结构方程模型的原理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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邱皓政，林碧芳 著

图书标签:

• 结构方程模型
• SEM
• 统计学
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育测量
• LISREL
• AMOS
• Mplus

出版社： 中国轻工业出版社

ISBN：9787501967254

版次：1

商品编码：10088961

包装：平装

丛书名： 社会科学理化研究方法系列

开本：16开

出版时间：2009-02-01

用纸：胶版纸

页数：452

字数：450000

正文语种：中文

内容简介

　　《结构方程模型的原理与应用》提供了一套从概念原理，到操作技术，再到运用范例的整合性知识，并以作者多年研究实务与丰富教学经验，承袭过去著作风格。以简明流畅的文字，配合LlSREL、AMOS、Mplus三种软件的介绍与运用，对结构方程模型的操作与解释提供了完整的说明。结构方程模型被誉为应用统计的第三次革命，在20世纪80年代以来席卷整个社会科学领域，是新一代学者必备的统计方法学知识。对于想要认识结构方程模型，以及对测量、测验与统计领域有兴趣的研究者，或欲以量化研究为其论文写作内容的研究生而言，《结构方程模型的原理与应用》是必读的经典著作。

作者简介

　　邱皓政，台湾“中央”大学企业管理学系教授，量化研究学刊主编。曾任美国加州大学洛杉矶分校神经医学研究中心统计分析师，台湾心理学会秘书长，台湾统计方法学学会创会理事长。研究兴趣为统计方法与应用技术、心理测量学、工业与组织心理学、创造力与组织创新研究等，专长为结构方程模型与多变量统计方法。著有《潜在类别模式的原理与技术》《结构方程模式》《量化研究法》，译有《多层次模型分析导论》《创造力》。
　　林碧芳，目前任教于台湾世新大学、明志科技大学等校。研究兴趣为心理与教育测验与评量、教育心理学、创意教学与创造力。专长为结构方程模型、阶层线性模型、数据分析等初阶与高阶统计运用及量表编制。

内页插图

目录

第一章 结构方程模型概说
第一节 结构方程模型的特性
第二节 结构方程模型的执行
第三节 SEM的执行重点
第四节 结语
第二章 结构方程模型的组成
第一节 结构方程模型的变量
第二节 结构方程模型的参数
第三节 模型界定
第三章 参数估计与识别问题
第一节 模型识别问题
第二节 参数估计
第三节 参数估计策略
第四节 参数估计的相关议题
第四章 模型拟合评鉴
第一节 模型评鉴的基本概念
第二节 模型评鉴的方法
第三节 结语
第五章 验证性因素分析与模型修饰
第一节 验证性因素分析原理
第二节 测量模型的内部拟合检验
第三节 验证性因素分析的实例
第四节 验证性因素分析的模型修饰
第五节 AMOS的验证性因素分析
第六节 Mplus的验证性因素分析
第七节 结语
第六章 高阶验证性因素分析
第一节 高阶验证性因素分析的概念
第二节 高阶验证性因素分析的实例
第三节 AMOS的高阶验证性因素分析
第四节 Mplus的高阶验证性因素分析
第七章 路径分析
第一节 路径分析的基本概念
第二节 路径分析的模型界定与识别
第三节 LISREL的路径分析
第四节 AMOS的路径分析
第五节 Mplus的路径分析
第六节 结语
第八章 结构方程模型：统合模型分析
第一节 统合模型的基本概念
第二节 统合模型的分析步骤
第三节 变量组合与聚合
第四节 LISREL的统合模型分析
第五节 AMOS的统合模型分析
第六节 Mplus的统合模型分析
第七节 结语
第九章 多样本结构方程模型
第一节 多样本分析的概念
第二节 多样本分析的统计原理
第三节 多样本分析：测量恒等性检验
第四节 AMOS的多样本分析
第五节 MpluS的多样本分析
第六节 多样本分析：复核效化检验
第七节 结语
第十章 平均数结构分析
第一节 平均数结构分析的原理
第二节 平均数结构的分析技术
第三节 平均数结构分析：测量模式
第四节 平均数结构分析：统合模型
第五节 结语
第十一章 结构方程模型的正确运用
第一节 正确运用SEM的相关议题
第二节 SEM的解释与应用
第三节 结语：SEM的展望
附录一 LISREL语法
附录二 SIMPLIS语法
附录三 LISREL常见问题
附录四 SEM操作常见疏失检核表
参考文献
中文部分
英文部分
英汉术语对照表

精彩书摘

　　第一章 结构方程模型概说
　　第一节 结构方程模型的特性
　　一、外显与潜在变量
　　SEM一个重要的特性是能够对抽象的构念（construct）进行估计与检定。社会与行为研究经常必须处理一些抽象的概念，例如我们想知道“你幸福吗？”。此时，针对抽象的概念，我们必须给予一个操作化的定义，以便能够透过该程序得到具体的数据，用以反映不同个体在该概念上的强度。此时，我们所具体进行测量的变量称为外显变量（manifest variable）、观察变量（observed variable）或测量变量（measuredvariable）。这些可以直接获得数据的变量，若是受到同一个潜在构念的影响，则会具有共同性，反映在变量之间的共变关系上，如果针对这些变量之间的共同性加以估计，得到的一个能够反映该潜在构念的强度的数据，称之为潜在变量（1atentvariable）。
　　在研究中具体用来获得潜在变量的策略，最典型的代表是因素分析（factoranalysis），因素分析系利用一组测量同一个构念的观察变量来估计背后的潜在变量，传统因素分析针对于观察变量的背后具有哪几个潜在变量以及潜在变量与观察变量之间的关系为何，它无法事前预知，直到数据搜集完成之后，进行变量间的共变关系分析，抽取出最适当的因素，确立一个最佳的因素结构模型，将潜在变量加以命名。此一程序所进行的因素分析，得到的潜在因素即是一种经验性的潜在变量，因而被称之为探索性因素分析。
　　相对之下，在结构方程模型之中，潜在变量的概念与内涵是基于理论的推导，且潜在变量与观察变量的关系是在资料搜集完成之前即事先提出的假设性概念。然后透过实际所搜集的数据，分析比对假设模型与观察到的数据之间的差异性，决定研究者对于潜在变量所提出的假设性看法是否恰当。以此种模式进行的因素分析称为验证性因素分析，也即是一种先验性、事前的潜在变量定义模式。

前言/序言

　　统计方法的进步，在计算机技术发达的今天尤其神速，新的理论与方法不断被提出。这不但丰富了统计科学本身，更扩展了社会科学等应用研究者的视野。一些基于不同原因而无法跟随当代技术与时俱进的研究者们，则逐渐落后于创新的步伐，逐渐退出学术的舞台。与其说这是社会进化发展的一种现实，不如说是整个学术界得以蜕变跃进的关键契机。
　　就我在大学讲台授课以来的一甲子光阴中，确实见证了这个变迁的脉络。从统计学来说，从最简单的次数分布表与百分比，到平均数的t检验与实验方法所依据的方差分析，一直到多元变量的因素分析与回归分析，这些方法与技术虽已逐渐成为国内高校教材中的标准课题，但更高级的统计模型原理与技术也应纳入学生学习的范围。另外就测验领域来说，传统以经典测量理论所发展出来的测验编制技术，也逐渐扩展得更精细、更宏观（如项目反应理论、结构方程模型等）。尤其是20世纪70年代所发展出来的结构方程模型，到今天已经是一套完整的统计模式，能够整合潜变量的界定与测量，分析复杂变量结构，处理多重抽样结构数据，可以有效解决研究者面对不同研究课题的多样性需求，从而被视为一门统计方法学，在过去几十年间独领风骚。关于结构方程模型的原理与应用，邱皓政教授的书中有详细的说明。近年来，结构方程模型结合非线性模型与多层次模型的概念，正向着更一般化的方向发展。
　　在教育与管理领域进行的研究，除了面对潜变量测量与分析之外，另一个现实是研究者所面对的总体带有层级结构，例如教育系统中的学生一教师一学校一省市一国家，管理研究中的员工一主管一部门一公司一地区一产业，因此研究者在规划研究课题时，就必须具备多层次数据分析的思维与设计，注意样本的独立性假设是否成立。善用这种模型的研究者，将可以从同一批数据中有更多的发现，有兴趣的读者可以在温福星教授的著作中得到这方面的详细说明。

《解析现代统计学：从基础到前沿》 内容简介： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的现代统计学学习路径，从最核心的基础概念出发，逐步引导读者理解并掌握一系列强大的统计分析工具和方法。我们相信，扎实的理论基础是有效应用统计学的基石，因此，本书在前几章着重梳理了概率论、描述性统计以及推断性统计的基本原理，力求以清晰易懂的语言解释抽象的统计概念，并结合丰富的图表和实例，帮助读者建立直观的理解。 在打好基础之后，本书将视野转向统计学在各个学科领域的广泛应用。我们精心挑选了若干在当前研究和实践中极为重要的统计方法，并对其原理、适用条件、实施步骤及结果解读进行了详尽的阐述。这些方法涵盖了从经典的方差分析（ANOVA）和回归分析，到更具现代性的多层线性模型、时间序列分析、生存分析，以及非参数统计方法等。我们不仅会介绍这些方法的数学模型和推导过程，更会强调如何根据具体的研究问题选择合适的方法，以及如何在实际操作中利用主流的统计软件（如R、SPSS、SAS等）进行数据处理和模型构建。 本书的特色之一在于对统计建模的思想进行了深入探讨。我们将统计建模视为一个严谨的、迭代的过程，它要求我们理解数据产生的机制，构建能够反映这种机制的数学模型，并对模型的有效性进行检验和评估。因此，在介绍各种模型时，我们都会围绕“模型构建”、“模型诊断”、“模型选择”和“模型解释”这几个关键环节展开。读者将学习到如何通过残差分析、假设检验、信息准则等手段来评估模型的拟合优度，如何处理多重共线性、异方差等常见问题，以及如何根据模型结果进行科学的推断和决策。 此外，本书还将触及统计学的一些前沿领域和新兴技术。例如，在讨论大数据分析的背景下，我们不会回避机器学习在统计推断中的作用，但会侧重于其与传统统计思想的融合和互补。读者将了解到如何利用交叉验证、正则化等技术来提高模型的泛化能力，以及如何理解模型中的重要性排序和特征选择。我们也会简要介绍贝叶斯统计的思想，并说明其在处理不确定性以及与频率派统计方法相结合时的优势。 本书的另一个显著特点是强调统计思维的培养。统计学不仅仅是一堆公式和算法的集合，更是一种严谨的、数据驱动的思维方式。我们鼓励读者在学习过程中，不断思考“为什么”和“如何”，培养对数据的好奇心，形成批判性评估研究结果的能力。本书的每个章节都设计了大量的练习题，这些题目形式多样，既有概念性的思考题，也有需要实际操作的计算题和案例分析题，旨在帮助读者巩固所学知识，提升实际应用能力。 本书的目标读者： 本书适用于广泛的读者群体，包括但不限于： 高等院校本科生和研究生： 尤其是在经济学、社会学、心理学、教育学、生物学、医学、工程学等需要进行数据分析和统计建模的专业。 科研人员和数据分析师： 需要系统提升统计分析能力，以更科学、严谨地开展研究工作，解读数据，解决实际问题。 对统计学感兴趣的各界人士： 希望系统学习统计学知识，了解数据分析在现代社会中的作用，并能够进行基本的数据解读和分析。 内容详述： 第一部分：统计学基础 第一章：统计学导论与研究设计 统计学的基本概念：总体、样本、变量、参数、统计量。 统计学在科学研究中的地位和作用。 研究问题的提出与研究设计的原则。 数据的类型：定量数据（离散、连续）与定性数据（分类、顺序）。 抽样方法：概率抽样（简单随机、系统、分层、整群）与非概率抽样。 第二章：描述性统计：数据的概览 数据的可视化：频数分布表、直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等。 集中趋势的度量：均值、中位数、众数。 离散程度的度量：极差、四分位距、方差、标准差、变异系数。 分布形态的度量：偏度、峰度。 百分位数与分位数。 第三章：概率论基础 概率的基本概念：事件、概率的定义与性质。 条件概率与独立事件。 随机变量及其分布：离散型随机变量（二项分布、泊松分布）、连续型随机变量（均匀分布、指数分布）。 正态分布及其性质，标准正态分布。 中心极限定理：统计推断的理论基石。 第四章：抽样分布与统计推断 样本均值的抽样分布。 样本比例的抽样分布。 点估计与区间估计：置信区间的概念与计算。 假设检验的基本原理：原假设、备择假设、检验统计量、p值、显著性水平、第一类错误与第二类错误。 第二部分：参数估计与假设检验 第五章：单样本与两样本推断 单样本均值检验（Z检验、t检验）。 单样本比例检验。 两独立样本均值检验（Z检验、t检验）。 配对样本t检验。 两样本比例检验。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 单因素方差分析：基本原理、F检验、多重比较。 双因素方差分析（含交互作用）。 方差分析的假设与检验。 第三部分：回归分析与模型构建 第七章：简单线性回归：变量间的线性关系 回归模型：模型方程、回归系数的解释。 最小二乘法：参数估计。 回归系数的检验与置信区间。 决定系数（R²）：模型拟合优度的度量。 残差分析：检验模型假设。 预测与推断。 第八章：多元线性回归：控制混淆因素 多元回归模型：偏回归系数的解释。 模型拟合优度：调整R²。 变量选择：逐步回归、向前选择、向后剔除。 共线性问题及其诊断与处理。 交互项与虚拟变量的应用。 第九章：非线性回归与广义线性模型 多项式回归。 逻辑回归：用于二分类响应变量。 泊松回归：用于计数响应变量。 广义线性模型（GLM）的统一框架。 第四部分：进阶统计模型与专题 第十章：时间序列分析：序列数据的建模 时间序列的特点：趋势、季节性、周期性、随机性。 平稳性检验。 自相关与偏自相关函数（ACF与PACF）。 ARIMA模型：自回归移动平均模型。 模型识别、估计与诊断。 第十一章：生存分析：事件发生时间的统计 生存函数、风险函数。 Kaplan-Meier生存曲线。 Cox比例风险模型：回归分析在生存分析中的应用。 协变量对生存时间的影响。 第十二章：多层与混合效应模型：嵌套数据的分析 层级结构的引入：个体在群体中嵌套。 固定效应与随机效应。 多层线性模型（MLM）与混合效应模型（MEM）的基本框架。 模型构建与解释：群组效应、个体效应。 第十三章：主成分分析与因子分析：降维与变量关系探索 主成分分析（PCA）：最大化方差提取。 因子分析（FA）：解释变量间的潜在结构。 因子载荷、公共因子方差。 旋转技术。 第十四章：聚类分析与判别分析：分类与分组 聚类分析：无监督学习，将相似对象分组。 层次聚类与划分聚类。 判别分析：监督学习，构建分类规则。 贝叶斯判别分析。 第五部分：统计思维与前沿展望 第十五章：贝叶斯统计导论 贝叶斯定理与后验分布。 先验分布的选择。 与频率派统计的比较。 贝叶斯推断的基本思想。 第十六章：统计建模的哲学与实践 模型选择的原则与标准。 模型评估的鲁棒性。 统计显著性与实际意义。 统计报告的规范与伦理。 第十七章：大数据时代的统计方法 机器学习与统计学的交汇。 模型评估与交叉验证。 正则化技术（Lasso, Ridge）。 高维数据分析的挑战。 本书的编写风格力求严谨而不失生动，理论讲解与实例分析相结合，辅以大量的图表和统计软件操作提示，旨在使读者在掌握统计学核心理论的同时，也能具备独立运用统计方法解决实际问题的能力。我们希望本书能够成为读者在统计学学习道路上的良师益友，帮助您在数据驱动的世界中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

我对内容本身的深度和广度感到非常满意，它没有停留在对基本统计概念的简单罗列上，而是深入探讨了模型构建背后的哲学思考和实践操作的细节。作者似乎非常了解读者在实际研究中可能遇到的痛点，比如数据准备阶段的预处理技巧、模型假设检验的实际操作规范，甚至是结果解释时容易陷入的误区，书中都有详尽的阐述和警示。尤其是在处理复杂的多层结构或潜变量模型时，它提供的例证和步骤拆解异常清晰，仿佛有一位经验丰富的导师在手把手地指导。我发现书中的许多案例都取材于前沿的学术研究，这让理论知识的学习立刻与现实研究场景对接起来，极大地提高了学习的代入感和实用价值。对于想要从初级统计转向高级建模的学者来说，这本书无疑搭建了一座坚实的桥梁，它教会的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值体现在其丰富的案例库和对软件操作的细致指导上。我试着按照书中的步骤，用主流的统计软件复现了几个案例，发现其指导的详尽程度足以让一个略有经验但从未接触过此领域的科研人员也能顺利上手。它不仅讲解了模型的设定，还详细说明了在软件界面上如何选择相应的选项，以及如何解读输出结果中的关键统计量。更重要的是，它强调了结果的批判性分析，提醒读者在报告结果时需要注意哪些局限性或潜在的偏差。这种对“实战”的关注，使得这本书的投资回报率非常高，它不仅仅是一本理论参考书，更是一本操作手册。对于那些需要快速将理论应用于实际数据分析的硕士或博士研究生来说，这本书的价值无可替代，它大大缩短了从理论掌握到实际产出成果的周期。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很吸引人，封面采用了一种沉稳的蓝色调，搭配清晰的白色字体，整体给人一种专业又严谨的感觉。内页的纸张质量也相当不错，印刷清晰，字迹工整，阅读起来非常舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我尤其欣赏它在排版上的用心，图表和文字的结合处理得当，复杂的数据和模型结构图都能清晰呈现，这对于理解抽象的统计概念至关重要。书脊的装订也很牢固，感觉可以经受多次翻阅和查阅。初次拿到手里时，那种厚重感和内容的丰富性让我对接下来的学习充满了期待。它不仅仅是一本教科书，更像是一件精心制作的工具书，放在书架上都显得很有分量。在细节处理上，比如页眉页脚的标注、章节的划分，都体现了作者和出版方对读者的尊重，使得查找特定内容时非常高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织体现了作者对学科体系的深刻理解，层次分明，脉络清晰。从基础的测量模型构建，到复杂的结构模型拟合，再到特定情境下的高级应用（如中介效应、调节效应的扩展模型），知识点层层递进，构建了一个完整的知识体系框架。我发现作者在处理不同章节之间的衔接时，使用了非常巧妙的过渡句和回顾总结，使得读者在知识点跳转时不会感到突兀或迷失方向。比如，在讲解完潜变量的测量阶段后，作者会清晰地指出，这些测量模型的质量直接决定了后续结构路径分析的有效性，从而自然地引出下一个关键环节。这种内在的逻辑统一性和结构上的高度一致性，使得整本书读起来非常流畅，给人一种“一切都在预料之中”的掌控感，这对于建立一个稳固的知识体系至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它成功地在严谨的学术论述和生动的教学阐释之间找到了一个绝佳的平衡点。作者似乎并不害怕复杂的数学公式，而是巧妙地将这些公式嵌入到清晰的逻辑链条中，而不是简单地堆砌公式吓退读者。每当引入一个新的建模技术时，作者都会先用一个直观的、贴近日常经验的例子来阐释其核心思想，然后再过渡到专业的数学表达。这种“先易后难，由表及里”的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。我特别喜欢它在关键概念总结时的措辞，简练而有力，往往能一语中的地概括一个复杂理论的核心要义。读起来不像是在啃一本枯燥的教材，更像是在听一位学识渊博的长者娓娓道来，逻辑严密却又不失亲和力，让人愿意一口气读下去，探索下一个知识点。

评分☆☆☆☆☆

很好

评分☆☆☆☆☆

不太适合初学者学习，难度稍大

评分☆☆☆☆☆

书还可以，买了全套，花了好几百，希望有用

评分☆☆☆☆☆

怎么没有给我开发票呢？

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

看着不错，还没仔细读

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非常好的书

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结构方程模型被誉为应用统计的第三次革命，在20世纪80年代以来席卷整个社会科学领域，是新一代学者必备的统计方法学知识。