4.2.4 验证性因子分析（四）

课程介绍： 在社会学、心理学、教育学、经济学、管理学、市场学等研究领域的数据分析中，结构方程建模是当前最前沿的统计方法中应用最广、研究最多的一个。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。本课程系统地介绍结构方程模型和LISREL软件的应用，内容包括：结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、结果的解释和模型评价。学员应具备基本的统计知识（如：标准差、t-检验、相关系数），理解回归分析和因子分析的概念。 注：本课程配套教材为《结构方程模型及其应用》（以LISREL软件为例）。 修课背景要求： 讲学语言：普通话及广东话 / 简体中文 这是一个艰深的高阶课程，学员应有下述的知识及训练：(i) 使用SPSS, SAS或其他类似软件包；(ii) 回归；和(iii) 因子分析(探索性因子分析)。 课程目标： 完成课程之后，学生的预期学习成果是： 1. 能够说出与传统的ANOVA和回归分析法相比，结构方程模型的优点； 2. 能够在仪器上进行验证性因子分析； 3. 能够用结构方程模型分析简单的全模型； 4. 通过计算出各种拟合指数和运用其他评估标准，能够比较并选出适合的模型； 5. 能够基于相应的参数统计修改模型；