Strukturella ekvationsmodeller
Kurs, Avancerad nivå, 2ST114
Våren 2024 Våren 2024, Uppsala, 50 %, Campus, Engelska
- Studieort
- Uppsala
- Studietakt
- 50 %
- Undervisningsform
- Campus
- Undervisningstid
- Dag
- Studieperiod
- 21 mars 2024–2 juni 2024
- Undervisningsspråk
- Engelska
- Behörighet
-
120 hp inklusive 90 hp statistik, alternativt 120 hp inklusive 60 hp statistik samt 30 hp matematik och/eller datavetenskap.
- Urval
-
Högskolepoäng (max 285 hp)
- Avgifter
-
Du som inte är medborgare i ett EU-/EES-land eller Schweiz måste betala anmälnings- och studieavgift.
- Studieavgift, första inbetalningen: 12 500 kr
- Studieavgift, totalt: 12 500 kr
- Sista anmälningsdag
- 16 oktober 2023
- Anmälningskod
- UU-76631
För dig som är antagen eller reserv
- Registreringsperiod
- 21 december 2023–14 januari 2024
- Information om registrering
Våren 2025 Våren 2025, Uppsala, 50 %, Campus, Engelska
- Studieort
- Uppsala
- Studietakt
- 50 %
- Undervisningsform
- Campus
- Undervisningstid
- Dag
- Studieperiod
- 25 mars 2025–8 juni 2025
- Undervisningsspråk
- Engelska
- Behörighet
-
120 hp inklusive 90 hp statistik, alternativt 120 hp inklusive 60 hp statistik samt 30 hp matematik och/eller datavetenskap.
- Urval
-
Högskolepoäng (max 285 hp)
- Avgifter
-
Du som inte är medborgare i ett EU-/EES-land eller Schweiz måste betala anmälnings- och studieavgift.
- Studieavgift, första inbetalningen: 12 500 kr
- Studieavgift, totalt: 12 500 kr
- Sista anmälningsdag
- 15 oktober 2024
- Anmälningskod
- UU-76631
För dig som är antagen eller reserv
Om kursen
Kursen introducerar kärnmetoderna för strukturell ekvationsmodellering (SEM), en familj av statistiska metoder som utforskar komplexa kausala samband mellan latenta (icke observerade) och observerade variabler. Dessutom betonar kursen de empiriska tillämpningarna av SEM och latenta variabeltekniker för att besvara relevanta frågor inom de olika disciplinerna. Kursföreläsningar, artikelläsningar och inlämningsuppgifter kommer att spegla detta tillämpade fokus. Vid slutet av kursen förväntas du förstå de väsentliga frågeställningarna inom SEM och självständigt kunna genomföra analyser.