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课程内容

学习效果

第一天上午

中介变量的原理说明

中介变量评估方法的比较

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。

第一天下午

实例应用

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。

第二天上午

观察干扰变量的验证方法剖析

1.Two-way  ANOVA

2.简单回归及费雪Z转换

3.阶层式回归

SPSS在分析干扰效果在近几年仍是非常热门的方法，由其是阶层式回归，本讲特别强调分析的过程及结果的解读。

第二天下午

SEM干扰模型的评估

1.观察的干扰变量检定

2.潜在的干扰变数检定

3.Moderated  Mediation vs.

Mediated  Moderation

SEM潜在变量的干扰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。

第三天上午

1.多群组分析

2.测量工具因素恒等性 (一阶CFA)

3.结构模式恒等性 (SEM)

跨群组比较是论文题目的一个很好的来源，Amos操作上并不困难，具有高度的可解读性，让学员了解如何执行群组分析比较及其真正的涵义。

第三天下午

1.潜在平均数结构恒等性 (Latent mean)

2.结构模式恒等性 (SEM)含平均数及截距

3.ANOVA分析

完整的模型不变性比较

第四天上午

1.潜在成长模型的理论探讨

2.潜在成长模型的模式设定与分析

3.常用的LGC模型介绍

4.非条件式潜在成长模型

a.二因子潜在成长模型

b.片段式潜在成长模型

c.累积式潜在成长模型

d.非线性潜在成长模型

1.了解LGC究竟是什么?可以用在那里?

2.LGC的设定方式及分析解读

3.LGC分析模型的介绍，由基本模型到较复杂模型的介绍及分析

第四天下午

1.条件式潜在成长模型

a.多变量潜在成长模型

b.二阶潜在成长模型

3.数据遗漏值的处理

4.模型配适度的报告

1.基本款模型分析完毕后，研究人员一定想了解是什么原因造成影响，额外的自变量是如何设定及分析

2.时序性的数据一定会有遗漏值，本段介绍遗漏值处理方式

3.模型配适度介绍，以了解模型假设是否正确