Build your ultimate AI agent
课程介绍
处理数据时，我们常常希望构建模型来预测未来事件，同时也希望更深入地理解数据之间的联系与结构。本课程将使用 R 编程语言中的 lavaan 包，通过结构方程模型（SEM）来探索数据的关联性。通过 SEM，您将接触潜变量与显变量，学习如何构建测量模型、评估测量模型的准确性，并修正拟合较差的模型。在课程中，您将使用经典 SEM 数据集，例如 Holzinger 和 Swineford（1939）以及 Bollen（1989）的数据集。您还将完成一个以韦氏成人智力量表为例的多因子模型案例研究。完成本课程后，您将能够深入分析您的数据，并更全面地理解其内部结构如何相互契合。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
单因子模型
在本章中，您将使用 lavaan 构建您的第一个结构方程模型。您将学习关键术语，了解如何搭建并运行模型。我们将使用经典的 Holzinger 和 Swineford（1939）数据集，创建一个关于心理测验能力的单因子模型。
2
多因子模型
在本章中，您将把 lavaan 的技能扩展到多因子模型。我们将基于上一章的单因子模型进行改进，在经典的 Holzinger 和 Swineford（1939）数据集中构建多个潜变量。
3
排查模型错误与绘制图示
结构方程模型并不总是顺利运行。在本章中，您将学习如何排查常见错误 Heywood 案例。您还将学习如何在 R 中使用 semPlot 库为模型绘制图示。
4
完整示例与扩展
本章将探讨 WAIS-III 智力量表及其结构特性。您将运用前三章所学，构建多个 WAIS-III 的模型，排查这些模型中的错误，并绘制最终模型的图示。
R
使用 R 中的 lavaan 进行结构方程模型（SEM）
课程完成
