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(Live/20%할인)R package lavaan 이용 구조방정식모델링 시각화
R package lavaan 이용
구조방정식모델링 시각화
| 기간 | 일정 | 장소 | 문의 |
|---|---|---|---|
| 2020년 11월 23일 (월)~ 2020년 11월 24일 (화) |
총 2일 / 12 시간 10:00 ~ 17:00 |
(주)데이타솔루션 10층 빅데이터러닝센터 Training Room | TEL : 02-3467-7221 training@datasolution.kr |
강의 특징
- R 프로그램에서 데이터 관리방법, 구조방정식모델분석 관련 통계분석, 논문작성을 위한 구조방정식모델 분석 관련 지식과 시각화 방법까지 다양한 내용 학습하실 수 있습니다.
- 구조방정식모델분석 전문 프로그램을 이용하여 구조방정식모델분석과 시각화를 집중적으로 다룹니다.
- Lavaan 홈페이지에 소개되고 있는 ‘R-구조방정식모델링’의 저자 김계수 교수가 직접 강의하여 시각화 및 논문 작성법의 이해를 도와드립니다.
이런 분께 추천드립다!
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R package Lavaan (latent variable analysis)을
이용하여 구조방정식모델 분석하고자 하는 분 -
R을 이용하여 Data Management와
Data Wrangling 전문지식을 습득하고자 하는 분 -
구조방정식모델 분석 결과물의
시각화 방법에 대한 이해가 필요하신 분 -
구조방정식모델 분석 결과물을 이용한
논문 및 연구보고서 작성법의 터득이 필요하신 분
강사소개
김계수 교수
학력
- 경희대학교 계량/생산 경영학 박사
- 고려대학교 대학원 경영학 석사
- 경희대학교 경영학과 졸업
경력
- 現 세명대학교 경영학과 교수
- 現 세명대 융복합 빅데이터 센터장
- 現 한국품질경영학회 부회장
- 現 한국생산관리학회 부회장
- 現 한국고객만족경영학회 이사
저서
- 사회과학통계분석
- Amos18.0 구조방정식모형 분석
- 조사연구방법론
- SmartPLS이용 쉬운 구조방정식모델
- R-구조방정식모델링
- 경영과학의 이해
- 가치창출을 위한 R빅데이터 분석
- 조건부 프로세스 분석
※ 교육 신청 전 주의사항
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01 오프라인(현장) 수강생 우선 교육 진행
- 본 교육 과정은 오프라인/온라인 동시에 진행 되는 과정으로 교육 특성 상 오프라인(현장) 수강생을 우선으로 교육이 진행 됩니다. 온라인 수강생들의 교육에 대한 질문 사항은 채팅을 통해 강사님과 소통할 예정입니다. 다만, 모든 질문에 대하여 답변을 드릴 수 없는 점을 미리 숙지하시고 교육 신청 부탁 드립니다.
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02 온라인 비대면 교육 환불 규정
- 온라인 비대면 교육의 환불 규정은 오프라인 환불 규정을 따릅니다. 자세한 환불 규정은 FAQ-환불규정을 참고 바랍니다.
Day1
10:00 ~ 10:50 R 이용 데이터 관리(Data Wrangling using R)
Lavaan 설치 및 이용방법
11:00 ~ 11:50 연구모델과 연구가설(Research model and Research Hypothesis)
나의 연구모델은?
12:00 ~ 13:00 점심시간 및 휴식
13:00 ~ 13:50 회귀분석(Regression Analysis)
14:00 ~ 14:50 경로분석(Path Analysis)
15:00 ~ 15:50 요인분석(Factor Analysis)
16:00 ~ 16:50 구조방정식모델링(Structural Equation Modeling)
Day2
10:00 ~ 10:50 확인요인분석(Confirmatory Factor Analysis)
개념타당성, 수렴타당성, 이해타당성, 판별타당성
11:00 ~ 11:50 이론모델분석(Structural Equation Analysis)
수정모델전략(Strategy of Model Modification)
12:00 ~ 13:00 점심시간 및 휴식
13:00 ~ 13:50 집단분석(Group Analysis)
14:00 ~ 14:50 매개효과분석(Mediation Effect Analysis)
15:00 ~ 15:50 조건부프로세스분석(Conditional Process Analysis)
16:00 ~ 16:50 잠재성장모델링(Latent Growth Modeling)
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