Formation Introduction à la modélisation des équations Structurelles avec IBM SPSS Amos

Formation

À Paris

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Description

  • Typologie

    Formation

  • Lieu

    Paris

  • Dates de début

    Dates au choix

CETTE FORMATION INTRODUCTION À LA MODÉLISATION DES ÉQUATIONS STRUCTURELLES AVEC IBM SPSS AMOS VOUS PERMETTRA DE :
Savoir faire une analyse factorielle confirmative dans Amos
Découvrir les diagrammes dans Amos Graphics
Etre capable de faire une analyse de données avec valeurs manquantes dans Amos
Améliorer l'ajustement d'un modèle

Les sites et dates disponibles

Lieu

Date de début

Paris ((75) Paris)
Voir plan
37 Rue des Mathurins, 75008

Date de début

Dates au choixInscriptions ouvertes

À propos de cette formation

Les participants doivent posséder de l'expérience dans l'utilisation de la régression linéaire et l'analyse factorielle. La connaissance de base de la modélisation par équation structurelle constitue un atout, bien que l'expérience avec IBM SPSS Amos ne soit pas nécessaire.

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2017

Toutes les formations sont actualisées

L'évaluation moyenne est supérieure à 3,7

Plus de 50 opinions au cours des 12 derniers mois

Ce centre est avec Emagister depuis 9 ans.

Les matières

  • Analyse de résultats
  • Analyse de données
  • Modélisation
  • SPSS
  • Informatique
  • Programmation
  • Base de données
  • Workshop
  • Atelier
  • Applications
  • Données
  • IBM
  • Services Informatiques
  • Données virtuelles
  • Database design

Le programme

Introduction à la modélisation par équation structurelle Exemples de modélisation par équation structurelle
Terminologie de la modélisation par équation structurelle Diagrammes dans Amos Graphics Lancement d'Amos Graphics
Conception du graphique
Exemple - Graphique d'analyse factorielle type
Exemple - Plusieurs graphiques de régression Analyse de régression dans Amos Réaliser une régression linéaire dans Amos
Interprétation des résultats
Démonstration : Plusieurs régressions
Tester l'adéquation du modèle
Mesures d'ajustement dans Amos Analyse factorielle confirmative dans Amos Variables latentes et variables observées
Analyse factorielle exploratoire versus analyse factorielle confirmatoire
Estimation et identification d'un modèle latent dans une analyse factorielle confirmatoire Le Modèle général Introduction
Interprétation des résultats Analyse de données avec valeurs manquantes dans Amos Gestion des valeurs manquantes
Estimations des paramètres du modèle
Imputation des données manquantes
Analyse du fichier de données imputé Amélioration de l'ajustement d'un modèle Correction du modèle
Indices de modification Obtention le meilleur modèle grâce à la recherche de spécifications Analyse factorielle exploratoire
Analyse de régression

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