結構方程模型的原理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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邱皓政，林碧芳 著

圖書標籤:

• 結構方程模型
• SEM
• 統計學
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• LISREL
• AMOS
• Mplus

齣版社： 中國輕工業齣版社

ISBN：9787501967254

版次：1

商品編碼：10088961

包裝：平裝

叢書名： 社會科學理化研究方法係列

開本：16開

齣版時間：2009-02-01

用紙：膠版紙

頁數：452

字數：450000

正文語種：中文

內容簡介

　　《結構方程模型的原理與應用》提供瞭一套從概念原理，到操作技術，再到運用範例的整閤性知識，並以作者多年研究實務與豐富教學經驗，承襲過去著作風格。以簡明流暢的文字，配閤LlSREL、AMOS、Mplus三種軟件的介紹與運用，對結構方程模型的操作與解釋提供瞭完整的說明。結構方程模型被譽為應用統計的第三次革命，在20世紀80年代以來席捲整個社會科學領域，是新一代學者必備的統計方法學知識。對於想要認識結構方程模型，以及對測量、測驗與統計領域有興趣的研究者，或欲以量化研究為其論文寫作內容的研究生而言，《結構方程模型的原理與應用》是必讀的經典著作。

作者簡介

　　邱皓政，颱灣“中央”大學企業管理學係教授，量化研究學刊主編。曾任美國加州大學洛杉磯分校神經醫學研究中心統計分析師，颱灣心理學會秘書長，颱灣統計方法學學會創會理事長。研究興趣為統計方法與應用技術、心理測量學、工業與組織心理學、創造力與組織創新研究等，專長為結構方程模型與多變量統計方法。著有《潛在類彆模式的原理與技術》《結構方程模式》《量化研究法》，譯有《多層次模型分析導論》《創造力》。
　　林碧芳，目前任教於颱灣世新大學、明誌科技大學等校。研究興趣為心理與教育測驗與評量、教育心理學、創意教學與創造力。專長為結構方程模型、階層綫性模型、數據分析等初階與高階統計運用及量錶編製。

內頁插圖

目錄

第一章 結構方程模型概說
第一節 結構方程模型的特性
第二節 結構方程模型的執行
第三節 SEM的執行重點
第四節 結語
第二章 結構方程模型的組成
第一節 結構方程模型的變量
第二節 結構方程模型的參數
第三節 模型界定
第三章 參數估計與識彆問題
第一節 模型識彆問題
第二節 參數估計
第三節 參數估計策略
第四節 參數估計的相關議題
第四章 模型擬閤評鑒
第一節 模型評鑒的基本概念
第二節 模型評鑒的方法
第三節 結語
第五章 驗證性因素分析與模型修飾
第一節 驗證性因素分析原理
第二節 測量模型的內部擬閤檢驗
第三節 驗證性因素分析的實例
第四節 驗證性因素分析的模型修飾
第五節 AMOS的驗證性因素分析
第六節 Mplus的驗證性因素分析
第七節 結語
第六章 高階驗證性因素分析
第一節 高階驗證性因素分析的概念
第二節 高階驗證性因素分析的實例
第三節 AMOS的高階驗證性因素分析
第四節 Mplus的高階驗證性因素分析
第七章 路徑分析
第一節 路徑分析的基本概念
第二節 路徑分析的模型界定與識彆
第三節 LISREL的路徑分析
第四節 AMOS的路徑分析
第五節 Mplus的路徑分析
第六節 結語
第八章 結構方程模型：統閤模型分析
第一節 統閤模型的基本概念
第二節 統閤模型的分析步驟
第三節 變量組閤與聚閤
第四節 LISREL的統閤模型分析
第五節 AMOS的統閤模型分析
第六節 Mplus的統閤模型分析
第七節 結語
第九章 多樣本結構方程模型
第一節 多樣本分析的概念
第二節 多樣本分析的統計原理
第三節 多樣本分析：測量恒等性檢驗
第四節 AMOS的多樣本分析
第五節 MpluS的多樣本分析
第六節 多樣本分析：復核效化檢驗
第七節 結語
第十章 平均數結構分析
第一節 平均數結構分析的原理
第二節 平均數結構的分析技術
第三節 平均數結構分析：測量模式
第四節 平均數結構分析：統閤模型
第五節 結語
第十一章 結構方程模型的正確運用
第一節 正確運用SEM的相關議題
第二節 SEM的解釋與應用
第三節 結語：SEM的展望
附錄一 LISREL語法
附錄二 SIMPLIS語法
附錄三 LISREL常見問題
附錄四 SEM操作常見疏失檢核錶
參考文獻
中文部分
英文部分
英漢術語對照錶

精彩書摘

　　第一章 結構方程模型概說
　　第一節 結構方程模型的特性
　　一、外顯與潛在變量
　　SEM一個重要的特性是能夠對抽象的構念（construct）進行估計與檢定。社會與行為研究經常必須處理一些抽象的概念，例如我們想知道“你幸福嗎？”。此時，針對抽象的概念，我們必須給予一個操作化的定義，以便能夠透過該程序得到具體的數據，用以反映不同個體在該概念上的強度。此時，我們所具體進行測量的變量稱為外顯變量（manifest variable）、觀察變量（observed variable）或測量變量（measuredvariable）。這些可以直接獲得數據的變量，若是受到同一個潛在構念的影響，則會具有共同性，反映在變量之間的共變關係上，如果針對這些變量之間的共同性加以估計，得到的一個能夠反映該潛在構念的強度的數據，稱之為潛在變量（1atentvariable）。
　　在研究中具體用來獲得潛在變量的策略，最典型的代錶是因素分析（factoranalysis），因素分析係利用一組測量同一個構念的觀察變量來估計背後的潛在變量，傳統因素分析針對於觀察變量的背後具有哪幾個潛在變量以及潛在變量與觀察變量之間的關係為何，它無法事前預知，直到數據搜集完成之後，進行變量間的共變關係分析，抽取齣最適當的因素，確立一個最佳的因素結構模型，將潛在變量加以命名。此一程序所進行的因素分析，得到的潛在因素即是一種經驗性的潛在變量，因而被稱之為探索性因素分析。
　　相對之下，在結構方程模型之中，潛在變量的概念與內涵是基於理論的推導，且潛在變量與觀察變量的關係是在資料搜集完成之前即事先提齣的假設性概念。然後透過實際所搜集的數據，分析比對假設模型與觀察到的數據之間的差異性，決定研究者對於潛在變量所提齣的假設性看法是否恰當。以此種模式進行的因素分析稱為驗證性因素分析，也即是一種先驗性、事前的潛在變量定義模式。

前言/序言

　　統計方法的進步，在計算機技術發達的今天尤其神速，新的理論與方法不斷被提齣。這不但豐富瞭統計科學本身，更擴展瞭社會科學等應用研究者的視野。一些基於不同原因而無法跟隨當代技術與時俱進的研究者們，則逐漸落後於創新的步伐，逐漸退齣學術的舞颱。與其說這是社會進化發展的一種現實，不如說是整個學術界得以蛻變躍進的關鍵契機。
　　就我在大學講颱授課以來的一甲子光陰中，確實見證瞭這個變遷的脈絡。從統計學來說，從最簡單的次數分布錶與百分比，到平均數的t檢驗與實驗方法所依據的方差分析，一直到多元變量的因素分析與迴歸分析，這些方法與技術雖已逐漸成為國內高校教材中的標準課題，但更高級的統計模型原理與技術也應納入學生學習的範圍。另外就測驗領域來說，傳統以經典測量理論所發展齣來的測驗編製技術，也逐漸擴展得更精細、更宏觀（如項目反應理論、結構方程模型等）。尤其是20世紀70年代所發展齣來的結構方程模型，到今天已經是一套完整的統計模式，能夠整閤潛變量的界定與測量，分析復雜變量結構，處理多重抽樣結構數據，可以有效解決研究者麵對不同研究課題的多樣性需求，從而被視為一門統計方法學，在過去幾十年間獨領風騷。關於結構方程模型的原理與應用，邱皓政教授的書中有詳細的說明。近年來，結構方程模型結閤非綫性模型與多層次模型的概念，正嚮著更一般化的方嚮發展。
　　在教育與管理領域進行的研究，除瞭麵對潛變量測量與分析之外，另一個現實是研究者所麵對的總體帶有層級結構，例如教育係統中的學生一教師一學校一省市一國傢，管理研究中的員工一主管一部門一公司一地區一産業，因此研究者在規劃研究課題時，就必須具備多層次數據分析的思維與設計，注意樣本的獨立性假設是否成立。善用這種模型的研究者，將可以從同一批數據中有更多的發現，有興趣的讀者可以在溫福星教授的著作中得到這方麵的詳細說明。

《解析現代統計學：從基礎到前沿》 內容簡介： 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的現代統計學學習路徑，從最核心的基礎概念齣發，逐步引導讀者理解並掌握一係列強大的統計分析工具和方法。我們相信，紮實的理論基礎是有效應用統計學的基石，因此，本書在前幾章著重梳理瞭概率論、描述性統計以及推斷性統計的基本原理，力求以清晰易懂的語言解釋抽象的統計概念，並結閤豐富的圖錶和實例，幫助讀者建立直觀的理解。 在打好基礎之後，本書將視野轉嚮統計學在各個學科領域的廣泛應用。我們精心挑選瞭若乾在當前研究和實踐中極為重要的統計方法，並對其原理、適用條件、實施步驟及結果解讀進行瞭詳盡的闡述。這些方法涵蓋瞭從經典的方差分析（ANOVA）和迴歸分析，到更具現代性的多層綫性模型、時間序列分析、生存分析，以及非參數統計方法等。我們不僅會介紹這些方法的數學模型和推導過程，更會強調如何根據具體的研究問題選擇閤適的方法，以及如何在實際操作中利用主流的統計軟件（如R、SPSS、SAS等）進行數據處理和模型構建。 本書的特色之一在於對統計建模的思想進行瞭深入探討。我們將統計建模視為一個嚴謹的、迭代的過程，它要求我們理解數據産生的機製，構建能夠反映這種機製的數學模型，並對模型的有效性進行檢驗和評估。因此，在介紹各種模型時，我們都會圍繞“模型構建”、“模型診斷”、“模型選擇”和“模型解釋”這幾個關鍵環節展開。讀者將學習到如何通過殘差分析、假設檢驗、信息準則等手段來評估模型的擬閤優度，如何處理多重共綫性、異方差等常見問題，以及如何根據模型結果進行科學的推斷和決策。 此外，本書還將觸及統計學的一些前沿領域和新興技術。例如，在討論大數據分析的背景下，我們不會迴避機器學習在統計推斷中的作用，但會側重於其與傳統統計思想的融閤和互補。讀者將瞭解到如何利用交叉驗證、正則化等技術來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徵選擇。我們也會簡要介紹貝葉斯統計的思想，並說明其在處理不確定性以及與頻率派統計方法相結閤時的優勢。 本書的另一個顯著特點是強調統計思維的培養。統計學不僅僅是一堆公式和算法的集閤，更是一種嚴謹的、數據驅動的思維方式。我們鼓勵讀者在學習過程中，不斷思考“為什麼”和“如何”，培養對數據的好奇心，形成批判性評估研究結果的能力。本書的每個章節都設計瞭大量的練習題，這些題目形式多樣，既有概念性的思考題，也有需要實際操作的計算題和案例分析題，旨在幫助讀者鞏固所學知識，提升實際應用能力。 本書的目標讀者： 本書適用於廣泛的讀者群體，包括但不限於： 高等院校本科生和研究生： 尤其是在經濟學、社會學、心理學、教育學、生物學、醫學、工程學等需要進行數據分析和統計建模的專業。 科研人員和數據分析師： 需要係統提升統計分析能力，以更科學、嚴謹地開展研究工作，解讀數據，解決實際問題。 對統計學感興趣的各界人士： 希望係統學習統計學知識，瞭解數據分析在現代社會中的作用，並能夠進行基本的數據解讀和分析。 內容詳述： 第一部分：統計學基礎 第一章：統計學導論與研究設計 統計學的基本概念：總體、樣本、變量、參數、統計量。 統計學在科學研究中的地位和作用。 研究問題的提齣與研究設計的原則。 數據的類型：定量數據（離散、連續）與定性數據（分類、順序）。 抽樣方法：概率抽樣（簡單隨機、係統、分層、整群）與非概率抽樣。 第二章：描述性統計：數據的概覽 數據的可視化：頻數分布錶、直方圖、條形圖、餅圖、散點圖、箱綫圖等。 集中趨勢的度量：均值、中位數、眾數。 離散程度的度量：極差、四分位距、方差、標準差、變異係數。 分布形態的度量：偏度、峰度。 百分位數與分位數。 第三章：概率論基礎 概率的基本概念：事件、概率的定義與性質。 條件概率與獨立事件。 隨機變量及其分布：離散型隨機變量（二項分布、泊鬆分布）、連續型隨機變量（均勻分布、指數分布）。 正態分布及其性質，標準正態分布。 中心極限定理：統計推斷的理論基石。 第四章：抽樣分布與統計推斷 樣本均值的抽樣分布。 樣本比例的抽樣分布。 點估計與區間估計：置信區間的概念與計算。 假設檢驗的基本原理：原假設、備擇假設、檢驗統計量、p值、顯著性水平、第一類錯誤與第二類錯誤。 第二部分：參數估計與假設檢驗 第五章：單樣本與兩樣本推斷 單樣本均值檢驗（Z檢驗、t檢驗）。 單樣本比例檢驗。 兩獨立樣本均值檢驗（Z檢驗、t檢驗）。 配對樣本t檢驗。 兩樣本比例檢驗。 第六章：方差分析（ANOVA）：多組均值比較 單因素方差分析：基本原理、F檢驗、多重比較。 雙因素方差分析（含交互作用）。 方差分析的假設與檢驗。 第三部分：迴歸分析與模型構建 第七章：簡單綫性迴歸：變量間的綫性關係 迴歸模型：模型方程、迴歸係數的解釋。 最小二乘法：參數估計。 迴歸係數的檢驗與置信區間。 決定係數（R²）：模型擬閤優度的度量。 殘差分析：檢驗模型假設。 預測與推斷。 第八章：多元綫性迴歸：控製混淆因素 多元迴歸模型：偏迴歸係數的解釋。 模型擬閤優度：調整R²。 變量選擇：逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除。 共綫性問題及其診斷與處理。 交互項與虛擬變量的應用。 第九章：非綫性迴歸與廣義綫性模型 多項式迴歸。 邏輯迴歸：用於二分類響應變量。 泊鬆迴歸：用於計數響應變量。 廣義綫性模型（GLM）的統一框架。 第四部分：進階統計模型與專題 第十章：時間序列分析：序列數據的建模 時間序列的特點：趨勢、季節性、周期性、隨機性。 平穩性檢驗。 自相關與偏自相關函數（ACF與PACF）。 ARIMA模型：自迴歸移動平均模型。 模型識彆、估計與診斷。 第十一章：生存分析：事件發生時間的統計 生存函數、風險函數。 Kaplan-Meier生存麯綫。 Cox比例風險模型：迴歸分析在生存分析中的應用。 協變量對生存時間的影響。 第十二章：多層與混閤效應模型：嵌套數據的分析 層級結構的引入：個體在群體中嵌套。 固定效應與隨機效應。 多層綫性模型（MLM）與混閤效應模型（MEM）的基本框架。 模型構建與解釋：群組效應、個體效應。 第十三章：主成分分析與因子分析：降維與變量關係探索 主成分分析（PCA）：最大化方差提取。 因子分析（FA）：解釋變量間的潛在結構。 因子載荷、公共因子方差。 鏇轉技術。 第十四章：聚類分析與判彆分析：分類與分組 聚類分析：無監督學習，將相似對象分組。 層次聚類與劃分聚類。 判彆分析：監督學習，構建分類規則。 貝葉斯判彆分析。 第五部分：統計思維與前沿展望 第十五章：貝葉斯統計導論 貝葉斯定理與後驗分布。 先驗分布的選擇。 與頻率派統計的比較。 貝葉斯推斷的基本思想。 第十六章：統計建模的哲學與實踐 模型選擇的原則與標準。 模型評估的魯棒性。 統計顯著性與實際意義。 統計報告的規範與倫理。 第十七章：大數據時代的統計方法 機器學習與統計學的交匯。 模型評估與交叉驗證。 正則化技術（Lasso, Ridge）。 高維數據分析的挑戰。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失生動，理論講解與實例分析相結閤，輔以大量的圖錶和統計軟件操作提示，旨在使讀者在掌握統計學核心理論的同時，也能具備獨立運用統計方法解決實際問題的能力。我們希望本書能夠成為讀者在統計學學習道路上的良師益友，幫助您在數據驅動的世界中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計很吸引人，封麵采用瞭一種沉穩的藍色調，搭配清晰的白色字體，整體給人一種專業又嚴謹的感覺。內頁的紙張質量也相當不錯，印刷清晰，字跡工整，閱讀起來非常舒適，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。我尤其欣賞它在排版上的用心，圖錶和文字的結閤處理得當，復雜的數據和模型結構圖都能清晰呈現，這對於理解抽象的統計概念至關重要。書脊的裝訂也很牢固，感覺可以經受多次翻閱和查閱。初次拿到手裏時，那種厚重感和內容的豐富性讓我對接下來的學習充滿瞭期待。它不僅僅是一本教科書，更像是一件精心製作的工具書，放在書架上都顯得很有分量。在細節處理上，比如頁眉頁腳的標注、章節的劃分，都體現瞭作者和齣版方對讀者的尊重，使得查找特定內容時非常高效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格非常獨特，它成功地在嚴謹的學術論述和生動的教學闡釋之間找到瞭一個絕佳的平衡點。作者似乎並不害怕復雜的數學公式，而是巧妙地將這些公式嵌入到清晰的邏輯鏈條中，而不是簡單地堆砌公式嚇退讀者。每當引入一個新的建模技術時，作者都會先用一個直觀的、貼近日常經驗的例子來闡釋其核心思想，然後再過渡到專業的數學錶達。這種“先易後難，由錶及裏”的講解方式，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。我特彆喜歡它在關鍵概念總結時的措辭，簡練而有力，往往能一語中的地概括一個復雜理論的核心要義。讀起來不像是在啃一本枯燥的教材，更像是在聽一位學識淵博的長者娓娓道來，邏輯嚴密卻又不失親和力，讓人願意一口氣讀下去，探索下一個知識點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實用價值體現在其豐富的案例庫和對軟件操作的細緻指導上。我試著按照書中的步驟，用主流的統計軟件復現瞭幾個案例，發現其指導的詳盡程度足以讓一個略有經驗但從未接觸過此領域的科研人員也能順利上手。它不僅講解瞭模型的設定，還詳細說明瞭在軟件界麵上如何選擇相應的選項，以及如何解讀輸齣結果中的關鍵統計量。更重要的是，它強調瞭結果的批判性分析，提醒讀者在報告結果時需要注意哪些局限性或潛在的偏差。這種對“實戰”的關注，使得這本書的投資迴報率非常高，它不僅僅是一本理論參考書，更是一本操作手冊。對於那些需要快速將理論應用於實際數據分析的碩士或博士研究生來說，這本書的價值無可替代，它大大縮短瞭從理論掌握到實際産齣成果的周期。

評分☆☆☆☆☆

我對內容本身的深度和廣度感到非常滿意，它沒有停留在對基本統計概念的簡單羅列上，而是深入探討瞭模型構建背後的哲學思考和實踐操作的細節。作者似乎非常瞭解讀者在實際研究中可能遇到的痛點，比如數據準備階段的預處理技巧、模型假設檢驗的實際操作規範，甚至是結果解釋時容易陷入的誤區，書中都有詳盡的闡述和警示。尤其是在處理復雜的多層結構或潛變量模型時，它提供的例證和步驟拆解異常清晰，仿佛有一位經驗豐富的導師在手把手地指導。我發現書中的許多案例都取材於前沿的學術研究，這讓理論知識的學習立刻與現實研究場景對接起來，極大地提高瞭學習的代入感和實用價值。對於想要從初級統計轉嚮高級建模的學者來說，這本書無疑搭建瞭一座堅實的橋梁，它教會的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這樣做”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構組織體現瞭作者對學科體係的深刻理解，層次分明，脈絡清晰。從基礎的測量模型構建，到復雜的結構模型擬閤，再到特定情境下的高級應用（如中介效應、調節效應的擴展模型），知識點層層遞進，構建瞭一個完整的知識體係框架。我發現作者在處理不同章節之間的銜接時，使用瞭非常巧妙的過渡句和迴顧總結，使得讀者在知識點跳轉時不會感到突兀或迷失方嚮。比如，在講解完潛變量的測量階段後，作者會清晰地指齣，這些測量模型的質量直接決定瞭後續結構路徑分析的有效性，從而自然地引齣下一個關鍵環節。這種內在的邏輯統一性和結構上的高度一緻性，使得整本書讀起來非常流暢，給人一種“一切都在預料之中”的掌控感，這對於建立一個穩固的知識體係至關重要。

評分☆☆☆☆☆

寫得挺詳細的，結閤瞭軟件分析，這點比較好。

評分☆☆☆☆☆

寫論文參考用的，還不錯，可以和侯傑泰的相互參考

評分☆☆☆☆☆

書很好，強烈推薦大傢買哦！

評分☆☆☆☆☆

看著不錯，還沒仔細讀

評分☆☆☆☆☆

一個係列一起買的，研究需要

評分☆☆☆☆☆

經典之作，必須收藏！！！

評分☆☆☆☆☆

快

評分☆☆☆☆☆

書不錯 價格閤適

評分☆☆☆☆☆

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