ניתוח משוואות מבניות (Structural Equation Modelling או בקיצור SEM) היא שיטה סטטיסטית מתקדמת לבחינת מודלים המורכבים ממספר גדול יחסית של משתנים (לרוב מעל שלושה). השיטה מאפשרת לבטא על ידי אומדנים מותאמים את הקשרים בין המשתנים, ולהציג מבנה של תופעה מורכבת, תוך שליטה על משתנים מתערבים ועל תלות בין משתנים שונים במודל. לכן, SEM נחשב כניתוח מדוייק יותר בהשוואה לניתוחי רגרסיה.

SEM הינו אחד הניתוחים המתקדמים הנפוצים – והנדרשים – כדי לפרסם מאמרים בכתבי עת טובים וכן בעבודות אקדמיות מתקדמות.

SEM משמש לשני שימושים מרכזיים:

1. ניתוח גורמים מאשש (Confirmatory Factor Analysis) -תיקוף המדידה של שאלון (למשל להראות שהשאלון אכן מתכנס לשלושה תתי גורמים כפי המשוער)

2. ניתוח נתיבים (Path Analysis) – בדיקת השערות בין מגוון של משתנים, כולל קשרי תיווך. בפרט, משתמשים בניתוח נתיבים כדי להראות עדויות סטטיסטיות למודלים סיבתיים.

בקורס זה תלמד להכיר את שיטת SEM מהבסיס, ועד לבניית מודלים מורכבים, ההרצה שלהם, הפרשנות שלהם והדיווח עליהם במאמר.

תוכן השיעורים:

מפגש 1: היכרות בסיסית עם SEM, הכרת התוצרים של SEM, בנייה והרצה של מודל תיווך פשוט.

מפגש 2: בנייה, הרצה ודיווח של מודל תיווך מורכב + ניתוח גורמים מאשש CFA.

דרוש ידע ברגרסיה על מנת להפיק את המירב מהסדנה

כדי שתוכלו להפיק את המירב מהסדנה, ולצאת ממנה עם ידע פרקטי מיידי, רצוי להיזכר ברגרסיה לינארית.

שכחתם מה זו רגרסיה? אל תדאגו, אנחנו מטפלים בזה.

כל מי שנרשם לקורס זה, מקבל בחינם מיני-קורס אונליין ברגרסיה לינארית פשוטה ומרובה.