课程大纲： AMOS论文写作高级培训
遗漏值的处理方法
分析数据的多元常态与例外值检定
模型配适度显著的检定与修正
数据非常态的处理 -Bootstrap的介绍与使用
结构模型的二阶段准则
SEM共线性的判断及处理
模型中潜在变项单一指标测量
SEM处理顺序尺度及类别尺度的研究设计
最佳模型的搜索
结构方程模型检定力的计算及样本数的决定
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
结构方程模型的关键报告
1.概念模型及统计模型的叙述
2.样本数据的细节
3.结果说明
4.事后修正
5.模型配适的额外信息
6.解释与推论
研究设计
潜在构面探讨
问卷设计
预试
资料检查
资料预检
叙述性统计；
遗漏值处理
交叉分析；
适合度检定；
同构型检定
验证式因素分析
一阶及二阶验证式因素分析
多元常态及例外值检定
SEM二阶段准则
违反多元常态的因应
共同方法变异检定
哈门氏单因子检定
CFA单因子及多因子检定
信度与效度
组成信度(CR)
平均变异数萃取量(AVE)
收敛效度(Convergent validity)
区别效度 (Discriminated validity)
SEM模型估计
配适度指标的报告；
参数的解读
模型不变性检定
交叉效度；
检定统计力及样本数计算
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