IHMJ2103 Rakenneyhtälömallinuksen jatkokurssi (Mplus) (2–3 op)

Opinnon taso:
Jatko-opinnot
Arviointiasteikko:
Hyväksytty - hylätty
Suorituskieli:
englanti, suomi
Vastuuorganisaatio:
Kasvatustieteiden ja psykologian tiedekunta
Opetussuunnitelmakaudet:
2020-2021, 2021-2022, 2022-2023, 2023-2024

Kuvaus

Rakenneyhtälömallinnuksen jatkokurssi sisältää regressiomallien, konfirmatoristen faktorimallien ja latenttien kasvukäyrämallien mallintamisen ja harjoittelun usean riippumattoman ryhmän tapauksessa, analysoimaan näitä malleja hierarkkisissa aineistoissa ja etsimään piileviä ryhmiä aineistostaan (mixture mallinnus).

Osaamistavoitteet

Rakenneyhtälömallin jatkokurssi avaa opiskelijalle rakenneyhtälömallinnuksen mahdollisuuksia analysoida monimutkaisempia tutkimuskysymyksiä. Opiskelija pystyy kurssin käytyään toteuttamaan regressiomallin, konfirmatorisen faktorimallin ja latentin kasvukäyrämallin vertailemalla tuloksia usean riippumattoman ryhmän tapauksessa ja analysoimaan näitä malleja hierarkkisissa aineistoissa ja edelleen laajentamaan muuttujakeskeistä mallia yksilökeskeisempään mallinukseen. Kurssin suoritettuaan opiskelija on perusteet kehittyä aineistonsa tilastollisessa mallintamisessa omien tutkimuskysymysten vaatimusten mukaisesti erityistä osaamista vaativien tilastollisten mallien rakentamiseen, testaamiseen ja tulkintaan.

Lisätietoja

Suoritustavat: Itsenäinen ja/tai avustettu oppiminen ja oppimisen todentaminen harjoitustehtävien tuloksista.

Oppimateriaalit

Videomateriaalia (Moodle) yksilökeskeisemmästä mallintamisesta (mixture mallinnus). Verkko-opetus materiaali.

Oheiskirjallisuus:

Joop J. Hox (in the third edition also Mirjam Moerbeek and Rens van de Schoot). Multilevel analysis: techniques and applications.

Tom A. B. Snijders & Roel J. Bosker. Multilevel analysis: An introduction to basic and advances multilevel modelling.

Ronald H. Heck & Scott L. Thomas. An Introduction to Multilevel Modeling Techniques : MLM and SEM Approaches Using Mplus, Third Edition.

Gregory R. Hancock & Karen M. Samuelsen. Advances in latent variable mixture models.

Mäkikangas, A., Tolvanen, A., Aunola, K., Feldt, T., Mauno, S., & Kinnunen, U. (2018). Multilevel latent Profile Analysis With Covariates : Identifying Job Characteristics Profiles in Hierarchical Data as an Example. Organizational Research Methods, 21 (4), 931-954. doi:10.1177/1094428118760690 Open access.

Aunola, K., Tolvanen, A., Kiuru, N., Kaila, S., Mullola, S., & Nurmi, J.-E. (2015). A Person-Oriented Approach to Diary Data: Children’s Temperamental Negative Emotionality Increases Susceptibility to Emotion Transmission in Father-Child Dyads. Journal for Person-Oriented Research, 1 (1-2), 72-86. doi:10.17505/jpor.2015.08 Open access.

Barbara M. Byrne. Structural Equation Modelling with Mplus.

W. Holmes Finch & Jocelyn E. Bolin. Multilevel modelling using Mplus.

Suoritustavat

Tapa 1

Arviointiperusteet:
sovitaan opintosuorituksittain
Valitaan kaikki merkityt osat
Suoritustapojen osat
x

Itsenäinen työskentely (2–3 op)

Tyyppi:
Itsenäinen työskentely
Arviointiasteikko:
Hyväksytty - hylätty
Suorituskieli:
englanti, suomi

Opetus