Description
在社会学、心理学、教育学、经济学、管理学、市场学等研究领域的数据分析中,结构方程建模是当前最前沿的统计方法中应用最广、研究最多的一个。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析,弥补了传统回归分析和因子分析的不足,可以分析多因多果的联系、潜变量的关系,还可以处理多水平数据和纵向数据,是非常重要的多元数据分析工具。本课程系统地介绍结构方程模型和LISREL软件的应用,内容包括:结构方程分析(包括验证性因子分析)的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、结果的解释和模型评价。学员应具备基本的统计知识(如:标准差、t-检验、相关系数),理解回归分析和因子分析的概念。 注:本课程配套教材为《结构方程模型及其应用》(以LISREL软件为例)。
Syllabus :
1. 课程资料
- 课程简介
2. 第一课:简介 (參考:第一章 引言)
- 简介(上)
- 简介(下)
3. 第二课:探索性与验证性因子分析 (參考:第一章 引言)
- 探索性与验证性因子分析(上)
- 探索性与验证性因子分析(下)
4. 第三课:SEM原理 (參考:第二章 结构方程模型简介)
- SEM原理(上)
- SEM原理(下)
5. 第四课:验证性因子分析 (參考:第三章应用示范I 一、验证性因子分析)
- 验证性因子分析(概述)
- 验证性因子分析(一)
- 验证性因子分析(二)
- 验证性因子分析(三)
- 验证性因子分析(四)
- 验证性因子分析(五)
6. 第五课:多质多法模型 (參考:第三章应用示范I 二、多质多法模型)
- 多质多法模型
7. 第六课:全模型 (參考:第三章应用示范I 三、全模型)
- 全模型(上)
- 全模型(下)
8. 第七课:高阶因子分析 (參考:第三章应用示范 四、高阶因子分析)
- 高阶因子分析
9. 第八课:单纯形模型 (參考:第四章应用示范II:单纯形和多组模型 一、单纯形模型)
- 单纯形模型
10. 第九课:多组SEM分析 (參考:第四章应用示范II:单纯形和多组模型 二、多组验证性因子分析 三、多组分析:均值结构模型)
- 多组SEM分析
11. 第十课:结构方程建模和分析步骤 (參考:第五章结构方程建模和分析步骤)
- 结构方程建模和分析步骤(一)
- 结构方程建模和分析步骤(二)
- 结构方程建模和分析步骤(三)
- 结构方程建模和分析步骤(四)
- 结构方程建模和分析步骤(五)
12. 第十一课:涉及数据的问题 (參考:第六章专题讨论——涉及数据的问题 第七章专题讨论——涉及模型拟合的问题 第八章拟合指数)
- 涉及数据的问题
13. 第十二课:读取SPSS数据 (參考:附录III通过SPSS读取数据)
- 读取SPSS数据
14. 期末考