課程資訊
課程名稱
 結構方程模型
Structural Equation Models 
開課學期
 106-2 
授課對象
 理學院  心理學研究所  
授課教師
 翁儷禎 
課號
 Psy7163 
課程識別碼
 227 M8000 
班次
  
學分
 3.0 
全/半年
 半年 
必/選修
 選修 
上課時間
 星期二6,7,8(13:20~16:20) 
上課地點
 南館S217 
備註
 總人數上限：20人 
Ceiba 課程網頁
 http://ceiba.ntu.edu.tw/1062Psy7163_ 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
 核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

1. To understand the principles and theories of structural equation modeling
2. To apply structural equation modeling method to simulated and real data
3. To be familiar with selected SEM software programs
 

課程目標
 1. To understand the principles and theories of structural equation modeling
2. To apply structural equation modeling method to simulated and real data
3. To be familiar with selected SEM software programs
 
課程要求
 Homework, presentations, term paper, final exam, etc. 
預期每週課後學習時數
  
Office Hours
 另約時間 備註： by appointment 
指定閱讀
 待補 
參考書目
 待補 
評量方式
(僅供參考)
  
No.
項目
百分比
說明
1. 
 Homework 
30% 
 % tentative 
2. 
 Presentations and written reports 
40% 
 Group work:(% tentative) Introductory paper 10% + Example 10% + Application 20%  
3. 
 Final exam 
30% 
  
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
 2/27  Introduction
From Correlation to SEM: MR, PA, CFA 
第2週
 3/06  Getting to know your data for SEM 
第3週
 3/13  Paper search & Data preparation  
第4週
 3/20  From Diagram, Notation, & Equations to Matrix
SEM Basics / JKW and B-W Models 
第5週
 3/27  Specification: Models & Software  
第6週
 4/03  Spring break 
第7週
 4/10  Identification 
第8週
 4/17  Estimation & Statistical Theory 
第9週
 4/24  Evaluation of Models (Bring outputs to class) 
第10週
 5/01  Fit Index / Model Modification 
第11週
 5/08  Fit Index / Model Modification
Reporting SEM / Cautions in using SEM 
第12週
 5/15  Multi-Sample SEM
Mean Structure & Latent Growth Curve Model 
第13週
 5/22  Presentation 1: Reanalysis of published SEM examples 
第14週
 5/29  Presentation 2: Introductory SEM paper 
第15週
 6/05  Multi-level SEM / Interaction & mediation effects (optional) 
第16週
 6/12  Presentation 3: Applications of SEM 
第17週
 6/19  Presentation 3: Applications of SEM