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当前选择:
AMOS论文攻略(基础班) 
主讲教师:
张伟豪 
学费:
600元 
上课时间:
随报随学 
上课地点:
一次性下载到本地观看 
报名开始时间:
随报随学 
报名结束时间:
随报随学 
详细说明:

 

结构方程-AMOS论文专题(基础班).视频教程

课程概况

规格:24课时

培训形式:视频教程,购买后发送下载地址到邮箱 或者快递DVD

使用权限:绑定2台电脑使用,无限次观看,老师在线答疑

使用方法:下载课程(或DVD拷贝)到本地电脑,用密码激活,激活后就可离线观看

下载试听:  试听1   

课程详情

 套餐组合优惠

 A套餐:AMOS论文攻略—基础班+中高级班=1200

 B套餐:AMOS论文攻略(基础班+中高级班)+AMOS基础班=1460

 C套餐:AMOS论文攻略(基础班+中高级班)+AMOS基础班+AMOS高级班=1800

  

 
张伟豪简介:
  提到结构方程模型,就不得不说领军人物“张伟豪”。
  
张老师曾任SPSS多年统计软件资深顾问,外号 “Amos亚洲一哥”,全亚洲最会上SEM课程的讲师,现任三星统计服务有限公司执行长。擅长领域: SPSS 、结构方程模型(SEM) 、资料分析与市场调查。出版畅销书: 《SEM论文写作不求人》 《與SEM共舞》 。曾任 IBM SPSS CHINA SEM 年度训练讲师、 IBM SPSS TAIWAN 统计咨询资深顾问。在100余所高校开设了结构方程培训课程,如 北京师范大学、北京联合大学,寧波大學台湾大学、政治大學、台灣師範大學、台北大学、交通大学、中央大学、中兴大学、中国医药大学、中山医学大学、中正大学、嘉义大学、成功大学、中山大学、高雄师范大学、高雄医学大学等。

课程大纲

SEM基本注意事项

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。

1.SEM的基本原理

2.SEM基本流程

3.SEM术语

4.合理的样本量

5.SEM问卷设计要领

Amos操作环境与模式建立

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。

1.Amos环境介绍

2.建立路径图

3.数据读取

4.数据处理(分析)

SEM论文分析标准流程

CFASEM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、模型拟合度不佳、模型修正及所代表意涵等等的原因及解决之道。

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)

6.变异数萃取量 (AVE)

SEM适合度

SEM分析拟合度指标所代表的意义及解读。造成拟合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拟合度指标。

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

AMOS 拟合指标意义及应用

1.绝对拟合指标

2.增值拟合指标

3.精简拟合指标

4.竞争拟合指标

中介变量原理及应用

探讨目前最新的中介效果分析方法,从old school state of art,加以探讨并分析介绍其优劣

中介变量的原理说明

中介变量评估方法的比较

因果法(The Baron and Kennys Approach, B-K method)

直接与间接效果法

系数差异法
(Difference in coefficients)

系数乘积法(Product of coefficients)信赖区间法(Bootstrap Distribution of Effects)

调节变量原理及应用

SEM潜在变量的调节大概是最难检定的部分,本内容将介绍多个分析分法,并带学员一步步的完成分析。

调节变量的定义与实务意涵,观察调节变量的验证方法剖析

1. two-way ANOVA

2.分群回归及费雪Z转换

3.阶层式回归(Hierarchical regression)

潜在调节变量验证方法剖析

1.调节为类别变量

2. 调节为连续潜在变量

Pings single indicator and

Pings indicant product

3. 中介的调节效果 vs. 调节的中介效果

课程配套资料:

1讲义

2案例数据及论文

3程序

 

 

 

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。

报名流程及咨询:

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曾老师
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邮箱training@pinggu.org

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