220078 SE SE Advanced Data Analysis 3 (2017W)
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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An/Abmeldung
Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Mo 18.09.2017 09:00 bis Mi 20.09.2017 18:00
- Abmeldung bis Mi 20.09.2017 18:00
Details
max. 30 Teilnehmer*innen
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
Mo, 6.11. 9.30-17Uhr PC- Labor UZA II
Do, 9.11. 9.30-17Uhr PC-Labor UZA II
Fr, 10.11. 9.30-17Uhr PC-Labor UZA II
Do, 7.12. 9.30-17Uhr PC-Labor UZA II
Do, 14.12. 9.30-17Uhr PC-Labor UZA II
Mo, 8.1. 9.30-17Uhr PC-Labor UZA II
Do, 11.1. 9.30-17Uhr PC-Labor UZA II
- Mittwoch 24.01. 09:45 - 12:15 Seminarraum 2, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Class participation and preparedness (25%)
Online quiz (25%)
Homework assignments (50%)
Online quiz (25%)
Homework assignments (50%)
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
For successfully passing the course, participants have to achieve at least 51% of the total points. Full details on the course grading (e.g., grading system) will be given in the first session.
Prüfungsstoff
Literatur
Kline, R. B. (2011): Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 3rd edition, The Guilford Press (ISBN 978-1-60623-877-6). (Or more recent editions.)And materials (e.g., articles) provided via Moodle.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:39
Strategies for model specification, identification, estimation, and determining fit
Confirmatory factor analysis
Structural models
Mediation and moderation in a structural framework
Combining measurement and structural modelsAs this is an introductory course, we will focus on applying SEM methods to non-nested, cross-sectional, and continuous variables. Emphasis will be placed on the practical applications of SEM and latent variable techniques to address relevant questions in communications and the social sciences more broadly. Course lectures, readings, and assignments will reflect this applied focus, and will help students to develop appropriate analytic plans and interpret results in addition to teaching them how to conduct analyses using AMOS software.