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課程介紹: 結構方程模型作為一種測量潛變量與可測變量，潛變量之間的統計方法。包括模型理論概述、方法學基礎、模型設定與識別、不同參數估計方法、模型評價、修正及擴展問題等內容。本課程將結構方程模型理論和R軟件應用相結合，通過對結構方程模型相關內容的講解，引導初學者利用R語言解決基本問題，幫助有結構方程模型基礎的使用者更熟練的進行參數估計方法及模擬數據程序的編譯工作。 ? ? 課程大綱:   ? ? 章節名稱   第一章 結構方程模型理論概述與R操作（一）   第一章 結構方程模型理論概述與R操作（二）   第一章 結構方程模型理論概述與R操作（三）   第二章 結構方程模型方法學基礎與R實現（一）   第二章 結構方程模型方法學基礎與R實現（二）   第三章 結構方程模型的設定與識別   第四章 結構方程模型的不同參數估計方法及R實現（一）   第四章 結構方程模型的不同參數估計方法及R實現（二）   第四章 結構方程模型的不同參數估計方法及R實現（三）   第五章 高階因子模型理論概述   第六章 高階因子模型的PLS參數估計方法綜述及R實現（一）   第六章 高階因子模型的PLS參數估計方法綜述及R實現（二）   第六章 高階因子模型的PLS參數估計方法綜述及R實現（三）   第七章 結構方程模型的評價、修正及擴展問題及R實現（一）   第七章 結構方程模型的評價、修正及擴展問題及R實現（二）   第七章 結構方程模型的評價、修正及擴展問題及R實現（三）   第八章 結構方程模型（SEM）及應用小結（一）   第八章 結構方程模型（SEM）及應用小結（二）   第八章 結構方程模型（SEM）及應用小結（三）   第八章 結構方程模型（SEM）及應用小結（四）   第八章 結構方程模型（SEM）及應用小結（五）   第八章 結構方程模型（SEM）及應用小結（六）