在社会学、心理学、教育学、经济学、管理学、市场学等研究领域的数据分析中，结构方程建模是当前最前沿的统计方法中应用最广、研究最多的一个。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，
Class Deals by MOOC List - Click here and see Coursera's Active Discounts, Deals, and Promo Codes.
还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。本课程系统地介绍结构方程模型和LISREL软件的应用，内容包括：结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、结果的解释和模型评价。学员应具备基本的统计知识（如：标准差、t-检验、相关系数），理解回归分析和因子分析的概念。 注：本课程配套教材为《结构方程模型及其应用》（以LISREL软件为例）。
Syllabus
WEEK 1: 课程资料
WEEK 2: 第一课：简介 (參考：第一章 引言)
WEEK 3: 第二课：探索性与验证性因子分析 (參考：第一章 引言)
WEEK 4: 第三课：SEM原理 (參考：第二章 结构方程模型简介)
WEEK 5: 第四课：验证性因子分析 (參考：第三章应用示范I 一、验证性因子分析)
WEEK 6: 第五课：多质多法模型 (參考：第三章应用示范I 二、多质多法模型)
WEEK 7: 第六课：全模型 (參考：第三章应用示范I 三、全模型)
WEEK 8: 第七课：高阶因子分析 (參考：第三章应用示范 四、高阶因子分析)
WEEK 9: 第八课：单纯形模型 (參考：第四章应用示范II：单纯形和多组模型 一、单纯形模型)
WEEK 10: 第九课：多组SEM分析 (參考：第四章应用示范II：单纯形和多组模型 二、多组验证性因子分析 三、多组分析：均值结构模型)
WEEK 11: 第十课：结构方程建模和分析步骤 (參考：第五章结构方程建模和分析步骤)
WEEK 12: 第十一课：涉及数据的问题 (參考：第六章专题讨论——涉及数据的问题 第七章专题讨论——涉及模型拟合的问题 第八章拟合指数)
WEEK 13: 第十二课：读取SPSS数据 (參考：附录III通过SPSS读取数据)
WEEK 14: 期末考
