学术研修丨如何发表高等级结构方程模型论文（1月21-24日）

因果关系，向来是科学家不倦追求的科学问题之一。

在因果关系中，广泛存在的一种现象是，看似是x(自变量)直接影响了y（因变量），如家庭经济收入影响孩子在学校的成绩。但实际上，可能造成孩子学校成绩好坏的原因是学校的教学方式，我们可以把这个因素叫做m，也就是所谓的中介变量。也就是说，x是通过m间接影响y。可以认为中介效应是“媒婆”。

还有一种情况就是A、C有作用，但B会影响A、C 的作用大小。可以看做B为“小三”，会影响A、C正常的夫妻关系。关系如图，这就是调节效应。

中介作用受到社会科学研究者越来越多的关注和重视，探寻中介作用的目的是理解x影响y的具体过程。在发现了某些经验现象（即x看似影响y）之后，通过理解这一经验发现的本质（即x如何影响y），才能实现理论的发展和提升。

传统的回归分析 (regression) 估计中介效应时的标准误较大 (参数估计不准确)，且回归分析框架下使用 Sobel 检验时需要假定服从正态分布。而通过 SEM 进行中介效应分析可以弥补上述缺陷，它能对所有模型参数同时进行估计，且 SEM 本身有助于中介效应分析，因此 SEM方法应是进行中介效应分析的最佳框架 (Zhao et al., 2010 和 Iacobucci et al., 2007)。

此次，学术志邀请了讲解过多次SEM课程的李老师，特地开设“第二期结构方程模型Amos软件使用与量化论文写作实战训练营进阶班”，本次进阶班主要内容为多群组比较分析、中介效应分析、调节效应分析。

可扫描了解详情▽

▲Q1：适合人群有哪些？

A1：

1.具有一定结构方程模型及统计学基础的研究者

2.具有Spss、Amos统计软件基础的研究者

3.想要学习群组比较、中介与调节变量建模的研究者

4.想要学习利用Process插件进行中介、调节模型分析的研究者。

▲Q2：学习目标

A2：

1.掌握多群组比较分析、中介效应分析、调节效应分析的基本知识

2.掌握多群组比较分析、中介效应分析、调节效应分析的软件操作

3.掌握多群组比较分析、中介效应分析、调节效应分析的统计检验与图表制作

4.掌握利用Process插件、Spss、Amos等软件撰写和发表高等级结构方程模型的学术论文

▲Q3：已经有基础了，为什么要学习进阶课？

A3：如果说学习基础课更多的是为了节省时间和精力，那学习进阶课则更有可能产生质的变化，可能老师的一句点拨就可以让你融会贯通，实现飞跃，解决大问题~

▲Q4：如果有课上没听懂的怎么办？

A4：本次训练营除了可以通过直播与老师交流互动外，还可以在群内与老师交流疑问，集中高效解决您的学习问题。

详情大纲内容可见下图▽

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