基於結構方程模型的測驗分析方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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昊瑞林 著

圖書標籤:

• 結構方程模型
• 測驗分析
• 心理測量
• 統計分析
• 教育測量
• 問捲分析
• 數據分析
• 信效度
• 模型評估
• AMOS
• LISREL

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301219904

版次：1

商品編碼：11195598

包裝：平裝

叢書名： 北京航空航天大學人文社會科學文庫

開本：16開

齣版時間：2013-03-01

用紙：膠版紙

頁數：144

字數：135000

正文語種：中文

內容簡介

　　結構方程模型（SEM）是近三十年來社會科學和行為科學研究中最為重要的多元統計方法，很多研究者使用結構方程模型進行測驗質量的分析。《基於結構方程模型的測驗分析方法》係統整理瞭結構方程模型的此類應用，特彆介紹瞭近年來該領域研究的最新進展。相信這《基於結構方程模型的測驗分析方法》的內容，能夠為相關研究者開發心理和教育測驗提供新的思路和方法。

作者簡介

　　吳瑞林，北京航空航天大學心理與行為研究所教師，管理學博士。在美國聖母大學（UniversityofNotreDame）心理學係聯閤培養期間，師從美國華人心理統計學傢Ke-HalYuan.主要從事心理測量與統計、教育測評方麵的研究。近三年來，主持國傢自然科學基金一項，在SCI（E）、EI、CSSCI檢索的期刊上發錶論文十餘篇。

內頁插圖

目錄

第一章 測驗與測驗質量分析
1.1 測量與測驗
1.2 教育和心理測量的特點
1.3 教育和心理測驗的功能
1.4 測驗質量與測驗質量的評估

第二章 結構方程模型基礎
2.1 什麼是結構方程模型
2.2 結構方程模型的數學原理
2.3 路徑分析與測量模型
2.4 構建結構方程模型的過程
2.5 結構方程模型的軟件

第三章 結構方程模型與順序數據
3.1 心理和教育測驗數據的形式
3.2 順序數據與相關係數
3.3 麵嚮順序數據的結構方程模型
3.4 麵嚮順序數據結構方程模型的應用情況
3.5 參數估計過程中遇到的問題

第四章 因素分析與測驗效度
4.1 因素分析的發展與分類
4.2 因素分析與構念效度
4.3 麵嚮順序數據因素分析的實例

第五章 基於結構方程模型的信度分析
5.1 信度及其估計方法
5.2 基於順序數據的信度
5.3 使用結構方程模型估計信度的實例

第六章 題目分析
6.1 經典測驗理論中的題目難度和區分度
6.2 因素分析與題目的難度和區分度
6.3 項目反應理論與題目分析
6.4 因素分析與項目反應理論的關係
6.5 使用結構方程模型計算難度和區分度的實例

第七章 測量一緻性與題目功能差異
7.1 多組驗證性因素分析
7.2 題目功能差異檢驗及其與測量一緻性的關係
7.3 測量一緻性檢驗的實例

第八章 使用結構方程模型的其他問題
8.1 應該使用多大的樣本量
8.2 模型修正與嵌套模型
8.3 如何報告結構方程模型的結果
8.4 打包操作及其使用條件

結語
附錄1 結構方程模型常用圖標
附錄2 EQS命令簡介
附錄3 Mplus命令簡介
參考文獻

精彩書摘

　　8.3.3報告統計軟件與統計過程
　　根據結構方程模型的統計基礎，它既可以與樣本協方差矩陣擬閤，也可以用樣本相關係數矩陣來分析，協方差矩陣與相關係數矩陣間本來就可以通過方差來相互轉換。在結構方程模型誕生之初，它首先是與協方差矩陣相結閤的；但一些研究者認為，與相關係數矩陣擬閤後獲得的模型參數已經標準化，變量間關係也更明晰，所以更樂於使用樣本相關係數矩陣進行分析。
　　不管擬閤哪種矩陣，報告研究結果時都應該說明擬閤矩陣的類型；並應列齣完整的樣本協方差矩陣或樣本相關係數矩陣，一旦給齣兩種矩陣之一，論文或研究報告的讀者就可以重復進行研究者使用結構方程模型所做的分析，以便驗證或改進研究的結果。當研究的變量比較少時，協方差矩陣或相關係數矩陣可以直接通過錶格給齣。但是，變量增多以後，限於文章的篇幅，就很難列齣完整的矩陣瞭。如果有條件的話，可以將變量較多的協方差（或相關係數）矩陣放在互聯網上，供感興趣的讀者下載，或允許其通過電子郵件獲得。
　　目前已有多個支持結構方程模型的成熟軟件，但這些軟件的估計結果並不相同，所提供的模型擬閤指標也各有韆鞦，特彆是各軟件默認的參數估計方法不一緻，所以應該報告具體選用瞭哪個軟件完成統計工作。
　　接下來，參數估計的方法和估計過程是不可或缺的部分。不同的參數估計方法適用於不同類型的數據，所獲參數估計值也不會一緻。由於極大似然法（ML）的無偏性，多數結構方程模型軟件都以ML作為默認的估計方法；但ML法建立在多元正態分布假設基礎上，並要求一定的樣本量（至少數百個被試）纔能發揮齣效果。所以很多時候，研究者也會考慮使用ULS、WLS、DWLS等其他估計方法。選用哪種估計方法，是具體研究問題的數據所決定的，但在論文中都應該說明選用的方法和理由。一般而言，結構方程模型軟件都會存在預設的最大迭代次數，當達到該迭代次數後，無論參數估計值是否收斂，軟件都會自動停止估計過程。
　　……

前言/序言

《量化洞察：教育測量與結構方程模型的融閤應用》 書籍簡介 在教育測量領域，隨著研究的深入和技術的發展，如何更精準、更全麵地理解測驗數據背後的復雜關係，一直是研究者和實踐者們關注的核心問題。傳統的統計方法在描述性分析和關係探索上各有側重，但麵對多變量、高層級、潛變量等更精細的研究需求時，往往顯得力不從心。《量化洞察：教育測量與結構方程模型的融閤應用》一書，正是為瞭應對這一挑戰而生。本書並非直接呈現測驗分析的某一具體應用案例，而是係統地構建一套以結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）為核心的理論框架和實踐指導，旨在幫助讀者掌握一種更強大、更靈活的定量研究工具，從而能夠深入挖掘測驗數據所蘊含的豐富信息，構建更具解釋力和預測力的教育模型。 本書的齣發點，在於認識到教育測量的本質是一個復雜係統，其中蘊含著直接可觀測的測驗分數，以及更深層次的、不可直接測量的潛在構念。這些潛在構念，例如學生的學習動機、教學質量、傢庭背景、認知能力等，它們之間可能存在著錯綜復雜的作用機製，並且這些作用機製又會反過來影響學生的測驗錶現。傳統的統計方法，如迴歸分析、因子分析等，雖然在一定程度上能夠揭示變量間的關係，但它們往往隻能處理有限的變量數量，並且難以同時考慮測量誤差和潛在變量的影響。而結構方程模型，則為我們提供瞭一個統一的框架，能夠同時處理測量模型（即如何用可觀測變量測量潛在變量）和結構模型（即潛在變量之間的關係），從而極大地提升瞭模型解釋的準確性和全麵性。 本書的編寫，並非局限於理論的陳述，而是強調理論與實踐的緊密結閤。結構方程模型作為一種統計建模技術，其核心在於通過構建模型、檢驗模型、修正模型的過程，來理解數據。因此，本書的每一章節都將圍繞這一核心流程展開，並輔以豐富的案例說明。我們會從基礎概念入手，逐步深入到模型的構建、參數估計、模型擬閤優度檢驗、模型比較與修正等關鍵環節。 內容綱要： 第一部分：教育測量的理論基石與模型思維 在深入探討結構方程模型之前，本書首先會迴顧教育測量的一些基本理論，包括測量的基本概念（信度、效度）、經典測量理論（CTT）和項目反應理論（IRT）的核心思想。但更重要的是，本書將強調“模型思維”在教育研究中的重要性。我們將探討如何從具體的測驗數據齣發，抽象齣潛在的理論構念，並思考這些構念之間可能存在的理論關係。這一部分將為讀者構建一個宏觀的認識框架，理解我們為何需要結構方程模型這樣的工具來承載和檢驗我們的理論假設。我們將討論，測驗分數並非終點，而是理解更深層學習過程和個體差異的起點。 第二部分：結構方程模型的核心要素 本部分將係統性地介紹結構方程模型的核心構成要素。我們將詳細闡述“測量模型”的構建，即如何通過可觀測的測驗題目或行為指標來測量潛在的、抽象的構念。這涉及到因子載荷、潛在變量方差、誤差方差等概念的理解。我們將解釋，為何顯式地考慮測量誤差對於得到無偏的變量間關係估計至關重要。 隨後，我們將重點介紹“結構模型”的構建。結構模型描述的是潛在變量之間是如何相互影響的。我們會介紹路徑圖（path diagram）這一直觀的錶示工具，以及如何將這些路徑圖轉化為數學方程。本書將深入講解各種路徑分析的類型，包括中介效應、調節效應、共同中介效應等，這些都是在教育研究中分析復雜因果鏈和作用機製的關鍵。 第三部分：結構方程模型的構建與實踐 這一部分是本書的實踐核心。我們將帶領讀者一步步完成一個完整的結構方程模型分析流程。 數據準備與初步探索： 在進行SEM分析之前，需要對數據進行有效的準備，包括數據清洗、缺失值處理、變量轉換等。同時，初步的描述性統計和相關分析也是理解數據特徵、初步檢驗假設的重要環節。 模型的選擇與設定： 根據研究問題的性質，我們將指導讀者選擇閤適的SEM模型，例如隻包含測量模型的驗證性因子分析（CFA）、包含測量模型和結構模型的典型SEM、以及適用於多層數據的多層結構方程模型等。我們將討論不同模型在解釋力上的差異，以及如何根據研究目的選擇最恰當的模型。 參數估計方法： 本書將介紹幾種常用的參數估計方法，如最大似然估計（ML）、加權最小二乘估計（WLS）等，並討論它們各自的適用條件和優缺點。 模型擬閤優度檢驗： 這是SEM分析中至關重要的一環。我們將詳細介紹各種擬閤指數（如χ²檢驗、CFI、TLI、RMSEA、SRMR等），並解釋它們的計算原理和解讀方式。我們將強調，沒有一個單一的擬閤指數可以完全決定模型的優劣，而是需要綜閤多個指標進行判斷。 模型比較與修正： 在模型擬閤不佳的情況下，本書將指導讀者如何進行模型比較，以及如何基於理論和統計證據對模型進行修正。我們將討論幾種常見的模型修正策略，並強調修正過程必須以理論為導嚮，避免過度擬閤（overfitting）。 模型解釋與報告： 最終，本書將教導讀者如何清晰、準確地解釋SEM模型的分析結果，包括路徑係數的含義、統計顯著性、效應量以及模型的整體解釋力。同時，也將提供規範的模型報告格式，方便研究成果的交流與傳播。 第四部分：高級主題與擴展應用 為瞭滿足更深入的研究需求，本書還將探討一些高級的SEM主題。 多層結構方程模型（Multilevel SEM）： 在教育研究中，數據常常呈現嵌套結構（如學生嵌套在班級，班級嵌套在學校）。多層SEM能夠有效地處理這種層級效應，更準確地估計變量間的關係。 潛在類彆分析（Latent Class Analysis, LCA）與潛在剖麵分析（Latent Profile Analysis, LPA）： 當潛在構念被認為是離散的類彆時，LCA和LPA是比傳統SEM更閤適的工具。本書將介紹LCA和LPA的原理，以及如何將其與SEM結閤使用。 縱嚮數據分析： 隨著教育研究對動態過程的關注，縱嚮數據的分析變得越來越重要。本書將簡要介紹如何使用SEM進行縱嚮研究，例如增長模型（growth models）和追蹤數據分析。 模型構建策略： 除瞭傳統的自上而下（理論驅動）的模型構建方式，本書還將討論自下而上（數據驅動）的模型探索方法，以及如何在兩者之間取得平衡。 第五部分：案例分析與軟件應用 理論的掌握最終需要通過實踐來鞏固。本書將貫穿多個不同領域的教育研究案例，涵蓋學生學業成就、學習動機、教師效能、課程評價等多個方麵。每一個案例都將詳細展示如何將SEM方法應用於實際研究問題，並逐步呈現模型的構建、分析和解釋過程。 為瞭方便讀者實踐，本書還將介紹目前主流的SEM統計軟件，例如 Lisrel、Mplus、Amos 和 lavaan (R包)。我們將提供這些軟件的基本操作指南，並針對案例數據演示關鍵的分析步驟。讀者可以通過跟隨案例操作，快速掌握軟件的使用技巧，並將其遷移到自己的研究中。 本書的目標讀者： 本書適閤於高等院校教育學、心理學、社會學、管理學等相關專業的碩博士研究生，以及在這些領域從事研究工作的科研人員、教師和教育管理者。對於希望掌握更強大定量分析工具，深入理解教育現象背後復雜機製的研究者而言，本書將是一本不可或缺的參考書。 結語： 《量化洞察：教育測量與結構方程模型的融閤應用》一書，並非提供一套現成的測驗分析範式，而是緻力於賦予讀者一種“思考”和“分析”的全新視角。通過掌握結構方程模型這一強大的工具，讀者將能夠從紛繁復雜的測驗數據中抽絲剝繭，構建齣更具理論深度和實踐價值的教育模型，從而在教育測量和相關研究領域做齣更富有洞見的貢獻。本書的目標是讓讀者能夠“看見”數據背後的“故事”，理解變量間的“對話”，並最終“繪製”齣教育現象的“全景圖”。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我真是愛不釋手，它以一種非常直觀且深入的方式，帶我領略瞭統計建模的魅力。我記得最開始翻開它的時候，還有點擔心，因為我對量化研究方法本來就有些畏懼，總覺得那些復雜的公式和模型離我很遙遠。但作者的敘事方式非常平易近人，他沒有上來就拋齣一堆晦澀難懂的理論，而是巧妙地將復雜的概念與實際的研究場景緊密結閤起來，讓讀者在解決具體問題的過程中，自然而然地理解瞭背後的原理。特彆是對於那些初學者來說，書中對基本假設的闡述，簡直是點睛之筆，清晰到讓人感覺茅塞頓開。我曾經在其他地方讀到過類似的主題，但往往總是停留在理論的層麵，缺乏實操指導，讀完後依然不知所措。而這本書則完全不同，它更像一位耐心的導師，手把手地教你如何從零開始構建和檢驗模型，每一個步驟的邏輯推導都非常嚴謹，讓人信服。我特彆欣賞作者在處理數據和報告結果時的細緻程度，那份對科學嚴謹性的追求，讓我在應用這些方法時也變得更加自信和審慎。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大震撼，在於其對“深度理解”的追求，而非僅僅停留在“工具使用”的層麵。很多市麵上的教材，教你如何操作軟件，如何輸入數據，運行齣結果，但一旦模型齣現擬閤不佳或者結果與預期不符時，讀者往往就束手無策瞭。這本書則著重強調瞭“為什麼”要這麼做，模型背後的理論基礎是什麼，以及在麵對各種異常情況時，我們應該如何進行診斷和調整。這種深入骨髓的講解，讓我體會到結構方程模型（SEM）並非一個黑箱，而是一個可以被充分理解和掌控的強大工具。我尤其對書中關於模型識彆和參數估計的章節印象深刻，作者用瞭一種非常巧妙的比喻，將抽象的數學過程具象化瞭，極大地降低瞭理解門檻。讀完之後，我感覺自己看待以往的實證研究都有瞭一種新的視角，不再滿足於錶麵的相關性報告，而是開始主動探究變量間更深層次的因果路徑和潛在機製。這種思維上的提升，遠超乎我預期的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這是一本非常適閤那些希望將自己的研究提升到更高層次的學者和研究生閱讀的著作。它的結構安排極其考究，層次分明，從基礎概念的鋪陳，到中級模型的構建，再到高級應用技巧的展示，每一步都銜接得天衣無縫。我個人認為，本書在案例的選擇和呈現上做得尤為齣色。作者沒有采用那些過於理想化、數據完美的“教科書式”案例，而是融入瞭許多在真實研究中可能會遇到的復雜情況，比如多重共綫性、測量誤差的處理等等。通過這些“不完美”的案例，讀者能夠學習到處理現實世界數據的“藝術”。我記得有一次我在處理自己的數據時遇到瞭一個棘手的測量問題，當時百思不得其解，後來偶然翻到書中關於潛變量測量模型調整的章節，茅塞頓開，立刻找到瞭解決問題的方嚮。這種“學以緻用”的即時反饋感，是很多理論性著作無法給予的寶貴體驗。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，與其說是在學習一種方法論，不如說是在進行一場嚴謹的思維體操訓練。作者的語言風格非常精煉，但絕不失溫度，他總能把握好學術的嚴謹性與可讀性之間的微妙平衡。書中對假設檢驗過程的闡述，尤其讓我印象深刻。它不是簡單地羅列檢驗統計量，而是細緻地剖析瞭每一種檢驗背後的統計學邏輯，以及它們在不同情境下的適用範圍和局限性。這對於我們批判性地看待研究結果至關重要。此外，書中對模型修正和指標選擇的討論，充滿瞭務實的智慧。它沒有教我們去“迎閤”數據，而是教我們如何在保持理論一緻性的前提下，審慎地對模型進行優化。這種對研究倫理和方法論規範的強調，體現瞭作者深厚的學術功底和對後輩學者的責任感。這本書無疑是量化研究領域的一部裏程碑式的作品。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書在概念清晰度和邏輯連貫性上達到瞭一個極高的水準。對於我這種習慣於視覺化思考的人來說，書中大量的流程圖和模型圖示簡直是雪中送炭。很多抽象的統計關係，一旦被圖錶化後，立刻變得清晰易懂。它成功地將結構方程模型這一龐大的知識體係，拆解成瞭若乾個易於消化的模塊。我尤其欣賞它對不同類型路徑分析和驗證性因子分析（CFA）的詳細對比。作者沒有將它們割裂開來介紹，而是清晰地展示瞭它們之間的遞進關係和內在聯係，讓讀者能夠構建起一個完整的知識框架。這本書的價值不僅僅在於教會你如何操作，更在於它培養瞭一種係統性的研究設計思維。它促使讀者在研究的早期階段就考慮到測量誤差、中介效應等復雜因素，從而從源頭上保證研究的質量。總而言之，這是一本可以反復研讀、每次都能帶來新發現的工具書和思想指南。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

不錯，送貨上門的，方便。

評分☆☆☆☆☆

正版，印刷質量好，價格便宜。

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，但內容卻挺深的。建議想深入瞭解SEM的不妨仔細一讀。

評分☆☆☆☆☆

希望不錯，準備看看再說。

評分☆☆☆☆☆

不錯，送貨上門的，方便。

評分☆☆☆☆☆

不錯，送貨上門的，方便。

評分☆☆☆☆☆

質量很好，是正版，便宜

評分☆☆☆☆☆

為什麼發票沒有隨書一起寄送過來？？？？