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培訓(xùn)目標(biāo)
? ?????1、了解結(jié)構(gòu)方程模型的基本原理；
? ???2、掌握結(jié)構(gòu)方程模型建模的一般過(guò)程；
? ???3、熟練掌握常用的結(jié)構(gòu)方程模型的程序編寫(xiě)、軟件操作和結(jié)果解讀；
? ???4、掌握中介變量與調(diào)節(jié)變量模型的處理方法與應(yīng)用。
培訓(xùn)內(nèi)容：
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主題
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主要內(nèi)容
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（1）多元統(tǒng)計(jì)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(yǔ)法結(jié)構(gòu)、常用命令與默認(rèn)設(shè)置
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本節(jié)從線(xiàn)性回歸開(kāi)始，簡(jiǎn)要講述多元統(tǒng)計(jì)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(jiǎn)要發(fā)展過(guò)程；目前常用的潛變量（SEM）分析軟件，如LISREL、EQS、AMOS等軟件的特點(diǎn)介紹；
為什么學(xué)習(xí)MPLUS軟件？它有什么特點(diǎn)與“過(guò)人之處”？Mplus軟件主要功能演示；
基本的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)、常用命令、不同估計(jì)方法的區(qū)別、軟件的默認(rèn)設(shè)置。??
本節(jié)重點(diǎn)：1、引用潛變量模型的必要性；2、Mplus有別于其他軟件的特色。? ?
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（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
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本節(jié)從最基本的回歸分析和路徑分析入手，由易到難，循序漸進(jìn)講述Mplus的基本應(yīng)用過(guò)程，使學(xué)員對(duì)軟件的應(yīng)用完全熟悉，可以獨(dú)立解決使用過(guò)程中存在的常見(jiàn)問(wèn)題。??
簡(jiǎn)單Mplus程序的編寫(xiě)；數(shù)據(jù)導(dǎo)入與格式；輸出結(jié)果報(bào)告與解讀；遞歸與非遞歸模型的區(qū)別；路徑分析模型的識(shí)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。??
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（1）探索性因子分析EFA??
（2）驗(yàn)證性因子分析CFA?
（3）CFA模型應(yīng)用初級(jí)——量表的信度效度檢驗(yàn)
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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(shí)現(xiàn)；
探索性結(jié)構(gòu)方程模型（ESEM）簡(jiǎn)介；
驗(yàn)證性因子分析CFA的基本原理；
CFA模型評(píng)價(jià)（絕對(duì)擬合指標(biāo)、相對(duì)擬合指標(biāo)、精簡(jiǎn)擬合指標(biāo)與競(jìng)爭(zhēng)擬合指標(biāo)）；
CFA輸出結(jié)果解讀與報(bào)告；
如何通過(guò)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(jiàn)問(wèn)題剖析（多元正態(tài)性檢驗(yàn)、特異值檢出、非正定、擬合度不好、模型修正、模型比較等）。?
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（1）測(cè)量等值與多組CFA模型??
（2）高階CFA模型??
（3）CFA模型的應(yīng)用進(jìn)階——MTMM、Bifactor模型
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測(cè)量等值的作用；
測(cè)量等值的內(nèi)容與操作步驟；
Mplus實(shí)現(xiàn)測(cè)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；???
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（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
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SEM模型的相關(guān)術(shù)語(yǔ)；
SEM模型的基本原理；
SEM的建模過(guò)程與模型識(shí)別；
SEM模型的比較；
多組SEM模型
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（1）SEM模型中的常見(jiàn)問(wèn)題剖析??
（2）SEM模型中的相關(guān)議題
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結(jié)合案例，對(duì)SEM模型中常見(jiàn)的問(wèn)題進(jìn)行剖析；
同時(shí)對(duì)SEM模型中的相關(guān)議題（樣本量估計(jì)、缺失值插補(bǔ)、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(lèi)別數(shù)據(jù)的處理、單指標(biāo)潛變量的處理等）。??
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（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)
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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(yàn)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(wú)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(jiǎn)單方法（two-way ANOVA、分組回歸、階層回歸。??
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（1）潛調(diào)節(jié)模型??
（2）中介與調(diào)節(jié)變量分析進(jìn)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(jìn)展
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潛調(diào)節(jié)變量模型的主要檢驗(yàn)方法；
調(diào)節(jié)變量為類(lèi)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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