结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴明隆 著

图书标签:

• 结构方程模型
• AMOS
• 统计学
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育测量
• SPSS
• 模型构建
• 多元统计

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562457206

版次：2

商品编码：12250317

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

　　《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》是“万卷方法统计分析方法丛书”之一，全书共分12个章节，主要对AMOS的操作与应用知识作了介绍，具体内容包括结构方程模型的基本概念、模型适配度统计量的介绍、amos graphics界面介绍、参数标签与测量模型、验证性因素分析等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

内容简介

　　《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。

　　《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》前半部介绍结构方程模型（SEM）的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。

　　《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

目录

第一章 结构方程模型的基本概念

第一节 结构方程模型的特性

第二节 测量模型

第三节 结构模型

第四节 结构方程模型图中的符号与意义

第五节 参数估计方法

第六节 模型的概念化

第七节 模型的修正

第八节 模型的复核效化

第二章 模型适配度统计量的介绍

第一节 模型适配度检核指标

一、模型基本适配指标

二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估）

三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）

四、模型统计检验力的评估

第二节 模型识别的范例

一、正好识别模型

二、过度识别模型

三、低度识别模型

第三章 amos graphics界面介绍

第一节 amos graphics窗口的介绍

一、开启[amos graphic]应用软件

二、工具箱窗口的图像钮操作介绍

第二节 图像钮综合应用

一、绘制第一个测量模型

二、绘制第二个测量模型

三、绘制第三个测量模型

第四章 amos执行步骤与程序

第一节 路径分析的程序与执行

一、建立路径模型图

二、开启数据文件

三、设定观察变量

四、设定误差变量的变量名称

五、设定文字报表要呈现的统计量

六、将路径模型图存盘与计算估计值

七、浏览模型的结果

第二节 路径因果模型图的设定

一、外因变量间没有相关的设定

二、内因变量没有界定残差项

第三节 饱和模型与独立模型

一、饱和模型

二、独立模型

第四节 结构方程模型图

一、结构方程模型图的绘制步骤

二、执行结果的标准化参数估计值路径图

三、模型的平行检验

第五节 结构模型与修正指标

一、模型a：初始模型

二、模型b：修正模型1

三、模型c：修正模型2

四、模型d：修正模型3

第六节 单一文件多重模型的设定

第五章 参数标签与测量模型

第一节 参数标签的设定与特定样本的分析

一、更改特定群体名称与模型名称

二、开启数据文件选人指标变量

三、设定分析属性与计算估计值

四、增列模型变量或对象的参数标签名称

五、增列参数标签名称的模型估计结果

六、全体群体假设模型的修正

第二节 特定群体的分析

一、分析男生群体

二、分析女生群体

第三节 测量模型参数值的界定

一、测量模型假设模型

二、限制不同测量指标的路径参数a

三、低度辨识的模型

四、增列参数限制条件

五、误差变量的界定

六、测量模型的修正

七、测量模型参数标签名称的设定

第四节 测量模型的平行测验检验

第五节 多因子测量模型潜在变量的界定

一、初始模型

二、修正模型

三、斜交关系的测量模型

四、界定测量模型潜在变量间没有相关

五、完全独立潜在变量参数修正

六、单向度测量模型与多向度测量模型

第六章 验证性因素分析

第一节 一阶验证性因素分析——多因素斜交模型

一、假设模型

二、输出结果

第二节 一阶验证性因素分析——多因素直交模型

一、假设模型

二、模型适配度摘要表

第三节 二阶验证性因素分析

第四节 一阶cfa模型多模型的比较

第五节 一阶cfa模型测量不变性检验

一、描绘一阶cfa假设模型图

二、单一群组多个模型的设定

三、模型估计结果

第七章 路径分析

第一节 路径分析的模型与效果

第二节 路径分析模型——递归模型

一、研究问题

二、采用传统复回归求各路径系数

三、amos graphics的应用

四、模型图执行结果l

五、文字报表输出结果

第三节 饱和模型的路径分析

一、饱和模型假设模型图

二、参数估计的模型图

三、参数估计及适配度结果

第四节 非递归模型的路径分析一

一、假设模型图

二、参数估计的模型图

三、参数估计值

四、模型适配度摘要表

第五节 非递归模型的路径分析二

一、设定回归系数的变量名称

二、设定回归系数值w5=w6

三、参数估计的模型图

四、参数估计值

五、设定两个内因变量测量误差的方差相等

第六节 模型界定搜寻

一、饱和模型图

二、执行模型界定搜寻

第八章 潜在变量的路径分析

第一节 潜在变量路径分析的相关议题

一、原始数据文件变量排列

二、快速复制对象及参数格式

三、增列简要图像标题

四、增列参数标签名称

五、估计值模型图参数移动

六、模型适配度的评估

七、模型的修正

八、pa—lv模型修正

第二节 数学效能pa—lv理论模型的检验

一、研究问题

二、aitl08 graphics窗口中的模型图

三、计算估计的模型图

四、参数估计相关报表

第三节 模型的修正

一、参数格式的模型图

二、参数估计相关统计量

第四节 混合模型的路径分析

一、路径分析假设模型图

二、增列模型图像标题

三、路径分析模型估计结果

四、采用潜在变量路径分析模型

五、混合路径分析模型范例二

六、混合路径分析模型范例三

七、混合路径分析模型——非递归模型

第九章 多群组分析

第一节 多群组分析的基本理念

一、绘制男生群体路径分析模型图

二、开启数据文件及选择目标群组变量

三、开启数据文件界定观察变量

四、设定参数标签名称

五、设定群组名称

六、输出结果

七、女生群体的分析模型图

八、多群组分析

第二节 多群组路径分析

一、绘制理论模型图

二、读取数据文件及观察变量

三、设定群体名称

四、界定群体的水平数值及样本

五、界定群体模型图的参数名称

六、界定输出格式

七、预设模型输出结果

第三节 多重模型的设定

一、预设模型（未限制参数）

二、协方差相等模型

三、方差相等模型

四、路径系数相等模型

五、模型不变性模型

六、多个模型的输出结果

第四节 多群组验证性因素分析

一、绘制理论模型图

二、读取数据文件及观察变量

三、设定群体名称

四、界定群体分组变量名称及其水平数值

五、设定多群组分析模型

六、输出结果

第五节 多群组结构方程模型

一、绘制amos理论模型图

二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值

三、设定多群组分析模型

四、群组模型执行结果

五、模型注解说明

第六节 三个群组测量恒等性的检验

第七节 多群组路径分析

一、绘制模型图与读人数据文件

二、增列群组及设定群组名称

三、设定两个群组数据文件变量与变量水平

四、执行多群组分析

五、计算估计值

六、输出结果

第十章 多群组结构平均数的检验

一、spss数据文件

二、设定平均数参数

三、范例一模型a

四、范例一模型b

五、范例二模型a

六、范例二模型b

第一节 结构平均数的操作程序

一、绘制理论模型与设定模型变量

二、增列群组与群组的变量水平数值

三、增列平均数与截距项参数标签

四、执行多群组分析程序

五、模型估计

第二节 增列测量误差项间有相关

一、执行多群组分析

二、模型截距项、平均数相等模型评估

三、测量残差模型的修正

第三节 结构平均数的因素分析

一、增列平均数与截距项参数标签

二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签

三、设定多群组分析模型

四、输出结果

第十一章 sem实例应用与相关议题

第一节 社会支持量表测量模型的验证

一、测量模型的区别效度

二、测量模型的收敛效度

第二节 缺失值数据文件的处理

一、观察变量中有缺失值

二、增列估计平均数与截距项

三、数据取代

第三节 sem模型适配度与参数估计关系

一、模型a：初始模型

二、模型b

第四节 样本大小与适配度卡方值

一、样本数n为100

二、样本数n为300

三、样本数n为500

四、样本数n为700

五、样本数n为900

六、样本数n为1100

七、样本数n为1500

八、样本数n为2000

第十二章 典型相关分析与结构方程模型关系

第一节 典型相关分析

一、cancorr语法指令

二、典型相关分析结果

第二节 sem执行程序

一、第一个典型变量

二、第二个典型变量

三、mimic分析结果

参考文献

探索数据背后的隐藏关联：结构方程模型与AMOS的强大实操指南 在现代研究领域，我们常常需要深入挖掘数据中错综复杂的变量关系，理解那些不直接显露却至关重要的内在联系。从心理学中的动机模型，到营销学中的品牌忠诚度形成，抑或是教育学中的学习路径探究，结构方程模型（SEM）作为一种强大的统计分析工具，为研究者提供了理解和检验这些复杂理论模型的可行路径。而AMOS（Analysis of Moment Structures）软件，以其直观的可视化界面和强大的统计功能，成为了SEM实践中最受欢迎的选择之一。 本书并非简单地介绍SEM的理论框架，而是旨在为您提供一套完整、深入且极具操作性的指南，帮助您掌握如何运用AMOS软件来构建、检验和解释您的结构方程模型。我们相信，理论的深度与实践的熟练度同等重要。因此，本书将理论概念与实际操作紧密结合，让您在理解模型原理的同时，也能得心应手地在AMOS中实现分析。 谁需要这本书？ 本书适合以下人群： 研究生及博士生： 在学位论文研究中，您可能需要运用SEM来检验理论模型、分析潜变量关系。本书将是您完成高质量研究的得力助手。 科研工作者： 无论您身处哪个学科领域，只要您的研究涉及多变量之间的复杂关系，并且您希望使用更高级的统计方法来验证假设，本书都将为您提供宝贵的工具和方法。 统计学爱好者： 对统计建模和数据分析有浓厚兴趣，希望拓展统计分析技能，掌握一种能够处理复杂模型的高级技术。 需要理解和应用SEM的从业人员： 在市场研究、人力资源、社会调查、医学研究等领域，SEM的应用日益广泛。如果您需要理解研究报告中的SEM分析，或者希望将SEM方法应用于实际业务问题，本书将为您打下坚实基础。 本书将为您带来什么？ 本书将带领您踏上一段从基础概念到高级应用的SEM探索之旅，全程伴随您使用AMOS软件进行实操。您将学到： 第一部分：构建模型的基石——理论与概念的深入理解 在深入了解AMOS的操作之前，扎实的理论基础是必不可少的。这一部分将为您系统地梳理SEM的核心概念，确保您对模型的每一个组成部分都有清晰的认识。 引言：结构方程模型（SEM）的魅力与必要性。 我们将首先阐述SEM的强大之处，为何它能在众多统计方法中脱颖而出，成为检验复杂理论模型的首选。您将了解到SEM如何超越传统回归分析，能够同时处理测量误差、评估潜变量关系，以及检验整体模型拟合度。 潜变量与测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）。 潜变量是我们无法直接观测但可以通过多个显变量（观测变量）来推断的抽象概念，如“学习动机”、“工作满意度”、“环境污染指数”等。CFA是SEM的重要组成部分，用于检验这些潜变量的测量是否可靠和有效。本书将详细讲解如何构建CFA模型，包括因子载荷、信度（如Cronbach’s Alpha, Omega系数）和效度（收敛效度和判别效度）的评估。您将学会如何在AMOS中绘制CFA模型图，设置因子载荷，以及解释CFA的分析结果。 结构模型：变量间的因果路径。 在CFA的基础上，我们进一步构建结构模型，来检验不同潜变量之间的关系。这部分将聚焦于路径分析，理解自变量、中介变量和因变量之间的直接和间接效应。您将学习如何设定假设的因果关系，并将其转化为AMOS模型中的路径。 模型拟合的评估：模型好坏的评判标准。 仅仅构建模型是不够的，如何判断一个模型是否能够“拟合”数据，是否真实地反映了变量间的关系，是SEM分析的关键。本书将详细介绍多种模型拟合指标，如卡方统计量（χ²）、RMSEA、SRMR、CFI、TLI等，并指导您如何根据这些指标来全面评估模型的优劣。我们将深入探讨这些指标的含义、计算原理以及在实际应用中的解读方法，避免对拟合指标的片面理解。 模型修正：让模型更贴合数据。 即使初始模型拟合不佳，也并非研究的终点。本书将介绍模型修正的常用方法，如基于修正指数（Modification Indices）的参数添加或删除，并强调模型修正应以理论为基础，避免过度拟合。 第二部分：AMOS实操宝典——从入门到精通 这一部分将是本书的核心，我们将带领您一步步熟悉AMOS软件的操作流程，将理论知识转化为实际的分析步骤。 AMOS软件界面导览与基本操作。 从安装启动，到熟悉主界面上的各个工具栏、菜单和窗口，本书将为您进行细致的介绍。您将学习如何创建新项目，导入数据，以及 Amos软件的基本导航和操作。 绘制测量模型（CFA）：可视化你的概念。 您将学习如何使用AMOS的绘图工具，将潜变量、显变量、因子载荷、误差项等元素绘制成直观的模型图。我们将通过具体示例，演示如何设置变量、指定测量误差、运行CFA分析，并查看和解释输出结果。 绘制结构模型：构建你的理论网络。 在CFA模型的基础上，您将学习如何添加路径，连接不同的潜变量，从而构建复杂的结构模型。我们将详细演示如何设置路径、设定回归系数，并运行结构模型分析。 处理不同类型的数据与变量。 SEM可以处理多种类型的数据。本书将指导您如何处理连续变量、分类变量（如使用MIMIC模型或多组比较）、以及缺失数据（如最大似然估计法ML、缺失值插补等）。 模型拟合结果的解读与报告。 运行模型后，最重要的环节就是解读输出结果。本书将教您如何从AMOS的输出报告中提取关键信息，包括参数估计（因子载荷、路径系数）、标准误、p值，以及各种模型拟合指标。您将学会如何清晰、准确地向他人报告您的SEM分析结果。 模型比较与选择。 在实际研究中，您可能需要比较多个备选模型。本书将介绍如何使用卡方差（Δχ²）检验、信息准则（AIC、BIC）等方法来比较不同模型的拟合优劣，并选择最优模型。 中介效应与调节效应的分析。 中介效应和调节效应是 SEM 中分析复杂变量关系的关键。本书将详细讲解如何通过AMOS来检验和量化这些效应，包括 bootstrapping 方法在其中的应用。 多组比较（Multi-group Analysis）。 当您需要检验不同群体（如性别、年龄组、不同文化背景）在模型参数上是否存在差异时，多组比较是必不可少的工具。本书将演示如何设置和运行多组比较分析，以及如何解释组间差异。 重复测量模型与纵向数据分析。 对于涉及时间序列或多次测量的研究，SEM也提供了强大的分析框架。本书将介绍如何使用AMOS来处理重复测量数据，分析个体随时间的变化模式。 模型评估与报告：规范化你的研究成果。 本章将总结如何系统地评估SEM模型，并提供一份标准的研究报告框架，帮助您清晰、完整地呈现您的SEM研究。 第三部分：案例研究与进阶主题 理论与实操相结合，最有效的方式就是通过实际案例来学习。本书的这一部分将通过一系列典型的研究场景，展示SEM在不同领域的应用，并触及一些更高级的话题。 教育心理学案例：学习动机对学业成绩的影响。 演示如何构建一个包含潜变量（如“学习动机”、“学习策略”、“学业压力”）的CFA和结构模型，分析它们之间的关系。 市场营销案例：品牌形象与消费者忠诚度。 展示如何分析品牌形象的多个维度如何影响消费者忠诚度，以及可能的中介变量。 社会学案例：社会支持与心理健康。 探讨社会支持的各个方面如何影响个体的心理健康，并可能涉及人口学变量的调节作用。 医学研究案例：生活方式与疾病风险。 分析多种生活方式因素如何共同影响某种疾病的发生风险，并检验潜在的生物学指标作为中介。 处理内生性问题。 简要介绍SEM中可能遇到的内生性问题，以及一些初步的解决方案。 模型集成（Model Integration）： 探讨如何将SEM与其他统计方法（如生长模型、潜在类别分析）相结合，以解决更复杂的研究问题。 本书的特色： 聚焦AMOS 软件： 贯穿始终的AMOS软件操作指导，让您学有所用。 理论与实践并重： 深入浅出的理论讲解，与循序渐进的软件操作相结合。 丰富案例库： 提供来自不同学科的典型案例，帮助您理解SEM的实际应用。 图文并茂： 详细的图示和截图，让您轻松掌握软件操作。 注重细节： 细致讲解每一个步骤，解答您在操作中可能遇到的疑问。 前沿内容： 包含中介效应、调节效应、多组比较、重复测量等高级主题。 通过阅读本书，您将不仅仅是学会了操作一个统计软件，您将掌握一种强大的思维方式——一种能够严谨地、系统地探索数据背后的深层关联，检验复杂理论模型，并最终得出有意义研究结论的思维方式。让我们一起，用结构方程模型和AMOS，解锁数据隐藏的智慧，推动您的研究迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最欣赏的是它在“应用”层面所展现出的那种近乎百科全书式的详尽。我过去尝试过好几本关于SEM的书籍，但很多在讲解AMOS软件的界面和菜单时都显得过于简略，很多时候我不得不去论坛上搜索截图和操作流程。但这本书不同，它几乎把AMOS软件的每一个按钮、每一个选项都进行了细致的标注和功能解释。例如，在处理多重共线性或者缺失数据时，作者没有简单地说“使用XX方法”，而是展示了在AMOS界面中具体去哪里勾选、如何设置参数，甚至连输出结果的特定表格在哪里查看，都配有高清的图例。这对于我这种实践导向型的研究者来说，简直是救命稻草。我印象特别深的是关于“模型修正指数”那一章节，书中不仅解释了MI值的含义，还非常负责任地提醒了过度修正可能带来的模型过拟合风险，并给出了判断是否接受修正建议的审慎原则。这种对操作细节的把控和对学术严谨性的坚守，让这本书的实用价值得到了极大的提升。它不是冷冰冰的软件说明书，而是一位经验丰富的导师在你身旁手把手地指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格和叙述节奏，对我这样背景相对复杂的学习者而言，是极为友好的。我读过一些统计学著作，它们往往采用高度抽象的数学语言，让我感觉像在啃一块坚硬的石头。然而，这本书的作者似乎深知读者的痛点，他们巧妙地将复杂的统计学概念“翻译”成了更易于理解的日常语言和逻辑链条。比如，在解释潜变量测量模型中的“因子载荷”时，作者引入了一个关于“学习效率”的假设性案例，用一个非常生动的比喻，让“因子负荷高意味着该指标对潜变量的解释力强”这一概念瞬间变得清晰起来。此外，书中的章节安排也体现了渐进式的难度递增，从最基础的测量模型构建，到逐步引入共同法方差的处理，再到潜变量间的结构关系验证，每一步都留出了足够的缓冲和回顾空间。这种写作手法，极大地降低了读者在面对复杂模型时的认知负荷，让我能够更专注于理解模型背后的逻辑，而非纠结于表面的术语。它真正做到了“深入浅出”，而不是“浅尝辄止”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和排版给我留下了非常深刻的第一印象，那种专业又不失亲和力的感觉，让我立刻觉得这不是一本枯燥的教科书。我记得我是在一个学术会议后，偶然在书店里翻到它的。当时我正为手头的一个研究项目焦头烂额，需要深入理解如何用结构方程模型来处理那些复杂的潜变量关系。这本书的目录结构非常清晰，从基础概念的梳理，到AMOS软件的具体操作步骤，再到实证案例的深度剖析，脉络分明。特别是对于初学者来说，它没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过图示和直观的解释来引导我们理解LISREL模型的内在逻辑。作者在讲解模型拟合指标时，那种循序渐进的引导方式，让我在面对那些看似天文数字的P值和卡方值时，不再感到恐慌。这本书的价值不仅仅在于教你“如何做”，更在于教你“为什么这么做”，这种对理论基础的扎实构建，是很多同类书籍所欠缺的。拿到手的第一天，我就迫不及待地在电脑上安装了相关的软件，跟着书里的截图一步步操作，那种即时反馈的成就感，是自学过程中非常宝贵的动力。总的来说，从装帧到内容布局，这本书都体现了作者对读者需求的深刻洞察。

评分☆☆☆☆☆

我必须提到这本书在案例选择上的独到眼光。很多教科书的案例都过于理想化或者脱离实际研究场景，读起来总是感觉有些虚浮。但《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》中的实证案例，明显取材于社会科学、管理学等多个领域的真实研究背景。我记得有一个关于“组织公民行为”的案例，涉及到多个高阶潜变量和中介效应的检验，这个案例的复杂程度恰好与我目前正在撰写的一篇论文的模型结构非常相似。通过跟随书中的步骤，重新操作了一遍这个案例，我不仅验证了自己的分析步骤没有遗漏，更重要的是，学习到了作者在报告结果时所采用的专业规范和数据解释的逻辑框架。这种“所学即所用”的体验，是任何纯理论学习都无法比拟的。它让我深刻意识到，理论的价值最终要通过高质量的实证分析来体现，而这本书正好提供了那座连接理论与实践的坚实桥梁。它让我从一个单纯的数据分析者，逐渐向一个能够进行严谨模型构建的研究者转变。

评分☆☆☆☆☆

这本书的更新迭代速度和对前沿研究的关注度，也让我印象深刻。虽然我手头拿的是第二版，但其中涵盖的一些技术点，比如对于高阶因子模型的处理，以及在面对非正态数据时的稳健估计方法，都显示出作者对当前学术界最新进展的紧密追踪。在处理样本量较小或数据分布不理想的情况时，如何利用AMOS进行更稳健的估计，是困扰我很久的一个技术难题。书中对此提供的解决方案和参数设置建议，不仅有理论支撑，还有具体的软件操作指引，这体现了作者的专业性和前瞻性。我特别赞赏作者在讨论模型设定时的那种“开放性”态度，他们不会武断地规定哪种方法是唯一的真理，而是客观地分析不同方法的优缺点，引导读者根据自己的数据特征做出最合理的选择。这种不拘泥于旧有框架，积极吸纳新方法的态度，使得这本书即使在技术快速迭代的今天，依然保持着强大的生命力和参考价值。它不只是一本工具书，更是一份与时俱进的研究指南。

评分☆☆☆☆☆

3脑瓜子聪明

评分☆☆☆☆☆

书不错，快递很快

评分☆☆☆☆☆

书很好很详细 解释的也很好 有图片

评分☆☆☆☆☆

2英语能够正常无障碍沟通

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

京东就是快

评分☆☆☆☆☆

好！【招聘】

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈我的心中曲榜的冠军争夺战将在

评分☆☆☆☆☆

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