏攸关研究架构与样本的配适情形。因此论文最后阶段在于SEM模型的评估。交叉效度可以显示模型的稳定性。

课程配套资料:

(1)讲义

(2)案例数据及论文

(3)程序

其它课程:
1.AMOS论文攻略(基础班)视频教程,张伟豪 18.5小时,600元

http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=212

2.AMOS基础班视频教程,谢佳斌,11课时,300元

http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=51

3.AMOS高级班视频教程,谢佳斌,6课时,500元

http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=59

5. 现场培训:AMOS论文攻略现场认证培训

http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=187

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