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Über diesen Kurs
Forschung in Bereichen wie Psychologie, Bildung und Management beinhaltet oft komplexe Konzepte, die nicht direkt gemessen werden können, wie z. B. Arbeitszufriedenheit oder Markentreue.Die Strukturgleichungsmodellierung (SEM) bietet den wesentlichen statistischen Rahmen, um diese versteckten Variablen und ihre miteinander verbundenen Beziehungen gleichzeitig zu analysieren.Dieser Kurs verwandelt Ihr Verständnis der Datenanalyse, indem Sie über die einfache Regression hinaus in die Welt der multivariaten Modellierung eintauchen und ganze theoretische Rahmenbedingungen in einer einzigen Analyse testen können.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen Sie die Kernkonzepte von latenten Konstrukten und Messfehlern in der statistischen Modellierung.
- Wenden Sie eine Pfadanalyse an, um direkte, indirekte und gesamte Effekte zwischen Variablen zu identifizieren.
- Führen Sie eine Bestätigungsfaktoranalyse (CFA) durch, um sicherzustellen, dass Ihre Messskalen zuverlässig und gültig sind.
- Interpretieren Sie moderne Modell-Fit-Indizes wie CFI, TLI und RMSEA, um Ihre Forschungsergebnisse zu bewerten.
- Führen Sie Strukturmodelle mit LISREL aus und verstehen Sie die Logik der kovarianzbasierten Schätzung.
- Erkunden Sie erweiterte Anwendungen, einschließlich Multi-Group-Analyse und Längsschnittdatenmuster.
- Beherrschen Sie die Berichtsstandards für SEM-Ergebnisse in der akademischen und professionellen Forschung.
Der Kurs beginnt mit klaren Definitionen der wichtigsten Begriffe und der statistischen Logik hinter SEM, bevor Sie die praktischen Schritte der Modellspezifikation, -identifizierung und -schätzung durchgehen.Sie lernen durch detaillierte schriftliche Erklärungen und Schritt-für-Schritt-Analysen von Forschungsszenarien.
Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der multivariaten Statistik, die ein grundlegendes Verständnis von Korrelation und Regression haben und ihre Datenanalysefähigkeiten verbessern möchten.
Erweitern Sie Ihre Forschungsmöglichkeiten mit ausgefeilten Strukturmodellierungstechniken.
Was du erhältst
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