《結構方程模型:AMOS的操作與應用(第2版)》是“萬捲方法統計分析方法叢書”之一,全書共分12個章節,主要對AMOS的操作與應用知識作瞭介紹,具體內容包括結構方程模型的基本概念、模型適配度統計量的介紹、amos graphics界麵介紹、參數標簽與測量模型、驗證性因素分析等。該書可供各大專院校作為教材使用,也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。
《結構方程模型:AMOS的操作與應用(第2版)》詳細詳解和演示結構方程模型多種分析方法和操作步驟,是一本理想的AMOS與結構方程模型應用方麵的指導讀物。
《結構方程模型:AMOS的操作與應用(第2版)》前半部介紹結構方程模型(SEM)的概念與Amos G raphics窗口界麵的基本操作;後半部以各種實例介紹Amos G raphics在各種SEM模型中的應用。全書采用AMOS圖像界麵,完全沒有復雜的SEM理論推導和語法,的特點就是對利用AMOS進行結構方程模型各種分析的每一個步驟都有詳細的講解和圖示。這是一本“使用者界麵”取嚮的書籍,即使是不懂傳統SEM語法使用者,也能在短時間內學會用AMOS繪製各種SEM模型圖,並將模型估計、模型識彆判斷、模型修正與模型驗證,實際應用於自己的研究領域中。
《結構方程模型:AMOS的操作與應用(第2版)》的讀者對象是結構方程模型分析方法的學習者和使用者,適閤社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學,也適閤教師教學輔助參考。
第一章 結構方程模型的基本概念
第一節 結構方程模型的特性
第二節 測量模型
第三節 結構模型
第四節 結構方程模型圖中的符號與意義
第五節 參數估計方法
第六節 模型的概念化
第七節 模型的修正
第八節 模型的復核效化
第二章 模型適配度統計量的介紹
第一節 模型適配度檢核指標
一、模型基本適配指標
二、整體模型適配度指標(模型外在質量的評估)
三、模型內在結構適配度的評估(模型內在質量的檢驗)
四、模型統計檢驗力的評估
第二節 模型識彆的範例
一、正好識彆模型
二、過度識彆模型
三、低度識彆模型
第三章 amos graphics界麵介紹
第一節 amos graphics窗口的介紹
一、開啓[amos graphic]應用軟件
二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹
第二節 圖像鈕綜閤應用
一、繪製第一個測量模型
二、繪製第二個測量模型
三、繪製第三個測量模型
第四章 amos執行步驟與程序
第一節 路徑分析的程序與執行
一、建立路徑模型圖
二、開啓數據文件
三、設定觀察變量
四、設定誤差變量的變量名稱
五、設定文字報錶要呈現的統計量
六、將路徑模型圖存盤與計算估計值
七、瀏覽模型的結果
第二節 路徑因果模型圖的設定
一、外因變量間沒有相關的設定
二、內因變量沒有界定殘差項
第三節 飽和模型與獨立模型
一、飽和模型
二、獨立模型
第四節 結構方程模型圖
一、結構方程模型圖的繪製步驟
二、執行結果的標準化參數估計值路徑圖
三、模型的平行檢驗
第五節 結構模型與修正指標
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
第六節 單一文件多重模型的設定
第五章 參數標簽與測量模型
第一節 參數標簽的設定與特定樣本的分析
一、更改特定群體名稱與模型名稱
二、開啓數據文件選人指標變量
三、設定分析屬性與計算估計值
四、增列模型變量或對象的參數標簽名稱
五、增列參數標簽名稱的模型估計結果
六、全體群體假設模型的修正
第二節 特定群體的分析
一、分析男生群體
二、分析女生群體
第三節 測量模型參數值的界定
一、測量模型假設模型
二、限製不同測量指標的路徑參數a
三、低度辨識的模型
四、增列參數限製條件
五、誤差變量的界定
六、測量模型的修正
七、測量模型參數標簽名稱的設定
第四節 測量模型的平行測驗檢驗
第五節 多因子測量模型潛在變量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交關係的測量模型
四、界定測量模型潛在變量間沒有相關
五、完全獨立潛在變量參數修正
六、單嚮度測量模型與多嚮度測量模型
第六章 驗證性因素分析
第一節 一階驗證性因素分析——多因素斜交模型
一、假設模型
二、輸齣結果
第二節 一階驗證性因素分析——多因素直交模型
一、假設模型
二、模型適配度摘要錶
第三節 二階驗證性因素分析
第四節 一階cfa模型多模型的比較
第五節 一階cfa模型測量不變性檢驗
一、描繪一階cfa假設模型圖
二、單一群組多個模型的設定
三、模型估計結果
第七章 路徑分析
第一節 路徑分析的模型與效果
第二節 路徑分析模型——遞歸模型
一、研究問題
二、采用傳統復迴歸求各路徑係數
三、amos graphics的應用
四、模型圖執行結果l
五、文字報錶輸齣結果
第三節 飽和模型的路徑分析
一、飽和模型假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計及適配度結果
第四節 非遞歸模型的路徑分析一
一、假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計值
四、模型適配度摘要錶
第五節 非遞歸模型的路徑分析二
一、設定迴歸係數的變量名稱
二、設定迴歸係數值w5=w6
三、參數估計的模型圖
四、參數估計值
五、設定兩個內因變量測量誤差的方差相等
第六節 模型界定搜尋
一、飽和模型圖
二、執行模型界定搜尋
第八章 潛在變量的路徑分析
第一節 潛在變量路徑分析的相關議題
一、原始數據文件變量排列
二、快速復製對象及參數格式
三、增列簡要圖像標題
四、增列參數標簽名稱
五、估計值模型圖參數移動
六、模型適配度的評估
七、模型的修正
八、pa—lv模型修正
第二節 數學效能pa—lv理論模型的檢驗
一、研究問題
二、aitl08 graphics窗口中的模型圖
三、計算估計的模型圖
四、參數估計相關報錶
第三節 模型的修正
一、參數格式的模型圖
二、參數估計相關統計量
第四節 混閤模型的路徑分析
一、路徑分析假設模型圖
二、增列模型圖像標題
三、路徑分析模型估計結果
四、采用潛在變量路徑分析模型
五、混閤路徑分析模型範例二
六、混閤路徑分析模型範例三
七、混閤路徑分析模型——非遞歸模型
第九章 多群組分析
第一節 多群組分析的基本理念
一、繪製男生群體路徑分析模型圖
二、開啓數據文件及選擇目標群組變量
三、開啓數據文件界定觀察變量
四、設定參數標簽名稱
五、設定群組名稱
六、輸齣結果
七、女生群體的分析模型圖
八、多群組分析
第二節 多群組路徑分析
一、繪製理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體的水平數值及樣本
五、界定群體模型圖的參數名稱
六、界定輸齣格式
七、預設模型輸齣結果
第三節 多重模型的設定
一、預設模型(未限製參數)
二、協方差相等模型
三、方差相等模型
四、路徑係數相等模型
五、模型不變性模型
六、多個模型的輸齣結果
第四節 多群組驗證性因素分析
一、繪製理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體分組變量名稱及其水平數值
五、設定多群組分析模型
六、輸齣結果
第五節 多群組結構方程模型
一、繪製amos理論模型圖
二、讀取數據文件並設定群組變量及水平數值
三、設定多群組分析模型
四、群組模型執行結果
五、模型注解說明
第六節 三個群組測量恒等性的檢驗
第七節 多群組路徑分析
一、繪製模型圖與讀人數據文件
二、增列群組及設定群組名稱
三、設定兩個群組數據文件變量與變量水平
四、執行多群組分析
五、計算估計值
六、輸齣結果
第十章 多群組結構平均數的檢驗
一、spss數據文件
二、設定平均數參數
三、範例一模型a
四、範例一模型b
五、範例二模型a
六、範例二模型b
第一節 結構平均數的操作程序
一、繪製理論模型與設定模型變量
二、增列群組與群組的變量水平數值
三、增列平均數與截距項參數標簽
四、執行多群組分析程序
五、模型估計
第二節 增列測量誤差項間有相關
一、執行多群組分析
二、模型截距項、平均數相等模型評估
三、測量殘差模型的修正
第三節 結構平均數的因素分析
一、增列平均數與截距項參數標簽
二、更改女生群體共同因素平均數的參數名稱標簽
三、設定多群組分析模型
四、輸齣結果
第十一章 sem實例應用與相關議題
第一節 社會支持量錶測量模型的驗證
一、測量模型的區彆效度
二、測量模型的收斂效度
第二節 缺失值數據文件的處理
一、觀察變量中有缺失值
二、增列估計平均數與截距項
三、數據取代
第三節 sem模型適配度與參數估計關係
一、模型a:初始模型
二、模型b
第四節 樣本大小與適配度卡方值
一、樣本數n為100
二、樣本數n為300
三、樣本數n為500
四、樣本數n為700
五、樣本數n為900
六、樣本數n為1100
七、樣本數n為1500
八、樣本數n為2000
第十二章 典型相關分析與結構方程模型關係
第一節 典型相關分析
一、cancorr語法指令
二、典型相關分析結果
第二節 sem執行程序
一、第一個典型變量
二、第二個典型變量
三、mimic分析結果
參考文獻
這本書的語言風格和敘述節奏,對我這樣背景相對復雜的學習者而言,是極為友好的。我讀過一些統計學著作,它們往往采用高度抽象的數學語言,讓我感覺像在啃一塊堅硬的石頭。然而,這本書的作者似乎深知讀者的痛點,他們巧妙地將復雜的統計學概念“翻譯”成瞭更易於理解的日常語言和邏輯鏈條。比如,在解釋潛變量測量模型中的“因子載荷”時,作者引入瞭一個關於“學習效率”的假設性案例,用一個非常生動的比喻,讓“因子負荷高意味著該指標對潛變量的解釋力強”這一概念瞬間變得清晰起來。此外,書中的章節安排也體現瞭漸進式的難度遞增,從最基礎的測量模型構建,到逐步引入共同法方差的處理,再到潛變量間的結構關係驗證,每一步都留齣瞭足夠的緩衝和迴顧空間。這種寫作手法,極大地降低瞭讀者在麵對復雜模型時的認知負荷,讓我能夠更專注於理解模型背後的邏輯,而非糾結於錶麵的術語。它真正做到瞭“深入淺齣”,而不是“淺嘗輒止”。
評分這本書的封麵設計和排版給我留下瞭非常深刻的第一印象,那種專業又不失親和力的感覺,讓我立刻覺得這不是一本枯燥的教科書。我記得我是在一個學術會議後,偶然在書店裏翻到它的。當時我正為手頭的一個研究項目焦頭爛額,需要深入理解如何用結構方程模型來處理那些復雜的潛變量關係。這本書的目錄結構非常清晰,從基礎概念的梳理,到AMOS軟件的具體操作步驟,再到實證案例的深度剖析,脈絡分明。特彆是對於初學者來說,它沒有直接拋齣復雜的數學公式,而是通過圖示和直觀的解釋來引導我們理解LISREL模型的內在邏輯。作者在講解模型擬閤指標時,那種循序漸進的引導方式,讓我在麵對那些看似天文數字的P值和卡方值時,不再感到恐慌。這本書的價值不僅僅在於教你“如何做”,更在於教你“為什麼這麼做”,這種對理論基礎的紮實構建,是很多同類書籍所欠缺的。拿到手的第一天,我就迫不及待地在電腦上安裝瞭相關的軟件,跟著書裏的截圖一步步操作,那種即時反饋的成就感,是自學過程中非常寶貴的動力。總的來說,從裝幀到內容布局,這本書都體現瞭作者對讀者需求的深刻洞察。
評分這本書的更新迭代速度和對前沿研究的關注度,也讓我印象深刻。雖然我手頭拿的是第二版,但其中涵蓋的一些技術點,比如對於高階因子模型的處理,以及在麵對非正態數據時的穩健估計方法,都顯示齣作者對當前學術界最新進展的緊密追蹤。在處理樣本量較小或數據分布不理想的情況時,如何利用AMOS進行更穩健的估計,是睏擾我很久的一個技術難題。書中對此提供的解決方案和參數設置建議,不僅有理論支撐,還有具體的軟件操作指引,這體現瞭作者的專業性和前瞻性。我特彆贊賞作者在討論模型設定時的那種“開放性”態度,他們不會武斷地規定哪種方法是唯一的真理,而是客觀地分析不同方法的優缺點,引導讀者根據自己的數據特徵做齣最閤理的選擇。這種不拘泥於舊有框架,積極吸納新方法的態度,使得這本書即使在技術快速迭代的今天,依然保持著強大的生命力和參考價值。它不隻是一本工具書,更是一份與時俱進的研究指南。
評分閱讀這本書的過程中,我最欣賞的是它在“應用”層麵所展現齣的那種近乎百科全書式的詳盡。我過去嘗試過好幾本關於SEM的書籍,但很多在講解AMOS軟件的界麵和菜單時都顯得過於簡略,很多時候我不得不去論壇上搜索截圖和操作流程。但這本書不同,它幾乎把AMOS軟件的每一個按鈕、每一個選項都進行瞭細緻的標注和功能解釋。例如,在處理多重共綫性或者缺失數據時,作者沒有簡單地說“使用XX方法”,而是展示瞭在AMOS界麵中具體去哪裏勾選、如何設置參數,甚至連輸齣結果的特定錶格在哪裏查看,都配有高清的圖例。這對於我這種實踐導嚮型的研究者來說,簡直是救命稻草。我印象特彆深的是關於“模型修正指數”那一章節,書中不僅解釋瞭MI值的含義,還非常負責任地提醒瞭過度修正可能帶來的模型過擬閤風險,並給齣瞭判斷是否接受修正建議的審慎原則。這種對操作細節的把控和對學術嚴謹性的堅守,讓這本書的實用價值得到瞭極大的提升。它不是冷冰冰的軟件說明書,而是一位經驗豐富的導師在你身旁手把手地指導。
評分我必須提到這本書在案例選擇上的獨到眼光。很多教科書的案例都過於理想化或者脫離實際研究場景,讀起來總是感覺有些虛浮。但《結構方程模型:AMOS的操作與應用(第2版)》中的實證案例,明顯取材於社會科學、管理學等多個領域的真實研究背景。我記得有一個關於“組織公民行為”的案例,涉及到多個高階潛變量和中介效應的檢驗,這個案例的復雜程度恰好與我目前正在撰寫的一篇論文的模型結構非常相似。通過跟隨書中的步驟,重新操作瞭一遍這個案例,我不僅驗證瞭自己的分析步驟沒有遺漏,更重要的是,學習到瞭作者在報告結果時所采用的專業規範和數據解釋的邏輯框架。這種“所學即所用”的體驗,是任何純理論學習都無法比擬的。它讓我深刻意識到,理論的價值最終要通過高質量的實證分析來體現,而這本書正好提供瞭那座連接理論與實踐的堅實橋梁。它讓我從一個單純的數據分析者,逐漸嚮一個能夠進行嚴謹模型構建的研究者轉變。
評分很好
評分amos結構方程模型的經典教材
評分不錯,慢慢學習ing。
評分一直京東購書,方便又放心。
評分可以可以可以可以還行。很快
評分內容不錯,印刷質量亦可。是學習的好助手。但包裝太簡陋瞭,到手後髒髒兮兮的。
評分寫論文要用到結構方程模型就買本書學習一下,不過個人感覺裏麵的內容重復率有點高,而且,好多地方讓人有種是用相關參考文獻堆砌起來的感覺。
評分在京東一般童書買的多,這迴也給自己帶一本,慢慢研究
評分搞活動時買的,比較便宜哦
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