关于此课程： 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）。
制作方： 香港中文大学
教学方： Prof. Kit Tai Hau 侯傑泰, Choh-Ming Li Professor of Educational Psychology
Department of Educational Psychology
| 承诺学习时间 | 9 hours of videos and quizzes |
| 语言 | Chinese (Simplified) |
| 如何通过 | 通过所有计分作业以完成课程。 |
| 用户评分 |
授课大纲
第 1 周
课程资料
1 视频, 5 阅读材料
- Reading: 课程须知
- Reading: 附加教材
- Reading: 参考书目
- Reading: 评量方式
- Reading: 学生常见问题及解答
- 视频: 课程简介
第 2 周
第一课：简介 (參考：第一章 引言)
第 3 周
第二课：探索性与验证性因子分析 (參考：第一章 引言)
第 4 周
第三课：SEM原理 (參考：第二章 结构方程模型简介)
第 5 周
第四课：验证性因子分析 (參考：第三章应用示范I 一、验证性因子分析)
6 视频
- 视频: 4.1 验证性因子分析(概述)
- 视频: 4.2.1 验证性因子分析（一）
- 视频: 4.2.2 验证性因子分析（二）
- 视频: 4.2.3 验证性因子分析（三）
- 视频: 4.2.4 验证性因子分析（四）
- 视频: 4.2.5 验证性因子分析（五）
已评分: 验证性因子分析(概述)
已评分: 验证性因子分析
第 6 周
第五课：多质多法模型 (參考：第三章应用示范I 二、多质多法模型)
第 7 周
第六课：全模型 (參考：第三章应用示范I 三、全模型)
第 8 周
第七课：高阶因子分析 (參考：第三章应用示范 四、高阶因子分析)
第 9 周
第八课：单纯形模型 (參考：第四章应用示范II：单纯形和多组模型 一、单纯形模型)
第 10 周
第九课：多组SEM分析 (參考：第四章应用示范II：单纯形和多组模型 二、多组验证性因子分析 三、多组分析：均值结构模型)
第 11 周
第十课：结构方程建模和分析步骤 (參考：第五章结构方程建模和分析步骤)
5 视频
- 视频: 10.1 结构方程建模和分析步骤（一）
- 视频: 10.2 结构方程建模和分析步骤（二）
- 视频: 10.3 结构方程建模和分析步骤（三）
- 视频: 10.4 结构方程建模和分析步骤（四）
- 视频: 10.5 结构方程建模和分析步骤（五）
已评分: 结构方程建模和分析步骤
第 12 周
第十一课：涉及数据的问题 (參考：第六章专题讨论——涉及数据的问题 第七章专题讨论——涉及模型拟合的问题 第八章拟合指数)
第 13 周
第十二课：读取SPSS数据 (參考：附录III通过SPSS读取数据)
第 14 周
期末考
已评分: 期末考
常见问题解答
运作方式
Coursework
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
Help from Your Peers
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制作方
香港中文大学
Founded in 1963, The Chinese University of Hong Kong (CUHK) is a forward looking comprehensive research university with a global vision and a mission to combine tradition with modernity, and to bring together China and the West. CUHK teachers and students hail from all corners of the world. CUHK graduates are connected worldwide through an expansive alumni network.
评分和审阅
This is a really good course on SEM. I strongly recommend it!
very good course for fresh researcher who want to master SEM skill. It's easy enough and gives me the whole picture of SEM.
老师讲解重点突出，搭配上教材学习，感觉SEM突然没有想象中的那么难了。
CS
在coursera上完的第一门课，特此留念，上一次打开这个课程视频，是6年前。由于缺乏勇气，惰性，没有坚持下来。现在工作中急需使用SEM，不得不学。因此，又回到coursera，讲的浅显易懂，让我对SEM的理解又深入一个层次。非常感谢