Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Structural Equation Modeling - Introduction

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2500-PL-PS-SP15-17
Kod Erasmus / ISCED: 14.4 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0313) Psychologia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Structural Equation Modeling - Introduction
Jednostka: Wydział Psychologii
Grupy:
Punkty ECTS i inne: 2.00 Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.
Język prowadzenia: angielski
Założenia (opisowo):

spec 315, Completed course on advanced linear regression
Skrócony opis:

This course aims to introduce students to structural equation modeling (SEM) – a statistical technique that tests the relationships between observed and latent variables. Throughout the consecutive classes participants will be presented with different research questions that may be addressed with SEM. The classes will involve a combination of lectures and lab sessions focusing on the specification, estimation, and interpretation of structural models.
Efekty uczenia się:

First, students will acquire knowledge about the possibilities posed by structural equation modeling. Second, participants will gain familiarity, experience, and confidence in estimating and interpreting basic structural models.

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (zakończony)

Okres: 2025-02-17 - 2025-06-08
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Seminarium, 15 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Paulina Górska
Prowadzący grup: Paulina Górska
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Seminarium - Zaliczenie na ocenę
Pełny opis:

Psychological constructs such as intelligence, neuroticism or trust cannot be observed directly – instead, their presence is inferred from manifest variables, such as item responses. Structural equation modeling (SEM) is a statistical technique that is designed to test the relationships between observed and latent variables. Combining the features of factor analysis (the measurement part of model) and linear regression (the structural part of a model), SEM allows for separating measurement error, as well as testing complex relationships between latent variables.

This course aims to introduce students to SEM – its underlying logic, assumptions, and application. Throughout the consecutive classes, participants will be presented with different kinds of research questions that may be addressed with SEM. We will start with an overview of SEM applications. Next, we will discuss Confirmatory Factor Analysis (CFA), path analysis, and full SEM. The classes will involve a combination of lectures and lab sessions focusing on specification, estimation, and interpretation of structural equation models. All analyses would be performed in R lavaan.
Literatura:

Main texts:

Brown, T. A. (2006). Confirmatory Factor Analysis for applied research. New York: Guilford Press.

Field, A., Miles, J., & Field, Z. (2012). Discovering statistics using R. London: Sage.

Gana, K., & Broc, G. (2019). Structural Equation Modeling with lavaan. Hoboken, NJ: Wiley.

Kline, R. B. (2015). Principles and practice of Structural Equation Modeling. New York: Guilford Press.

Little, T. D. (2013). Longitudinal structural equation modeling. New York: Guilford Press.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Fizyki.
ul. Pasteura 5, 02-093 Warszawa tel: +48 22 5532 000 https://www.fuw.edu.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.2.0-7 (2025-06-25)