مدل‌یابی معادلات ساختاری (SEM) یک روش پیشرفته آماری برای بررسی روابط بین سازه‌های پنهان و متغیرهای مشاهده‌شده است. در این ویدیو به‌زبان ساده و دانشگاهی، مفاهیم بنیادین مدل‌یابی معادلات ساختاری (SEM) آموزش داده می‌شود. این روش آماری که ترکیبی از تحلیل عاملی تأییدی و تحلیل مسیر است، به پژوهشگران امکان می‌دهد تا مدل‌های نظری پیچیده را با داده‌های تجربی آزمون کنند. ویدیوی آموزش مدل‌یابی معادلات ساختاری با هدف آموزش علمی و عملیاتی به پژوهشگران پایگاه پارس‌مدیر، تدوین و تنظیم گردید.

درباره ویدیوی آموزش مدل‌یابی معادلات ساختاری

عنوان : ویدیوی آموزش مدل یابی معادلات ساختاری

منبع : کتاب آموزش کاربردی لیزرل نوشته آرش حبیبی و مریم عدن

آموزگار: آرش حبیبی – پارس مدیر

کاربرد: مدل معادلات ساختاری (Structural Equation Modeling)

کلید واژه‌ها : مدل ساختاری، تحلیل عاملی، نرم‌افزار لیزرل

محتوا : تشخیص متغیر پنهان و متغیر قابل مشاهده

نرم‌افزار مورد استفاده : نرم‌افزار لیزرل و نرم‌افزار اموس

سوالات خود را در زمینه مدل معادلات ساختاری زیر همین ویدیو مطرح کنید.

مدل‌یابی معادلات ساختاری

مدل‌یابی معادلات ساختاری ریشه در نظریهٔ اندازه‌گیری و تحلیل عاملی دارد. از اواسط قرن بیستم توسط کارل یورسکُگ و همکارانش توسعه یافت و اکنون به یکی از ابزارهای بنیادین در آزمون مدل‌های علی بدل شده است. این مدل به پژوهشگر اجازه می‌دهد سازه‌های نظری (مانند رضایت مشتری، اعتماد سازمانی یا سرمایه اجتماعی) را که به‌طور مستقیم قابل سنجش نیستند، با استفاده از چندین سنجه مشاهده‌شده مدل‌سازی کند.

آنچه در این ویدیو می‌آموزید:

در فضای علمی امروز، صرفاً گزارش همبستگی یا تحلیل رگرسیون برای آزمون فرضیه‌ها کافی نیست. پژوهشگر باید بتواند ساختار نظری پژوهش خود را به صورت مدلی علی ترسیم و آن را با داده‌های گردآوری‌شده تطبیق دهد. آموزش SEM برای دانشجویان تحصیلات تکمیلی، نویسندگان مقاله‌های علمی و تحلیل‌گران داده، ضرورتی اجتناب‌ناپذیر است. یادگیری درست این روش، قدرت تبیین و پیش‌بینی مدل‌های نظری را چند برابر می‌کند.

سخن پایانی

مدل‌یابی معادلات ساختاری، پلی میان نظریه و داده است؛ با یادگیری آن، پژوهش‌های شما معنا و اعتبار بیشتری خواهند یافت. مدل ساختاری در پژوهش‌های علوم اجتماعی، مدیریت، روان‌شناسی، آموزش، بازاریابی و سایر رشته‌های علوم رفتاری کاربرد فراوان دارد و به دلیل توانایی آن در مدل‌سازی سازه‌های پنهان و بررسی هم‌زمان چندین رابطه علّی، یکی از مهم‌ترین ابزارهای تحلیل داده‌های پیمایشی و تجربی به‌شمار می‌رود. اگر شما هم می‌خواهید پژوهش‌های خود را از سطح تحلیل‌های ساده به سطحی پیشرفته و نظری ارتقاء دهید، این ویدیو را از دست ندهید.