現場+直播 | MPLUS結構方程模型(SEM)實戰研討會

2021-01-14 學術志


結構方程模型(SEM, Structural Equation Modeling)分析在近20幾年來,已經成長為量化論文分析的主流統計技術,又稱為第二代多變量分析。結構方程模型不但能夠實現傳統的第一代多變量分析方法,如多元回歸、方差分析、路徑分析及多層次模型,同時還考慮了測量誤差、同步分析多個因變量模型、模型擬合度、直接與間接效果、處理特殊數據,如自我相關、非正態、類別變量等,使得統計估計變得更為精確。


大家都知道,現在市面上常用的SEM軟體有AMOS,LISREL, MPLUS, EQS……,那為什麼我們這次就講MPLUS呢?我來解答一下大家的疑惑。


第一,MPLUS不同於AMOS的繪圖式操作,而是使用語法分析,繪圖的方式容易入門,但無法了解SEM分析的原理,往往流於知其然卻不知其所以然。使用語法分析,一定要對SEM的理論基礎有一定的了解,如此在撰寫語法時,才不會產生錯誤。因此,學習語法編程比較能一探SEM的奧秘。


第二,MPLUS幾乎所有的統計功能都包括了,例如探索性因子分析、驗證性因子分析、結構方程模型、路徑分析等等,幾乎可以估計任何回歸模型(類別數據的分析、特定間接效果的評估、潛在調節效果的估計、多層次模型),一個軟體就能搞定。 


第三,豐富的網絡學習資源(http://www.statmodel.com/)。


第四,MPLUS近些年來進步很快,新版本中還提供了Mplus Diagrammer的新功能,也可以畫圖及圖形輸出。



本次內容在於帶領有興趣進入SEM領域的研究人員,快速了解Mplus的功能使用及語法的編寫,讓大家可以在最短的時間內,學會駕馭這套SEM工具。




張偉豪

人稱「統計亞洲一哥」

「統計黑傑克」


曾擔任過SPSS軟體公司資深顧問,現創辦巨大數據科技股份有限公司,同時亦為三星統計服務有限公司執行長。並擔任首席資料分析師和首席培訓師,人稱「統計亞洲一哥」、「統計黑傑克」,專門解決統計疑難雜症。


精通多種資料分析應用技術,擅長各種統計方法課程教學,尤以結構方程模型(SEM, Structural Equation Modeling)為最。處理資料分析案例上千件,組織和應邀統計學培訓講座數百場。因其資深的專業背景、精湛的分析技術、深入淺出的講授以及幽默詼諧的課堂風格,廣受大陸和臺灣師生的喜愛。


已在臺灣累積超過100所學校的邀約演講經驗,包括臺灣大學、政治大學、成功大學、陽明大學、交通大學等,各大學均有張老師的演講與教育訓練足跡。 


張老師於六年前亦將學術演講的版圖拓展到大陸,包括北京師範大學、同濟大學、寧波大學與天津大學等知名校院都競相邀約。除了統計教學與培訓之外,張老師也積極解決高校老師個案統計問題,協助畢業與期刊投稿,目前已有千名以上的個案受惠,遍及兩岸三地,實戰經驗豐富。



本次研討會採用現場+直播兩種形式的傳授,可以任選其中方式一種報名。兩種方式報名的學員都可以在會後一個月免費觀看回放。


研討會時間:6月5日—7日

面授:2500元/人  北京黃河京都會議中心(現場限額100人,先報先得)

直播:1500/人。5人團報1200/人  知深平臺直播(直播限額500人,先到先得)


諮詢聯繫人:

劉老師 電話:010-56204616;手機號:18600520319

張老師 微信或手機:15501101763


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切記一定區分現場還是直播


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相關焦點

  • 什麼是結構方程模型(SEM)?
    當然,結構方程模型也可以估計常見的顯變量模型或潛顯混合模型(被解釋變量、解釋變量既可以是潛變量,也可以是顯變量)。並且,相比傳統的顯變量估計方法,結構方程模型具有更多更強大的功能,能獲得更好的估計結果。無論理論層面還是經驗統計層面,SEM技術都是一種更具優越性的方法(Iacobucci,2012)。
  • 揭秘結構方程模型(SEM)
    然而,所有的結構方程模型:包括measurement model +structure  model, 都是用這幾個參數來設定的。所以,理解這些還是非常必要的。這篇文章將逐個解讀這些參數,讓你真正的理解這些參數和模型之間的關係(及自由度),正確解讀Mplus的輸出結果,以及當模型報錯時候找出錯誤的根源。
  • SEM 結構方程模型
    傳統的統計方法不能有效處理這些潛變量,而結構方程模型則能同時處理潛變量及其指標。傳統的線性回歸分析容許因變量存在測量誤差,但是要假設自變量是沒有誤差的。結構方程模型常用於驗證性因子分析、高階因子分析、路徑及因果分析、多時段設計、單形模型及多組比較等 。
  • 結構方程模型(SEM)簡介
    這一期分享的是張靜儒同學對SEM模型及其應用的簡單介紹。之後小編會每周定期推送北大旅研中心往期例會的精彩內容,敬請期待吧~結構方程模型(SEM)是一種多變量統計技術,用以驗證變量間的因果關係。它基於兩個統計技術:因子分析和路徑分析。目前,結構方程模型被廣泛地應用於心理學、社會科學等學科。SEM通常包括兩類模型:測量模型和結構模型。
  • 為什麼建議結構方程模型新手首選Amos?
    AMOS是用於處理結構方程模型的軟體。AMOS的全稱是Analysis of Moment Structure,除了AMOS可用於結構方程模型分析外,還有LISREL和EQS等軟體。結構方程模型分析的軟體主要綜合了兩個統計分析功能:降維分析和線性回歸分析。
  • 結構方程模型(SEM)到底有多厲害?
    結構方程模型是高級定量方法中最常見的統計方法之一。
  • MPlus 基礎篇: CFA,EFA,中介因果調節模型
    1.3 備擇模型及CFA模型比較至於如何選擇不同的模型,可以參考實證研究www.fss.uu.nl/mplus(), 打開連結發現作者也是UU的……然而並沒有發現Mplus syntax…,但是UU學術筆記提供!
  • 似乎用不到的結構方程模型
    前些天想做一些研究分析,忽然想到是否可以用結構方程模型來做一些分析,於是找了關於結構方程模型的書籍和資料。
  • 結構方程模型 VS 回歸方程模型,究竟有何不同?
    回歸方程模型是處理顯變量時最實用、應用最廣泛的定量方法,而結構方程模型則是處理潛變量的最主要、最實用的定量方法。兩者存在一定的聯繫和區別,具體如下:回歸模型是結構方程模型的基礎模塊之一(還有路徑模型、因子模型);結構方程模型可以視為估計潛變量之間複雜關係的回歸分析。
  • AMOS結構方程——界面介紹【二】| 結構方程模型
    運用結構方程進行探索分析時,打開軟體後,面對的是一個全新的頁面,今天給大家介紹一下AMOS結構方程軟體界面。當我們下載安裝後, 這個標識,就是AMOS結構方程軟體的標誌。為了方便大家下載安裝,已經把軟體安裝包放在百度網盤裡啦,後臺回復「結構方程」即可獲取資源(已失效)當AMOS結構方程軟體打開後,會出現這個頁面。
  • 結構方程模型簡介
    1、SEM 可以研究顯在變量與潛在變量以及潛在變量之間的關係;2、SEM 能明確地估計測量誤差等參數,並估計整個模型的擬合程度;原文1. Rosseel, Yves. "lavaan: An R Package for Structural Equation Modeling."
  • 結構方程模型入門(純乾貨!)
    結構方程模型屬於多變量統計分析,整合了因素分析與路徑分析兩種統計方法,同時可檢驗模型中的顯變量(測量題目)、潛變量(測量題目表示的含義)和誤差變量直接按的關係,從而活動自變量對因變量影響的直接效果、間接效果和總效果。結構方程模型基本上是一種驗證性的分析方法,因此通常需要有理論或者經驗法則的支持,根據理論才能構建假設的模型圖。
  • 結構方程模型簡介與應用
    為了弄清促進用戶體驗提升及產品各項指標增長的影響機制,我們將在這篇文章中介紹結構方程模型的概念及應用,供大家嘗試探索。結構方程模型(Structural Equation Modeling,SEM)是一般線性模型的擴展,並非單指某一種特定的統計方法,而是一套用以分析共變結構的技術整合。
  • 簡單易懂,結構方程模型思路總結
    結構方程模型是結合了多種統計分析方法,可同時檢驗因子、分析項、誤差項間的關係,既可以測量也可以進行分析。本文將基於SPSSAU系統進行說明。結構方程模型1、方法辨別結構方程模型SEM包括測量關係和影響關係;既可以測量各因素內部結構及相關之間的關係情況
  • 結構方程模型出現問題如何辦?
    而結構模型是指影響關係情況,比如模型中Factor1和Factor2影響Factor3;Factor3影響Factor4。如果說只研究測量模型,那麼通常是指驗證性因子分析CFA;如果說只研究結構模型,則稱作路徑分析path analysis。驗證性因子分析和路徑分析均是結構方程模型的特殊形式。
  • 結構方程模型元分析:Web應用
    結構方程模型元分析(Meta-analytic structural equation modeling)是元分析的一個非常有潛力的方向,但是對於沒有使用過R和R包的初學者而言,做結構方程模型元分析還是比較困難的。基於此,我們也專門講解了結構方程模型元分析,感興趣的讀者可以聯繫小編QQ:3417492134獲取該課程。
  • 結構方程式模型(SEM)入門!其實一點也不難~
    結構方程模型最主要的應用就是分析多變量(≥3個)之間的關係,可以:進行變量的中介效應檢驗進行調節效應分析(用來進行多群組的關係分析)進行問卷的效度分析(主要是驗證性因素分析)目前,結構方程模型的分析軟體較多,如Lisrel、EQS、Amos、Mplus、 Smartpls等等,其中AMOS
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