結構方程模型及其應用(附光盤)/社會科學研究方法叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 結構方程模型
• SEM
• 社會科學研究
• 統計分析
• 研究方法
• 數據分析
• 問捲調查
• 模型構建
• SPSS
• LISREL

店鋪： 風影寒月圖書專營店

齣版社： 教育科學齣版社

ISBN：9787504128164

商品編碼：26769873170

叢書名： 結構方程模型及其應用社會科學研究方法叢書

開本：16

基本信息

商品名稱：	結構方程模型及其應用(附光盤)/社會科學研究方法叢書	開本：	16開
作者：	侯傑泰//溫忠麟//成子娟|總主編:張雷//侯傑泰	頁數：
定價：	68	齣版時間：	2004-07-01
ISBN號：	9787504128164	印刷時間：	2016-09-01
齣版社：	教育科學	版次：	1
商品類型：	圖書	印次：	1

目錄：序
**部分 結構方程模型入門
**章 引言
一、描述數據
二、具體例子展示準確與簡潔的考慮
三、探索性與驗證性因子分析比較
第二章 結構方程模型簡介
一、結構方程模型的重要性
二、結構方程模型的結構
三、結構方程模型的優點
四、結構方程模型包含的統計方法
五、路徑圖的圖標規則
六、結構方程分析軟件包
七、LISREL操作入門
第二部分 結構方程模型應用
第三章 應用示範I：驗證性因子分析和全模型
一、驗證性因子分析
二、多質多法模型
三、全模型
四、高階因子分析
第四章 應用示範II：單純形和多組模型
一、單純形模型
二、多組驗證性因子分析
三、多組分析：均值結構模型
四、迴歸模型
第五章 結構方程建模和分析步驟
一、驗證模型與産生模型
二、結構方程分析步驟
三、參數估計和擬閤函數
四、擬閤檢查
五、模型修正和交互效度
六、模型比較的原理
七、報告結果
第三部分 結構方程模型專題研究
第六章 專題討論——涉及數據的問題
一、樣本容量
二、數據類型
三、處理非正態數據
四、異常數據
五、缺失數據
六、可否應用相關矩陣作分析
七、處理小樣本的方法
第七章 專題討論——涉及模型擬閤的問題
一、忽略測量誤差所引緻的錯誤
二、非正定協方差矩陣
三、不收斂
四、不恰當的解
五、單指標潛變量
六、誤差相關
七、因子的單位與附加限製
八、為什麼要考慮等同模型
九、模型與數據擬閤是否錶示模型正確
十、結構方程是否驗證變量間的因果關係
十一、怎樣避免潛變量名實不符的問題
十二、閤宜和錯誤的高階因子
十三、如何報告結構方程分析結果
十四、與傳統分析的結閤
第八章 擬閤指數
一、擬閤指數概述
二、**擬閤指數
三、相對擬閤指數
四、簡約擬閤指數
五、擬閤指數定義一覽
第四部分 結構方程模型統計原理
第九章 驗證性因子分析原理
一、驗證性因子分析的基本概念
二、因子分析模型及其協方差結構
三、因子分析模型識彆的若乾準則
四、參數估計
五、模型評價
六、有均值結構的因子分析模型
七、多組比較
第十章 路徑分析原理
一、因果模型中的結構方程
二、路徑分析與效應分解
三、因果模型的協方差矩陣
四、因果模型識彆準則
五、參數估計
六、模型評價與修正
七、因果模型與因果分析
第十一章 結構方程分析原理
一、結構方程基本概念
二、結構方程模型及其協方差結構
三、若乾特殊的結構方程模型
四、模型識彆
五、參數估計
六、模型評價與修正
七、標準化係數
八、有常數項的結構方程模型
九、多組比較
第五部分 LISREL軟件
第十二章 LISREL語法結構
一、LISREL語法中的矩陣
二、LISREL語法通則和特性
三、LISREL語法結構一般法則
四、LISREL程序結構
五、標題指令句
六、輸人格式
七、一般分析格式
八、模型指令格式
九、其他模型設定格式
十、輸齣格式
第十三章 PRELIS語法結構
一、PRELIS程序結構
二、標題指令句
三、輸入格式
四、操控數據指令
五、處理缺失數據
六、分析和輸齣指令
七、多元設算指令
附錄I LISREL示範程序
一、本章內容
二、各研究內容簡介及相應的LISREL程序
附錄II PRELIS示範程序
一、本章內容
二、各研究內容簡介及對應的PRELIS程序
附錄IlI 通過SPsS讀取數據
附錄Ⅳ 結構方程討論小組
參考文獻

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精 彩 頁： 內容提要： 由侯傑泰、溫忠麟、成子娟所著的《結構方程模型及其應用(附光盤)》闡述瞭結構方程分析（包括驗證性因子分析）的基本概念、統計原理、在社會科學研究中的實際應用、常用模型及其LISREL程序、輸齣結果的解釋和模型評價，以及一些與結構方程模型有關的專題和結構方程的**用法。
    

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作者簡介： 侯傑泰，香港中文大學教育心理係教授、係主任。主要研究方嚮為學習動機，應用統計和香港語文政策。曾多次在北京、上海、南京、長春、廣州等地舉辦的地區或全國性結構方程分析研習班上講學。 溫忠麟，華南師範大學心理係教授。先後就讀於華南師範大學、雲南大學和香港中文大學。兩次獲**公派，在英國曼徹斯特大學和澳大利亞西悉尼大學做訪問學者各一年。主要研究方嚮為心理統計和測量，數理統計。 成子娟，香港教育學院講師。1999年畢業於香港中文大學，獲博士學位。主要研究方嚮為結構方程在內隱觀研究中的應用，數學邏輯思維的發展和教學。

《結構方程模型及其應用》 內容簡介 《結構方程模型及其應用》是一部深入探討結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）理論、方法及其廣泛應用的研究專著。本書旨在為社會科學、管理科學、教育學、心理學、醫學等領域的科研人員、研究生以及相關從業者提供一個全麵、係統、實用的學習平颱，幫助讀者掌握SEM的核心思想，理解其技術細節，並能獨立運用SEM解決實際研究問題。 結構方程模型作為一種強大的統計分析工具，能夠同時估計變量之間的直接和間接效應，檢驗復雜的理論模型，並能處理潛變量與顯變量之間的關係。本書在保持理論嚴謹性的同時，注重實證應用的指導性，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然，並能觸類旁通，靈活運用。 第一部分：理論基礎與核心概念 本部分將係統性地梳理和介紹結構方程模型得以建立的統計學和模型理論基礎。 導論：研究問題與SEM的定位 首先，本書會迴顧傳統統計方法（如迴歸分析、因子分析）在處理復雜研究問題時的局限性，引齣SEM的必要性。 清晰界定SEM的核心研究範疇，包括測量模型（因子分析）、路徑模型（迴歸分析）以及兩者的結閤。 強調SEM在理論檢驗、模型比較和因果推斷方麵的獨特優勢，為讀者建立對SEM的初步認知和應用場景的宏觀把握。 統計學基礎迴顧 概率論與統計推斷： 簡要迴顧期望、方差、協方差、相關性等基本概念，以及參數估計（最大似然估計等）的基本原理，為理解SEM中的參數估計打下基礎。 多元統計： 重點迴顧矩陣代數、嚮量空間、特徵值分解等在SEM中至關重要的數學工具。 假設檢驗： 介紹統計顯著性、p值、置信區間的概念，以及模型擬閤度檢驗的基本邏輯。 核心模型組件詳解 測量模型： 深入剖析因子分析的基本原理，區分探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）。 詳細闡述潛變量（Latent Variables）與顯變量（Observed Variables）的概念，以及測量模型如何通過顯變量來反映和估計潛變量的測量誤差。 講解因子載荷（Factor Loadings）、特異方差（Unique Variances）、共同因子方差（Common Variances）等關鍵參數的含義和解釋。 強調信度（Reliability）與效度（Validity）在測量模型構建中的重要性，並介紹相應的檢驗指標。 結構模型： 介紹結構模型如何描述潛變量之間的直接和間接路徑關係。 講解路徑係數（Path Coefficients）的含義，以及它們如何量化變量之間的綫性關係強度和方嚮。 區分自變量、中介變量、因變量等在結構模型中的角色。 解釋模型中誤差項的含義，包括結構誤差項和測量誤差項。 SEM模型錶示法 圖形錶示法： 詳細介紹SEM的圖形化錶示方法，包括變量類型（圓形錶示潛變量，方形錶示顯變量）、路徑箭頭（單嚮箭頭錶示迴歸關係，雙嚮箭頭錶示協方差）等符號約定。 矩陣錶示法： 介紹SEM的矩陣方程形式，包括測量模型矩陣方程（X = Λξ + δ）和結構模型矩陣方程（η = Bη + Γξ + ζ），以及它們與參數估計的關係。 第二部分：模型構建與參數估計 本部分將深入講解SEM模型的構建流程、參數估計方法以及模型擬閤度的評估。 模型設定與識彆 理論驅動的模型構建： 強調SEM模型構建必須基於紮實的理論基礎，而非僅僅是數據的擬閤。 模型識彆問題： 詳細闡述模型識彆（Identification）的概念，包括自由參數（Free Parameters）和方程（Equations）的數量關係。 識彆的條件： 區分模型的過識彆（Overidentified）、恰好識彆（Just-identified）和模型不足（Underidentified）情況，並介紹如何通過調整模型結構來確保模型可識彆。 參數估計方法 最大似然估計（Maximum Likelihood, ML）： 詳細講解ML的原理，即找到一組模型參數，使得觀測到的協方差矩陣與模型估計的協方差矩陣最為接近。 其他估計方法： 簡要介紹加權最小二乘法（WLS）、漸進分布無自由度估計法（ADF）等，並說明其適用場景。 參數估計結果的解釋： 如何解讀標準化路徑係數、非標準化路徑係數、標準誤（Standard Errors）等。 模型擬閤度評估 擬閤指數（Goodness-of-Fit Indices）： 詳細介紹多種常用的模型擬閤指數，並解釋它們各自的計算原理和解釋標準。 絕對擬閤指數： 如卡方統計量（χ²）、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）、SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）。 增量擬閤指數/相對擬閤指數： 如CFI（Comparative Fit Index）、TLI（Tucker-Lewis Index）。 信息量準則： 如AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion）。 模型的解釋與修正： 如何綜閤運用各種擬閤指數來判斷模型是否“擬閤良好”，以及在模型擬閤不佳時，如何根據理論和統計證據進行模型修正（如加入殘差協方差、修改路徑等）。 模型比較 嵌套模型比較： 介紹卡方差異檢驗（Δχ²）等方法，用於比較嵌套模型（一個模型是另一個模型的子模型）的擬閤優度。 非嵌套模型比較： 介紹AIC、BIC等信息量準則，用於比較非嵌套模型。 第三部分：高級SEM技術與應用 本部分將介紹SEM在處理更復雜研究設計和問題的進階技術，並結閤具體案例進行展示。 多組比較（Multi-group Analysis） 概念與目的： 如何檢驗不同群體（如性彆、年齡組、國傢）的模型參數是否存在顯著差異。 模型設定與檢驗： 介紹如何設定多組模型，並進行參數約束（如均值不變、載荷不變、斜率不變等），以及如何解釋檢驗結果。 縱嚮數據分析（Longitudinal Data Analysis） 增長模型（Growth Curve Models）： 如何利用SEM分析個體在時間維度上的變化軌跡，估計變化速率和個體差異。 自迴歸交叉滯後模型（Autoregressive Cross-Lagged Panel Models）： 如何在麵闆數據中檢驗變量之間隨時間推移的相互影響。 潛在類彆分析（Latent Class Analysis, LCA）與潛剖麵分析（Latent Profile Analysis, LPA） 概念與區彆： 介紹LCA用於識彆離散的潛在類彆，LPA用於識彆連續的潛在剖麵。 模型構建與解釋： 如何將LCA/LPA整閤到SEM框架中，以及如何解釋識彆齣的潛在類彆或剖麵。 中介效應與調節效應的SEM檢驗 中介效應（Mediation Analysis）： 詳細闡述直接效應、間接效應、總效應的計算與檢驗，以及Bootstrap方法在檢驗中介效應中的應用。 調節效應（Moderation Analysis）： 如何在SEM中檢驗變量之間的交互作用，特彆是潛變量之間的交互作用（Latent Moderated Structural Equations, LMSEM）。 模型修正（Model Modification） 理論指導下的修正： 再次強調模型修正必須以理論為基礎，避免“數據淘金”。 修正指數（Modification Indices, MI）： 解釋MI的含義，以及如何謹慎使用MI指導模型修正。 SEM軟件應用實操 常用軟件介紹： 重點介紹Amos、LISREL、Mplus、lavaan（R包）等主流SEM軟件的操作流程。 數據準備與導入： 講解SEM分析前的數據預處理步驟，如數據清洗、缺失值處理、異常值檢測等。 程序編寫與結果輸齣： 演示如何在不同軟件中構建模型、運行分析，並解讀輸齣結果。 圖錶繪製： 指導讀者如何繪製清晰的SEM路徑圖。 第四部分：案例研究與前沿展望 本部分將通過一係列真實的研究案例，生動地展示SEM在不同學科領域的應用，並對SEM的發展趨勢進行展望。 經典案例解析 心理學領域： 如測量人格特質的因子模型、檢驗學習動機與學業成就關係的路徑模型。 管理學領域： 如檢驗組織承諾與員工績效的關係、領導風格對員工滿意度的影響。 教育學領域： 如分析影響學生學習成績的多元因素、評估教學乾預效果。 醫學領域： 如研究疾病風險因素的復雜網絡、評估治療方案的效果。 其他領域： 介紹SEM在社會學、傳播學、市場營銷等領域的典型應用。 每個案例將詳細介紹研究背景、理論模型、數據分析過程、結果解釋以及研究結論。 SEM的優勢與局限性 優勢總結： 再次強調SEM在處理復雜關係、潛變量測量、理論檢驗等方麵的不可替代性。 局限性討論： 坦誠分析SEM在數據要求（樣本量、正態性）、模型誤設、因果推斷的限製等方麵的不足。 SEM的發展趨勢 貝葉斯SEM（Bayesian SEM）： 介紹基於貝葉斯統計框架的SEM方法。 混閤方法研究中的SEM應用： 如何將SEM與其他研究方法（如定性研究）相結閤。 SEM在機器學習與人工智能領域的融閤。 處理大數據集和高維數據的SEM技術。 附錄： 統計術語錶。 常用SEM擬閤指數解釋參考錶。 軟件操作速查指南（針對主要軟件）。 光盤內容： 光盤將包含本書中介紹的各個案例的原始數據文件（匿名化處理）、SEM分析的程序代碼（針對不同軟件）、以及本書作者編寫的輔助分析工具（若有）。讀者可以通過光盤中的數據和代碼，親自動手復現案例分析，加深理解，並將其應用於自己的研究中。 《結構方程模型及其應用》以其理論的係統性、方法的全麵性、應用的實用性，將成為社會科學及相關領域研究者進行高階統計分析的得力助手。本書不僅是一本教材，更是一本操作手冊，旨在賦能讀者獨立運用SEM解決科研挑戰，推動學術研究的深入發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論闡述部分，雖然字數不少，但深度和廣度都顯得捉襟見肘。它似乎試圖麵麵俱到地涵蓋結構方程模型（SEM）的方方麵麵，結果卻是每方麵都蜻蜓點水，沒有對關鍵的理論前提和模型識彆問題進行足夠深入的剖析。尤其在處理多層結構方程模型（HLM/MLM）和潛變量交互作用等前沿或復雜議題時，作者的處理方式顯得過於保守和保守，很多關鍵的統計假設檢驗的難點，以及如何應對現實數據中常見的復雜情況（比如非正態性、缺失值處理的高級策略）都一帶而過，沒有提供足夠的批判性視角和可操作的建議。這讓那些真正想用SEM解決復雜社會科學問題的研究者，在實際操作中會感到力不從心，這本書更像是為入門者準備的“概念總覽”，而非進階者的“深度指南”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀簡直是災難，拿到手的第一感覺就像是八十年代的教材，那種廉價的紙張和粗糙的印刷質量，讓人不禁懷疑這究竟是齣自一傢正規齣版社的手筆。封麵設計更是俗套到讓人提不起興趣，色彩搭配俗艷，字體選擇也毫無章法，完全沒有體現齣其作為一本“社會科學研究方法叢書”應有的學術氣質和專業性。內頁的字體大小和行距設置也極不閤理，閱讀體驗非常糟糕，尤其是那些復雜的數學公式和圖錶，經常因為排版問題而顯得擁擠不堪，讓人看得非常吃力，不得不時常停下來反復揣摩，嚴重影響瞭學習的連貫性。光盤的質量也堪憂，隨機播放瞭幾次，竟然齣現瞭讀取錯誤，裏麵的電子資料似乎也隻是簡單地堆砌瞭一些PPT和PDF，缺乏係統的組織和清晰的導引，根本起不到輔助學習的作用。坦白說，如果不是因為工作需要，我根本不會願意花時間去翻閱這樣一本在外觀和製作工藝上都如此敷衍的著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織邏輯實在是跳躍得厲害，感覺作者像是把各個章節的知識點一股腦地倒在瞭讀者麵前，缺乏一個循序漸進、由淺入深的引導過程。剛開始講基礎概念時，語言就顯得晦澀難懂，充滿瞭術語堆砌，對於初學者來說，簡直是天書入門。等我費力啃完前幾章，好不容易建立起一點點知識框架，後麵的實證應用部分卻突然轉嚮瞭另一個極端，直接展示瞭大量復雜的模型構建案例，但對這些案例背後的理論假設和實際操作的細微差彆又介紹得過於簡略，仿佛默認讀者已經具備瞭紮深的統計學背景。這種“高開低走”的結構，使得讀者很難在高難度和基礎知識之間找到一個平衡點，讀起來總有一種被架在半空中的無力感，讓人不得不頻繁地去查閱其他補充材料，這本書本身的參考價值大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是在和一個態度十分傲慢的導師對話，他似乎不屑於將知識“翻譯”成更容易理解的語言。書中的論述風格過於學術化和疏離，充滿瞭被動語態和復雜的修飾成分，使得原本就抽象的統計概念更加難以捉摸。很多關鍵的統計直覺和背後的數學推導邏輯，作者僅僅是拋齣結論，而沒有耐心地引導讀者去理解“為什麼”會是這樣。例如，在解釋因子載荷的意義時，如果能結閤一個更具象的社會學情境反復闡述，效果會好很多，但這本書始終保持著一種冷峻的、抽離的敘事姿態，這對於培養讀者的研究興趣和建立堅實的知識基礎是極其不利的，讓人感覺這本書更像是作者為同行準備的內部備忘錄，而非麵嚮廣大社會科學學習者的教學材料。

評分☆☆☆☆☆

不得不提一下書中對軟件操作部分的描述，簡直是敷衍至極，完全跟不上時代的發展。作為一本號稱涉及“應用”的專業書籍，它對主流統計軟件的操作流程和命令說明，停留在好幾年前的版本水平，很多截圖和步驟都已經和當前軟件的界麵大相徑庭。想跟著書中的指示進行實際操作，結果要麼是找不到對應的菜單項，要麼是執行瞭錯誤的命令，浪費瞭我大量時間在軟件界麵的摸索和錯誤調試上。對於一個依賴實操來鞏固理論的學習者來說，這無疑是緻命的缺陷。一個研究方法的工具書，如果不能提供準確、及時的軟件實操指南，它的實用價值幾乎為零，更像是一份過期的說明書，讓人倍感挫敗和不耐煩。