      社會統計學入門-L4潛變量分析培訓

 

 

一、SEM的基本概念

1. 什么是SEM

2. 為何是SEM

3. SEM術語與符號

4. 學習SEM前必須知道的五件事

5. 潛變量VS觀察變量

6. SEM常見的模型

二、Amos軟件操作

1. Amos分析步驟

2. 觀察變量-路徑模型/Amos OV-path model

3. 觀察變量-回歸模型/Amos OV-regression model

4. 潛變量-路徑模型Amos LV- path model

5. Amos 模型擬合度Amos model fit

6. Amos 圖形美化

7. Amos 圖形輸出

8. Amos 分析及界面屬性

三、SEM實務上的重點

1. SEM估計參數設定原則

2. CFA分析實務

四、測量模型與結構模型

1. AMOS驗證式因素分析（CFA）

2. AMOS信度、收斂效度、區別效度

3. AMOS一階SEM

4. AMOS二階CFA

5. AMOS二階SEM

五、協方差矩陣數據分析

1. AMOS協方差矩陣輸入

2. AMOS協方差矩陣SEM分析

六、Amos進階

1. 缺失值（上）

2. 缺失值（下）

3. 多元正態與極端值

4. 擬合度修正

5. 自助法(bootstrap)

6. SEM二階段準則

7. 共線性的影響

8. 共線性的處理

9. 構面單一指標

10. 項目打包

11. 順序尺度的處理

12. 統計檢定力(power)

13. Power及樣本量計算

14. 模型探索

15. SEM報告的準則

七、Amos應用（中介與）

1. 中介變量的原理說明

2. 中介變量的重要性

3. 傳統的中介變量檢驗方法

4. 21世紀中介變量檢驗方法

5. 蒙地卡羅模擬(MC)

6. 二因子無因果中介變量

7. 特定的間接效果評估

8. 二因子因果中介變量(遠程中介)

9. 中介效果樣本數需求

八、Amos應用（調節）

1. 調節的定義及實務意涵

2. 觀察變量的調節效果（上）

3. 觀察變量的調節效果（中）

4. 觀察變量的調節效果（下）

5. 潛變量的調節效果分析（調節變量為類別變量）

6. 潛變量的調節效果分析（調節變量為潛變量）

7. 潛變量的調節效果分析（調節變量為潛變量-example）

8. 中介效果的調節效果

9. 三種中介的調節效果檢驗方法

九、多群組

1. 什么是多群組的SEM分析

2. 測量工具因素恒等性01

3. 測量工具因素恒等性02

4. 測量工具因素恒等性03

5. 測量工具因素恒等性04

6. 結構模型恒等性

7. 潛變量平均值比較

8. 模型穩定度—交叉評估(Cross-Validation)

十、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

3. CMB的檢測

4. 驗證因子分析法（CFA method）

5. 潛變量方法效應估計（ULMC）

6. 標記變量法（marker variable）

7. CMB修正

十一、潛在成長模型（LGM）

1. 淺談潛在成長模型

2. 認識潛在成長模型

3. 潛在成長模型參數估計

4. 無條件潛在成長模型設定

5. 基本LGM估計流程

6. 非線性潛在成長模型

7. 非線性潛在成長模型-2

8. 條件式潛在成長模型

9. 多變量潛在成長模型繪圖示范

10. 潛在成長模型范例

Pls（偏小二乘法） 軟件操作

一、Pls（偏小二乘法）

1. 偏小二乘法(PLS)第二代統計學

2. 開始繪制模型

3. 圖形調整及美化

4. 數據缺失值處理

5. 偏小二乘法(PLS)原理

6. PLS的優勢

7. PLS 與SEM的異同

8. 反映型與形成型指標

9. 信、效度與結構效度（上）

10. 信、效度與結構效度（下）

11. PLS 分析報告

二、PLS實務應用操作

1. 高階測量模型分析

2. 中介與調節的應用

3. 調節的應用

4. 多群組比較

5. 共同方法偏差(CMB)