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结构方程模型与AMOS软件应用培训班时过然后学，则勤苦而难成。独学而无友，则孤陋而寡闻。——礼记●学记课程试听http://pic./album//141312ecwqlqkfaw6lpfpl.jpg邮件订阅课程相关开课信息和 ...
结构方程模型与AMOS软件应用培训班
时过然后学，则勤苦而难成。
独学而无友，则孤陋而寡闻。
——礼记●学记
邮件订阅课程相关开课信息和资料：http://rescdn./zh_CN/htmledition/images/qunfa/manage/picMode_light_m.png
欢迎心理学、教育学、管理学、经济学、市场营销、社会学、传播学、临床医学、公共卫生等学科的硕士研究生、博士研究生，高校教师及各研究机构的研究人员参加。
培训时间：2015年5月22日-24日(三天)
培训地点：北京
培训费用：成人2400元；学生1800元 差旅及住宿费用自理
授课安排：
(1) 授课方式：使用AMOS 22。中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30(16:30-17:00答疑)
结构方程模型Structural Equation Modeling，SEM
在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需要处理多个原因多个结果间的复杂关系，或者会碰到不可直接观测的变量（即潜变量），这些都是传统的统计方法不好解决的问题。二十世纪八十年代以来，结构方程分析迅速发展，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。
简单而言，与传统的回归分析不同，结构方程分析能同时处理多个因变量，并可以比较评价不同因果关系的理论模型。与传统的探索性因子分析不同，在结构方程模型中，我们可提出一个特定的因子结构，并检验它是否吻合数据。通过结构方程多组分析，我们可了解不同组别 (如不同性别) 内各变量的关系是否保持不变，各因子的均值是否有显着差异。
近三四十年以来，国际上关于教育与心理统计的研究取得了快速的发展，结构方程模型可以说是其中发展较快，应用广泛的多元统计分析技术；在商业领域的品牌研究、顾客满意度研究等方向上也得到了广泛的应用。在我国近十年来，SEM研究方法还在管理学、经济学、医学及社会学研究等领域的应用也得到了快速的发展。
结构方程模型（SEM）是国际管理研究和其他社会科学研究中日益广泛采用的建模技术，每年的美国管理学会年会上都有专题教学和研讨。SEM越来越成为各类高层次学术刊物、高层次管理研究以及社会学和经济学等学科研究领域的必备方法。
培训目的：
1.使学员掌握AMOS软件的常用操作方法，能够有效的完成初中级统计建模任务，为进一步的高级课程打下扎实的基础。2.以案例讲授为主线的方式，使您能在短时间内掌握AMOS软件建模的精髓。
课程特色：
1.课程注重培养学员使用软件的实证分析能力，立足于统计建模过程的基础性与实用性。对目前主流的分析方法给予详细的讲解,具有非常强的操作性。
2.课程配以丰富的案例，力求将每个建模过程置于学科背景下，使复杂模型及其模型设置问题简单化。
讲师介绍：
AMOS培训讲师：丁亚军 数据统计分析师，现任职于人大经济论坛评谷数据处理与分析研究中心，兼职中国学习路径图国际培训中心数据统计顾问。长期从事于SAS、SPSS等软件的应用研究，曾参与2012国家宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查等大型数据处理项目，具有丰富的数据处理经验。
人大经济论坛数据处理和分析研究中心是人大经济论坛下属的研究机构，具有强大的统计计量和数据处理方面的实力，我们服务过的客户包括中国人民银行、世界银行、亚洲开发银行、各大高校研究机构、科研院所、公司和个人等，数据处理和分析的实践经验丰富、理论功底深厚。
本研究中心应用的解决数据处理和分析问题的工具包括. SAS、SPSS、MATLAB、STATA、EVIEWS、EXCEL、SPLUS&R、LINGO、MAPLE、MATHEMATICA、MATHCAD等。在对外承接数据处理业务的同时，我们也把实际数据处理的经验转化为课程，供广大有兴趣的会员朋友们学习使用。
Amos课程大纲
第一部分 结构方程模型与AMOS软件介绍
第二部分 结构方程模型：初级建模部分
第三部分 结构方程模型：高级建模部分
1.1 实例演示:AMOS数据处理流程
2.1 方差估计与假设检验
3.1 多群组结构方程模型
1.1.1 数据清理
2.1.1估计变量方差与协方差
3.1.1 多群组模型设定及其分析
1.1.2 导入数据
2.1.2方差与协方差的假设检验
3.1.2多群组均数检验
1.1.3 建模
案例1：互联网企业价值的序列研究
案例7：酒依赖与特质焦虑的关系探析
1.1.4 结果解读
2.2 验证性因子分析
3.2 自抽样技术
1.2 AMOS软件介绍
2.2.1一阶验证性因子分析
3.2.1自抽样技术
1.2.1 AMOS软件及其功能
2.2.1.1多因素斜交模型
3.2.2 自抽样技术的应用
1.2.2 界面介绍
2.2.1.2分析属性的输出选项
3.3 SEM的贝叶斯估计
1.3 结构方程模型基本概念
2.2.1.3多因素直交模型
3.3.1 贝叶斯估计与MCMC模拟分析
1.3.1显变量与潜变量
2.2.2 高阶验证性因子分析
3.3.2 自定义的参数先验概率分布
1.3.2 内生变量与外生变量
2.2.3 一阶CFA模型的多模型比较
3.4 指定搜索过程
1.3.3 自由、固定与限定参数
案例2：幼龄儿童的社会助长行为探讨
3.4.1 “探索性”因子分析
1.3.4 误差与残差的界定
-------------------------------------------------------------------------------第1天结束
3.4.2 搜索过程的逐步法
1.3.5 相关注意事项综合说明
2.3 路径分析
3.5 删失数据分析
1.4 结构方程模型的特点
2.3.1 递归模型
3.5.1 模型设定
1.4.1 结构方程模型具有的特性
2.3.1.1 显变量的路径分析
3.5.2 后验预测估计
1.4.2 结构方程模型具有的优点
2.3.1.2 “潜变量”的路径分析
案例8：心脏手术病人的删失数据
1.5 结构方程模型建模步骤
2.3.2 非递归模型
3.6 有序类别的数据处理
1.5.1 SEM模型及原理
2.3.2.1 非递归模型的设定
3.6.1 拟合因子分析模型
1.5.2 模型的设定
2.3.2.2 稳定性系数检验
3.6.2 估计后验预测值的分布
1.5.3 模型的识别
案例3：农作物生长环境的路径关系
案例9：环境问题态度的调查研究
1.5.4 模型估计
案例4：胜任力、管理特征与员工绩效的实证分析
3.7混合建模
1.5.5 模型评价
2.4 中介效应与调节效应模型
3.7.1 探索数据
1.5.6 模型修正
2.4.1 中介效应
3.7.2 混合建模
1.6 处理缺失数据
2.4.1.1 中介效应与间接效应
案例10：不同药品剂量与病症状况的数量关系
1.6.3.1 线性模型的填补技术
2.4.1.2 中介效应的模型设定
3.8增长曲线模型
1.6.3.2 非线性模型的填补技术
2.4.2调节效应
3.8.1 单因子增长曲线模型
1.6.3.3 多重插补数据集的处理
2.4.2.1调节效应与交互效应
3.8.2 线性增长曲线模型
2.4.2.2调节效应与调节效应图
3.8.3 曲线类型的自由估计
3.8.4 非线性增长曲线模型
案例6：交通枢纽处的车辆滞留情况调查
案例5：胜任力、管理特征与员工绩效的实证分析
案例11：问题儿童自我概念追踪研究
u 培训优惠（学生价不享受以下优惠）
(1)现场班老学员可以享受9折优惠。
(2)同一单位3人以上报名，9折优惠。
(3)同一单位6人以上报名，8折优惠。（前三项优惠不叠加）
(4)赠送1000论坛币，免费在线答疑。
u 报名流程1. 提交报名信息：
2. 给予反馈，确认报名信息3. 交费: 4. 开课前一周发送培训教室路线图，培训现场领取发票
u 咨询联系方式樊老师电话:(010)手机：Q Q:
邮箱: fanyuliang@pinggu.org
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苹果/安卓/wp
& & & LISREL、AMOS等结构方程模型分析软件
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