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Benvenuti

Modello lineare

1. Linguaggio di programmazione R
2. L’analisi di regressione

Teoria classica dei test

3. Fondamenti teorici
4. L’errore standard della misurazione
5. La stima del punteggio vero
6. Applicazioni della CTT

Analisi fattoriale

7. Utilizzo e costruzione di test psicometrici
8. Il modello unifattoriale
9. Il modello statistico dell’analisi fattoriale
10. Il modello multifattoriale
11. I punteggi fattoriali
12. Visualizzare i modelli di equazioni strutturali
13. Attendibilità e modello fattoriale
14. CFA: confronto tra modelli

Costruzione di strumenti psicometrici

15. Tipologie dei test psicometrici
16. Valutazione della matrice di correlazione
17. L’estrazione dei fattori
18. Il numero dei fattori
19. La rotazione fattoriale
20. Valutare e rifinire la soluzione fattoriale
21. Invarianza di misura
22. Indici di bontà dell’adattamento
23. La revisione del modello
24. CFA per matrici multi-tratto multi-metodo
25. Dati non gaussiani e categoriali
26. Dati mancanti

Modelli di equazioni strutturali

27. Introduzione ai modelli di equazioni struttural

Curve di crescita latente

28. Curve di crescita latente
29. Dati longitudinali
30. LGM e modelli misti
31. Curve di crescita latente
32. Il tempo su una metrica continua
33. Covariate indipendenti dal tempo
34. Modelli di crescita latenti a gruppi multipli
35. Modelli di crescita latenti bivariati
36. Invarianza di misurazione
37. Modello LCS univariato
38. Modello LCS bivariato
39. Invarianza fattoriale nei modelli LGM

Bibliografia

40. Bibliografia

Appendici

41. Elementi di algebra lineare

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By Corrado Caudek

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