结构方程模型与SPSS/AMOS/SMARTPLS

软件应用培训班
正在报名中！

                 2013年8月19日-23日(五天)

                                   7月底之前报名返现300元！

       欢迎心理学、教育学、管理学、经济学、市场营销、社会学、传播学、临床医学、公共卫生等学科的硕士研究生、博士研究生，高校教师及各研究机构的研究人员参加。

培训时间：2013年8月19日-23日(五天) 培训地点：上海 南京东路 培训费用：3500元；学生2000元（）；                 差旅及住宿费用自理 授课安排： (1) 授课方式：使用SPSS21+AMOS20+SMARTPLS。                      中文多媒体互动式授课方式 (2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑) 开课通知:点击下载

讲师介绍      
      培训讲师：丁亚军,数据统计分析师，现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心数据统计顾问，SAS、SPSS、AMOS高级统计学讲师。曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验。

结构方程模型  Structural Equation Modeling，SEM
      在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需要处理多个原因多个结果间的复杂关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不好解决的问题。二十世纪八十年代以来，结构方程分析迅速发展，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。
       简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。
       近三四十年以来，国际上关于教育与心理统计的研究取得了快速的发展，结构方程模型可以说是其中发展较快，应用广泛的多元统计分析技术；在商业领域的品牌研究、顾客满意度研究等方向上也得到了广泛的应用。在我国近十年来，SEM研究方法还在管理学、经济学、医学及社会学研究等领域的应用也得到了快速的发展。
       结构方程模型（SEM）是国际管理研究和其他社会科学研究中日益广泛采用的建模技术，每年的美国管理学会年会上都有专题教学和研讨。SEM越来越成为各类高层次学术刊物、高层次管理研究以及社会学和经济学等学科研究领域的必备方法。

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时过然后学，则勤苦而难成。
独学而无友，则孤陋而寡闻。

                                                  ——礼记●学记

课程大纲：

（注：具体的课程用时将根据现场情况调整）

第一部分结构方程模型与AMOS软件介绍（1.5天）

1.1 实例演示:AMOS数据处理流程

1.1.1 数据清理

1.1.2 导入数据

1.1.3 建模

1.1.4 结果解读

1.2 AMOS软件介绍

1.2.1 AMOS软件及其功能

1.2.2 界面介绍

1.3 结构方程模型基本概念

1.3.1显变量与潜变量

1.3.2 内生变量与外生变量

1.3.3 自由、固定与限定参数

1.3.4 误差与残差的界定

1.3.5 相关注意事项综合说明

1.4 结构方程模型的特点

1.4.1 结构方程模型具有的特性

1.4.2 结构方程模型具有的优点

1.5 结构方程模型建模步骤

1.5.1 SEM模型及原理

1.5.2 模型的设定

1.5.3 模型的识别

1.5.4 模型估计

1.5.5 模型评价

1.5.6 模型修正

1.6 数据预处理

1.6.1 异常值的处理

1.6.1.1 单变量分布特征

1.6.1.2 多变量异常信息

1.6.1.3 残差分析

案例：胜任力、管理特征与员工绩效的实证分析

1.6.2 处理缺失数据

1.6.2.1 线性模型的填补技术

1.6.2.2 非线性模型的填补技术

1.6.2.3 多重插补数据集的处理

案例：交通枢纽处的车辆滞留情况调查

第二部分结构方程模型：初级建模部分（1.5天）

2.1 方差估计与假设检验

2.1.1估计变量方差与协方差

2.1.2方差与协方差的假设检验

案例：互联网企业价值的序列研究

2.2 验证性因子分析

2.2.1一阶验证性因子分析

2.2.1.1多因素斜交模型

2.2.1.2分析属性的输出选项

2.2.1.3多因素直交模型

2.2.2 高阶验证性因子分析

2.2.3 一阶CFA模型的多模型比较

案例：幼龄儿童的社会助长行为探讨

2.3 路径分析

2.3.1 递归模型

   2.3.1.1显变量的路径分析

2.3.1.2 “潜变量”的路径分析

2.3.2 非递归模型

2.3.2.1 非递归模型的设定

2.3.2.2 稳定性系数检验

案例：农作物生长环境的路径关系

案例：胜任力、管理特征与员工绩效的实证分析

2.4 中介效应与调节效应模型

2.4.1 中介效应

2.4.1.1 中介效应与间接效应

2.4.1.2 中介效应的模型设定

2.4.2调节效应

2.4.2.1调节效应与交互效应

2.4.2.2调节效应与调节效应图

2.4.2.3 调节变量的不同测量属性

案例：胜任力、管理特征与员工绩效的实证分析

2.5模型的信效度

2.5.1信度系数

2.5.1.1 信度的真分数测量理论

2.5.1.2 常用的信度系数

2.5.2效度指标

2.5.2.1 内容效度

2.5.2.2 校标关联效度

2.5.2.3 区别效度

2.5.2.4 收敛效度

第三部分结构方程模型：高级建模部分（2天）

3.1 多群组结构方程模型

3.1.1 多群组模型设定及其分析

3.1.2多群组均数检验

案例：酒依赖与特质焦虑的关系探析

3.2 自抽样技术

3.2.1自抽样技术

3.2.2 自抽样技术的应用

3.3 SEM的贝叶斯估计

3.3.1 贝叶斯估计与MCMC模拟分析

3.3.2 自定义的参数先验概率分布

3.4 指定搜索过程

3.4.1 “探索性”因子分析

3.4.2 搜索过程的逐步法

3.5 删失数据分析

3.5.1 模型设定

3.5.2 后验预测估计

案例：心脏手术病人的删失数据

3.6 有序类别的数据处理

3.6.1 拟合因子分析模型

3.6.2 估计后验预测值的分布

案例：环境问题态度的调查研究

3.7混合建模

3.7.1 探索数据

3.7.2 混合建模

案例：不同药品剂量与病症状况的数量关系

3.8增长曲线模型

3.8.1 单因子增长曲线模型

3.8.2 线性增长曲线模型

3.8.3 曲线类型的自由估计

3.8.4 非线性增长曲线模型

案例：问题儿童内控力学习的干预研究

案例：问题儿童自我概念追踪研究

专题：Spss、Amos、Smartpls软件的综合应用

专题1：问卷编制及其信效度检验

l  项目需求

l  行业经验或理论的构建

l  问卷的编制、施测、回收

l  问卷统计分析

        ——儿童社会助长行为问卷的编制

专题2：结构方程的小样本问题

l  SEM小样本问题的处理方法汇总

l  Smartpls软件介绍

l  Smartpls软件操作

        ——基于Smartpls软件的实例演示

培训优惠（学生价不享受以下优惠）
  (1)现场班老学员可以享受9折优惠。
  (2)同一单位3人以上报名，9折优惠。
  (3)同一单位6人以上报名，8折优惠。（前三项优惠不叠加）
  (4)赠送VIP账号一年，1000论坛币，免费在线答疑。

  (5)7月底之前报名返现300元。

咨询联系方式

樊老师

电话:(010)68472707

手机：18611083334

QQ：2881989705
邮箱: fanyuliang@pinggu.org