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AMOS视频教程
应广大学员的的要求，《AMOS基础班、高级班》的视频教程终于录制完成了！
课程坚持从例子出发，力求使学员能够很快上手，轻松学会使用AMOS软件进行结构方程建模，是学习AMOS软件和结构方程模型的非常不错的入门和提高教程，希望对广大同仁有所帮助。
课程的详细介绍如下：
http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=51
培训目的：
结构方程模型正在成为经管、人文社科领域硕博论文的标准模型配置，而Amos是进行结构方程模型建模的首选软件，具有无需编程、易学易用、图形美观大方等诸多优点。
本培训课程致力于结构方程模型应用的推广，使学员轻松掌握使用AMOS软件进行结构方程模型建模，不让软件或编程语言成为学习结构方程模型的障碍。
AMOS软件介绍：
结构方程模型在国外的应用非常广泛，适用于财务、金融、管理、心理、社会学等多个领域。但国内结构方程模型的应用才刚刚起步，相关领域的研究论文并不多见。未来几年，结构方程模型将有望成为经管、人文社科领域本、硕、博士论文的标准模型配置。
而Amos是进行结构方程模型建模的首选软件。Amos软件由SPSS公司开发，无需编程，采用绘图的方式完成模型的建立，易学易用，简单易懂，并且图形美观大方。对于不懂编程语言或者甚至对统计方法不甚了解的学员而言，Amos是不可多得的一款结构方程模型软件。
内容纲要:
本课程坚持“做中学”的原则，每一讲的内容都是从一个例子出发，有数据、有模型、有结果的解释，以使学员能够很快上手，学会使用AMOS。
初级班
第1讲 结构方程模型简介
包括结构方程模型的重要性，模型的结构和优点，包含的统计方法和相关软件的比较等。
第2讲 AMOS中的基本操作
包括AMOS的安装、启动；如何关联数据文件；如何通过绘制图形创建模型；如何给变量命名；如何进行参数限制、改变路径图外观；及模型输出结果的处理等。
第3讲 方差估计和假设检验
包括在AMOS中如何估计变量的方差和协方差、以及对方差和协方差进行假设检验等。
第4讲 线性回归分析
包括在AMOS中如何进行建立传统线性回归模型、理解可识别的概念、考虑不可测变量的回归模型等。
第5讲 探索性分析
包括如何对不同时点的潜变量进行建模、修正指数和C.R.系数的使用、如何对多个模型进行比较、对结果的解释：直接、间接效应，因子得分等。
第6讲 非递归模型
包括递归模型与非递归模型的识别、稳定系数、非递归模型的设定、解释等。
第7讲 验证性因子分析模型
包括验证性因子分析模型的设定、解释等。
第8讲 多组模型
包括如何拟合一个针对多组数据的模型、多组模型的设置、模型的修正、组间验证等。
第9讲 均值结构模型
包括在AMOS中如何估计均值、如何对均值进行假设检验、带均值结构的因子分析模型和带截距项的回归分析等。
第10讲 处理缺失数据
包括缺失数据的产生、缺失机制的种类、AMOS中缺失数据的处理、AMOS中如何进行缺失数据的多重插补和分析结果的合并等。
第11讲 应用概览
讲解结构方程模型在财务、金融、管理、心理、医学等领域中的应用。
高级班
第1讲 Bootstrap方法在结构方程模型中的应用
当模型的假定不满足时，如何得到参数估计的标准误差？如何基于Bootstrap方法从多个备选模型中选择最佳模型？你可知道估计结果的好坏不仅取决于模型，还取决于估计方法？如何借助Bootstrap方法选择最佳估计方法？
本讲通过以因子分析模型为例来回答上述问题。
第2讲 基于指定搜索方法寻找最佳模型
有时候，你是否不确定两个观测变量或潜变量之间是否存在作用关系，模型中的某些箭头觉得可有可无？那么采用指定搜索方法来决定这些箭头的去留吧。
你是否知道在Amos中也能像逐步回归一样让软件自动地搜索，实现“逐步因子分析”，帮助你找到最佳模型？
第3讲 在Amos中使用贝叶斯估计
参数估计中有两种理念：频率学派和贝叶斯学派，如何在Amos中基于贝叶斯思想得到贝叶斯估计结果？你是否曾因样本量太小或模型设定的原因得到方差为负的错误估计结果？尝试一下贝叶斯估计吧，它能避免方差为负等错误估计结果的出现。
另外除了Amos中默认输出的参数，你只否还想得到自己想要的其它一些参数的贝叶斯估计结果？本讲对此做出解答。
第4讲 删失数据分析
你碰到过删失数据吗？你会处理删失数据吗？本讲讲解如何基于删失数据进行参数估计、后验预测分布估计及和数据插补有关的问题。
第5讲 有序类别数据分析
在尝试拟合因子分析模型的时候你是否碰到过“非常不同意”、“不同意”、“同意”、“非常同意”这样的有序类别数据？本讲介绍如何基于有序类别型数据拟合因子分析模型，以及和后验预测分布估计、数据插补有关的话题。
第6讲 Amos中的混合模型建模
混合模型适用于一个模型对于全部总体数据来说不合适，但当将总体分为若干组后，对于每组数据，模型刚好合适的情形。本讲重点讲解在含有训练数据集和不含有训练数据集的情形，如何在Amos中建立混合模型，主要以混合回归模型的建立为例。
课程资料：
视频文件共17个，共550M。课程资料包括配套讲义、例子数据和一份AMOS工具栏介绍。课程将根据学科发展，不定期更新，已购买者可享受优惠升级。出于版权保护的考虑，您最多可以在2台计算机上使用本次课程，每台可以观看120次,总共可以播放所有视频240次，正常情况下，已经完全可以满足您的学习需要，所有视频在5年内有效。
讲师介绍：
陈老师，统计学博士，擅长多种统计、经济计量软件，数据处理经验丰富。多篇论文发表在统计研究等权威期刊上，负责过多个项目、课题，且授课经验丰富。授课特色：通俗易懂，生动活泼。
培训形式：
视频教学,不受时间和地点的限制，随报随学。
老师把培训内容录制成视频，交费后下载到自己电脑上面观看学习，有疑难问题，进论坛的答疑专区，老师来解答。培训课程包括老师的视频、讲义、练习数据、练习文档等。
培训优惠：
（1）同时报两个班及以上，9折优惠
（2）为学员在论坛开设"统计软件培训班vip答疑区"，提供独享的疑难解答和经验交流，交费后可到论坛http://www.pinggu.org/bbs/b114.html参与提问，授课老师负责回答。
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