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潜变量建模与Mplus应用工作坊

时间:2012-06-19 16:34来源:未知 作者:管理员 点击:
潜变量建模与Mplus应用工作坊 从1998年问世至今,在短短的14年内,M plus 软件因其在结构方程模型、潜在变量模型处理方面独一无二的贡献,以及处理遗漏值、复杂结构调查数据和多层次数据强大功能,而广泛应用于社会科学以及经济、管理、心理、医学等研究领域

 

       从1998年问世至今,在短短的14年内,Mplus软件因其在结构方程模型、潜在变量模型处理方面独一无二的贡献,以及处理遗漏值、复杂结构调查数据和多层次数据强大功能,而广泛应用于社会科学以及经济、管理、心理、医学等研究领域,并发挥着越来越大的影响。2012第一期《Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal 》期刊共录入9篇文章,其中有8篇文章使用了Mplus软件。

        为了进一步普及潜变量建模方法和推广Mplus处理潜变量模型优势,特举办潜变量建模与Mplus应用工作坊

 

一、课程目标

本课程为实践取向,讲授和操作并重,主要目标如下:

  • 了解潜变量建模的基本过程;
  • 理解各种统计模型背后的原理;
  • 掌握具体的Mplus操作方法和正确的结果解释;
  • 了解潜变量建模过程中特殊问题;

 

二、参加对象

心理学、教育学、社会学、管理学、市场营销专业或其他社会科学专业准备学习路径分析、问卷编制、因素分析、结构方程建模和潜类别分析的研究生或教师。如果你之前使用其他结构方程建模软件(AMOS,LISREL,EQS),现在对Mplus感兴趣,本课程也非常适合。课程为应用取向,不需要数学或数理统计背景,课程会尽量避免不必要的统计公式,但基本的统计知识是必须的。欢迎你带着在实际研究中的问题参与讨论。

三、主讲人

王孟成,男,中南大学应用心理学博士候选人。有6年的结构方程建模经验,3年的Mplus使用经验。主要研究心理测量和潜变量模型应用,先后发表中英文科研论文20多篇,其中2篇使用Mplus软件检验PTSD测量等值(多组和纵向)的文章发表于Journal of Anxiety DisorderJournal of Nervous and Mental Disease杂志,另外还参与编制或修订了多份心理测验,其中包括《中国大五人格问卷》和《人生意义问卷》等。

 

四、培训时间与地点(如果开课时间地点有变动,另行通知):

时间:2012年7月18日-21日培训,共4天。

地点:湖南长沙中南大学升华楼北楼813(公共管理学院)(开课前一周发报到通知及详细路线图)

  

五、课程费用及付款方式

1.学费:2400元(6月21日前报名交费优惠价2100元/人;团体3人报名2000元/人);资料费:100元。(优惠价不含税,税率7%)学员食宿自理,协助安排。培训期间提供茶歇。

硕士研究生凭有效学生证(现场报到时验原件)1200元。

博士研究生(全日制)凭有效学生证(现场报到时验原件)1800元。

2.优惠:本次培训提供10个中西部地区优惠名额,培训费用为800/人。相关专业的在校硕士二年级及以上、博士研究生和青年教师均可申请。申请者认真填写附件中的“报名表”,并于2012年7月1日前将“报名表”Email至helath.care@163.com。由培训中心学员选拔委员会根据报名综合信息选择录取。录取结果于2012年7月10前公布于报名网站,并通过邮件通知被录取学员。

3.款方式(汇款后请及时电话通知查收)报到时凭银行汇款单办理手续。

单位名称:长沙心沐晨光健康咨询服务有限公司

开户银行:中国光大银行长沙华泰支行

账    号:7876  0188  0000  41148

个人汇款:工商银行牡丹卡6222 0219 0100 1900 073 开户名: 陈伟军

 

六、联系方式

联系人:陈老师  李老师             联系电话:0731-82199759

电子信箱:health.care@163.com       咨询QQ:398985904     QQ群交流:219343650
 

 网址:www.hneap.com

 

七、学习材料

    自带笔记本电脑并预装Mplus软件或通过Mplus网站下载DEMO版。

 课程提供300页的培训教材。

 

                                           潜变量建模与Mplus应用课程学习班报名表

 

姓名

 

性别

 

学历

 

E-mail

 

专业

 

单位名称

 

职务

 

单位地址

 

邮编

 

联系电话

 

手机

 

单位网址

 

QQ

 

是否需要协助住宿

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

附1  课程安排

附2  课程详细大纲

 您也可以顺便利用学习之余来到湖南旅游,韶山 ,张家界,凤凰,衡山,岳阳楼等。

 

 

附1

课程安排

课程表(授课大纲见后)

 

第一天

8:30-9:30

9:40-10:40

10:50-11:50

 

14:00-15:00

15:10-16:10

16:20-17:20

 

潜变量模型简介

Mplus介绍:功能和优势

Mplus常用语言

 

回归与路径分析

探索性因素分析:理论

探索性因素分析:实践

第二天

8:30-9:30

9:40-10:40

10:50-11:50

 

14:00-15:00

15:10-16:10

16:20-17:20

 

验证性因素分析:理论

验证性因素分析:实践

多组验证性因素分析与测量等值:理论

 

多组验证性因素分析与测量等值:实践

用Mplus估计测验信度

结构方程模型基础

 

第三天

8:30-9:30

9:40-10:40

10:50-11:50

 

14:00-15:00

15:10-16:10

16:20-17:20

 

结构方程模型应用

结构方程建模涉及的重要议题(一)

结构方程建模涉及的重要议题(二)

 

结构方程建模涉及的重要议题(三)

潜变量增长曲线模型:理论

潜变量增长曲线模型:实践

第四天

8:30-9:30

9:40-10:40

10:50-11:50

 

14:00-17:00

 

 

潜类别分析:理论

潜类别分析:实践

其他其他潜变量模型与Mplus

 

答疑和个别咨询

 

注:学习时间分配:理论讲授占2/3,上机操作占1/3。

每节课讲授50分钟,10分钟答疑。

 

附2

课程详细大纲

一  潜变量模型概述

1.1 变量类型

连续变量(continuous variable)

类别变量(categorical variable)

计数变量(count variable)

名义变量(nominal variable)

1. 2 观测变量和潜变量

观测变量

潜变量

1.3潜变量分析的类型

因素分析(Factor Analysis, FA)

项目反应理论(Item Response Theory, IRT)

潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)

潜在剖面分析(Latent Profile Analysis, LPA)

 

二 Mplus介绍

2.1 Mplus简介:发展历程和功能

2.3 Mplus语言概述:优点

2.2 Mplus安装

2.4 Mplus常用命令

三 回归分析

3.1 回归分析概述

3.2 一般线性回归

3.3 多元线性回归

3.4 Logistic回归

3.5 泊松回归

3.6 多项式回归

四 路径分析

4.1路径分析基础

4.2中介效应分析

 

五 探索性因素分析

5.1 因素分析概述

5.2探索性因素分析原理

因素分析与主成分分析

因素分析原理

二分变量因素分析

5.3 探索性因素分析过程

使用EFA存在的问题

EFA分析过程

5.4 探索性因素分析示例

研究背景

Mplus实现

结果解释

5.5 探索性结构方程模型

探索性结构方程模型概述

探索性结构方程模型示例

六 验证性因素分析—基础

6.1验证性因素分析概述

6.2验证性因素分析原理

验证性因素分析的表达式

验证性因素分析步骤

 模型拟合评价Model Evaluation

6.3验证性因素分析步骤

实例说明

模型设定与识别

一阶CFA分析结果与解释

指标作为类别变量

6.4小结

七 验证性因素分析—提高

7.1 二阶/高阶验证性因素分析

二阶/高阶模型概述

高阶模型表达与识别

高阶模型示例

7.2 MTMM模型

MTMM概述

常用的MTMM分析模型

其他问题

Mplus语句示例

7.3 Bifactor模型

Bifactor模型概述

Bifactor模型表达式

Bifactor模型示例

7.4 信度估计

传统的Alpha系数

组合信度

单个指标信度

二分变量的信度

Bifactor模型中信度估计

7.5 CFA的其他功能

用于检验相关系数

用于经典的项目分析

 

八 多组验证性因素分析与测量等值

8.1 不变性/等值简介

8.2 多组不变性/等值

8.3 Mplus示例

7.4 MIMIC模型检验不变性

8.5 纵向不变性/等值

8.6 高阶模型的不变性/等值

8.7 MIMIC模型检验不变性

8.8 与IRT比较

 

九 结构方程建模

9.1 结构方程模型简介

9.2 简单的结构方程模型

9.3 复杂的结构方程模型

中介模型

调节模型

9.4 模型拟合估计和评价

   结构方差模型的估计方法

   评价模型拟合的指标

9.5 示例

简单结构方程模型

中介方程模型

调节方程模型

    MIMIC模型

十 结构方程建模涉及的重要议题

10.1 等价模型

10.2 非正态与类别数据的建模

10.3项目包

10.4形成性与反映性指标

10.5缺失值的处理

10.6为潜变量指定单位

10.7模型比较与选择

10.8样本量与统计功效

10.9模型修正

十一 潜类别分析(Latent Class Analysis, LCA)

11.1 潜类别分析概述

11.2 LCA原理

数学表达式

类别概率和条件概率

同质性和潜类别距离

参数估计

11.3 LCA与其他方法的关系

11.4 LCA的类型

11.5 模型拟合评价

11.6探索性LCA

11.7 验证性LCA

11.8 多组LCA

11.9 LCA作为混合模型的基本形式

 

 

 

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