结构方程AMOS及论文攻略课程标准

【课程简介】

结构方程模型 Structural Equation Modeling(SEM)是第二代统计分析技术，其应用的领域涵盖医学、社会科学、人文、教育、生态、管理、营销、人资、财会与信息等领域。因为在这些研究领域，经常需要处理多个原因多个结果间的复杂关系，或者在科研中会碰到不可直接观测的变量（即潜在变量），这些靠传统的统计方法都不容易解决。结构方程分析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，堪称是当代应用广泛的统计技术之一，是从事科研的硕、博士生与高校老师研究利器。AMOS软件是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件，AMOS让SEM变得容易，拥有直观的拖放式绘图工具，通过AMOS软件能快速地以演示级路径图定制模型而无需编程。本课程围绕AMOS软件，详细讲解SEM论文分析的标准流程，帮助学员顺利完成硕博士论文与期刊论文投稿！让Amos软件和结构方程模型（SEM）助您成功！

【课程特色】

1.上课方式生动活泼，举例深入浅出，全程没有艰涩难懂的数学证明
2.现场示范分析过程，注重演练，搭配随行助教，让您操作容易上手
3.上课过程引经据典，提供专业期刊论文作为左证，让您撰写论文事半功倍
4.上课与学员互动热情，面对提问能知无不言，言无不尽，深受上课学员的喜爱！

【学员打分】

98分
Amos DVD课程 Amos 现场班

• 
• 

【课程标准】

1. 结构方程模型与 AMOS 软件介绍
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 结构方程模型的基本概念
1.2.1 显变量与潜变量
1.2.2 内生变量与外生变量
1.2.3 自由、固定与限定参数
1.3 结构方程模型的特点
1.3.1 结构方程模型具有的特性
1.3.2 结构方程模型具有的优点
1.4 结构方程模型建模步骤
1.4.1 构建理论模型
1.4.2 模型识别
1.4.3 模型估计
1.4.4 模型评价
1.4.5 模型修正
1.5 AMOS 软件介绍
1.5.1 界面介绍
1.5.2 软件功能

2.AMOS 软件建模（初级部分）
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 1：互联网企业价值与客户关系的相关研究
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 多因素直交模型
2.2.1.2 多因素斜交模型
2.2.1.3 修正指数与 C.R.系数
2.2.2 高阶验证性因子分析
案例 2：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 3：农作物生长环境的路径关系
案例 4：胜任力、内外环境与员工绩效的实证研究
2.4 中介效应模型
2.4.1 中介效应与间接效应
2.4.2 中介效应的模型设定
案例 4：胜任力、内外环境与员工绩效的实证研究
2.5 调节效应模型
2.5.1 调节效应与交互效应
2.5.2 调节效应与调节效应图
2.6 均值结构模型
案例 5：快餐连锁企业顾客满意度、品牌感知与购买意愿问卷调查
2.7 处理缺失数据

3.AMOS 软件建模（高级部分）
3.1 多群组结构方程模型
3.1.1 多重模型设定
3.1.2 多群组分析
3.1.3 多群组均数检验
案例 6：内控型与特质焦虑的关系研究
3.2 自抽样技术
3.2.1 自抽样技术的应用
3.2.2 自抽样技术的模型比较
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 分析
3.5.1 模型设定
3.5.2 后验预测估计
案例 7：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
8：关于环境问题态度的调查
3.7 混合建模
3.7.1 探索数据
3.7.2 混合建模
案例 9：fisher 鸢尾花数据