Name: Structural Equation Modeling ด้วย lavaan ใน R
Rating: 4.84 (75 reviews)

รายละเอียดคอร์ส

เมื่อทำงานกับข้อมูล เรามักต้องการสร้างโมเดลเพื่อพยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคต แต่ยังต้องการเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่าข้อมูลเชื่อมโยงและมีโครงสร้างอย่างไร ในคอร์สนี้ จะได้สำรวจความสัมพันธ์ของข้อมูลโดยใช้ Structural Equation Modeling (SEM) ด้วยภาษา R และแพ็กเกจ lavaan SEM จะแนะนำแนวคิดเกี่ยวกับตัวแปรแฝง (latent variables) และตัวแปรสังเกตได้ (manifest variables) รวมถึงวิธีสร้างโมเดลการวัด ประเมินความแม่นยำ และแก้ไขโมเดลที่ยังไม่พอดี ตลอดคอร์สจะได้สำรวจชุดข้อมูล SEM คลาสสิก เช่น ชุดข้อมูล Holzinger and Swineford (1939) และ Bollen (1989) รวมถึงศึกษาโมเดลหลายปัจจัยผ่านกรณีศึกษาของ Wechsler Adult Intelligence Scale เมื่อเรียนจบคอร์สนี้ จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกและเข้าใจโครงสร้างของข้อมูลได้อย่างครอบคลุม

ข้อกำหนดเบื้องต้น

Intermediate Regression in R

หลักสูตร

โครงสร้างคอร์ส

โมเดลหนึ่งปัจจัย

ในบทนี้ จะได้เริ่มสร้างโมเดลสมการโครงสร้างแรกด้วย lavaan พร้อมเรียนรู้คำศัพท์สำคัญ วิธีสร้าง และการรันโมเดล จากนั้นจะสร้างโมเดลหนึ่งปัจจัยของความสามารถทางการทดสอบทางจิตโดยใช้ชุดข้อมูลคลาสสิก Holzinger and Swineford (1939)

เริ่มบทเรียน

โมเดลหลายปัจจัย

ในบทนี้ จะได้ต่อยอดทักษะใน lavaan เพื่อสร้างโมเดลหลายปัจจัย โดยปรับปรุงโมเดลหนึ่งปัจจัยจากบทที่แล้วด้วยการสร้างตัวแปรแฝงหลายตัวในชุดข้อมูลคลาสสิก Holzinger and Swineford (1939)

เริ่มบทเรียน

การแก้ไขข้อผิดพลาดของโมเดลและการสร้างไดอะแกรม

โมเดลสมการโครงสร้างไม่ได้รันได้ราบรื่นเสมอไป ในบทนี้จะได้เรียนรู้วิธีแก้ไข Heywood cases ซึ่งเป็นข้อผิดพลาดที่พบบ่อย รวมถึงวิธีสร้างไดอะแกรมของโมเดลใน R โดยใช้ไลบรารี semPlot

เริ่มบทเรียน

ตัวอย่างครบวงจรและการต่อยอด

บทนี้จะศึกษา WAIS-III IQ Scale และคุณสมบัติเชิงโครงสร้าง โดยนำทักษะจากสามบทแรกมาสร้างโมเดลต่าง ๆ ของ WAIS-III แก้ไขข้อผิดพลาดในโมเดลเหล่านั้น และสร้างไดอะแกรมของโมเดลสุดท้าย