Modelowanie równań strukturalnych w psychologii 1600-SZD-SPEC-MRS-PS
Przedmiotem zajęć będzie wprowadzenie do tematyki analizy danych za pomocą równań strukturalnych (ang. SEM – structural equation modeling). Uczestnicy zostaną zapoznani z różnymi rodzajami modeli strukturalnych począwszy od tych najprostszych po bardziej zaawansowane. Kurs będzie miał charakter praktyczny i będzie obejmował w przybliżeniu następującą szczegółową tematykę: I. Analizy ścieżkowe II. Konfirmacyjna analiza czynnikowa (jedno i dwurzędowa) III. Konfirmacyjna analiza czynnikowa z analizą równoważności IV. Wielogrupowa konfirmacyjna analiza czynnikowa V. Podstawowe modele strukturalne z wykorzystaniem zmiennych obserwowalnych VI. Podstawowe model strukturalne z wykorzystaniem zmiennych latentnych VII. Moderacja i mediacja za pomocą modeli strukturalnych. Dodatkowo zostaną uwzględnione “krótsze” tematy, w miarę możliwości czasowych. Planowana dodatkowa tematyka to m.in. losowość braków danych (MCAR – braki dane o charakterze całkowicie losowym, MAR – braki dane o charakterze losowym), sposoby podmiany braków danych, wykorzystanie „bootstrappingu”, kontrola zmiennych np. demograficznych w modelach strukturalnych. Kurs stanowi wprowadzenie do zajęć „Metodologia badań longitudinalnych”.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Wiedza | Zna i rozumie:
WG_02 - główne tendencje rozwojowe dyscyplin w ramach nauk społecznych, w których odbywa się kształcenie
Umiejętności | Potrafi:
UW_01 – wykorzystywać wiedzę z różnych dziedzin nauki, w szczególności z nauk społecznych do twórczego identyfikowania, formułowania i innowacyjnego rozwiązywania złożonych problemów lub wykonywania zadań o charakterze badawczym, a w szczególności: definiować cel i przedmiot badań naukowych w dziedzinie nauk społecznych, formułować hipotezę;
Badawczą; rozwijać metody, techniki i narzędzia badawcze oraz twórczo je stosować; wnioskować na podstawie wyników badań naukowych
UK_04 - uczestniczyć w dyskursie naukowym w obrębie nauk społecznych
Kompetencje społeczne | Jest gotów do:
KK_01 – krytycznej oceny dorobku w ramach danej dyscypliny w obrębie nauk społecznych
Oraz inne: W wyniku uczestnictwa w kursie doktoranci będą: •rozumieli i potrafili scharakteryzować i wyjaśnić podstawowe idee leżące u podłoża modeli strukturalnych •umieli rozróżnić różne rodzaje modeli równań strukturalnych •potrafili dobrać właściwy rodzaj modelu strukturalnego do danego problemu badawczego •potrafili poddać analizie dane w obrębie modeli strukturalnych z wykorzystaniem specjalistycznego oprogramowania (SPSS, Amos, R) •umieli ocenić jakość dopasowania poszczególnych modeli •potrafili ocenić i poddać interpretacji i opisowi uzyskane rezultaty w formie zbliżonej do tej typowej dla publikacji impaktowanych
Kryteria oceniania
Opis wymagań związanych z uczestnictwem w zajęciach, w tym dopuszczalnej liczby nieobecności podlegających usprawiedliwieniu: znajomość języka angielskiego, mile widziana podstawowa znajomość oprogramowania statystycznego (SPSS, Amos, R) •dozwolona liczba nieobecności: 1 spotkanie na 5
Zasady zaliczania zajęć i przedmiotu (w tym zaliczania poprawkowego): na ocenę, pod uwagę będzie brana aktywność podczas zajęć, oraz przede wszystkim przygotowanie projektu końcowego
Metody weryfikacji efektów uczenia się: przygotowanie jednego większego projektu wymagającego analizy danych z zastosowaniem poznanych technik. Projekt będzie również wymagał interpretacji i opisu wyników w formie typowej dla publikacji w czasopismach impaktowanych
Kryteria oceniania: m.in. adekwatność doboru modelu równań strukturalnych, poprawność obliczeń statystycznych, poprawność interpretacji wyników, jakość opisu wyników
Praktyki zawodowe
-
Literatura
(1) Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling With AMOS: Basic Concepts, Applications, and Programming. Routledge: New York.
(2) Byrne, B. M. (2004). Testing for multigroup invariance using AMOS graphics: A road less traveled. Structural equation modeling, 11(2), 272-300
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: