Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R

ZaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 07.2022

Dowiedz się, jak tworzyć i oceniać modele pomiarowe używane do potwierdzania struktury skali lub kwestionariusza.

Opis kursu

Pracując z danymi, często chcemy budować modele do przewidywania przyszłych zdarzeń, ale zależy nam też na głębszym zrozumieniu tego, jak dane są ze sobą powiązane i ustrukturyzowane. W tym kursie poznasz metody badania powiązań w danych przy użyciu strukturalnego modelowania równań (SEM) w języku R z pakietem lavaan. SEM wprowadzi cię w pojęcia zmiennych utajonych i obserwowalnych oraz pokaże, jak tworzyć modele pomiarowe, oceniać ich dokładność i poprawiać modele słabo dopasowane. W trakcie kursu będziesz pracować z klasycznymi zbiorami danych SEM – Holzingera i Swineford (1939) oraz Bollena (1989). Przeprowadzisz też analizę przypadku wieloczynnikowego modelu opartego na Skali Inteligencji Dorosłych Wechslera. Po ukończeniu kursu będziesz potrafić dogłębnie eksplorować swoje dane i lepiej rozumieć, jak wszystkie elementy do siebie pasują.

Wymagania wstępne

Intermediate Regression in R

One-Factor Models

In this chapter, you will dive into creating your first structural equation model with lavaan. You will learn important terminology, how to build, and run models. You will create a one-factor model of mental test abilities using the classic Holzinger and Swineford (1939) dataset.

Opis kursu

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dołącz do ponad .css-nklxlk{color:var(--wf-brand--main, #03EF62);}19 milionów kursantów i zacznij Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Strukturalne modelowanie równań z lavaan w R już dziś!