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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562457206N

商品编码：28464977820

品牌：青葫芦

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1章 结构方程模型的基本概念
第1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1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1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1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1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1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1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1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1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1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1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1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
第四节 样本大小与适配度卡方值
1、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1节 典型相关分析
1、cancorr语法指令
二、典型相关分析结果
第二节 sem执行程序
1、第1个典型变量
二、第二个典型变量
三、mimic分析结果
参考文献

揭秘量化研究新维度：构建严谨、可靠的社会科学实证体系 在瞬息万变的社会现实面前，如何运用严谨科学的工具，深入挖掘现象背后的复杂关联，构建出具有说服力的理论模型，是每一位社会科学研究者不懈的追求。传统的统计方法虽然为我们提供了描述和检验数据的基本框架，但面对诸如测量误差、潜在变量、多重因果路径等更为精细和复杂的社会现象时，往往显得力不从心。是时候拓展我们的研究视野，拥抱更强大的量化分析利器，为我们的研究注入前所未有的深度与严谨。 本书旨在为您打开一扇通往现代量化研究前沿的大门，为您深入理解和掌握一项在心理学、教育学、管理学、经济学、社会学等众多领域都日益受到重视的强大统计分析技术——结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）。与传统的单变量或简单多变量分析不同，结构方程模型提供了一个高度灵活且功能强大的框架，能够同时处理复杂的测量模型和结构模型，允许研究者同时检验理论假设，量化变量之间的直接和间接效应，并能有效地控制测量误差的影响。 本书不是一本关于“结构方程模型——AMOS的操作与应用社会科学 统计学 书籍”的介绍，而是一本引领您系统掌握结构方程模型核心理念、理论基础、实际操作及广泛应用的指南。 核心内容概述： 本书将带领您从零开始，系统性地学习结构方程模型。我们将从最基础的概念讲起，逐步深入到模型构建、参数估计、模型拟合度评估、以及如何解释分析结果等关键环节。无论您是初次接触结构方程模型，还是希望深化对该技术的理解，本书都能为您提供清晰、详尽的指引。 第一部分：结构方程模型概览与理论基石 在开始实际操作之前，我们首先需要建立对结构方程模型坚实的理论认识。 何为结构方程模型？ 本部分将深入剖析结构方程模型的核心概念，例如潜在变量（Latent Variables）与观测变量（Observed Variables）的区别与联系，路径分析（Path Analysis）的原理，以及如何将它们整合形成更强大的模型。我们将阐释SEM如何超越传统回归分析，一次性处理多个因变量和自变量，以及它们之间的复杂交互关系。 理论模型与统计模型： 理解理论假设如何转化为可检验的统计模型是SEM成功的关键。我们将探讨如何基于已有的理论框架，构建出具有逻辑性和研究意义的SEM模型。这包括识别关键的潜在变量和观测变量，以及它们之间的假设关系（如因果路径、相关性等）。 测量误差的重要性： 测量误差是社会科学研究中普遍存在的问题，它会降低研究的效度和信度。SEM的一大优势在于能够显式地考虑和量化测量误差，从而得出更准确的参数估计和更可靠的结论。我们将深入探讨测量误差的影响，以及SEM如何有效地处理这个问题。 SEM的优势与局限性： 全面了解SEM的优点，如处理潜在变量、测量误差，检验复杂模型，以及可视化研究假设，能够帮助我们更好地发挥其优势。同时，认识到SEM的应用前提、模型设定的重要性以及潜在的解释陷阱，也能帮助我们避免不当使用。 第二部分：模型构建与数据准备 在理论铺垫之后，我们将进入模型的实际构建阶段。 观测变量与潜在变量的测量模型： SEM模型通常包含两大部分：测量模型（Measurement Model）和结构模型（Structural Model）。测量模型关注的是如何用一组观测变量来有效地测量一个潜在变量。我们将详细介绍因子分析（Factor Analysis）在SEM中的应用，包括探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的策略，以及如何评估测量模型的拟合度。 潜在变量之间的关系——结构模型： 结构模型则关注潜在变量之间的因果或相关关系。我们将学习如何设定这些路径，并理解路径系数的含义。这包括直线路径、中介路径、调节路径等多种关系的设定。 模型的符号系统与可视化： SEM模型有其独特的符号系统，用以表示变量、路径和误差项。掌握这套符号系统是理解和构建模型的基础。本书将通过丰富的图示，清晰地展示不同模型组件的含义，帮助您直观地理解复杂的模型结构。 数据要求与准备： 任何统计分析都离不开高质量的数据。我们将讨论SEM分析所需的数据类型、样本量大小、数据分布的要求，以及数据预处理的一些常见策略，例如缺失值处理、异常值识别等，为模型分析奠定坚实基础。 第三部分：参数估计与模型拟合度评估 构建好模型只是第一步，接下来我们需要对模型进行估计，并评估模型的拟合程度。 参数估计方法： SEM中有多种参数估计方法，最常用的是最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。我们将介绍MLE的工作原理，以及在实际应用中需要关注的估计收敛问题。 模型拟合度的评估： 评估模型是否能够“拟合”观测数据是SEM分析的核心环节。我们将系统介绍一系列常用的模型拟合指数，例如Chi-square (χ²)、RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)、SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)、CFI (Comparative Fit Index)、TLI (Tucker-Lewis Index) 等。我们会深入解释这些指数的含义、计算方法，以及如何根据它们来判断模型的优劣，并提供判断模型是否“足够好”的指导原则。 模型比较： 在实际研究中，我们可能需要比较不同模型哪个更能解释数据。本书将介绍模型比较的策略，例如嵌套模型比较（如使用Δχ²检验）和非嵌套模型比较的方法。 第四部分：模型修正与结果解释 即使模型初次拟合不佳，SEM也提供了灵活的修正策略。 模型修正的原则与策略： 当模型拟合不理想时，我们需要对其进行修正。本书将详细阐述模型修正的理论基础，例如基于修正指数（Modification Indices）的修正策略，以及在进行模型修正时需要遵循的原则，强调理论指导的重要性，避免“数据导向”的过度拟合。 参数解释与效应量： 模型估计出参数后，最重要的是对其进行科学合理的解释。我们将深入解读标准化路径系数、非标准化路径系数、R²值等。特别是，我们将详细讲解如何通过标准化路径系数来评估变量之间的相对影响大小。 间接效应与中介分析： SEM在检验变量间的直接效应之外，还能非常有效地检验间接效应，即一个变量通过另一个变量对第三个变量产生的影响。这将是本书的重点内容之一，我们将详细介绍中介效应的检验方法，以及如何解释中介效应的大小和显著性。 效应分解： SEM还可以将总效应分解为直接效应和间接效应，这为我们理解变量间复杂关系提供了更精细的视角。 第五部分：结构方程模型的扩展与进阶应用 在掌握了SEM的基础之后，本书将进一步为您介绍一些更高级的应用和扩展。 纵向数据分析（例如增长模型）： 随着研究的深入，我们常常需要分析随时间变化的变量。我们将探讨如何使用SEM分析纵向数据，例如构建个体成长轨迹模型，揭示变量随时间的变化模式。 多组比较（Multi-group Analysis）： 当我们需要比较不同群体（如男性与女性、不同文化背景群体）的理论模型是否存在差异时，多组比较功能将非常有用。我们将介绍如何设置和解释多组比较结果。 多层结构方程模型（Multilevel SEM）： 在社会科学研究中，数据常常具有嵌套结构（例如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）。多层SEM能够有效地处理这种层级数据，避免传统方法的偏误。 潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）： 这两种技术可以识别具有相似模式的个体群体，在细分研究对象、探索异质性方面具有重要应用。 SEM与测量不变性（Measurement Invariance）： 在跨群体或跨时间比较研究中，确保测量工具在不同情境下具有一致的测量性能至关重要。我们将探讨如何通过SEM检验测量不变性。 本书的特点： 理论与实践并重： 本书不仅会深入讲解结构方程模型的理论基础，更会提供详细的实践操作指南，帮助您将理论知识转化为实际的分析技能。 循序渐进的教学模式： 内容设计从易到难，层层递进，确保您能够逐步掌握复杂的概念和技术。 丰富的案例分析： 我们将穿插大量的社会科学领域经典案例，通过对真实研究数据的分析演示，让您更直观地理解SEM的应用过程和结果解读。 强调理论与研究逻辑： 本书始终强调结构方程模型作为一种研究工具，其应用必须以严谨的理论框架和清晰的研究逻辑为支撑。我们鼓励您将SEM视为检验理论、深化理解的有力武器，而非简单的统计技术。 您将从本书中获得什么？ 掌握一套强大的量化分析工具： 能够独立构建、估计、评估和解释复杂的结构方程模型。 提升研究的科学性与严谨性： 能够更有效地处理测量误差，检验更复杂的理论假设，得出更可靠的研究结论。 拓展研究视野与创新能力： 能够应用SEM解决以往难以处理的研究问题，为您的学术研究注入新的活力。 信心与能力： 掌握了结构方程模型，您将对利用量化方法深入探究社会现象充满信心。 无论您是在读博士生、在职研究人员，还是对社会科学量化研究充满热情的探索者，本书都将是您学习和掌握结构方程模型不可或缺的宝贵资源。让我们一起，用结构方程模型构建更严谨、更深刻的社会科学知识体系！

评分☆☆☆☆☆

最让我惊喜的是，这本书对于结果的解释和批判性思考的引导，远超出了一个纯粹的技术手册范畴。作者非常强调“模型拟合优度指标”背后的含义，而不是简单地罗列出一堆指标值（如CFI、RMSEA等）。他会引导读者思考：为什么这个指标高或低意味着什么？如果拟合不佳，我们应该从哪些角度去修正模型，而不是盲目地增减路径？这种对研究伦理和科学严谨性的强调，使得读者在学习技术的同时，也提升了自己的研究素养。这本书不仅教会了我如何“跑模型”，更重要的是，它教会了我如何“像一个真正的研究者那样思考”我的模型，这才是其真正宝贵的价值所在。

评分☆☆☆☆☆

我过去尝试过几本关于结构方程模型的书籍，很多都停留在理论阐述的层面，工具操作部分往往一带而过，或者针对的软件版本过于老旧，导致实际操作中经常遇到各种兼容性问题和报错。然而，这本书在实操层面的详尽程度，简直是令人刮目相看。它不仅提供了详尽的软件界面截图和操作流程，每一步的点击选择都标注得清清楚楚，甚至连不同选项之间的细微差别带来的模型解释差异都做了深入的对比分析。这种对“如何做”的极致关注，使得读者在跟随案例进行模仿练习时，能够即时获得成就感，有效避免了在软件操作界面迷失方向的窘境。它真正做到了理论指导实践，实践反哺理论的良性循环。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度达到了一个非常精妙的平衡点。一方面，它没有为了追求高深而牺牲基础知识的夯实，对于因子分析、路径分析等基础模块的讲解，扎实而全面，确保了读者对SEM的核心思想有牢固的理解。另一方面，它敢于触及一些更前沿或更具挑战性的高级主题，比如多层结构方程模型（MLSEM）或者潜变量的混合建模，并且在处理这些复杂议题时，依然保持了那种清晰的逻辑架构和易于理解的语言风格。这种能力使得这本书既可以作为初学者入门的引路灯，又能充当资深研究者在面对复杂研究设计时，查找特定技术细节的权威参考手册，适用人群跨度非常大。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是没得挑，纸张的质感摸上去就让人觉得踏实，那种微微泛着哑光的高级感，非常适合需要反复翻阅和做笔记的学术书籍。内页的排版也看得出是用心了，字号大小适中，行间距也处理得恰到好处，长时间阅读下来眼睛不容易疲劳。我尤其欣赏它在章节划分和图表引用上的逻辑性，每一部分内容的衔接都非常自然流畅，即便是对于初次接触复杂统计方法的读者，也能循序渐进地跟上作者的思路。更不用说，封面那一抹沉稳的色彩，放在书架上显得既专业又不失品味，完全符合一本严肃的社会科学统计学著作应有的气质。整体来看，这绝对是一本值得收藏，并且在阅读体验上做得非常出色的教材或参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式，用一种近乎口语化的方式讲解那些原本枯燥晦涩的统计学概念，简直是社科研究者的一大福音。作者似乎深知我们这些非数学专业的学生在面对矩阵运算和潜变量定义时的头疼，所以他没有直接抛出复杂的数学公式，而是先用一个非常贴近现实的社会学研究案例来引入概念，让你先建立起“这个工具是用来解决什么问题”的直观认识。这种“先应用，后理论”的处理手法，极大地降低了学习的心理门槛。我感觉不像是在啃一本厚厚的教科书，更像是在听一位经验丰富的导师，耐心地为你剖析研究设计中的每一个环节，细致到数据清洗和模型迭代的微小步骤都会被详细地标注出来，让人感觉每一步操作都有据可依，心中有底。