BAYESOVSKÉ STRUKTURNÍ MODELOVÁNÍ
Modely v IBM SPSS Amos pro práci s ordinálními proměnnými, modifikaci konfirmační faktorové analýzy nebo práci s malými soubory.
Náš datový soubor je poměrně malý, ale z předchozích studií již známe přibližné hodnoty některých parametrů. Námi používané proměnné nejsou spojité, mají kratší ordinální stupnice a tak klasická metoda maximální věrohodnosti není pro odhad parametrů vhodná. Náš model měření (konfirmační faktorová analýza) není zcela ideální, lze totiž předpokládat, že některé vazby napříč faktory nebudou zcela nulové. Některé složitější modely nelze odhadnout.
Cíle kurzu
- Cílem kurzu je seznámit účastníky s postupy z oblasti bayesovského strukturního modelování. Výuka klade důraz jak na vysvětlení principů, tak i na praktickou aplikaci úloh v IBM SPSS Amos.
Pro koho je kurz určen
Kurz je určen všem zájemcům z oblasti sociálních věd, medicíny, technických oborů, ekologie, biologie, marketingu, ekonometrie, kde mohou být tyto přístupy využity.
Osnova kurzu
- 1 úvod do bayesovské analýzy dat, odlišnost od frekvenčního přístupu
- 2 základní strukturní modely – regrese, úseková analýza a konfirmační faktorová analýza
- 3 úvod do práce s IBM SPSS Amos, příprava dat
- 4 bayesovská regrese
- 5 bayesovská úseková analýza
- 6 bayesovská konfirmační faktorová analýza
- 7 složitější postupy bayesovského SEM
Požadavky
Kurz předpokládá schopnost základního ovládání PC a znalost základních statistických metod (popisná a konfirmační statistika, lineární regrese) na úrovni kurzů Základy statistiky pro analýzu dat nebo Regresní analýza I. Ideální je absolvování kurzů Úvod do bayesovské analýzy dat a Modelování statistických vztahů (IBM SPSS Amos).
Lektor
PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D.
Mohlo by vás zajímat
