潜变量建模与Mplus应用：进阶篇 王孟成著 重庆大学出版社万卷方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 潜变量建模
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• 王孟成
• 重庆大学出版社
• 进阶
• 方法论

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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787568908160

商品编码：28927330294

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图书名称：	潜变量建模与Mplus应用：进阶篇
作者或编译者：	王孟成
出版社：	重庆大学出版社
ISBN：	9787568908160
定价：	65元
出版日期[仅参考]：	2018年5月
装帧及开本：	平装
页数[仅参考]：	页
其他参考信息：

内容简介及编辑推荐

出版社推荐语 《潜变量建模与Mplus应用·进阶篇》是广受欢迎的《潜变量建模与Mplus应用·基础篇》的进阶读物，主要内容涉及混合模型、多水平模型和贝叶斯结构方程模型。 内容简介 《潜变量建模与Mplus应用·进阶篇》在《潜变量建模与Mplus应用·基础篇》的基础上，进一步介绍了更为复杂的潜变量模型。全书10章，涉及混合模型、多水平模型和贝叶斯结构方程模型。

作者简介

王孟成，博士，现为广州大学心理系副教授，硕士生导师。发表论文近50篇(SSCI收录10篇)，其中在《心理学报》《社会学研究》等杂志发表方法学文章。主要研究兴趣：(1)潜变量模型在社会及行为科学中的应用(2)心理病理学。毕向阳，博士，现为中国政法大学社会学院副教授，硕士生导师。在《中国社会科学》《社会学研究》《社会》《学海》等杂志发表过文章。

目录

第1章 潜在类别分析Latent Class Analysis, LCA 第2章 回归混合模型Regression Mixture Modeling, RMM 第3章 因子混合模型Factor Mixture Modeling, FMM 第4章 潜在转换分析Latent Transition Analysis, LTA 第5章 潜变量增长曲线模型 Latent Growth Curve Models, LGCM 第6章 潜类别增长模型与增长混合模型latent class growth modeling, LCGM and Growth Mixture Modeling, GMM 第7章 多水平模型Multilevel modeling 第8章 多水平因子分析Multilevel factor analysis 第9章 多水平结构方程Multilevel structural equation modeling

精彩内容及插图

《复杂系统建模与高级统计分析：理论、方法与实践》 作者： [此处可设定一组学者的名字，以体现本书的跨学科性和深度] 出版社： [此处可设定一家学术性较强的出版社] 图书简介： 本书深入探讨了现代复杂系统分析领域的前沿理论、先进的统计建模技术，以及这些方法在实际研究中的应用。全书结构严谨，内容涵盖从基础的概率论与数理统计回顾，到高阶的非线性动力学、贝叶斯统计推断、机器学习集成模型，再到专门针对大规模、高维数据处理的计算统计方法。本书旨在为研究生、高级研究人员以及需要处理复杂实证数据的专业人士，提供一套系统、深入且具有高度操作性的方法论工具箱。 第一部分：复杂系统理论基础与视角转换 本部分首先对复杂性科学的基本概念进行了梳理，包括自组织、涌现现象、临界性、网络拓扑结构等核心要素。不同于传统的线性还原论视角，本章强调从整体动态和相互作用的角度理解系统行为。我们详细介绍了复杂性理论在社会科学、生物生态学和工程控制系统中的映射关系。 接着，我们着重探讨了建模范式的演进。传统统计模型往往基于严格的分布假设和参数估计，但在面对高维、非平稳或结构化数据时，其解释力和预测能力会受到限制。因此，本书引入了“过程导向”的建模理念，强调模型应更贴近系统生成数据的内在机制，而非仅仅描述观测到的相关性。这部分内容为后续的建模技术革新奠定了理论基础。 第二部分：高级统计推断与层次化模型构建 第二部分的核心是深入讲解先进的统计推断技术，特别是那些能够处理数据多层结构和不确定性的方法。 2.1 广义线性混合效应模型（GLMM）的精深应用： 我们超越了基础的随机效应和固定效应区分，重点讨论了如何处理非正态分布的响应变量（如计数、二元、比例数据）在嵌套或纵向设计中的建模。书中提供了针对异质性（Heterogeneity）的建模策略，例如，如何通过引入协变量来解释随机截距或随机斜率的差异。此外，还详细阐述了处理复杂协方差结构的方法，包括AR(1)、Compound Symmetry以及更灵活的Unstructured矩阵。 2.2 贝叶斯方法论的范式革命： 贝叶斯统计作为处理不确定性和整合先验知识的有力工具，在本章得到了详尽阐述。我们从MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）的基础原理出发，深入讲解了Gibbs采样、Metropolis-Hastings算法，并特别聚焦于Hamiltonian Monte Carlo (HMC)及其在解决高维、相关参数空间中的优势。本书通过多个案例展示了如何通过参数先验的设定来引导模型识别，以及如何利用后验预测性检验（Posterior Predictive Checks, PPCs）来评估模型拟合优度，实现比传统p值更稳健的推断。 2.3 潜变量的识别、测量与结构模型： 鉴于许多理论概念是不可直接观测的（如智力、态度、系统韧性），本部分花费大量篇幅讨论潜变量的测量与建模。我们区别探讨了认知诊断模型（CDM）与经典的因子分析模型。在结构方程建模（SEM）的语境下，我们深入剖析了测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的识别限制、参数估计的稳健性问题，以及如何通过潜变量的平均数和方差结构来解释群体间差异。书中还探讨了潜变量在时间序列数据中的应用，即动态因子模型（DFM）。 第三部分：计算统计与面向预测的建模 随着数据规模的爆炸式增长，计算效率和模型的泛化能力成为关键挑战。第三部分聚焦于如何利用计算资源来解决传统统计方法难以应对的问题。 3.1 高维数据与正则化技术： 当变量数量远超样本量（p > n）时，标准的最小二乘法失效。本书详细介绍了Lasso、Ridge和Elastic Net回归的原理及其在特征选择和模型收缩中的作用。我们还探讨了这些方法如何被整合到结构方程模型框架中，以进行稀疏性约束下的路径分析，从而提高模型的可解释性和预测精度。 3.2 机器学习与统计模型的融合： 区分传统的预测模型（如随机森林、梯度提升机）与因果推断模型是至关重要的。本章探讨了如何使用“双重正则化”（Double Debiasing）技术，在保持机器学习模型高预测能力的同时，准确估计处理效应（Treatment Effects）。我们还介绍了广义可加模型（GAMs）在捕捉非线性关系方面的优势，并展示了如何将其嵌入到混合效应框架中，以处理具有复杂非线性轨迹的纵向数据。 3.3 网络分析与依赖结构建模： 现代研究越来越关注单元之间的相互依赖性。本书介绍了基于高斯图模型（Gaussian Graphical Models, GGM）的条件独立性检验，以及如何利用这些网络结构来修正标准误差，避免传统回归中的自相关偏差。此外，还涉及了时间序列网络模型的构建，用于追踪依赖关系随时间的变化，特别是在社交网络和生态系统中的应用。 第四部分：软件实现、模型诊断与报告规范 本书的实践导向体现在对高级计算工具的详尽指导上。我们不局限于单一软件，而是对比了不同平台在处理特定复杂模型时的优劣。 4.1 高级模型的实用性挑战： 详细讨论了模型收敛失败的常见原因（如参数空间受限、先验信息过于狭窄）以及诊断方法（如R-hat统计量、有效样本量、后验分布的可视化）。针对模型误设（Misspecification），本书提供了系统性的模型比较策略，包括信息准则的修正应用（如针对小样本的AICc）和基于重抽样的检验方法。 4.2 结果的稳健性检验与报告： 最后，强调了科学研究的透明度和可重复性。我们提供了进行敏感性分析的详细步骤，例如改变模型设定（如不同的随机效应结构、不同的先验分布）对核心结论影响的评估。书中还包含了关于如何清晰、准确地报告复杂模型结果（包括模型参数的解释、效应量的大小、不确定性的量化）的行业最佳实践指南。 本书的每一章都配有详细的编程代码示例（使用当前主流的统计计算语言），确保读者能够将理论知识直接转化为可执行的研究步骤。本书是面向下一代复杂数据分析师的必备参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一位刚刚进入学术界不久的青年教师，在承担研究项目和指导学生的过程中，我深刻体会到扎实的统计建模功底的重要性。我在教学中也常常需要向学生介绍潜变量模型和Mplus软件的应用，但有时在理论解释和软件操作的衔接上，会觉得有些吃力。王孟成教授的这本《潜变量建模与Mplus应用：进阶篇》，对我来说，不仅是一本学习工具书，更是一份教学上的宝贵参考。我希望书中能够提供清晰易懂的语言，将复杂的潜变量建模理论分解为易于理解的部分，并配合Mplus的实际操作截图和代码示例，让教学过程更加生动和高效。我特别关注书中是否有关于如何设计一个完整的潜变量模型研究的流程，包括研究问题的提出、理论模型的构建、测量工具的选择、Mplus的实现、以及结果的解读和论文的撰写等。如果书中能够提供一些案例研究，并且这些案例能够覆盖不同学科的研究领域，那将对我极具启发意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名统计学专业的硕士生，我一直对潜变量模型抱有浓厚的兴趣，认为这是连接理论概念和可观测数据的重要桥梁。在学习过程中，我接触了SEM的一些经典理论，也初步了解了LISREL、Amos等软件。然而，Mplus以其灵活性和强大的功能，在近些年来越来越受到关注。我通过阅读一些学术论文，了解到Mplus在处理非正态数据、复杂模型结构、以及纵向数据分析方面具有独特的优势。这本书《潜变量建模与Mplus应用：进阶篇》的出版，恰好满足了我深入学习Mplus潜变量建模的需求。我特别期待书中能够详细讲解Mplus的语法结构，以及各种模型命令的使用方法，例如如何设定模型参数、如何进行模型诊断、如何解释各种拟合指标的含义。此外，我也希望书中能够涵盖一些更具挑战性的模型，比如增长混合模型、状态特征模型等，以便我能够应对更复杂的统计问题。

评分☆☆☆☆☆

终于收到这本期盼已久的《潜变量建模与Mplus应用：进阶篇》，虽然我还未深入阅读，但仅仅是翻阅目录和作者王孟成的大名，就足以让我对接下来的学习充满期待。我本身是一名计量经济学方向的研究生，在导师的推荐下，我开始接触结构方程模型，也尝试过一些基础软件，但总感觉在理论深度和实际操作上存在一些瓶颈。尤其是在处理复杂的测量模型、探索潜在的测量误差来源、以及如何利用Mplus进行更高级的分析时，我感到力不从心。听说这本书是“进阶篇”，足以证明其内容不会停留在浅尝辄止的层面，而是会深入到潜变量建模的精髓，并结合Mplus这款强大的软件，提供切实可行的解决方案。我尤其关注书中关于多层潜变量模型、纵向数据分析、以及混合效应模型在潜变量建模中的应用，这些都是我目前研究中急需解决的问题。期待书中能够提供详实的案例分析，让我能够将理论知识与实际研究紧密结合，一步步攻克我在模型构建和结果解释上的难题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名心理学研究者，我一直致力于探索人类行为背后的复杂心理机制。在我的研究中，很多概念，如“抑郁”、“焦虑”、“人格特质”等，都属于难以直接测量的潜变量。如何构建可靠的测量工具，并利用统计模型来检验这些潜变量的结构效度、效标效度，是我长期以来思考的问题。我在文献中经常看到使用Mplus进行潜变量建模的分析，但自己上手操作时，常常会遇到各种报错和难以理解的输出结果。王孟成教授的大名在学术界颇具影响力，其著作《潜变量建模与Mplus应用：进阶篇》的出版，对我来说无疑是一场及时雨。我希望这本书能够在我原有的一些基础之上，进一步提升我对潜变量建模理论的理解，特别是在测量模型的设计、因子负荷的解释、以及模型拟合的评估等方面。同时，我也非常期待书中能够提供一些关于如何处理缺失数据、如何进行模型比较、以及如何报告潜变量建模研究结果的实用建议，这些细节往往是影响研究质量的关键。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读社会学博士的学生，在进行实证研究时，经常需要处理调查数据中包含的多种测量指标，并尝试构建复合变量来捕捉更深层次的社会现象。例如，在研究社会资本时，我会收集关于社交网络、互助行为、信任度等多个维度的信息，然后希望通过潜变量模型来整合这些信息，得到一个更具代表性的社会资本得分。我对Mplus这款软件有一定的了解，但一直没有系统地学习过潜变量建模的进阶技巧。这本书《潜变量建模与Mplus应用：进阶篇》的出现，让我看到了希望。我尤其关注书中是否有关于如何处理多源数据、如何进行潜在剖面分析（LPA）或潜在类别分析（LCA）来识别异质性群体，以及如何将潜变量模型与路径分析、回归分析等其他统计技术相结合的内容。这些都是我在处理复杂社会现象时会遇到的问题，期待书中能够提供一些创新的思路和具体的操作指南。