Modélisation d'équations structurelles et analyse de chemin

La recherche dans des domaines tels que la psychologie, l'éducation et la gestion implique souvent des concepts complexes qui ne peuvent pas être mesurés directement, tels que la satisfaction au travail ou la fidélité à la marque.La modélisation d'équations structurelles (SEM) fournit le cadre statistique essentiel pour analyser simultanément ces variables cachées et leurs relations interconnectées.Ce cours transforme votre compréhension de l'analyse des données en allant au-delà de la simple régression dans le monde de la modélisation multivariée, vous permettant de tester des cadres théoriques entiers en une seule analyse. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts de base des constructs latents et de l'erreur de mesure en modélisation statistique. - Appliquer l'analyse de chemin pour identifier les effets directs, indirects et totaux entre les variables. - Effectuer une analyse factorielle de confirmation (CFA) pour s'assurer que vos échelles de mesure sont fiables et valides. - Interpréter les indices d'ajustement de modèle modernes tels que CFI, TLI et RMSEA pour évaluer les résultats de votre recherche. - Exécuter des modèles structurels à l'aide de LISREL et comprendre la logique de l'estimation basée sur la covariance. - Explorez les applications avancées, y compris l'analyse multi-groupes et les modèles de données longitudinales. - Maîtriser les normes de reporting des résultats SEM dans la recherche académique et professionnelle. Le cours commence par des définitions claires de la terminologie clé et de la logique statistique derrière le SEM avant de passer par les étapes pratiques de la spécification, de l'identification et de l'estimation du modèle.Vous apprendrez à travers des explications écrites détaillées et une analyse étape par étape des scénarios de recherche. Ce cours est conçu pour les débutants en statistiques multivariées qui ont une compréhension de base de la corrélation et de la régression.Il est idéal pour les étudiants et les chercheurs qui cherchent à améliorer leurs compétences en analyse de données. Améliorez vos capacités de recherche avec des techniques de modélisation structurelle sophistiquées.