IT & Programování Pokročilý Hybridní

MODELOVÁNÍ STATISTICKÝCH VZTAHŮ (IBM SPSS AMOS)

Výuka kauzálního modelování, metodologie pro odhalování a ověřování kauzálních vlivů pomocí analýzy kovariančních struktur za podpory SW IBM SPSS Amos.

24 hod Krakovská 7, Praha 1
ACREA CR, spol. s r.o. MODELOVÁNÍ STATISTICKÝCH VZTAHŮ (IBM SPSS AMOS)

Kurz nabízí metodologii strukturních rovnic pomocí známého programu IBM SPSS Amos (Analysis of Model Structure). Modelování statistických korelačních i komplexních kauzálních vztahů je prováděno pomocí grafického uživatelského rozhraní, na němž si nakreslíte svůj model pomocí myši. Model je bezprostředně testován a jsou i navrženy jeho změny. Uvažuje-li uživatel více modelů, program je testuje všechny a vybere ty nejlepší. U víceskupinových analýz pátrá program po nejvhodnějším komparačním závěru.

Cíle kurzu

  • Praktické schopnosti sestavování modelů kauzálních procesů a testování těchto modelů na konkrétních datech. Aplikační důraz je podtržen příklady z odborné literatury. Osvojíte si metodologii tvorby kauzálních modelů, interpretaci grafické reprezentace modelů a zadávání modelů v uživatelsky příjemném a pro analytika jednoduchém programu IBM SPSS Amos.

Pro koho je kurz určen

Kurz je určen analytikům, kteří zkoumají příčinné souvislosti, především psychologům, sociologům, pracovníkům v ostatních společenských vědách, v medicíně, ale i v kontrole kvality, technologických problémech, ekologických problémech atd. Vzhledem ke své jednoduchosti je program také velmi vhodný pro pedagogickou práci a použití pro výuku ve statistických i meritorních předmětech.

Osnova kurzu

  1. 1 korelace a kauzalita
  2. 2 kauzální modelování a kovarianční struktury; latentní, manifestní a chybové proměnné
  3. 3 ovládání programu: grafy, matice, rovnice
  4. 4 kreslení vztahových grafů
  5. 5 odhady v modelu a testování modelu – kvalita modelu
  6. 6 modifikační indexy a interaktivní budování modelu
  7. 7 regresní analýza s latentními proměnnými
  8. 8 konfirmační faktorová analýza
  9. 9 rekurzívní a nerekurzívní modely – zpětné vazby a cykly
  10. 10 simultánní analýza ve skupinách – testy shody modelů
  11. 11 testy o korelacích, rozptylech a průměrech
  12. 12 chybějící data a modelování
  13. 13 automatický výběr modelu z určené množiny
  14. 14 automatické zpracování paralelních modelů ve skupinách

Termíny

prezenční: Krakovská 7, Praha 1 online: aplikace MS Teams
25.5.2026 - 27.5.2026 · 9:00 - 16:30

Požadavky

Předpokladem úspěšného absolvování kurzu je znalost pojmů korelace, regrese, faktorové analýzy a znalost základních běžných postupů testování hypotéz. Jako přípravu doporučujeme jednodenní kurzy Korelační analýza, Regresní analýza I, Faktorová analýza nebo semestrální kurz Statistická analýza dat v praxi. Zkušenosti s ovládáním statistických programů nejsou nutné. Výuka zahrnuje pokročilé metody, při kterých je nutné používat počítač se softwarem IBM SPSS Statistics a IBM SPSS Amos.

Lektor

ACREA CR, spol. s r.o.

PhDr. Ing. Petr Soukup, Ph.D.

Mohlo by vás zajímat

Podobné kurzy

Více kurzů