 Modeling strategies of SEM（模型的用途）  Model confirmation：验证（confirmatory）先设模型的恰当性  Model generation：设起始模型，与观察数据比较之后，进行必要的修正，反复估计而得到最佳拟合的模型  Model competation：利用不同模型的比较以决定何者最能反应真实数据 1、模型设定（model specification） 2、模型识别（model identification） 3、模型估计（model estimation） 4、模型评价（model evaluation） 5、模型修正（ model modification）

• 1有关概念 • 2分析步骤 • 3分析结果

判别分类的频次间是否有差异的方法称为计数统计方法，主要是用卡方检验。 1、配合度检验 单因素分类计数数的实际次数与理论次数是否相同。 用 Nonparametric tests 中的Chi-Square和binomial。 2、独立性检验 有多分类的两个或多个因素之间是否独立。 两个因素：Cosstabs--Chi-Square 多个因素： Loglinear(用层次对数线性模型)

1. 单因素重复测量设计 2. 双因素重复测量设计 3. 试验设计的选择：between subjects or within-subjects

• 因素（factor）就是指实验中的自变量。实验中只有一个自变量的称为单因素实验。 • 因素的类别称为水平（level），水平可以是定量的，如“年龄”、“声音的强度”等，也可以是定性的，如“性别”、“人格类型”等。 • 因素多于一个的实验设计称为因素设计（factorial design），并根据各个因素的所有可能组合来设计组别，并同时考察所有因素对因变量的影响

+ 因素指自变量+ 随机化:用随机化方法分配被试到各个实验处理中+ 是在实验之中操纵一个自变量，并采用随机化原则把被试分配到自变量的不同水平上的一种实验设计

• 一、单变量的描述 – 集中量，离散量，分布形态，分布图(图编辑) • 二、双变量的基本描述——相关

1. 认识软件 2. 数据录入与定义 编码——录入数据——定义数据 3. 数据整理 变换——排序 4. 其他常用内容 选择统计分析用的记录和变量 数据转置DATA--TRANSPOSE 数据文件拆分与合并DATA--MERGE FILES

西南大学：《心理学多元统计分析》课程PPT教学课件（SPSS）01 导论 Advanced Data Analysis in Psychology（主讲：毕重增）

第一节 教学重点：公共组织结构与设计 第二节 教学难点：政府间关系与协调 第三节 教学应用：政府与外部组织的关系与协调