主題 |
主要內(nèi)容 |
（1）多元統(tǒng)計與潛變量模型概覽??
（2）常用軟件介紹與比較??
（3）Mplus軟件的特色與功能演示??
（4）Mplus界面、語法結(jié)構(gòu)、常用命令與默認設(shè)置 |
本節(jié)從線性回歸開始，簡要講述多元統(tǒng)計方法存在的主要不足以及解決方法，由此引出潛變量模型（結(jié)構(gòu)方程模型）；
結(jié)構(gòu)方程模型的起源與簡要發(fā)展過程；目前常用的潛變量（SEM）分析軟件，如LISREL、EQS、AMOS等軟件的特點介紹；
為什么學習MPLUS軟件？它有什么特點與“過人之處”？Mplus軟件主要功能演示；
基本的語法結(jié)構(gòu)、常用命令、不同估計方法的區(qū)別、軟件的默認設(shè)置。??
本節(jié)重點：1、引用潛變量模型的必要性；2、Mplus有別于其他軟件的特色。? ? |
（1）回歸分析與路徑分析??
（2）遞歸與非遞歸模型?
（3）縱向數(shù)據(jù)的路徑分析 |
本節(jié)從基本的回歸分析和路徑分析入手，由易到難，循序漸進講述Mplus的基本應(yīng)用過程，使學員對軟件的應(yīng)用完全熟悉，可以獨立解決使用過程中存在的常見問題。??
簡單Mplus程序的編寫；數(shù)據(jù)導(dǎo)入與格式；輸出結(jié)果報告與解讀；遞歸與非遞歸模型的區(qū)別；路徑分析模型的識別規(guī)則；路徑模型的效應(yīng)分析；縱向數(shù)據(jù)的路徑分析。?? |
（1）探索性因子分析EFA??
（2）驗證性因子分析CFA?
（3）CFA模型應(yīng)用初級——量表的信度效度檢驗 |
探索性因子分析與主成分分析的區(qū)別；
探索性因子分析的Mplus實現(xiàn)；
探索性結(jié)構(gòu)方程模型（ESEM）簡介；
驗證性因子分析CFA的基本原理；
CFA模型評價（絕對擬合指標、相對擬合指標、精簡擬合指標與競爭擬合指標）；
CFA輸出結(jié)果解讀與報告；
如何通過CFA模型判斷量表質(zhì)量（.組成信度CR、平均變異抽取量AVE）；
CFA模型常見問題剖析（多元正態(tài)性檢驗、特異值檢出、非正定、擬合度不好、模型修正、模型比較等）。? |
（1）測量等值與多組CFA模型??
（2）高階CFA模型??
（3）CFA模型的應(yīng)用進階——MTMM、Bifactor模型 |
測量等值的作用；
測量等值的內(nèi)容與操作步驟；
Mplus實現(xiàn)測量等值的具體步驟；
多組CFA模型比較；
二階CFA模型的應(yīng)用；
高階與低階CFA模型的比較；
MTMM模型應(yīng)用；
Bifactor模型的應(yīng)用；??? |
（1）SEM模型的基本原理??
（2）SEM模型的應(yīng)用??
（3）模型比較與多組SEM模型 |
SEM模型的相關(guān)術(shù)語；
SEM模型的基本原理；
SEM的建模過程與模型識別；
SEM模型的比較；
多組SEM模型 |
（1）SEM模型中的常見問題剖析??
（2）SEM模型中的相關(guān)議題 |
結(jié)合案例，對SEM模型中常見的問題進行剖析；
同時對SEM模型中的相關(guān)議題（樣本量估計、缺失值插補、非正態(tài)數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)打包技術(shù)、形成型模型與反應(yīng)型模型、類別數(shù)據(jù)的處理、單指標潛變量的處理等）。?? |
（1）中介效應(yīng)分析技術(shù)??
（2）多重中介變量模型??
（3）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析技術(shù) |
中介效應(yīng)模型的形式與作用；
中介效應(yīng)模型的原理；
中介效應(yīng)中的抑制變量；
中介效應(yīng)檢驗的主要方法（因果法、系數(shù)差異法、系數(shù)乘積法等）；
中介效應(yīng)的基本模型與分析步驟；
中介變量間存在因果關(guān)系的多重中介模型；
中介變量間無因果關(guān)系的多重中介模型；?
調(diào)節(jié)效應(yīng)模型的形式與作用；
調(diào)節(jié)效應(yīng)與交互效應(yīng)的區(qū)別；
調(diào)節(jié)效應(yīng)的基本模型與分析步驟；
調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的簡單方法（two-way ANOVA、分組回歸、階層回歸。?? |
（1）潛調(diào)節(jié)模型??
（2）中介與調(diào)節(jié)變量分析進階——混合的中介與調(diào)節(jié)模型（條件中介模型）??
（3）中介與調(diào)節(jié)效應(yīng)模型的新進展 |
潛調(diào)節(jié)變量模型的主要檢驗方法；
調(diào)節(jié)變量為類別變量的模型；
調(diào)節(jié)變量為連續(xù)潛在變量的模型；
Bootstrap方法與貝葉斯方法。?? |
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