應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版） [Structural Equation Modeling：Applications Using Mplus] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》以通俗易懂的方式係統地闡述結構方程模型的基本概念和統計原理，側重各種結構方程模型的實際應用。《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》采用國際著名SEM軟件Mplus，使用真實數據來演示各種常見的以及某些新近發展起來的較高級的結構方程模型，提供相應的Mplus程序，並詳細解讀程序輸齣結果。參照《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》提供的例題和相應的計算機程序，讀者便能自己實踐各種SEM模型。本書可作為大學社會科學及公共衛生學院研究生以及統計和生物統計專業本科生教材，也可作為相關學科的研究人員從事統計分析的工具書。

內頁插圖

目錄

1 Introduction
1.1 Modelformulation
1.1.1 Measurement model
1.1.2 Structuralmodel
1.1.3 Model formulation in equations
1.2 Modelidentification
1.3 Modelestimation
1.4 Modelevaluation
1.5 Modelmodification
1.6 Computer programs for SEM
Appendix 1.A Expressing variances and covariances among observed variables as functions of model parameters
Appendix 1.B Maximum likelihood function for SEM

2 Confirmatory factor analysis
2.1 Basics ofCFA model
2.2 CFA model with continuous indicators
2.3 CFA model with non-normal and censoredcontinuous indicators
2.3.1 Testingnon-normality
2.3.2 CFA model with non-normalindicators
2.3.3 CFA model with censored data
2.4 CFA model with categoricalindicators
2.4.1 CFAmodelwithbinaryindicators '
2.4.2 CFA model with ordered categoricalindicators
2.5 Higher order CFA model
Appendix 2.A BSI-18 instrument
Appendix 2.B Item reliability
Appendix 2.C Cronbach's alpha coefficient
Appendix 2.D Calculating probabilities using PROBIT regression Coefficients

3 Structuralequations withlatent variables
3.1 MIMIC model
3.2 Structuralequationmodel
3.3 Correcting for measurement errorsin single indicator variables
3.4 Testinginteractionsinvolvinglatentvariables
Appendix 3.A Influence of measurement errors

4 Latent growth models for longitudinal data analysis
4.1 LinearLGM
4.2 NonlinearLGM
4.3 Multi-processLGM
4.4 Two-partLGM
4.5 LGM with categoricaloutcomes

5 Multi-groupmodeling
5.1 Multi-group CFA model
5.1.1 Multi-group first-order CFA
5.1.2 Multi-group second-order CFA
5.2 Multi-group SEM model
5.3 Multi-groupLGM

6 Mixturemodeling
6.1 LCAmodel
6.1.1 ExampleofLCA
6.1.2 Example of LCA model with covariates
6.2 LTAmodel
6.2.1 ExampleofLTA
6.3 Growth mixture model
6.3.1 Example of GMM
6.4 Factor mixture model
Appendix 6.A Including covariate in the LTA model

7 Sample size for structural equation modeling
7.1 The rules of thumb for sample size needed for SEM
7.2 Satorra and Saris's method for sample size estimation
7.2.1 Application of Satorra and Saris's method to CFA model
7.2.2 Application of Satorra and Saris's method to LGM
7.3 Monte Carlo simulation for sample size estimation
7.3.1 Application ofMonte Carlo simulation to CFA model
7.3.2 Application of Monte Carlo simulation to LGM
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