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结构方程模型与AI大模型赋能学习 一、结构方程模型必备知识与软件操作 1、Mplus界面、语法结构、常用命令、默认设置与常见错误 2、数据导入与前期处理 3、从回归分析和路径分析入手,讲述Mplus的基本应用过程。 二、探索性因素分析(EFA)、验证性因素分析原理与Mplus实现 1、探索性因素分析的意义; 2、探索性因素分析的Mplus实现; 3、探索性因素分析的实际应用; 4、验证性因素分析CFA原理 5、CFA模型的Mplus实现; 6、共同方法偏差检验 三、验证性因素分析的应用进阶 1、测量等值与多组CFA模型 2、高阶CFA模型; 3、基于SEM的信度(α信度、组合信度、单个指标信度等)检验 4、多质多法(MTMM)模型简介与应用; 5、双因子模型(Bifactor)模型简介与应用。 6、探索性结构方程模型(ESEM)与探索性双因素模型(bi-ESEM)简介与应用 四、路径分析、结构方程模型、中介模型与调节模型 1、路径分析语结构方程模型原理; 2、中介效应原理、并行中介与链式中介; 3、调节效应原理与分析方法; 4、调节效应分析的基本方法(two-way ANOVA、分组回归、阶层回归);5、潜调节变量模型的主要检验方法; 6、有调节的中介、有中介的调节模型分析与应用。 五、多水平模型(Multilevel Modeling)与潜在增长模型(LGCM)的分析与应用 1、多水平模型简介; 2、多水平结构方程模型应用与分析; 3、多水平中介效应分析; 4、潜在增长模型(LGCM)简介; 5、潜在增长模型(LGCM)应用; 6、潜在增长模型(LGCM)的多样本比较 六、潜在类别/潜在剖面分析(LCA/LPA/LTA)的分析与应用 1、潜在类别/剖面分析简介; 2、潜在类别/剖面分析的应用; 3、潜在类别转变模型(latent transition analysis,LTA)简介 七、 R软件入门及网络分析 1、R软件入门; 2、网络分析简介及基本应用; 3、纵向网络分析的应用 八、AI辅助完成结构方程模型方法 1、文献综述 2、数据分析 3、论文写作#一、结构方程 #心理学 #统计学 #护理 #护士
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