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结构方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）分析在近来，已经成长为量化论文分析的主流统计技术，又称为第二代多变量分析。结构方程模型不但能够实现传统的第一代多变量分析方法，如多元回归、方差分析、路径分析及多层次模型，同时还考虑了测量误差、同步分析多个因变量模型、模型拟合度、直接与间接效果、处理特殊数据，如自相关、非正态、类别变量等，使得统计估计变得更为精确。
1、了解结构方程模型的基本原理；
2、掌握结构方程模型建模的一般过程；
3、熟练掌握常用的结构方程模型的程序编写、软件操作和结果解读；
4、掌握中介变量与调节变量模型的处理方法与应用。
公开课理论讲解及实战
第一讲、
结构方程模型简介及必要性
Mplus软件应用及相关软件比较 （1）从线性回归开始，讲述多元统计方法存在的不足及解决方法，由此引出潜变量模型（结构方程模型）；
（2）结构方程模型的起源与发展过程；常用的潜变量（SEM）分析软件，如LISREL、EQS、AMOS等软件的特点介绍；
（3）Mplus软件主要功能演示及有别于其他软件的特色；
（4）Mplus界面、语法结构、常用命令与默认设置
第二讲、
回归分析与路径分析
递归与非递归模型
纵向数据的路径分析 （1）从回归分析和路径分析入手，讲述Mplus的基本应用过程；
（2）简单Mplus程序的编写；数据导入与格式；输出结果报告与解读；递归与非递归模型的区别；路径分析模型的识别规则；路径模型的效应分析；纵向数据的路径分析。
第三讲、
探索性因子分析EFA
验证性因子分析CFA
CFA模型应用初级-量表的信度效度检验 （1）探索性因子分析与主成分分析的区别；
（2）探索性因子分析的Mplus实现；
（3）探索性结构方程模型（ESEM）简介；
（4）验证性因子分析CFA的基本原理；
（5）CFA模型评价（绝对拟合指标、相对拟合指标、精简拟合指标与竞争拟合指标）；
（6）CFA输出结果解读与报告；
（7）如何通过CFA模型判断量表质量（.组成信度CR、平均变异抽取量AVE）；
（8）CFA模型常见问题剖析（多元正态性检验、特异值检出、非正定、拟合度不好、模型修正、模型比较等）。
第四讲
测量等值与多组CFA模型
高阶CFA模型
CFA模型的应用进阶-MTMM、Bifactor模型 （1）Mplus实现测量等值的具体步骤；
（2）多组CFA模型比较；
（3）二阶CFA模型的应用；
（4）高阶与低阶CFA模型的比较；
（5）MTMM模型应用；
（6）Bifactor模型的应用；
第五讲
SEM模型的基本原理
SEM模型的应用
模型比较与多组SEM模型 （1）SEM模型的相关术语；
（2）SEM模型的基本原理；
（3）SEM的建模过程与模型识别；
（4）SEM模型的比较；
（5）多组SEM模型
第六讲
SEM模型中的常见问题剖析
SEM模型中的相关议题 （1）SEM模型中常见问题剖析；
（2）SEM模型中的相关议题（样本量估计、缺失值插补、非正态数据的处理、数据打包技术、形成型模型与反应型模型、类别数据的处理、单指标潜变量的处理等）。
第七讲
中介效应分析技术
多重中介变量模型
调节效应分析技术 （1）中介效应模型的形式与作用；
（2）中介效应模型的原理；
（3）中介效应中的抑制变量；
（4）中介效应检验的主要方法（因果法、系数差异法、系数乘积法等）；
（5）中介效应的基本模型与分析步骤；
（6）中介变量间存在因果关系的多重中介模型；
（7）中介变量间无因果关系的多重中介模型；
（8）调节效应模型的形式与作用；
（9）调节效应与交互效应的区别；
（10）调节效应的基本模型与分析步骤；
（11）调节效应分析的简单方法（two-way ANOVA、分组回归、阶层回归。
第八讲
潜调节模型
中介与调节变量分析进阶——混合的中介与调节模型（条件中介模型）
中介与调节效应模型的新进展 （1）潜调节变量模型的主要检验方法；
（2）调节变量为类别变量的模型；
（3）调节变量为连续潜在变量的模型；
（4）Bootstrap方法与贝叶斯方法。
辅助课程 （1）疑难解答、分组讨论；
（2）学后交流、微信群、QQ群建立；
结构方程模型扣扣群： 幺九八三六七八七三（备注：薛洪良）
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