After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Працюючи з даними, ми часто створюємо моделі, щоб прогнозувати майбутні події, але водночас прагнемо глибше зрозуміти, як дані пов'язані та структуровані. У цьому курсі ви дослідите взаємозв'язки в даних за допомогою моделювання структурними рівняннями (SEM) у мові R, використовуючи пакет lavaan. SEM познайомить вас із латентними та маніфестними змінними, побудовою вимірювальних моделей, оцінюванням їхньої точності та виправленням моделей із поганою якістю узгодження. Протягом курсу ви працюватимете з класичними наборами даних для SEM, зокрема Holzinger and Swineford (1939) та Bollen (1989). Ви також виконаєте кейс-стаді багатофакторної моделі на основі шкали інтелекту Векслера для дорослих. Після проходження курсу ви зможете зануритися у свої дані та набагато глибше зрозуміти, як усе поєднується.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Однофакторні моделі
У цій главі ви створите свою першу модель структурних рівнянь у lavaan. Ви опanuєте ключову термінологію, дізнаєтеся, як будувати та запускати моделі. Ви створите однофакторну модель здібностей до розв'язування тестів, використовуючи класичний набір даних Holzinger and Swineford (1939).
- Специфікація моделі50 XP
- Побудуйте модель швидкості читання тексту100 XP
- Побудуйте модель Political Democracy100 XP
- Аналіз моделі50 XP
- Аналіз моделі швидкості читання тексту100 XP
- Підсумуйте політичну демократію50 XP
- Оцінювання моделі50 XP
- Перегляньте стандартизовані навантаження100 XP
- Дослідіть індекси узгодженості моделі100 XP
- Дослідіть політичну демократію100 XP
2
Багатофакторні моделі
У цій главі ви розширите свої навички в lavaan і перейдете до побудови багатофакторних моделей. Ми вдосконалимо однофакторні моделі з попередньої глави, створивши кілька латентних змінних у класичному наборі даних Holzinger and Swineford (1939).
3
Усунення помилок моделі та діаграми
Моделі структурних рівнянь не завжди виконуються бездоганно, і в цій главі ви навчитеся усувати випадки Гейвуда — поширені помилки в SEM. Ви також навчитеся створювати діаграму своєї моделі в R за допомогою бібліотеки semPlot.
4
Повний приклад і розширення
У цій главі розглядається шкала IQ WAIS-III та її структурні властивості. Ви застосуєте навички з перших трьох глав, щоб створити різні моделі WAIS-III, усунути помилки в цих моделях і побудувати діаграми фінальної моделі.
R
Моделювання структурними рівняннями (SEM) з пакетом lavaan у R
Курс
завершено
