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ASPEN培训课程
社会科学/市场研究人员、心理学/管理学者、问卷调查分析师。
掌握结构方程模型（SEM）的基本原理与AMOS图形化建模方法。
能够独立绘制路径图，并进行模型识别、估计与评价。
熟练运用AMOS进行验证性因子分析、路径分析及多群组分析。
结构方程模型概述：SEM与传统回归分析的对比；SEM的构成（测量模型+结构模型）；基本概念（潜变量、观测变量、误差项）。
AMOS软件入门：AMOS的界面布局（工具箱、绘图区、对象属性栏）；AMOS与其他软件（SPSS）的数据接口；数据的导入与管理。
模型构建与识别：路径图的绘制规范（潜变量、观测变量、残差、路径）；模型的设定；模型识别问题（t法则）。
验证性因子分析（CFA）：CFA的模型设定；因子载荷、因子方差、协方差的估计；模型拟合评价（卡方值、RMSEA、CFI、TLI、SRMR）。
信度与效度检验：组合信度（CR）的计算；平均方差提取量（AVE）的计算；区分效度的检验（AVE与相关系数平方的比较）。
模型修正：修正指数（MI）的解读；模型修正的原则（不能违背理论）；模型比较与最终确定。
全模型分析：在CFA基础上加入结构路径；直接效应、间接效应与总效应的分解；中介效应的检验（Bootstrap法）。
多群组分析：多群组分析的目的（跨组比较）；模型设定（形态相同、测量权重相同、结构权重相同）；群组间路径差异的显著性检验。
高阶因子模型：高阶因子的概念与构建；二阶验证性因子分析的实现；高阶因子模型的应用场景。
模型设定与数据探索：模型探索的注意事项；异常值与缺失值的处理；数据正态性检验（极大似然估计对正态性的要求）。
贝叶斯SEM简介：贝叶斯SEM的基本思想；AMOS中的贝叶斯估计设置；先验分布的选择与后验结果的解读。
AMOS报表解读与呈现：AMOS输出报表的结构（估计结果、拟合指数、修正指数）；将AMOS图形和分析结果导出至Word/PPT；学术论文中SEM结果的规范报告格式。
