潜变量建模与Mplus应用（基础篇） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王孟成 著

图书标签:

• 潜变量建模
• Mplus
• 结构方程模型
• 统计学
• 心理测量
• 数据分析
• 教育测量
• 社会科学
• 统计建模
• 应用统计

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562478065

版次：1

商品编码：11393160

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：276

正文语种：中文

编辑推荐

　　《潜变量建模与Mplus应用（基础篇）》一书的目的就在于为“讨厌”数学公式的学者介绍潜变量建模方法及Mplus软件实现，所以书中避免了令人生畏的数学公式，尽量通过平实的语言介绍模型背后的真谛。

内容简介

　　《潜变量建模与Mplus应用（基础篇）》以国际主流潜变量建模软件Mplus为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍潜变量建模的常用模型和Mplus分析过程，以实例演示整个分析过程，适合社会科学领域的高校教师、科研人员，以及硕博士研究生作为教科书和参考书。

作者简介

　　王孟成，博士，广州大学心理学系教师。主讲多期“潜变量建模与Mplus应用工作坊”，对Mplus软件有多年应用经验。

目录

第1章 主要介绍变量类型和潜变量模型的基本情况。

第2章 简要介绍了Mplus的基本情况，如何安装使用和该软件的分析功能等，并选择性的介绍了Mplus的命令。由于Mplus命令繁多，与本书内容无直接关系的命令并未介绍，有需要的读者可自行查阅Mplus用户手册。

第3章 主要介绍如何通过Mplus实现路径分析和回归分析。路径分析是回归分析的拓展，路径分析包括几个回归方程，在传统的统计软件中估计路径参数需要分步进行，而在Mplus中多个回归方程可以同时估计。该章 还详细介绍了中介效应和调节效应检验的方法并提供了Mplus例句。

第4章 介绍探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)。EFA是最基本的潜变量分析模型，放在前面学习有助于我们理解其他潜变量分析模型。EFA是心理学和其他社会科学研究中最常用的多元统计方法之一，读者应引起足够的重视。

第5章 介绍验证性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA )。主要介绍CFA的基本概念和分析过程。

第6章 单独介绍关于CFA的高级应用。内容包括MTMM框架下的模型、潜状态�蔡刂誓Ｐ汀⑺婊�截距因子模型和信度估计等。

第7章 介绍测量等值(Measurement Equivalence,ME)/测量不变性(Measurement Invariance, MI)。ME是近年来测量/测验领域新的发展趋势。

第8章 介绍结构方程模型 (Structural Equaion Modeling, SEM)。SEM是涉及潜变量的路径分析，它将因素分析与路径分析合而为一。本章 主要介绍了SEM建模的一般过程，并通过潜变量中介模型和调节模型进行了示例。

第9章 主要是SEM框架内的专题讨论。这些讨论涵盖了等价模型、形成性测量与反映性测量、缺失值处理等内容。尽管这些问题非常重要但作为潜变量建模的入门教程，这些内容尚不足以独立成章 ，所以放到一块介绍。

潜变量建模与Mplus应用（基础篇）：探索隐藏世界的精密工具 在科学研究的广袤图景中，我们常常面对着那些不直接可观测，却深刻影响着我们理解世界的核心概念。这些概念，如“智力”、“人格”、“满意度”、“学习能力”、“社会资本”抑或是“组织文化”，它们并非触手可及的实体，而是由一系列可测量的指标所交织映射的抽象 constructs。如何科学、严谨地刻画和分析这些“潜变量”，一直是心理学、教育学、社会学、市场营销、医学等众多领域研究者们孜孜以求的挑战。 《潜变量建模与Mplus应用（基础篇）》正是为应对这一挑战而生。本书并非简单地罗列Mplus软件的功能，而是致力于为读者构建一套坚实的理论基础，并辅以实践操作，引导大家掌握潜变量建模这一强大的研究工具。我们将带领您深入理解潜变量的本质，认识其在量化研究中的不可或缺性，并循序渐进地掌握如何利用Mplus这一业界领先的统计软件，将抽象的概念转化为可量化的模型，从而揭示数据背后更深层的结构和关系。 本书的核心价值在于： 理论与实践的深度融合： 我们深知，脱离理论的实践是盲目的，而脱离实践的理论是空洞的。因此，本书在介绍Mplus软件的各项功能时，无不围绕着潜变量建模的理论框架展开。您将学习到，每一个统计量、每一个模型设定，都蕴含着深刻的理论意义，都服务于我们对潜变量世界的探索。 由浅入深的讲解路径： 对于初学者而言，潜变量建模可能显得复杂而抽象。本书从最基础的概念入手，逐步引入验证性因子分析（CFA）、项目反应理论（IRT）等核心模型，并重点讲解结构方程模型（SEM）在潜变量分析中的基础应用。每一个模型都配以清晰的理论阐释，并附带Mplus实际操作示例，让您在理解理论的同时，也能亲手实践，将知识转化为技能。 Mplus软件的实操指南： Mplus以其强大的灵活性和广泛的应用范围，成为潜变量建模领域的首选工具。本书将深入浅出地介绍Mplus的语法结构、数据导入、模型设定、结果输出与解读等关键环节。您将学习到如何编写Mplus代码，如何理解输出的各项统计报告，以及如何根据研究问题选择和构建合适的模型。本书将聚焦于Mplus中最常用、最基础的功能，为您的Mplus学习之路打下坚实的基础。 严谨的科学精神与批判性思维： 潜变量建模不仅仅是技术的运用，更是一种科学的研究范式。本书强调在模型构建和结果解释过程中，始终保持严谨的科学态度和批判性思维。您将学习到如何评估模型的拟合优度，如何解释路径系数的意义，以及如何避免常见的建模陷阱。我们鼓励您在学习过程中不断提问、思考，形成独立的研究判断能力。 本书将重点涵盖以下关键内容（但不限于）： 第一部分：潜变量建模的理论基石 认识潜变量： 什么是潜变量？它与显变量有何区别？潜变量在科学研究中的重要性体现在何处？我们将通过生动的案例，帮助您建立对潜变量的直观理解。 潜变量测量的挑战： 由于潜变量的不可直接观测性，其测量面临着诸多挑战。本书将探讨这些挑战，并介绍如何通过设计合理的测量工具来尽可能准确地捕捉潜变量的信息。 信度和效度： 作为衡量测量质量的两个核心指标，信度和效度在潜变量建模中扮演着至关重要的角色。我们将深入讲解不同类型的信度和效度，以及如何在Mplus中进行评估。 潜变量模型的逻辑： 潜变量模型是如何工作的？它如何连接可观测的显变量与不可观测的潜变量？我们将从统计模型的基本原理出发，揭示潜变量模型的内在逻辑。 第二部分：Mplus基础操作与核心模型 Mplus软件概览： 介绍Mplus软件的安装、界面布局以及基本操作流程。 数据管理与预处理： 如何在Mplus中导入不同格式的数据？如何进行必要的数据清洗和转换？ 验证性因子分析（CFA）入门： 单因子模型： 学习如何设定和检验一个包含单个潜变量的CFA模型。我们将详细讲解模型设定的语法，因子载荷的含义，以及如何评估模型的拟合优度（如Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR等）。 多因子模型： 探索包含多个潜变量的模型，理解因子间的关系（如正交、斜交）。 模型拟合与修正： 学习如何根据模型拟合情况，对模型进行必要的修正，以获得更好的模型解释力。 项目反应理论（IRT）基础： IRT模型概述： 简单介绍IRT的基本概念，如项目难度、鉴别度等。 IRT模型在Mplus中的应用： 学习如何在Mplus中运行简单的IRT模型，并解读其结果。 测量不变性检验： 测量不变性的概念： 理解为何在跨群体比较时，测量不变性至关重要。 不同水平的不变性： 讲解配置不变性、度量不变性、残差不变性等。 Mplus中的不变性检验： 学习如何在Mplus中逐步检验测量不变性。 第三部分：结构方程模型（SEM）的基础应用 结构方程模型（SEM）的引入： SEM如何整合因子分析与回归分析，以同时检验潜变量与显变量之间的复杂关系？ 路径分析： 从显变量路径分析入手，为理解SEM打下基础。 潜在结构模型： 路径模型与潜变量结合： 学习如何构建包含潜变量和显变量之间关系的SEM模型。 中介效应检验： 掌握在SEM框架下进行中介效应的分析。 调节效应检验： 学习如何在SEM中检验调节效应。 模型评估与解释： 强调对SEM模型的整体拟合度进行评估，并深入理解模型中各路径系数的统计学意义和实际应用价值。 谁适合阅读本书？ 本书的目标读者群体十分广泛，包括但不限于： 心理学、教育学、社会学、经济学、管理学、医学等领域的学生和研究者： 无论您是正在攻读学士、硕士还是博士学位，或者是在进行科研项目，本书都将为您提供一套强大的研究工具。 希望掌握潜变量建模方法的统计学工作者： 如果您对潜变量建模感到好奇，并希望将其应用于实际数据分析，本书将是您的入门指南。 致力于提升研究量化分析能力的学术人员： 无论您是初学者还是有一定经验的研究者，本书都能帮助您系统地梳理和深化对潜变量建模的理解。 阅读本书，您将能够： 理解潜变量在各学科研究中的关键作用。 掌握潜变量模型的基本理论框架和统计原理。 熟练运用Mplus软件进行潜变量模型的数据分析。 能够独立地构建、评估和解释潜变量模型。 提升研究的严谨性和科学性。 为进行更复杂的统计建模打下坚实的基础。 《潜变量建模与Mplus应用（基础篇）》将成为您探索隐藏世界、揭示事物本质的得力助手。我们期待与您一同踏上这段精彩的学术旅程，用严谨的科学方法，洞悉那潜藏在数据深处的真实世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装设计和装帧确实让人眼前一亮，厚实的书页和扎实的纸张拿在手里感觉就很靠谱。封面设计简洁大气，配色沉稳，让人一看就知道这不是那种轻飘飘的入门读物，而是真材实料的工具书。打开书本，首先映入眼帘的是清晰的目录结构，脉络分明，让人对全书的知识体系有一个直观的认识。内页排版也十分考究，字体大小适中，行距舒适，即便长时间阅读也不会感到视觉疲劳。尤其是那些复杂的统计图表和公式，都能被排版得井井有条，逻辑性很强。这种对细节的关注，体现了出版方对读者的尊重。虽然内容本身是偏学术的，但整体的阅读体验却相当不错，这对于需要反复查阅和学习的专业书籍来说，是一个非常加分的项。无论是作为案头工具书随时翻阅，还是系统学习时的主要教材，这本书的物理形态都给人一种可靠和专业的信赖感。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据准备和预处理环节的论述，简直是救了我一命。过去处理结构方程模型时，我常常纠结于缺失数据和潜变量的测量误差该如何恰当地处理，总感觉自己的模型结果因为这些前期处理上的疏漏而不够严谨。这本书详细地阐述了在构建复杂模型之前，必须要做哪些细致的工作，比如信度和效度的评估标准、如何构建初步的测量模型来检验变量是否真的收敛等等。它强调的“先打好地基，再建高楼”的理念，让我在后续的路径分析中更加踏实。我尤其欣赏它对不同数据类型和分布假设的讨论，这些细节往往是其他教材中一笔带过，但实际上对最终模型估计的稳定性有着决定性影响的环节。读完这部分，我感觉自己对自己的数据“说话”的能力提升了一个档次，不再是简单地输入数据然后期待一个结果，而是真正理解了数据背后的假设和限制。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排显示出作者对学习者的深刻理解。它并非只针对那些已经掌握了所有基础统计知识的“老手”，而是特意为那些从传统回归分析或方差分析转向更复杂模型构建的学习者设计了桥梁。在讲解的深度上，它似乎找到了一种微妙的平衡——既能满足那些需要快速上手进行初级建模的实践者，又为希望深入挖掘理论基础的研究者留下了足够的空间去探索更深层次的数学原理（虽然这本书侧重应用，但其逻辑的严谨性显然是有理论支撑的）。这种覆盖面广而不失深度的特点，使得它不仅是一本“使用手册”，更像是一本“思维导图”，帮助读者建立起一套系统的、可迁移的分析框架。如果有人问我，想系统学习这一领域应该从哪里开始，我会毫不犹豫地推荐这本书，因为它提供了一个扎实且可信赖的起点。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理我之前做过的一些研究项目数据时，遇到了很多难以用传统统计方法解释的复杂关系，很多变量之间似乎存在一些隐藏的驱动力，这让我非常苦恼。我试着去网上搜索相关的解决方案，但找到的资料要么过于晦涩难懂，要么就是针对特定软件的零散教程，缺乏一个系统的理论框架来指导实践。说实话，一开始我对这类偏理论和方法论的书籍有些望而却步，总担心自己数学基础不够扎实，无法理解其深层逻辑。但这本书的讲解方式，从最基础的概念入手，逐步深入，即便是对于像我这样需要“复习”基础知识的人来说，也显得非常友好。它没有急于展示那些高深的数学证明，而是先用直观的语言和贴近实际的例子来阐述为什么需要引入新的建模思路，这种循序渐进的教学路径，极大地降低了学习的心理门槛，让我重拾了对这部分知识的信心。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种习惯于通过实际案例来学习的人来说，这本书的案例分析部分简直是教科书级别的典范。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是提供了一系列具有代表性的、从社会科学到市场研究的真实场景。每一个案例的引入，都清晰地勾勒出了该研究想要解决的核心问题，然后紧接着展示了如何将这个现实问题抽象化，转化为可操作的统计模型。最精彩的是，在模型构建完成后，作者并没有止步于展示最终的参数估计结果，而是花了大量的篇幅来解释如何“解读”这些参数，比如路径系数的意义、中介效应和调节效应的解释边界，以及最重要的——如何批判性地审视模型拟合的各个指标（如RMSEA, CFI等）的优劣势。这种深度解读，让我明白，统计建模的目的不只是得到一个数字，更是要用数据来讲述一个有说服力的科学故事。

评分☆☆☆☆☆

不错，送货上门的，方便。

评分☆☆☆☆☆

很实用的书，详细的mplus入门指南

评分☆☆☆☆☆

【原文】

评分☆☆☆☆☆

介绍MPLUS的书不多,就找到两本

评分☆☆☆☆☆

很不错，是正版，而且速度很快物流

评分☆☆☆☆☆

【译文】

评分☆☆☆☆☆

学习Mplus的入门书籍，值得购买。书的质量也不错，值得收藏。

评分☆☆☆☆☆

【译文】

评分☆☆☆☆☆

还不错哦 学到许多的知识呢