Structural Equation Modeling: Fundamentals and Practical Applications (bằng tiếng Anh).

Các nhà nghiên cứu và các nhà phân tích dữ liệu thường cần phải mô hình hóa các hệ thống phức tạp, thực tế nơi các biến số chính không thể được đo lường trực tiếp. Chương trình này hướng dẫn bạn qua các bước lý thuyết và thực hành cơ bản của SEM. Bạn sẽ chuyển từ các khái niệm hồi quy cơ bản sang xây dựng, đánh giá, và giải thích các mô hình đường phức tạp và phân tích nhân tố xác nhận bằng cú pháp thống kê hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của biến ngầm, sai số đo lường và phân tích đường đi. - Xây dựng và xác định các mô hình phân tích nhân tố xác nhận để xác nhận các công cụ đo lường. - Ước tính mô hình phương trình cấu trúc sử dụng cú pháp phần mềm thống kê hiện đại. - Đánh giá mô hình phù hợp bằng cách sử dụng chỉ số chính và thực hiện sửa đổi mô hình khoa học. - Ứng dụng kỹ thuật SEM để phân tích dữ liệu đa nhóm và các hiệu ứng trung gian trực tiếp hoặc gián tiếp phức tạp. - Thực hành khắc phục các vấn đề ước tính phổ biến, chẳng hạn như dữ liệu không bình thường và giá trị thiếu. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và nền tảng khái niệm của SEM dựa trên đồng phân. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các giải thích viết từng bước về các đặc điểm của mô hình, ước tính, đánh giá và báo cáo, kèm theo các ví dụ cú pháp thực tế. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu với mô hình đa biến, bao gồm sinh viên, nhà nghiên cứu, và nhà phân tích dữ liệu trong khoa học xã hội, tâm lý học, giáo dục, và kinh doanh. Một hiểu biết cơ bản về tương quan và hồi quy đa biến được khuyến nghị. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa những hiểu biết sâu hơn từ dữ liệu đa biến của bạn.