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          社會統(tǒng)計學(xué)入門-L4潛變量分析培訓(xùn)

 

 

 

Amos 軟件操作
一、SEM的基本概念

1. 什么是SEM

2. 為何是SEM

3. SEM術(shù)語與符號

4. 學(xué)習(xí)SEM前必須知道的五件事

5. 潛變量VS觀察變量

6. SEM常見的模型

二、Amos軟件操作
1. Amos分析步驟

2. 觀察變量-路徑模型/Amos OV-path model

3. 觀察變量-回歸模型/Amos OV-regression model

4. 潛變量-路徑模型Amos LV- path model

5. Amos 模型擬合度Amos model fit

6. Amos 圖形美化

7. Amos 圖形輸出

8. Amos 分析及界面屬性

三、SEM實務(wù)上的重點
1. SEM估計參數(shù)設(shè)定原則

2. CFA分析實務(wù)

四、測量模型與結(jié)構(gòu)模型
1. AMOS驗證式因素分析（CFA）

2. AMOS信度、收斂效度、區(qū)別效度

3. AMOS一階SEM

4. AMOS二階CFA

5. AMOS二階SEM

五、協(xié)方差矩陣數(shù)據(jù)分析
1. AMOS協(xié)方差矩陣輸入

2. AMOS協(xié)方差矩陣SEM分析

六、Amos進階
1. 缺失值（上）

2. 缺失值（下）

3. 多元正態(tài)與極端值

4. 擬合度修正

5. 自助法(bootstrap)

6. SEM二階段準(zhǔn)則

7. 共線性的影響

8. 共線性的處理

9. 構(gòu)面單一指標(biāo)

10. 項目打包

11. 順序尺度的處理

12. 統(tǒng)計檢定力(power)

13. Power及樣本量計算

14. 模型探索

15. SEM報告的準(zhǔn)則

七、Amos應(yīng)用（中介與調(diào)節(jié)）
1. 中介變量的原理說明

2. 中介變量的重要性

3. 傳統(tǒng)的中介變量檢驗方法

4. 21世紀(jì)中介變量檢驗方法

5. 蒙地卡羅模擬(MC)

6. 二因子無因果中介變量

7. 特定的間接效果評估

8. 二因子因果中介變量(遠(yuǎn)程中介)

9. 中介效果樣本數(shù)需求

10. 調(diào)節(jié)的定義及實務(wù)意涵

11. 觀察變量的調(diào)節(jié)效果（上）

12. 觀察變量的調(diào)節(jié)效果（中）

13. 觀察變量的調(diào)節(jié)效果（下）

14. 潛變量的調(diào)節(jié)效果分析（調(diào)節(jié)變量為類別變量）

15. 潛變量的調(diào)節(jié)效果分析（調(diào)節(jié)變量為潛變量）

16. 潛變量的調(diào)節(jié)效果分析（調(diào)節(jié)變量為潛變量-example）

17. 中介效果的調(diào)節(jié)效果

18. 三種中介的調(diào)節(jié)效果檢驗方法

八、Amos應(yīng)用（調(diào)節(jié)）
1. 調(diào)節(jié)的定義及實務(wù)意涵

2. 觀察變量的調(diào)節(jié)效果（上）

3. 觀察變量的調(diào)節(jié)效果（中）

4. 觀察變量的調(diào)節(jié)效果（下）

5. 潛變量的調(diào)節(jié)效果分析（調(diào)節(jié)變量為類別變量）

6. 潛變量的調(diào)節(jié)效果分析（調(diào)節(jié)變量為潛變量）

7. 潛變量的調(diào)節(jié)效果分析（調(diào)節(jié)變量為潛變量-example）

8. 中介效果的調(diào)節(jié)效果

9. 三種中介的調(diào)節(jié)效果檢驗方法

九、多群組
1. 什么是多群組的SEM分析

2. 測量工具因素恒等性01

3. 測量工具因素恒等性02

4. 測量工具因素恒等性03

5. 測量工具因素恒等性04

6. 結(jié)構(gòu)模型恒等性

7. 潛變量平均值比較

8. 模型穩(wěn)定度—交叉評估(Cross-Validation)

十、共同方法偏誤
1. 什么是共同方法偏誤

2. 共同方法偏誤不同的觀點

3. CMB的檢測

4. 驗證因子分析法（CFA method）

5. 潛變量方法效應(yīng)估計（ULMC）

6. 標(biāo)記變量法（marker variable）

7. CMB修正

十一、潛在成長模型（LGM）
1. 淺談潛在成長模型

2. 認(rèn)識潛在成長模型

3. 潛在成長模型參數(shù)估計

4. 無條件潛在成長模型設(shè)定

5. 基本LGM估計流程

6. 非線性潛在成長模型

7. 非線性潛在成長模型-2

8. 條件式潛在成長模型

9. 多變量潛在成長模型繪圖示范

10. 潛在成長模型范例

Pls（偏小二乘法） 軟件操作
一、Pls（偏小二乘法）

1. 偏小二乘法(PLS)第二代統(tǒng)計學(xué)

2. 開始繪制模型

3. 圖形調(diào)整及美化

4. 數(shù)據(jù)缺失值處理

5. 偏小二乘法(PLS)原理

6. PLS的優(yōu)勢

7. PLS 與SEM的異同

8. 反映型與形成型指標(biāo)

9. 信、效度與結(jié)構(gòu)效度（上）

10. 信、效度與結(jié)構(gòu)效度（下）

11. PLS 分析報告

二、PLS實務(wù)應(yīng)用操作
1. 高階測量模型分析

2. 中介與調(diào)節(jié)的應(yīng)用

3. 調(diào)節(jié)的應(yīng)用

4. 多群組比較

5. 共同方法偏差(CMB)

一、SEM的基本概念
1. 什么是SEM

2. 為何是SEM

3.SEM術(shù)語與符號

4.學(xué)習(xí)SEM前必須知道的五件事

5.潛變量VS觀察變量

6.SEM常見的模型

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.路徑分析

6.Latent Variable model-CFA and SEM

7.驗證式因素分析

8. 一階CA分析時常見的問題

9.信度與收斂效度

10.區(qū)別效度Fornell and Larcker critiria

11.一階SEM分析及報告

12.二（高）模型

13.二階SEM分析與報告

14.模型擬合度修正

15.協(xié)方差矩陣分析

三、中介
1.中介與調(diào)節(jié)模型

2.簡單中介模型

3.遠(yuǎn)程（鏈?zhǔn)剑┲薪槟Ｐ?/p>

4.多重（并聯(lián)）中介模型

5.簡單調(diào)節(jié)模型

6.調(diào)節(jié)變量為潛變量

7.雙調(diào)節(jié)變量模型

8.雙調(diào)節(jié)變量有交互作用模型

9.中介的調(diào)節(jié)變量模型

10.中介的調(diào)節(jié)（連續(xù)）效果

四、調(diào)節(jié)
1.Mplus觀察變量繪圖（1）

2.Mplus觀察變量繪圖（2）

3.Mplus觀察變量繪圖（3）

4.進階調(diào)節(jié)變量繪圖

五、MLM基本認(rèn)識
1.為什么需要多層次分析

2.MLM基本認(rèn)識

3.MLM的參數(shù)估計

六、MPlus multilevel 語法介紹
1. Mpus Multilevel 語法介紹

2.Multievel 六大模型、隨機方差模型（空模型）

3.截距模型及完整模型

七、數(shù)據(jù)整理及計算R WGJ
八、范例
1. EX2模型完整分析

2. EX3模型完整分析

九、共同方法偏誤
1. 什么是共同方法偏誤

2. 共同方法偏誤不同的觀點

3.CMB的檢測

4.驗證因子分析法（CFAmethod）

5.潛變量方法效應(yīng)估計（ULMC）

6.標(biāo)記變量法（maker variable)

7.CMB修正

十、恒等性分析
1.MPlus多群組恒等性檢驗

2.測量工具因素恒等性分析測量

3.測量工具因素恒等性（一階CFA）

4.測量供具因素恒等性（一階CFA)范例2

5.結(jié)構(gòu)模型恒等性分析

6.交叉評估（Cross-validation)

Pls（偏小二乘法） 軟件操作
一、Pls（偏小二乘法）

1. 偏小二乘法(PLS)第二代統(tǒng)計學(xué)

2. 開始繪制模型

3. 圖形調(diào)整及美化

4. 數(shù)據(jù)缺失值處理

5. 偏小二乘法(PLS)原理

6. PLS的優(yōu)勢

7. PLS 與SEM的異同

8. 反映型與形成型指標(biāo)

9. 信、效度與結(jié)構(gòu)效度（上）

10. 信、效度與結(jié)構(gòu)效度（下）

11. PLS 分析報告

二、PLS實務(wù)應(yīng)用操作
1. 高階測量模型分析

2. 中介與調(diào)節(jié)的應(yīng)用

3. 調(diào)節(jié)的應(yīng)用

4. 多群組比較

5. 共同方法偏差(CMB)

二、PLS實務(wù)應(yīng)用操作
1. 高階測量模型分析

2. 中介與調(diào)節(jié)的應(yīng)用

3. 調(diào)節(jié)的應(yīng)用

4. 多群組比較

5. 共同方法偏差(CMB)