課程大綱： 社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)階：潛變量分析（Mplus\PLS）培訓(xùn)
一、SEM的基本概念
1. 什么是SEM
2. 為何是SEM
3.SEM術(shù)語(yǔ)與符號(hào)
4.學(xué)習(xí)SEM前必須知道的五件事
5.潛變量VS觀察變量
6.SEM常見(jiàn)的模型
二、Mplus操作篇
1. A Step by Step Guide to Data Analysis Using Mplus
2. Mplus操作篇
3.Mplus常用指令直接
4.Observed Variable model-Regression Model Path model
5.路徑分析
6.Latent Variable model-CFA and SEM
7.驗(yàn)證式因素分析
8. 一階CA分析時(shí)常見(jiàn)的問(wèn)題
9.信度與收斂效度
10.區(qū)別效度Fornell and Larcker critiria
11.一階SEM分析及報(bào)告
12.二（高）模型
13.二階SEM分析與報(bào)告
14.模型擬合度修正
15.協(xié)方差矩陣分析
三、中介
1.中介與調(diào)節(jié)模型
2.簡(jiǎn)單中介模型
3.遠(yuǎn)程（鏈?zhǔn)剑┲薪槟Ｐ?/p>
4.多重（并聯(lián)）中介模型
5.簡(jiǎn)單調(diào)節(jié)模型
6.調(diào)節(jié)變量為潛變量
7.雙調(diào)節(jié)變量模型
8.雙調(diào)節(jié)變量有交互作用模型
9.中介的調(diào)節(jié)變量模型
10.中介的調(diào)節(jié)（連續(xù)）效果
四、調(diào)節(jié)
1.Mplus觀察變量繪圖（1）
2.Mplus觀察變量繪圖（2）
3.Mplus觀察變量繪圖（3）
4.進(jìn)階調(diào)節(jié)變量繪圖
五、MLM基本認(rèn)識(shí)
1.為什么需要多層次分析
2.MLM基本認(rèn)識(shí)
3.MLM的參數(shù)估計(jì)
六、MPlusmultilevel 語(yǔ)法介紹
1. Mpus Multilevel 語(yǔ)法介紹
2.Multievel 六大模型、隨機(jī)方差模型（空模型）
3.截距模型及完整模型
七、數(shù)據(jù)整理及計(jì)算RWGJ
八、范例
1. EX2模型完整分析
2. EX3模型完整分析
九、共同方法偏誤
1. 什么是共同方法偏誤
2. 共同方法偏誤不同的觀點(diǎn)
3.CMB的檢測(cè)
4.驗(yàn)證因子分析法（CFAmethod）
5.潛變量方法效應(yīng)估計(jì)（ULMC）
6.標(biāo)記變量法（maker variable)
7.CMB修正
十、恒等性分析
1.MPlus多群組恒等性檢驗(yàn)
2.測(cè)量工具因素恒等性分析測(cè)量
3.測(cè)量工具因素恒等性（一階CFA）
4.測(cè)量供具因素恒等性（一階CFA)范例2
5.結(jié)構(gòu)模型恒等性分析
6.交叉評(píng)估（Cross-validation)
Pls（偏小二乘法）軟件操作
一、Pls（偏小二乘法）
1. 偏小二乘法(PLS)第二代統(tǒng)計(jì)學(xué)
2. 開始繪制模型
3. 圖形調(diào)整及美化
4. 數(shù)據(jù)缺失值處理
5. 偏小二乘法(PLS)原理
6. PLS的優(yōu)勢(shì)
7. PLS 與SEM的異同
8. 反映型與形成型指標(biāo)
9. 信、效度與結(jié)構(gòu)效度（上）
10. 信、效度與結(jié)構(gòu)效度（下）
11. PLS 分析報(bào)告
二、PLS實(shí)務(wù)應(yīng)用操作
1. 高階測(cè)量模型分析
2. 中介與調(diào)節(jié)的應(yīng)用
3. 調(diào)節(jié)的應(yīng)用
4. 多群組比較
5. 共同方法偏差(CMB)
加入高級(jí)會(huì)員獲得助教答疑
