基于结构方程模型的测验分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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昊瑞林 著

图书标签:

• 结构方程模型
• 测验分析
• 心理测量
• 统计分析
• 教育测量
• 问卷分析
• 数据分析
• 信效度
• 模型评估
• AMOS
• LISREL

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301219904

版次：1

商品编码：11195598

包装：平装

丛书名： 北京航空航天大学人文社会科学文库

开本：16开

出版时间：2013-03-01

用纸：胶版纸

页数：144

字数：135000

正文语种：中文

内容简介

　　结构方程模型（SEM）是近三十年来社会科学和行为科学研究中最为重要的多元统计方法，很多研究者使用结构方程模型进行测验质量的分析。《基于结构方程模型的测验分析方法》系统整理了结构方程模型的此类应用，特别介绍了近年来该领域研究的最新进展。相信这《基于结构方程模型的测验分析方法》的内容，能够为相关研究者开发心理和教育测验提供新的思路和方法。

作者简介

　　吴瑞林，北京航空航天大学心理与行为研究所教师，管理学博士。在美国圣母大学（UniversityofNotreDame）心理学系联合培养期间，师从美国华人心理统计学家Ke-HalYuan.主要从事心理测量与统计、教育测评方面的研究。近三年来，主持国家自然科学基金一项，在SCI（E）、EI、CSSCI检索的期刊上发表论文十余篇。

内页插图

目录

第一章 测验与测验质量分析
1.1 测量与测验
1.2 教育和心理测量的特点
1.3 教育和心理测验的功能
1.4 测验质量与测验质量的评估

第二章 结构方程模型基础
2.1 什么是结构方程模型
2.2 结构方程模型的数学原理
2.3 路径分析与测量模型
2.4 构建结构方程模型的过程
2.5 结构方程模型的软件

第三章 结构方程模型与顺序数据
3.1 心理和教育测验数据的形式
3.2 顺序数据与相关系数
3.3 面向顺序数据的结构方程模型
3.4 面向顺序数据结构方程模型的应用情况
3.5 参数估计过程中遇到的问题

第四章 因素分析与测验效度
4.1 因素分析的发展与分类
4.2 因素分析与构念效度
4.3 面向顺序数据因素分析的实例

第五章 基于结构方程模型的信度分析
5.1 信度及其估计方法
5.2 基于顺序数据的信度
5.3 使用结构方程模型估计信度的实例

第六章 题目分析
6.1 经典测验理论中的题目难度和区分度
6.2 因素分析与题目的难度和区分度
6.3 项目反应理论与题目分析
6.4 因素分析与项目反应理论的关系
6.5 使用结构方程模型计算难度和区分度的实例

第七章 测量一致性与题目功能差异
7.1 多组验证性因素分析
7.2 题目功能差异检验及其与测量一致性的关系
7.3 测量一致性检验的实例

第八章 使用结构方程模型的其他问题
8.1 应该使用多大的样本量
8.2 模型修正与嵌套模型
8.3 如何报告结构方程模型的结果
8.4 打包操作及其使用条件

结语
附录1 结构方程模型常用图标
附录2 EQS命令简介
附录3 Mplus命令简介
参考文献

精彩书摘

　　8.3.3报告统计软件与统计过程
　　根据结构方程模型的统计基础，它既可以与样本协方差矩阵拟合，也可以用样本相关系数矩阵来分析，协方差矩阵与相关系数矩阵间本来就可以通过方差来相互转换。在结构方程模型诞生之初，它首先是与协方差矩阵相结合的；但一些研究者认为，与相关系数矩阵拟合后获得的模型参数已经标准化，变量间关系也更明晰，所以更乐于使用样本相关系数矩阵进行分析。
　　不管拟合哪种矩阵，报告研究结果时都应该说明拟合矩阵的类型；并应列出完整的样本协方差矩阵或样本相关系数矩阵，一旦给出两种矩阵之一，论文或研究报告的读者就可以重复进行研究者使用结构方程模型所做的分析，以便验证或改进研究的结果。当研究的变量比较少时，协方差矩阵或相关系数矩阵可以直接通过表格给出。但是，变量增多以后，限于文章的篇幅，就很难列出完整的矩阵了。如果有条件的话，可以将变量较多的协方差（或相关系数）矩阵放在互联网上，供感兴趣的读者下载，或允许其通过电子邮件获得。
　　目前已有多个支持结构方程模型的成熟软件，但这些软件的估计结果并不相同，所提供的模型拟合指标也各有千秋，特别是各软件默认的参数估计方法不一致，所以应该报告具体选用了哪个软件完成统计工作。
　　接下来，参数估计的方法和估计过程是不可或缺的部分。不同的参数估计方法适用于不同类型的数据，所获参数估计值也不会一致。由于极大似然法（ML）的无偏性，多数结构方程模型软件都以ML作为默认的估计方法；但ML法建立在多元正态分布假设基础上，并要求一定的样本量（至少数百个被试）才能发挥出效果。所以很多时候，研究者也会考虑使用ULS、WLS、DWLS等其他估计方法。选用哪种估计方法，是具体研究问题的数据所决定的，但在论文中都应该说明选用的方法和理由。一般而言，结构方程模型软件都会存在预设的最大迭代次数，当达到该迭代次数后，无论参数估计值是否收敛，软件都会自动停止估计过程。
　　……

前言/序言

《量化洞察：教育测量与结构方程模型的融合应用》 书籍简介 在教育测量领域，随着研究的深入和技术的发展，如何更精准、更全面地理解测验数据背后的复杂关系，一直是研究者和实践者们关注的核心问题。传统的统计方法在描述性分析和关系探索上各有侧重，但面对多变量、高层级、潜变量等更精细的研究需求时，往往显得力不从心。《量化洞察：教育测量与结构方程模型的融合应用》一书，正是为了应对这一挑战而生。本书并非直接呈现测验分析的某一具体应用案例，而是系统地构建一套以结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）为核心的理论框架和实践指导，旨在帮助读者掌握一种更强大、更灵活的定量研究工具，从而能够深入挖掘测验数据所蕴含的丰富信息，构建更具解释力和预测力的教育模型。 本书的出发点，在于认识到教育测量的本质是一个复杂系统，其中蕴含着直接可观测的测验分数，以及更深层次的、不可直接测量的潜在构念。这些潜在构念，例如学生的学习动机、教学质量、家庭背景、认知能力等，它们之间可能存在着错综复杂的作用机制，并且这些作用机制又会反过来影响学生的测验表现。传统的统计方法，如回归分析、因子分析等，虽然在一定程度上能够揭示变量间的关系，但它们往往只能处理有限的变量数量，并且难以同时考虑测量误差和潜在变量的影响。而结构方程模型，则为我们提供了一个统一的框架，能够同时处理测量模型（即如何用可观测变量测量潜在变量）和结构模型（即潜在变量之间的关系），从而极大地提升了模型解释的准确性和全面性。 本书的编写，并非局限于理论的陈述，而是强调理论与实践的紧密结合。结构方程模型作为一种统计建模技术，其核心在于通过构建模型、检验模型、修正模型的过程，来理解数据。因此，本书的每一章节都将围绕这一核心流程展开，并辅以丰富的案例说明。我们会从基础概念入手，逐步深入到模型的构建、参数估计、模型拟合优度检验、模型比较与修正等关键环节。 内容纲要： 第一部分：教育测量的理论基石与模型思维 在深入探讨结构方程模型之前，本书首先会回顾教育测量的一些基本理论，包括测量的基本概念（信度、效度）、经典测量理论（CTT）和项目反应理论（IRT）的核心思想。但更重要的是，本书将强调“模型思维”在教育研究中的重要性。我们将探讨如何从具体的测验数据出发，抽象出潜在的理论构念，并思考这些构念之间可能存在的理论关系。这一部分将为读者构建一个宏观的认识框架，理解我们为何需要结构方程模型这样的工具来承载和检验我们的理论假设。我们将讨论，测验分数并非终点，而是理解更深层学习过程和个体差异的起点。 第二部分：结构方程模型的核心要素 本部分将系统性地介绍结构方程模型的核心构成要素。我们将详细阐述“测量模型”的构建，即如何通过可观测的测验题目或行为指标来测量潜在的、抽象的构念。这涉及到因子载荷、潜在变量方差、误差方差等概念的理解。我们将解释，为何显式地考虑测量误差对于得到无偏的变量间关系估计至关重要。 随后，我们将重点介绍“结构模型”的构建。结构模型描述的是潜在变量之间是如何相互影响的。我们会介绍路径图（path diagram）这一直观的表示工具，以及如何将这些路径图转化为数学方程。本书将深入讲解各种路径分析的类型，包括中介效应、调节效应、共同中介效应等，这些都是在教育研究中分析复杂因果链和作用机制的关键。 第三部分：结构方程模型的构建与实践 这一部分是本书的实践核心。我们将带领读者一步步完成一个完整的结构方程模型分析流程。 数据准备与初步探索： 在进行SEM分析之前，需要对数据进行有效的准备，包括数据清洗、缺失值处理、变量转换等。同时，初步的描述性统计和相关分析也是理解数据特征、初步检验假设的重要环节。 模型的选择与设定： 根据研究问题的性质，我们将指导读者选择合适的SEM模型，例如只包含测量模型的验证性因子分析（CFA）、包含测量模型和结构模型的典型SEM、以及适用于多层数据的多层结构方程模型等。我们将讨论不同模型在解释力上的差异，以及如何根据研究目的选择最恰当的模型。 参数估计方法： 本书将介绍几种常用的参数估计方法，如最大似然估计（ML）、加权最小二乘估计（WLS）等，并讨论它们各自的适用条件和优缺点。 模型拟合优度检验： 这是SEM分析中至关重要的一环。我们将详细介绍各种拟合指数（如χ²检验、CFI、TLI、RMSEA、SRMR等），并解释它们的计算原理和解读方式。我们将强调，没有一个单一的拟合指数可以完全决定模型的优劣，而是需要综合多个指标进行判断。 模型比较与修正： 在模型拟合不佳的情况下，本书将指导读者如何进行模型比较，以及如何基于理论和统计证据对模型进行修正。我们将讨论几种常见的模型修正策略，并强调修正过程必须以理论为导向，避免过度拟合（overfitting）。 模型解释与报告： 最终，本书将教导读者如何清晰、准确地解释SEM模型的分析结果，包括路径系数的含义、统计显著性、效应量以及模型的整体解释力。同时，也将提供规范的模型报告格式，方便研究成果的交流与传播。 第四部分：高级主题与扩展应用 为了满足更深入的研究需求，本书还将探讨一些高级的SEM主题。 多层结构方程模型（Multilevel SEM）： 在教育研究中，数据常常呈现嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）。多层SEM能够有效地处理这种层级效应，更准确地估计变量间的关系。 潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）： 当潜在构念被认为是离散的类别时，LCA和LPA是比传统SEM更合适的工具。本书将介绍LCA和LPA的原理，以及如何将其与SEM结合使用。 纵向数据分析： 随着教育研究对动态过程的关注，纵向数据的分析变得越来越重要。本书将简要介绍如何使用SEM进行纵向研究，例如增长模型（growth models）和追踪数据分析。 模型构建策略： 除了传统的自上而下（理论驱动）的模型构建方式，本书还将讨论自下而上（数据驱动）的模型探索方法，以及如何在两者之间取得平衡。 第五部分：案例分析与软件应用 理论的掌握最终需要通过实践来巩固。本书将贯穿多个不同领域的教育研究案例，涵盖学生学业成就、学习动机、教师效能、课程评价等多个方面。每一个案例都将详细展示如何将SEM方法应用于实际研究问题，并逐步呈现模型的构建、分析和解释过程。 为了方便读者实践，本书还将介绍目前主流的SEM统计软件，例如 Lisrel、Mplus、Amos 和 lavaan (R包)。我们将提供这些软件的基本操作指南，并针对案例数据演示关键的分析步骤。读者可以通过跟随案例操作，快速掌握软件的使用技巧，并将其迁移到自己的研究中。 本书的目标读者： 本书适合于高等院校教育学、心理学、社会学、管理学等相关专业的硕博士研究生，以及在这些领域从事研究工作的科研人员、教师和教育管理者。对于希望掌握更强大定量分析工具，深入理解教育现象背后复杂机制的研究者而言，本书将是一本不可或缺的参考书。 结语： 《量化洞察：教育测量与结构方程模型的融合应用》一书，并非提供一套现成的测验分析范式，而是致力于赋予读者一种“思考”和“分析”的全新视角。通过掌握结构方程模型这一强大的工具，读者将能够从纷繁复杂的测验数据中抽丝剥茧，构建出更具理论深度和实践价值的教育模型，从而在教育测量和相关研究领域做出更富有洞见的贡献。本书的目标是让读者能够“看见”数据背后的“故事”，理解变量间的“对话”，并最终“绘制”出教育现象的“全景图”。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，与其说是在学习一种方法论，不如说是在进行一场严谨的思维体操训练。作者的语言风格非常精炼，但绝不失温度，他总能把握好学术的严谨性与可读性之间的微妙平衡。书中对假设检验过程的阐述，尤其让我印象深刻。它不是简单地罗列检验统计量，而是细致地剖析了每一种检验背后的统计学逻辑，以及它们在不同情境下的适用范围和局限性。这对于我们批判性地看待研究结果至关重要。此外，书中对模型修正和指标选择的讨论，充满了务实的智慧。它没有教我们去“迎合”数据，而是教我们如何在保持理论一致性的前提下，审慎地对模型进行优化。这种对研究伦理和方法论规范的强调，体现了作者深厚的学术功底和对后辈学者的责任感。这本书无疑是量化研究领域的一部里程碑式的作品。

评分☆☆☆☆☆

这是一本非常适合那些希望将自己的研究提升到更高层次的学者和研究生阅读的著作。它的结构安排极其考究，层次分明，从基础概念的铺陈，到中级模型的构建，再到高级应用技巧的展示，每一步都衔接得天衣无缝。我个人认为，本书在案例的选择和呈现上做得尤为出色。作者没有采用那些过于理想化、数据完美的“教科书式”案例，而是融入了许多在真实研究中可能会遇到的复杂情况，比如多重共线性、测量误差的处理等等。通过这些“不完美”的案例，读者能够学习到处理现实世界数据的“艺术”。我记得有一次我在处理自己的数据时遇到了一个棘手的测量问题，当时百思不得其解，后来偶然翻到书中关于潜变量测量模型调整的章节，茅塞顿开，立刻找到了解决问题的方向。这种“学以致用”的即时反馈感，是很多理论性著作无法给予的宝贵体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大震撼，在于其对“深度理解”的追求，而非仅仅停留在“工具使用”的层面。很多市面上的教材，教你如何操作软件，如何输入数据，运行出结果，但一旦模型出现拟合不佳或者结果与预期不符时，读者往往就束手无策了。这本书则着重强调了“为什么”要这么做，模型背后的理论基础是什么，以及在面对各种异常情况时，我们应该如何进行诊断和调整。这种深入骨髓的讲解，让我体会到结构方程模型（SEM）并非一个黑箱，而是一个可以被充分理解和掌控的强大工具。我尤其对书中关于模型识别和参数估计的章节印象深刻，作者用了一种非常巧妙的比喻，将抽象的数学过程具象化了，极大地降低了理解门槛。读完之后，我感觉自己看待以往的实证研究都有了一种新的视角，不再满足于表面的相关性报告，而是开始主动探究变量间更深层次的因果路径和潜在机制。这种思维上的提升，远超乎我预期的收获。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在概念清晰度和逻辑连贯性上达到了一个极高的水准。对于我这种习惯于视觉化思考的人来说，书中大量的流程图和模型图示简直是雪中送炭。很多抽象的统计关系，一旦被图表化后，立刻变得清晰易懂。它成功地将结构方程模型这一庞大的知识体系，拆解成了若干个易于消化的模块。我尤其欣赏它对不同类型路径分析和验证性因子分析（CFA）的详细对比。作者没有将它们割裂开来介绍，而是清晰地展示了它们之间的递进关系和内在联系，让读者能够构建起一个完整的知识框架。这本书的价值不仅仅在于教会你如何操作，更在于它培养了一种系统性的研究设计思维。它促使读者在研究的早期阶段就考虑到测量误差、中介效应等复杂因素，从而从源头上保证研究的质量。总而言之，这是一本可以反复研读、每次都能带来新发现的工具书和思想指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我真是爱不释手，它以一种非常直观且深入的方式，带我领略了统计建模的魅力。我记得最开始翻开它的时候，还有点担心，因为我对量化研究方法本来就有些畏惧，总觉得那些复杂的公式和模型离我很遥远。但作者的叙事方式非常平易近人，他没有上来就抛出一堆晦涩难懂的理论，而是巧妙地将复杂的概念与实际的研究场景紧密结合起来，让读者在解决具体问题的过程中，自然而然地理解了背后的原理。特别是对于那些初学者来说，书中对基本假设的阐述，简直是点睛之笔，清晰到让人感觉茅塞顿开。我曾经在其他地方读到过类似的主题，但往往总是停留在理论的层面，缺乏实操指导，读完后依然不知所措。而这本书则完全不同，它更像一位耐心的导师，手把手地教你如何从零开始构建和检验模型，每一个步骤的逻辑推导都非常严谨，让人信服。我特别欣赏作者在处理数据和报告结果时的细致程度，那份对科学严谨性的追求，让我在应用这些方法时也变得更加自信和审慎。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

为什么发票没有随书一起寄送过来？？？？

评分☆☆☆☆☆

不错，送货上门的，方便。

评分☆☆☆☆☆

不错，只是送货有点慢

评分☆☆☆☆☆

希望不错，准备看看再说。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

"[SM]在书店看上了这本书一直想买可惜太贵又不打折，回家决定上京东看看，果然有折扣。毫不犹豫的买下了，京东速度果然非常快的，从配货到送货也很具体，快递非常好，很快收到书了。书的包装非常好，没有拆开过，非常新，可以说无论自己阅读家人阅读，收藏还是送人都特别有面子的说，特别精美；各种十分美好虽然看着书本看着相对简单，但也不遑多让，塑封都很完整封面和封底的设计、绘图都十分好画让我觉得十分细腻具有收藏价值。书的封套非常精致推荐大家购买。 打开书本，书装帧精美，纸张很干净，文字排版看起来非常舒服非常的惊喜，让人看得欲罢不能，每每捧起这本书的时候 似乎能够感觉到作者毫无保留的把作品呈现在我面前。 作业深入浅出的写作手法能让本人犹如身临其境一般，好似一杯美式咖啡，看似快餐，其实值得回味 无论男女老少，第一印象最重要。”从你留给别人的第一印象中，就可以让别人看出你是什么样的人。所以多读书可以让人感觉你知书答礼，颇有风度。 多读书，可以让你多增加一些课外知识。培根先生说过：“知识就是力量。”不错，多读书，增长了课外知识，可以让你感到浑身充满了一股力量。这种力量可以激励着你不断地前进，不断地成长。从书中，你往往可以发现自己身上的不足之处，使你不断地改正错误，摆正自己前进的方向。所以，书也是我们的良师益友。 多读书，可以让你变聪明，变得有智慧去战胜对手。书让你变得更聪明，你就可以勇敢地面对困难。让你用自己的方法来解决这个问题。这样，你又向你自己的人生道路上迈出了一步。 多读书，也能使你的心情便得快乐。读书也是一种休闲，一种娱乐的方式。读书可以调节身体的血管流动，使你身心健康。所以在书的海洋里遨游也是一种无限快乐的事情。用读书来为自己放松心情也是一种十分明智的。 读书能陶冶人的情操，给人知识和智慧。所以，我们应该多读书，为我们以后的人生道路打下好的、扎实的基础！读书养性，读书可以陶冶自己的性情，使自己温文尔雅，具有书卷气；读书破万卷，下笔如有神，多读书可以提高写作能力，写文章就才思敏捷；旧书不厌百回读，熟读深思子自知，读书可以提高理解能力，只要熟读深思，你就可以知道其中的道理了；读书可以使自己的知识得到积累，君子学以聚之。总之，爱好读书是好事。让我们都来读书吧。 其实读书有很多好处,就等有心人去慢慢发现. 最大的好处是可以让你有属于自己的本领靠自己生存。 最后在好评一下京东客服服务态度好，送货相当快,包装仔细！这个也值得赞美下 希望京东这样保持下去，越做越好

评分☆☆☆☆☆

是根据自己的博士论文出的，还不错

评分☆☆☆☆☆

书比较薄，彩页，内容还可以。比较新颖