数据分析是教育实证研究的前提和基础。其中，因子分析与结构方程模型是较为常用的、针对大样本的量化数据分析方法，受到管理学、心理学和教育学等社会科学的关注。因子分析主要常用来对数据进行降维处理，而结构方程模型则用来建立不同变量之间的关系。
为促进中心员工深度理解数据分析在科学研究中的作用，2020年12月23日下午，中心行政办公室在线上组织开展了相关内部员工培训。本次培训特邀罗九同博士作为主讲人， 罗九同博士现任北京师范大学未来教育高精尖中心学科教育实验室、珠海校区人文和社会科学高等研究院教育科技中心博士后，2020年8月毕业于香港大学教育学院，其主要研究方向为教育技术与心理、多模态教育数据分析、学习科学与教育神经科学。
图 中心线上培训
图 罗九同博士部分培训内容
在此次培训活动中，罗博士兼顾理论与实际，一方面，系统地介绍了这两大常用的数据分析方法及其进阶分析（包括测量不变性、多群组分析等），另一方面，结合具体的研究案例，对在实际使用情境中需要关注的核心指标和注意事项进行了讲解。
图 中心参会人员（部分）
本次讲座反响十分热烈，大家在会后纷纷提出了相关问题并引起讨论，罗九同博士对这些问题作出了解答。
附：【】讲稿
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