南台課程大綱
學年度 99學年第二學期 系所 科管所
課程名稱 高等統計資料分析 班級 碩研科管一甲,碩研科管二甲
授課教師 顏慧 點 閱 次 數 78
選修
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課程概述
本課程主要的目的在介紹結構方程模式(Structural Equation Modeling,SEM)的基本概念、及其在社會與行為科學上的應用。除了必要的理論之外,整個課程將以範例來貫穿,並以AMOS的操作及報表的講解為授課的方式。我們期望學生在修完此課程後,能夠對SEM有所認識,不但能夠閱讀SEM相關的文獻,更得以進一步的將SEM應用在本身的研究工作之上。
課程目標
1. (知識) 建立學生高等統計資料分析的能力
2. (技能) 使學生能將高等統計資料分析方法正確的應用在商業及管理上
3. (態度) 使學生能具備統計資料分析之專業態度
4. (其他) 使學生能瞭解統計資料分析在科學研究上的重要性
課程大綱
第一部份:結構方程模式(SEM)
1. SEM的基本概念
2. SEM模式的估計
3. 模式適合度統計量的介紹
4. 測量系統、測量信度
5. 驗證性因素分析、收斂效度與區別效度
6. 迴歸、路徑分析
7. 多群組分析
8. 多群組結構平均數的檢定
9. 變異數分析、共變異數分析、多變量變異數分析
10. 交互作用、干擾變數、伴隨變數、中介變數
11. 其他SEM相關議題
第二部份:階層線性模型(多層次線性模型)
12. 階層線性模型的基本概念
英文大綱
Part I:Structural Equation Modeling (SEM)
1. The Basics of Structural Equation Modeling
2. Parameter Estimation of the Model
3. Assessing the Fit of the Model: Fit Indices
4. Measurement System and Reliability
5. Confirmatory Factor Analysis (CFA), Convergent Validity, and Discriminant Validity
6. Regression and Path Analysis
7. Multiple-Group Analysis
8. Testing for Invariant Latent Mean Structures
9. ANOVA, ANCOVA, and MANOVA
10. Interaction Effect, Moderating Variable, Covariate Variable, and Mediator Variable
11. Other Important Issues
Part II:Hierarchical Linear Modeling,HLM (Multilevel Linear Modeling,MLM)
12. The Basics of Hierarchical Linear Modeling
下載
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