论文攻略最新解读_Amos初级到应用班_名师主讲

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        结构方程模型处理数据型态大多以横断面为主，但并不代表SEM只能处理横断面数据。在纵断面研究方面，SEM的处理方式称为潜在成长模型(Latent Growth Curve, LGC)，现在已经广泛的应用在医学、教育、社会科学、财务、人力资源等领域的应用。如医学上重复量数的研究；教育方面：某种教学方法对教学成果的研究；财务分析:影响上市公司经营绩效原因的探讨；人力资源分析：知识分享程度对组织承诺的影响等。这些研究都必需是同一组样本经过一些时间，多次的测量，才能加以分析。LGC提供了绝佳的分析内容，包括了固定的平均数及随机效果的改变率，还可增加预测变量对结果影响估计，更提供了模型配适度，以决定模型是否恰当。LGC比传统的SPSS分析的最大优点是能分析线性及非线性数据，更能贴近许多研究为非线性的情形。


      中介与干扰是目前在投稿论文上经常被应用到的架构，模型中有了中介及干扰会该研究显得具有变化性，且在讨论上可以更为多样化。课程内容探讨中介变量的应用及分析，放在干扰模型的应用及分析。所用的统计方法会由最早的Baron and Kenny开始，一直到目前最新的Bootstrap估计方法。



时间： 2016年3月24-27日（初中级）           
           2016年4月21-24日（应用班）
地点： 北京市海淀区 首都体育学院

费用： 初级班：3800元/2800(全日制学生价)
          应用班： 4200元/3200(全日制学生价)
          全程班： 6500元/4600(全日制学生价)

授课： 上午9：00—12:00  下午13:30—16:30（16:30—17:00答疑）

（初中级）


（应用班）

应用班课程大纲：

时间	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

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结构方程模型Amos初级班大纲：

时间	科目	内容
第一天上午	1.SEM的基本原理    2.SEM基本流程    3.SEM术语    合理的样本量	了解SEM基本的注意事项及要求，才不会犯了不该犯的错误，并在一开始的构念及问卷设计上不会犯错，之后分析才会顺利。
第一天下午	Amos操作环境与模式建立    1.Amos环境介绍    2.建立路径图    3.数据读取    4.资料分析    配适度与报表说明	Amos软件完整的操作训练，带领学员将一步步的将所有的指令完整的走一遍，并提示各项快速的操作及绘图技巧，让学员在6小时后，操作软件毫无障碍。
第二天上午	1.验证式因素分析(CFA)    2.多元常态及例外值检定    3.一阶验证性因素分析    4.二阶验证性因素分析    5.组成信度 (CR)    变异数萃取量 (AVE)	CFA为SEM的基本元素，本内容以实务的方式探讨CFA分析常碰到的问题，包括CFA非正定、模型配适度不佳、模型修正及所代表意涵等等的原因及解决之道。
第二天下午	1.检定SEM  模型适合度    2.评估整体模型拟合    3.违犯估计的检查       AMOS 配适指标意义及应用    1.绝对配适指标    2.增值配适指标    3.精简配适指标    竞争配适指标	SEM分析配适度指标所代表的意义及解读。造成配适度不佳的原因及处理因应之道。Amos 所有报表输出的意义及了解如何正确的在论文中报告应有的配适度指标。
第三天上午	结构模式与测量模式    1.分析数据的多元常态及例外值检核    2.模式显著(p<0.05)与样本数的关系(Bollen- Stine 检定)    数据非常态的处理Bootstrap的介绍及使用	示范及练习多元常态及例外值的检定，在SEM分析中希望检定结果为不显著(P>0.05)，但由于SEM为大样本分析，P值往往都会显著，内容中介绍Bollen- Stine修正方法。    Bootstrap的理论及应用。
第三天下午	1.结构模式的二阶段准则    2.SEM共线性的判断及处理	SEM的二阶段准则可以预先了解模型可能发生的问题    共线性的检查及处理方式。
第四天上午	1.SEM处理顺序尺度及类别尺度的研究设计    2.构面单一指标的处理及应用    3.SEM小样本的解决方法    SEM模型搜索的应用	当搜集的数据为顺序或类别尺度时，数据本身要进行适当的转换，方能进行分析。    如果一个构面只有一个指标代表时，其信度要如何设定？       大多数的情形下，SEM为大样本(>200)分析法，样本不足时，提供新的处理方式。
第四天下午	结构方程模型的检定力计算及样本数决定    1.检定力 (power)的介绍及重要性    2.SEM检定力与样本数的计算    3.检定每个估计值的power (Satorra & Sarris, 1985)    4.检定SEM整体模型的power (MacCallum, Browne & Sugawara,  1996    结构方程模型的关键报告	了解何谓检定统计力，避免犯型II错误，样本数除了可依经验法则外，如何计算本节说分明。    论文写作期间，那些重点是一定要报告的，本节会以检核表的方式介绍呈现。       结构方程模型的关键报告    概念模型及统计模型的叙述    样本数据的细节    结果说明    事后修正    模型配适的额外信息    解释与推论

张伟豪结构方程模型Amos初级到应用 11月19日开课了！

张老师课上生动风趣，值得学习！

有时间一起学习Amos全程课程更深入 ，期待中

我打酱油路过

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