万卷方法结构方程模型--AMOS的操作与应用(附光盘第2版)/万卷方法统计分析方法丛书 吴 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 未知

ISBN：A9787562457206

商品编码：14982301239

商品参数

书 名：结构方程模型——AMOS的操作与应用

作 者：吴明隆

ISBN ：9787562457206

出 版 社：重庆大学出版社

出版时间：2010-10-01

印刷时间：2010-10-01

字 数：字

页 数：520页

开 本：16开

包 装：平装

重 量：g

定 价：65元

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1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1个步骤都有详细的讲解和图示。这是1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yi章 结构方程模型的基本概念

第yi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yi节 模型适配度检核指标

1、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

1、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yi节 amos graphics窗口的介绍

1、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

1、绘制第yi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yi节 路径分析的程序与执行

1、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

1、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

1、饱和模型

二、独立模型

第四节 结构方程模型图

1、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

1、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1文件多重模型的设定

第五章 参数标签与测量模型

第yi节 参数标签的设定与特定样本的分析

1、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

1、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

1、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

1、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yi节1阶验证性因素分析——多因素斜交模型

1、假设模型

二、输出结果

第二节1阶验证性因素分析——多因素直交模型

1、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1阶cfa模型多模型的比较

第五节1阶cfa模型测量不变性检验

1、描绘1阶cfa假设模型图

二、单1群组多个模型的设定

三、模型估计结果

第七章 路径分析

第yi节 路径分析的模型与效果

第二节 路径分析模型——递归模型

1、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

1、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1

1、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

1、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

1、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yi节 潜在变量路径分析的相关议题

1、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

1、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

1、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

1、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yi节 多群组分析的基本理念

1、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

1、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

1、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

1、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

1、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

1、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

1、spss数据文件

二、设定平均数参数

三、范例1模型a

四、范例1模型b

五、范例二模型a

六、范例二模型b

第yi节 结构平均数的操作程序

1、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

1、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

1、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

第十1章 sem实例应用与相关议题

第yi节 社会支持量表测量模型的验证

1、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

1、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

1、模型a：初始模型

二、模型b

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结构方程模型应用与操作指南：理论精讲与软件实战 本书旨在为结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的学习者和实践者提供一套全面、深入且实用的操作指南。不同于侧重于特定软件界面的手册，本书将理论深度、统计严谨性与实际操作流程无缝结合，帮助读者真正理解并灵活运用这一强大的多元统计分析工具。 结构方程模型：超越传统统计的分析利器 结构方程模型（SEM）是现代社会科学、管理学、心理学、教育学乃至生物医学研究中不可或缺的分析技术。它整合了因子分析和多元回归的优点，允许研究者同时检验复杂的多变量关系，特别是那些难以直接观测的“潜在构念”（Latent Constructs）。本书将带领读者逐步揭开SEM的神秘面纱，从基本原理到高阶建模，构建坚实的理论基础。 第一部分：理论基石与模型构建 本部分专注于奠定读者对SEM的全面理解，确保读者不仅“会用”软件，更能“理解”模型背后的统计逻辑。 第一章：SEM的本质与优势 清晰界定结构方程模型的概念，阐述其与传统统计方法（如路径分析、多元回归、验证性因子分析）的核心区别。重点分析SEM如何有效处理测量误差，并提供对复杂理论模型的直接检验能力。我们将探讨SEM的哲学基础——如何将理论假设转化为可检验的数学模型。 第二章：测量模型：潜变量的确定与检验 测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是SEM的基石。本章将深入探讨潜变量的本质、观测变量的选择与指标的筛选。详细介绍各种因子载荷的解释，包括平均方差萃取（AVE）、组合信度（CR）以及潜变量间的相关性检验。重点讨论如何评估模型的拟合优度，包括绝对拟合指标（如 $chi^2$, RMSEA, SRMR）和增量拟合指标（如 CFI, TLI），并提供具体的判断标准与修正策略。 第三章：结构模型：路径关系的检验与解释 结构模型关注潜变量之间的因果关系路径。本章将详细阐述路径系数的解读，如何检验中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）。我们将引入中介效应的检验方法，如Bootstrap法，并提供稳健的估计路径系数的建议。此外，本书将系统梳理常见的多层结构模型、纵向模型（如潜在增长模型）的基本设定，为复杂研究设计打下基础。 第四章：模型评估与修正：从拟合到优化 一个好的模型不仅需要理论支持，还必须具有良好的统计拟合度。本章将系统介绍模型评估的各个维度，包括：参数估计的可靠性（如标准误与显著性检验）、模型识别性（Identification Issues）的诊断与解决。对于初拟模型拟合不佳的情况，本书将提供一套科学的、遵循理论优先原则的模型修正流程，避免“数据驱动”的过度拟合，确保模型的可推广性。 第二部分：实战演练与高级应用 本部分聚焦于将理论知识转化为实际操作能力，通过详尽的案例分析，指导读者如何使用主流的SEM软件工具来实施分析，并对结果进行专业汇报。 第五章：数据准备与模型预处理 SEM对数据质量要求极高。本章将重点讲解数据预处理的关键步骤，包括：缺失值（Missing Data）的处理策略（如多重插补法）、异常值（Outliers）的识别与处理，以及数据分布形态（如正态性、共线性）对模型估计的影响。我们将提供如何根据数据特性选择合适的估计方法（如ML, MLR, WLSMV等）的决策树。 第六章：案例驱动：基础模型的完整操作流程 本章以一个典型的多因子测量模型和路径模型为例，指导读者完成从数据导入到结果解释的完整周期。我们将详细剖析在软件界面中如何定义潜变量、固定参数、运行分析，并分步骤解读输出报告中的关键统计量。读者将学习如何为图示模型添加必要的指标，使其具备清晰的学术表达力。 第七章：高级建模技术：中介、调节与多组比较 随着研究复杂性的增加，SEM的应用也日益精深。本章将聚焦于高级主题： 1. 中介与调节的整合检验： 如何在同一模型中同时检验复杂的中介和调节效应，并解释交互项的含义。 2. 多组结构方程模型（Multi-Group SEM）： 检验不同群体（如性别、文化背景）之间模型参数的差异性，包括约束法和均值差异法。 3. 潜变量增长模型（LGM）： 适用于纵向数据的分析，用于描述个体在时间维度上的变化轨迹，并探究影响轨迹的因素。 第八章：结果的撰写与学术规范 成功的SEM分析必须以清晰、规范的学术报告呈现。本章将指导读者如何撰写符合APA或其他主流学术期刊要求的SEM研究报告。内容涵盖：模型设定描述、拟合指标的报告格式、参数估计的表格化呈现、效应量（Effect Size）的计算与报告，以及如何图示化地展示最终的结构路径模型。本书强调结果的可重复性与透明度。 本书特色 本书的编写遵循“理论指导实践，实践反哺理论”的原则，确保读者在掌握软件操作的同时，能够深刻理解统计假设。我们力求内容详实、逻辑清晰，避免晦涩的数学推导，将重点放在概念理解、模型设定、结果诊断与学术呈现上。本书适合高年级本科生、研究生、博士后研究人员以及需要运用SEM进行严谨数据分析的科研工作者。通过系统学习本书内容，读者将能够自信地独立设计、执行并报告结构方程模型分析，有效提升其研究的科学性和深度。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的惊喜，简直就像在枯燥的学术沙漠中发现了一片绿洲。长期以来，结构方程模型（SEM）对我而言，就像一个遥不可及的数学黑匣子，虽然知道它能解决很多复杂的统计问题，但真正要拿起工具去实践，总会遇到各种技术上的障碍，尤其是对AMOS这款软件的操作，更是让我感到一头雾水，不知从何下手。市面上很多教程，要么充斥着晦涩的统计术语，让人望而却步，要么就只是简单地罗列功能，缺乏深入的指导。 然而，这本书却以一种极其友好的姿态，把我领进了SEM的大门。它没有一开始就用复杂的公式轰炸，而是从最直接、最容易理解的AMOS软件界面和基本操作入手，像一位耐心细致的老师，一步步地引导我。每一步的讲解都配有清晰的截图，即使是我这种对软件不太敏感的人，也能轻松地跟着操作。更让我欣喜的是，作者并没有满足于简单的“如何做”，而是深入浅出地解释了“为什么这么做”，比如模型的构建逻辑、数据输入的注意事项、参数设置的意义等等。这些看似微小的细节，却往往是决定分析成败的关键。 书中精心挑选的案例，更是让我受益匪浅。它们覆盖了多个研究领域，并且都非常贴近实际研究的需要。通过对这些案例的深入学习和模仿，我不仅学会了如何使用AMOS进行数据分析，更重要的是，我开始真正理解了如何将理论假设转化为可检验的模型，如何判断模型的拟合度，以及如何从统计结果中挖掘出有价值的研究发现。这种将理论知识转化为实际操作能力的提升，是我之前通过其他途径难以获得的。 它所隶属的“万卷方法统计分析方法丛书”的定位，名副其实。这本书在保持统计学严谨性的同时，又极度强调方法的实用性和可操作性。作者在讲解技巧的同时，巧妙地融合了必要的统计学原理，但绝不会让读者感到理论负担过重。相反，它能够帮助读者更好地理解这些原理在实际应用中的价值。 总而言之，对于任何希望掌握结构方程模型，尤其是有志于使用AMOS软件进行实证研究的读者来说，这本书绝对是一本不可或缺的工具书。它不仅是操作手册，更是启发思维、提升研究能力的良师益友。我强烈推荐给所有在学术研究道路上追求精进的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正能让人“学以致用”的书！我一直对结构方程模型（SEM）在社会科学研究中的强大应用很感兴趣，但苦于缺乏一个系统、实用的入门途径。市面上关于SEM的书籍很多，但要么理论色彩浓厚，公式推导繁琐，让我望而却步；要么就是软件操作的简单罗列，缺乏深入的讲解和有启发性的案例。我一直渴望找到一本既能讲清楚理论，又能指导我动手实操的书。 《万卷方法结构方程模型--AMOS的操作与应用(附光盘第2版)》这本书，恰恰满足了我的需求。它没有一开始就用晦涩的统计学语言来“劝退”读者，而是将重点放在了AMOS这款软件的实际操作上。书中的每一个步骤都讲解得非常细致，配有大量的屏幕截图，让我在阅读时仿佛就在电脑前跟着操作一样。最让我印象深刻的是，作者不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”。比如，在模型构建环节，书中会详细讲解不同路径设置的含义，以及它们对模型结果的影响，这让我能从更深层次理解SEM的逻辑。 书中的案例分析部分，更是本书的精华所在。作者挑选了一系列来自不同研究领域的典型案例，这些案例不仅贴近实际研究的需要，而且都经过了精心的设计，能够很好地展示SEM在解决复杂研究问题时的强大能力。通过模仿和学习这些案例，我不仅掌握了AMOS的各项功能，更重要的是，我开始能够自己动手构建模型、输入数据、进行分析，并能够解读复杂的分析结果，从而得出有价值的研究结论。这种将理论知识转化为实践技能的飞跃，是我之前通过其他方式难以实现的。 作为“万卷方法统计分析方法丛书”的一员，这本书在保持科学严谨性的同时，又极具操作性和实用性。它将必要的统计学原理融入到操作讲解中，让读者在学习软件使用的过程中，也能逐步理解SEM的核心概念，这对于我这种理论与实践并重学习的人来说，简直是福音。 总而言之，如果你像我一样，希望系统地学习结构方程模型，并能够熟练运用AMOS软件进行实证研究，那么这本书绝对是你不可错过的选择。它不仅是一本操作指南，更是一本能够帮助你提升研究能力、解决实际问题的得力助手。我非常推荐给所有对此领域感兴趣的读者！

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计，简直就是为我这种“动手派”量身打造的！我一直对结构方程模型（SEM）充满兴趣，但总觉得理论知识和实际操作之间隔着一道难以逾越的鸿沟。网上的教程零散且质量参差不齐，很多都只停留在“会用”的层面，而无法真正理解其背后的逻辑。而市面上的一些书籍，要么过于偏重数学推导，让我看得云里雾里，要么就只是简单地介绍软件功能，缺乏指导性的案例。 《万卷方法结构方程模型--AMOS的操作与应用(附光盘第2版)》这本书，完全颠覆了我之前的这些顾虑。它并没有一开始就抛出高深的统计学理论，而是从最直观、最接地气的AMOS软件操作入手。书中的每一个步骤都讲解得极其细致，辅以大量的截图，让我这个平时不太接触这类软件的人，也能轻松上手。更难得的是，它并没有把操作过程当成单纯的“点点点”，而是深入地解释了每一个操作背后的逻辑和意义，比如模型路径的设定、变量的测量方式、拟合指标的解读等等。这些关键点一旦理清，整个SEM的框架就豁然开朗了。 书中提供的案例，是我认为最宝贵的部分。这些案例不仅覆盖了多个学科领域，而且都非常贴合实际研究的场景。通过跟着书中的案例一步一步地操作和学习，我不仅学会了如何使用AMOS进行各种复杂的SEM分析，更重要的是，我开始真正理解了如何将抽象的理论模型转化为可执行的分析步骤，如何评估模型的适配度，以及如何从复杂的统计结果中提取出有意义的结论。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我受益匪浅。 这本书的“万卷方法”定位，我深以为然。它在提供详尽操作方法的同时，并没有忽视统计学原理的重要性。作者巧妙地将必要的统计学概念融入到操作讲解中，使得读者在学习操作的同时，也能逐步建立起对SEM统计基础的理解，而不会感到枯燥和晦涩。这种理论与实践的完美结合，是本书最大的亮点。 总的来说，这本书是一本集操作指南、案例解析和理论启蒙于一体的优秀著作。它为所有希望掌握结构方程模型，特别是想要熟练运用AMOS软件进行实证研究的读者，提供了一条清晰、高效的学习路径。我强烈推荐给所有正在学习和研究SEM的同学和研究者们！

评分☆☆☆☆☆

这本书真是一本能让人眼前一亮的统计学著作！我一直以来对结构方程模型（SEM）的了解都停留在理论层面，知道它的强大之处，但实操起来总是摸不着头绪，感觉像隔着一层窗户纸。市面上关于SEM的书籍不少，但很多都过于偏重理论，或者代码示例晦涩难懂，对于像我这样想要快速上手、解决实际问题的读者来说，总觉得差了点什么。 而这本书，简直就是为我们这类读者量身定制的。它没有一开始就抛出复杂的数学公式和高深的统计原理，而是直击要害，从最基础的AMOS软件操作入手。书中的每一个操作步骤都讲解得非常清晰，配有大量的截图，让我这个对软件不太熟悉的人也能一步一步跟着做。更重要的是，它不是简单地罗列操作，而是深入浅出地解释了每一步背后的逻辑，比如如何构建模型、如何导入数据、如何设置参数等等。这些看似简单的步骤，实则包含了许多关键的细节，一旦掌握了，就能少走很多弯路。 而且，书里提供的案例也相当丰富，涵盖了社会科学、教育学、心理学等多个领域。这些案例不仅具有代表性，而且都经过精心的设计，能够很好地体现SEM在不同情境下的应用。通过阅读和模仿这些案例，我不仅学会了如何运用AMOS来分析数据，更重要的是，我开始理解了如何将理论模型转化为实际可操作的模型，如何解读分析结果，并从中得出有意义的结论。这种“学以致用”的感觉，真的太棒了。 对于书中提到的“万卷方法统计分析方法丛书”的定位，我深有体会。这本书确实体现了“万卷”的严谨和“方法”的实用。作者在讲解操作的同时，也巧妙地融入了统计学原理，但并不过分强调理论的复杂性，而是侧重于让读者理解这些原理如何指导实际操作，以及如何根据分析结果来判断模型的有效性。这种平衡做得非常好，既保证了科学性，又兼顾了易读性。 总而言之，这本书对于任何想要学习和应用结构方程模型，特别是通过AMOS软件进行实操的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。它不仅是一本操作指南，更是一本能够帮助你构建思维、提升研究能力的得力助手。我强烈推荐给所有在统计分析领域寻求突破的同行们！

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，统计学，尤其是像结构方程模型（SEM）这样强大而复杂的工具，最怕的就是“纸上谈兵”。理论学得再多，如果不能落实到具体操作，不能解决实际问题，那终究是空中楼阁。市面上关于SEM的书籍不少，但很多要么是晦涩难懂的学术专著，要么就是简单粗暴的软件操作教程，往往让我在理论理解和实践应用之间感到迷茫。 《万卷方法结构方程模型--AMOS的操作与应用(附光盘第2版)》这本书，简直就是为我这样的读者量身打造的。它没有一开始就用复杂的公式和理论吓退我，而是从最实用、最核心的AMOS软件操作入手。书中的每一步讲解都极其清晰，配有大量的屏幕截图，让我这个对软件不太熟悉的人也能跟着一步步操作，感觉就像在进行一次手把手的教学。更让我欣赏的是，它不仅仅是教你“怎么点”，而是深入浅出地解释了“为什么这么做”，比如如何合理地构建模型、如何设置参数、如何解读各种拟合指标的含义。这些关键点一旦掌握，SEM的整个逻辑就变得清晰起来。 本书最让我惊喜的，莫过于其丰富且贴合实际的案例分析。这些案例涵盖了社会科学、心理学、教育学等多个领域，能够很好地展示SEM在解决不同类型研究问题时的强大威力。通过对这些案例的系统学习和模仿，我不仅学会了如何熟练运用AMOS进行各种SEM分析，更重要的是，我开始能够将理论研究中的假设转化为可以量化的模型，并能够对分析结果进行严谨的解读，从中挖掘出有价值的研究发现。这种“知行合一”的学习体验，让我对SEM的应用有了更深切的体会。 它作为“万卷方法统计分析方法丛书”的一员，真正体现了“方法”的实用性和“万卷”的严谨性。作者在讲解操作技巧的同时，巧妙地融入了必要的统计学原理，但绝不显得冗长和晦涩。这种将理论与实践完美结合的处理方式，让学习过程既有深度又不失趣味。 总之，对于所有想要系统学习结构方程模型，并且希望能够熟练运用AMOS软件进行实证研究的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅是一本操作指南，更是一本能够启发思维、提升研究能力的得力助手。我毫不犹豫地向大家推荐！