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克里斯托弗.普里彻 著，姜念涛 译

图书标签:

• 增长曲线模型
• 潜变量
• 纵向数据
• 统计建模
• 教育测量
• 发展心理学
• 心理测量
• SEM
• 多水平模型
• 因果推断

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543221574

版次：1

商品编码：11092864

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2012-09-01

页数：88

内容简介

　　 《潜变量增长曲线模型》介绍的潜变量增长曲线模型为社会科学量化应用的研究者提供了一个学习一种新方法的研究，并可以经验性的研究，显示了潜变量增长曲线模型作为结构方程模型是如何表达和估计的，并说明了它和多层次增长模型的关系。《潜变量增长曲线模型》作者显示了各种各样的模型，例如固定/随机截距和/或者固定/随机坡度、有条件增长曲线模型、平行过程模型、多组分析，也讨论了模型的各种延伸，例如分段增长、结构潜在增长等。

目录

序

第1章 简介

第1节 本书概述

第2节 潜变量增长曲线模型：简短的历史与概述

第3节 模型设定和参数解释

第4节 时间的测量尺度

第5节 异步测量

第6节 前提假设

第7节 参数估计与缺失数据

第8节 模型评估与选择

第9节 统计效力

第2章 将潜变量增长曲线模型应用于经验数据

第1节 数据

第2节 软件

第3节 模型拟合策略的概要

第4节 模型0：空模型

第5节 模型1：随机截距模型

第6节 模型2：固定截距、固定斜率

第7节 模型3：随机截距、固定斜率

第8节 模型4：随机截距、随机斜率

第9节 模型5：多群体分析

第10节 模型6：条件增长曲线模型

第11节 模型7：并行过程模型

第12节 模型8：队列序列设计

第13节 模型9：时变协变量

第14节 模型10：多项式增长曲线

第15节 模型11：未设定轨迹

第16节 总结

第3章 模型的特别拓展

第1节 增长混合模型

第2节 分阶段增长

第3节 多指标潜变量的变化模型

第4节 结构潜变量曲线

第5节 自回归潜变量曲线模型

第6节 分类变量和次序变量模型

第7节 在变化中对因果关系建模

第8节 总结

第4章 潜变量增长模型和多层模型的关系

第1节 MLM在重复测量数据中的应用

第2节 模型设置

第3节 参数估计

第4节 模型评估

第5节 MLM和LGM重合的方面

第6节 MLM和LGM的不同之处

第7节 软件

第5章 结论

附录

注释

参考文献

译名对照表

前言/序言

引言 在人类知识探索的长河中，统计学扮演着至关重要的角色。它不仅是理解和描述世界、量化不确定性的有力工具，更是揭示事物发展规律、预测未来趋势的基石。特别是那些在时间维度上展现出动态变化特质的现象，如何科学地捕捉其发展轨迹、理解其驱动因素，一直是统计学研究的核心课题之一。本书将深入探讨一种强大的统计方法——潜变量增长曲线模型（Latent Growth Curve Modeling，简称LGCM），它为我们分析和理解这些随时间变化的复杂过程提供了一个严谨而灵活的框架。 第一部分：统计建模的基石与发展 在深入LGCM之前，理解统计建模的整体发展脉络及其在处理纵向数据方面的演进至关重要。 统计建模的意义与功能： 统计建模的核心在于将现实世界中的复杂现象抽象为数学模型，从而便于分析、解释和预测。模型的构建不仅能帮助我们概括数据中的规律性，还能量化变量之间的关系，评估干预措施的效果，以及预测未来的发展态势。例如，在教育领域，我们可以构建模型来理解学生学习成绩随时间的变化，并识别影响学习进步的关键因素；在医学领域，模型可以帮助我们追踪疾病的进展，评估治疗方案的有效性；在经济领域，模型则能预测市场趋势，评估政策影响。 纵向数据与时间序列分析的挑战： 许多重要的研究问题涉及个体或群体在多个时间点上的观测数据，即纵向数据。与横截面数据（同一时间点不同个体的观测）相比，纵向数据具有独特的优势，能够直接捕捉变化过程。然而，分析纵向数据也带来了新的挑战： 个体差异： 不同个体在起始水平和变化速率上往往存在显著差异。 测量误差： 每次测量都可能存在随机误差，这些误差会累积并影响模型估计的准确性。 时间依赖性： 相邻时间点的观测值之间往往存在相关性，忽略这种相关性会导致错误的结论。 缺失数据： 在纵向研究中，数据缺失是一个普遍存在的问题，需要恰当的方法来处理。 经典统计方法在纵向数据分析中的局限性： 传统的统计方法，如重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）或多元方差分析（MANOVA），在处理纵向数据时存在一定的局限性。这些方法通常要求数据结构规整（例如，完全的、对称的设计），并且在处理个体差异、非线性变化模式、复杂的协变量影响以及模型拟合的灵活性方面，显得力不从心。例如，ANOVA很难直接模型化个体轨迹的连续性变化，而MANOVA则对样本量要求较高，且难以融入连续型协变量。 结构方程模型（SEM）的兴起： 结构方程模型（SEM）作为一种强大的统计建模框架，为分析复杂变量关系提供了更为灵活和强大的工具。SEM能够同时处理测量误差、潜在变量以及变量之间的直接和间接关系。其核心思想是将可观测变量与潜在变量联系起来，并对潜在变量之间的关系进行建模。SEM的出现为纵向数据分析带来了新的曙光。 第二部分：潜变量增长曲线模型（LGCM）的理论框架 潜变量增长曲线模型（LGCM）正是SEM在处理纵向数据上的一个重要发展和应用。它将SEM的强大功能与对动态变化过程的关注相结合。 核心概念： LGCM的核心是将个体的变化轨迹建模为一个“潜在”的过程，而这个过程的“轨迹”则由一组潜在变量来描述。通常，这些潜在变量包括： 截距（Intercept）： 代表个体在初始时间点（通常是时间为0）的水平。它捕捉了变化的起始点，反映了个体在研究开始时的状态。 斜率（Slope）： 代表个体变化的速度或方向。它可以是线性的，也可以是线性的，捕捉了随时间推移的平均变化率。 更高阶的项（Higher-order terms，可选）： 如果变化模式是非线性的，LGCM还可以引入更高阶的潜在变量来捕捉曲线的变化，例如二次项（代表加速度或减速度）、三次项等，以更精细地刻画变化轨迹。 模型结构： LGCM模型可以被看作是SEM的一个特殊形式，其中： 测量模型（Measurement Model）： 描述了在每个时间点上，观测变量（例如，在不同时间点测量的同一项指标）如何反映对应的潜在变量（例如，在时间点t的潜变量得分）。在LGCM中，测量模型通常是“恒定的”（factorial invariance），即测量变量对潜在变量的载荷（loadings）在所有时间点上保持不变（或者在特定模型中允许其变化）。例如，如果在四个时间点测量学习成绩，那么在每个时间点上的学习成绩观测值都反映着“时间点t的学习水平”这个潜在变量。 结构模型（Structural Model）： 描述了潜在变量之间的关系。在LGCM中，结构模型的核心是： 截距和斜率之间的关系： 模型可以估计截距和斜率之间的协方差，这揭示了个体初始水平与变化速率之间是否存在关联。例如，学习成绩初始分数高的学生，其进步速度是否更快或更慢？ 潜在变量的均值： 模型可以估计截距和斜率的平均值，这代表了群体在初始状态的平均水平以及平均变化速率。 协变量的影响： 模型能够将外在的协变量（例如，干预措施、个体的人口学特征、其他测量指标等）引入模型，来预测或解释截距和斜率的变化。这使得我们可以探究哪些因素会影响个体变化的过程。 LGCM的优势： 灵活处理个体差异： LGCM显式地将个体轨迹的差异分解为截距和斜率的差异，从而能够精确地捕捉个体之间在初始水平和变化速率上的差异。 有效处理测量误差： 作为SEM家族的一员，LGCM在模型中同时考虑了测量误差，从而得到更稳健的估计结果。 支持复杂的模型设定： LGCM可以轻松地纳入协变量，探索影响变化轨迹的因素，甚至可以进行多水平（ multilevel）的建模，处理嵌套数据（例如，学生嵌套在班级中）。 非线性变化建模： 通过引入高阶潜在变量，LGCM可以很好地拟合非线性的变化模式。 缺失数据的处理： 基于最大似然估计（ML）或期望最大化（EM）算法的LGCM可以有效处理随机缺失数据，而无需进行不恰当的插补。 路径分析的整合： LGCM实质上是对纵向数据进行路径分析，能够清晰地展示变量之间的因果关系（在研究设计允许的情况下）和影响路径。 第三部分：LGCM的应用领域与实证分析 LGCM的应用范围极其广泛，几乎涵盖了所有需要研究事物随时间动态变化的研究领域。 教育学： 学习成绩的发展轨迹： 分析学生在不同学期、不同课程上的成绩变化，了解学习进步的模式，评估教学方法、学习干预措施的效果，以及探讨家庭背景、学习习惯等因素对学习轨迹的影响。 技能习得过程： 追踪学生在学习一项新技能（如外语、编程、乐器）过程中的表现变化，识别不同学习策略的有效性。 社会情感能力发展： 研究儿童和青少年在社交技能、情绪管理能力等社会情感能力随年龄增长的变化，以及家庭、学校环境对其发展的影响。 心理学： 心理健康与疾病演变： 追踪抑郁、焦虑等心理健康指标随时间的变化，识别疾病的早期预警信号，评估心理治疗的效果，并研究影响心理健康恢复的因素。 人格特质的发展： 研究不同人格特质（如外向性、神经质）在人生不同阶段的变化模式，以及生活事件对其的影响。 认知能力衰退： 分析老年人认知功能（如记忆力、执行功能）随年龄的下降轨迹，并研究与衰退相关的风险因素（如生活方式、疾病）。 医学与健康科学： 疾病进展与康复： 追踪患者在疾病发展过程中各项生理指标（如血压、血糖、肿瘤标志物）的变化，评估药物治疗、手术干预或康复训练的效果，以及预测疾病的预后。 健康行为改变： 研究个体在尝试改变不健康行为（如戒烟、运动）过程中的坚持度和效果，以及影响行为改变的心理和社会因素。 生命质量评估： 追踪患者在治疗过程中或长期生存期间生命质量的变化，了解影响生活质量的关键因素。 经济学与社会学： 经济增长与波动： 分析国家或地区的GDP、失业率等经济指标随时间的变化，探索影响经济增长的宏观政策或结构性因素。 社会流动性研究： 追踪个体或家庭在收入、职业地位等方面的变化，了解社会阶层流动的模式和影响因素。 人口结构变迁： 研究生育率、死亡率、迁移率等人口统计学指标的变化趋势，预测未来人口结构。 其他领域： 体育科学（运动员表现变化）、环境科学（污染物的浓度变化）、工程学（材料的性能衰减）等等。 第四部分：LGCM的模型构建与实践操作 掌握LGCM不仅需要理论知识，更需要实际操作能力。 模型设定： 确定研究问题： 明确想要研究的纵向变化过程以及感兴趣的潜在变量（例如，初始水平、变化速率）。 选择时间点与测量指标： 根据研究问题选择合适的测量指标和观测时间点。 假设变化模式： 初步假设变化模式是线性的还是非线性的，并据此选择合适的潜在变量结构（例如，仅截距和斜率，或包含二次项）。 纳入协变量： 识别可能影响变化轨迹的协变量，并规划如何将其纳入模型。 数据准备： 数据格式： 通常采用“长型”数据格式（long format），即每行代表一个时间点的观测。 缺失数据处理： 了解最大似然估计（ML）等方法对随机缺失数据的处理能力。 软件实现： 常用统计软件： R（lavaan包）、Mplus、AMOS、LISREL等软件都支持LGCM的分析。 模型语法： 学习使用特定软件的语法来定义测量模型、结构模型和协变量。 模型拟合与评估： 拟合优度指标： 使用多种拟合优度指标（如Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR）来评估模型的整体拟合程度。 参数估计与检验： 检验模型的关键参数（如截距和斜率的均值、方差、协方差，协变量对潜在变量的影响）是否具有统计学意义。 模型比较： 如果存在多个备选模型，可以进行模型比较，选择最优模型。 结果解释： 解释潜在变量的含义： 清晰地解释截距、斜率等潜在变量在具体研究情境中的含义。 解释参数估计： 详细解释所有具有统计学意义的参数，例如，初始水平的平均值是多少，平均变化速率是多少，哪些因素显著影响了初始水平或变化速率。 可视化： 绘制个体轨迹的平均线、拟合的模型轨迹图，以及个体轨迹的散点图，以直观地展示分析结果。 结论 潜变量增长曲线模型（LGCM）作为一种强大的统计工具，为深入理解和分析事物随时间变化的动态过程提供了前所未有的能力。它不仅仅是一种统计技术，更是一种思维方式，鼓励我们超越静态的视角，去捕捉生命、现象和系统内在的演进规律。通过本书的学习，我们希望读者能够掌握LGCM的理论精髓，熟练运用其进行实证分析，从而在各自的研究领域中，揭示更多关于时间、变化和成长的深刻洞见。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书对于系统性地掌握高级统计建模方法论非常有帮助，它不仅仅是一本“How-to”的手册，更像是一部“Why-to”的哲学导读。很多同类书籍侧重于教你如何使用特定的软件工具，但这本书却着重于培养读者的批判性思维。它不断地引导我们思考：我们为什么要选择这个模型而不是那个？这个模型的假设条件在我们的数据集中是否成立？这种深入到方法论内核的探讨，使读者能够建立起一套更加稳健的研究范式。我发现自己不再盲目地套用别人推荐的模型，而是能够根据研究问题的本质，设计出更具解释力的分析框架。对于研究生和初级研究人员来说，这本书能帮助他们打下坚实的理论基础，避免在未来的研究道路上走弯路，是构建科学研究素养的必备读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是统计学领域的一股清流，作者的讲解深入浅出，没有那种故作高深的理论堆砌，而是非常注重实践应用。我花了很长时间在找一本能真正帮助我理解复杂模型背后逻辑的书，很多教材要么过于抽象，要么就是只有代码的堆砌，让人摸不着头脑。这本书则完全不同，它从最基础的概念讲起，循序渐进地构建起一个完整的知识体系。特别是对于那些在阅读前沿文献时感到吃力的研究者来说，这本书提供了一个绝佳的“翻译官”，能帮助我们将晦涩的统计术语转化为清晰可操作的步骤。读完之后，我感觉自己对数据分析的理解上升到了一个新的层次，不再是单纯地运行软件，而是真正理解了模型是如何工作的，这样在面对新的、更复杂的实验设计时，也能游刃有余地进行调整和优化。书中的案例选择也十分贴切，都是我们在实际工作中经常遇到的难题，作者提供的解决方案既严谨又具有可操作性，让人受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计真的值得称赞，阅读体验极其流畅。在如今这个信息爆炸的时代，一本好的技术书籍不仅要有扎实的内涵，其呈现方式也至关重要。这本书的章节划分非常合理，逻辑链条清晰，即便是跨领域阅读，也能迅速找到切入点。我尤其欣赏作者在解释复杂数学推导时所采用的图示和类比，这些可视化工具极大地降低了理解的门槛。我之前对某些高级统计概念一直抱有畏难情绪，但这本书通过精妙的图形化解释，让我豁然开朗。它就像一位耐心的导师，总能在我快要迷失方向时，及时递给我一张清晰的地图。此外，书中的术语表和索引做得也非常细致，这对于我们这些需要频繁查阅资料的读者来说，简直是福音。每次需要回顾某个特定概念时，都能在几秒钟内准确定位，极大地提升了学习效率和研究的连贯性。

评分☆☆☆☆☆

从一个应用者的角度来看，这本书的价值在于其极强的工具性和可复现性。作者不仅详细讲解了理论背景，还非常慷慨地提供了大量的代码示例，而且这些代码都是可以直接运行、并且注释详尽的。这对于依赖计算工具进行实证分析的人来说，简直是宝藏。我试着用书中的方法重现了几个案例，发现只要严格按照步骤操作，结果与书中所述高度一致，这极大地增强了我对这些复杂方法的信心。而且，作者似乎预料到了我们在实际操作中可能遇到的各种“陷阱”和异常情况，并提前给出了相应的规避策略。这种“预见性”的写作风格，让阅读过程中的挫败感大大降低，取而代之的是一种掌控全局的成就感。这本书真正实现了理论与实践的完美对接。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是其兼顾了历史脉络与前沿视野的平衡感。作者没有孤立地介绍某个单一的统计技术，而是将其置于整个统计发展史的宏大叙事中进行考察，让我们能理解这些模型是如何一步步演变和完善的。同时，书中对当前学术界正在热议的前沿进展也有所涉猎，为读者指明了未来可能的研究方向。这种“立足经典，展望未来”的结构，使得这本书既有长久的参考价值，又保持了与时俱进的生命力。对于希望在某一领域做出深度贡献的研究者而言，了解这些方法的“来龙去脉”至关重要，它能帮助我们跳出碎片化的知识点，形成结构化的知识网络。这本书无疑为我未来的研究规划提供了极具价值的参考坐标，是一部值得反复研读的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

这个系列买了很多本，总体来说内容不错，要是有原版影印的就好了

评分☆☆☆☆☆

书的质量挺好的，喜欢

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

成套买的没看

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很好的学习书，值得推荐

评分☆☆☆☆☆

《潜变量增长曲线模型》介绍的潜变量增长曲线模型为社会科学量化应用的研究者提供了一个学习一种新方法的研究，并可以超越经验性的研究，显示了潜变量增长曲线模型作为结构方程模型是如何表达和估计的，并说明了它和多层次增长模型的关系。《潜变量增长曲线模型》作者显示了各种各样的模型，例如固定/随机截距和/或者固定/随机坡度、有条件增长曲线模型、平行过程模型、多组分析，也讨论了模型的各种延伸，例如分段增长、结构潜在增长等。

评分☆☆☆☆☆

值得购买的一套，这个系列的书价格便宜，印刷质量也不错，对方法的介绍比较系统。

评分☆☆☆☆☆

本人购买了 格致方法 定量研究系列 这一套书 很不错的啊 建议购买啊 好书值得购买收藏和学习