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结构方程模型与AMOS应用视频班

满意程度:     课程系列:A4
课时:1380 分钟| 103人学习 分享 收藏
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结构方程模型与AMOS应用视频班

第一天上午

1.结构方程模型AMOS试听视频,点击即可观看立即播放

2.SEM基本流程

3.SEM术语

4.合理的样本量

了解SEM基本的注意事项及要求,才不会犯了不该犯的错误,并在一开始的构面及问卷设计上不会犯错,之后分析才会顺利。

第一天下午

1.Amos环境介绍

2.建立路径图

3.数据读取

4.资料分析

5.拟合度与报表说明

Amos软件完整的操作训练,带领学员将一步步的将所有的指令完整的走一遍,并提示各项快速的操作及绘图技巧,让学员在6小时后,操作软件毫无障碍

第二天上午:

1.验证式因素分析(CFA)

2.多元常态及例外值检定

3.一阶验证性因素分析

4.二阶验证性因素分析

5.组成信度 (CR)

6.平均方差萃取量 (AVE)

CFA为SEM的基本元素,本内容以实务的方式探讨CFA分析常碰到的问题,包括CFA非正定、模型拟合度不佳、模型修正及所代表意涵等原因及解决之道

第二天下午:

1.检定SEM 模型适合度

2.评估整体模型拟合

3.违犯估计的检

AMOS 拟合指标意义及应用

1.绝对拟合指标

2.增值拟合指标

SEM分析拟合度指标所代表的意义及解读。造成拟合度不佳的原因及处理因应之道。Amos 所有报表输出的意义及了解如何正确的在论文中报告应有的拟合度指标

第三天上午

1.因果法 (The Baron and Kenny’s Approach, B-K method)

2.直接与间接效果法

3.系数差异法 (Difference in coefficients)

4.系数乘积法 (Product of coefficients)

5.信赖区间法(Bootstrap Distribution of Effects)

探讨目前最新的中介效果分析的几种方法,从old school到state of art,加以探讨并分析介绍其优劣。

尤其是Bootstrap(自助法)应用可以说是目前中介分析的主流,本内容将详细介绍Bootstrap的工作原理及置信区间的说明

第三天下午

1.单一因子中介模型

2.二因子有因果关系中介模型

3.二因子无因果关系中介模型

4.多因子中介模型

5.中介效果语法分析

中介效果评估样本数及检定力的决定 范例中应用各种分析模型,说明中介效果的分析及结果报表的呈现。

一般AMOS在多个中介效果分析时,只能评估总间接效果。如果要估计某一个特定的中介效果或中介效果的比较就必须采用AMOS的语法进行

第四天上午

1.干扰(交互作用)效果为自变量与干扰变量交乘项

2.中心化(mean centering)及标准化(standardinzed)

3.分析报告的解读

AMOS在进行观察变量分析时也非常简单,只是分析前预先进行中心化或标准化

第四天下午

1.观察的调节变量检定

2.潜在的调节变数检定

3.Moderated Mediation vs Mediated Moderation

4.SEM调节模型的评估

SEM潜在变量的调节大概是最难检定的部份,本内容将介绍多个分析方法,并带学员一步一步的完成分析


结构方程模型AMOS


操作完全攻略+论文专题



讲师介绍:

     张伟豪,资深讲师,人称AMOS亚洲一哥,曾在台湾SPSS公司担任多年的统计资深顾问,有著作《SEM论文写作不求人》与《与公司的执行长兼首席顾问。讲学过台湾和大陆100 多所高校,包括台湾大学、政治大學、台湾师范大学、交通大学、中央大学、中兴大学、中国医药大学、中正大学、成功大学、中山大学、北京师范大学、北京航空航天大学、中国人民大学、首都师范大学等。亦受邀于台湾析数与中国析数有限公司特约讲师,多年来所培训之学者及硕、博士生已逾五千人。学员除了台湾学术界之外,亦有来自香港、日本、澳洲等知名大学之学者,堪称结构方程模型教学领域的人气天王。SEM共舞-首部曲》。现职为全台湾结构方程模型最佳培训机构-三星统计服务有限公司。



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.现场示范分析过程,注重演练,搭配随行助教,让您操作容易上手

3.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

4.上课与学员互动热情,面对提问能知无不言,言无不尽,深受上课学员的喜爱!

5.透过此一课程,帮助您顺利完成硕博士论文与期刊论文投稿!



结构方程模型简介:


     结构方程模型 StructuralEquation Modeling(SEM)是第二代统计分析技术,其应用的领域涵盖医学、社会科学、人文、教育、生态、管理、营销、人资、财会与信息等领域。因为在这些研究领域,经常需要处理多个原因多个结果间的复杂关系,或者在科研中会碰到不可直接观测的变量(即潜在变量),这些靠传统的统计方法都不容易解决。结构方程分析弥补了传统统计方法的不足,成为多元数据分析的重要工具,堪称是当代应用最广泛的统计技术之一,是从事科研的硕、博士生与高校老师最佳的研究利器。




xustwx 2018-07-25 18:10

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