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          結(jié)構(gòu)方程-AMOS高級培訓(xùn)

第1講 Bootstrap方法在結(jié)構(gòu)方程模型中的應(yīng)用
當(dāng)模型的假定不滿足時，如何得到參數(shù)估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差？如何基于Bootstrap方法從多個備選模型中選擇佳模型？你可知道估計結(jié)果的好壞不僅取決于模型，還取決于估計方法？如何借助Bootstrap方法選擇佳估計方法？
本講通過以因子分析模型為例來回答上述問題。

第2講基于指定搜索方法尋找佳模型
有時候，你是否不確定兩個觀測變量或潛變量之間是否存在作用關(guān)系，模型中的某些箭頭覺得可有可無？那么采用指定搜索方法來決定這些箭頭的去留吧。
你是否知道在Amos中也能像逐步回歸一樣讓軟件自動地搜索，實現(xiàn)“逐步因子分析”，幫助你找到佳模型？

第3講在Amos中使用貝葉斯估計
參數(shù)估計中有兩種理念：頻率學(xué)派和貝葉斯學(xué)派，如何在Amos中基于貝葉斯思想得到貝葉斯估計結(jié)果？你是否曾因樣本量太小或模型設(shè)定的原因得到方差為負的錯誤估計結(jié)果？嘗試一下貝葉斯估計吧，它能避免方差為負等錯誤估計結(jié)果的出現(xiàn)。
另外除了Amos中默認輸出的參數(shù)，你只否還想得到自己想要的其它一些參數(shù)的貝葉斯估計結(jié)果？本講對此做出解答。

第4講刪失數(shù)據(jù)分析
你碰到過刪失數(shù)據(jù)嗎？你會處理刪失數(shù)據(jù)嗎？本講講解如何基于刪失數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計、后驗預(yù)測分布估計及和數(shù)據(jù)插補有關(guān)的問題。

第5講有序類別數(shù)據(jù)分析
在嘗試擬合因子分析模型的時候你是否碰到過“非常不同意”、“不同意”、“同意”、“非常同意”這樣的有序類別數(shù)據(jù)？本講介紹如何基于有序類別型數(shù)據(jù)擬合因子分析模型，以及和后驗預(yù)測分布估計、數(shù)據(jù)插補有關(guān)的話題。

第6講 Amos中的混合模型建模
混合模型適用于一個模型對于全部總體數(shù)據(jù)來說不合適，但當(dāng)將總體分為若干組后，對于每組數(shù)據(jù)，模型剛好合適的情形。本講重點講解在含有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和不含有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的情形，如何在Amos中建立混合模型，主要以混合回歸模型的建立為例。