Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Đánh giá thang đo của bạn bằng phân tích nhân tố
Trong Chương 1, bạn sẽ học cách thực hiện EFA để xem xét các đặc tính thống kê của một thang đo được thiết kế quanh một cấu trúc đơn nhất.
- Giới thiệu về Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA)50 XP
- Bắt đầu với EFA đơn hướng100 XP
- Xem và trực quan hóa hệ số tải nhân tố100 XP
- Diễn giải điểm nhân tố của từng cá nhân100 XP
- Tổng quan về quy trình xây dựng thang đo50 XP
- Thống kê mô tả của bộ dữ liệu của bạn100 XP
- Chia nhỏ tập dữ liệu của bạn100 XP
- So sánh hai nửa của bộ dữ liệu100 XP
- Đặc trưng của thang đo: tương quan và độ tin cậy50 XP
- Xem và kiểm định các hệ số tương quan100 XP
- Độ tin cậy nội bộ100 XP
- Khi nào nên dùng EFA50 XP
2
EFA đa chiều
Chương này sẽ cho bạn thấy cách mở rộng EFA một nhân tố mà bạn đã học ở Chương 1 sang dữ liệu đa chiều.
3
Phân tích Nhân tố Khẳng định
Chương này sẽ hướng dẫn thực hiện CFA với gói sem. Cả cấu trúc CFA dựa trên lý thuyết và dựa trên EFA đều sẽ được đề cập.
4
Tinh chỉnh thang đo và/hoặc mô hình của bạn
Chương này sẽ củng cố sự khác biệt giữa EFA và CFA và đưa ra gợi ý để cải thiện mô hình và/hoặc thang đo của bạn.
R
Phân tích Nhân tố trong R
Hoàn
thành khóa học
