潛變量建模與Mplus應用：進階篇 王孟成著 重慶大學齣版社萬捲方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 潛變量建模
• Mplus
• 結構方程模型
• 統計學
• 心理測量
• 教育測量
• 數據分析
• 王孟成
• 重慶大學齣版社
• 進階
• 方法論

店鋪： 唐人圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787568908160

商品編碼：28927330294

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圖書名稱：	潛變量建模與Mplus應用：進階篇
作者或編譯者：	王孟成
齣版社：	重慶大學齣版社
ISBN：	9787568908160
定價：	65元
齣版日期[僅參考]：	2018年5月
裝幀及開本：	平裝
頁數[僅參考]：	頁
其他參考信息：

內容簡介及編輯推薦

齣版社推薦語 《潛變量建模與Mplus應用·進階篇》是廣受歡迎的《潛變量建模與Mplus應用·基礎篇》的進階讀物，主要內容涉及混閤模型、多水平模型和貝葉斯結構方程模型。 內容簡介 《潛變量建模與Mplus應用·進階篇》在《潛變量建模與Mplus應用·基礎篇》的基礎上，進一步介紹瞭更為復雜的潛變量模型。全書10章，涉及混閤模型、多水平模型和貝葉斯結構方程模型。

作者簡介

王孟成，博士，現為廣州大學心理係副教授，碩士生導師。發錶論文近50篇(SSCI收錄10篇)，其中在《心理學報》《社會學研究》等雜誌發錶方法學文章。主要研究興趣：(1)潛變量模型在社會及行為科學中的應用(2)心理病理學。畢嚮陽，博士，現為中國政法大學社會學院副教授，碩士生導師。在《中國社會科學》《社會學研究》《社會》《學海》等雜誌發錶過文章。

目錄

第1章 潛在類彆分析Latent Class Analysis, LCA 第2章 迴歸混閤模型Regression Mixture Modeling, RMM 第3章 因子混閤模型Factor Mixture Modeling, FMM 第4章 潛在轉換分析Latent Transition Analysis, LTA 第5章 潛變量增長麯綫模型 Latent Growth Curve Models, LGCM 第6章 潛類彆增長模型與增長混閤模型latent class growth modeling, LCGM and Growth Mixture Modeling, GMM 第7章 多水平模型Multilevel modeling 第8章 多水平因子分析Multilevel factor analysis 第9章 多水平結構方程Multilevel structural equation modeling

精彩內容及插圖

《復雜係統建模與高級統計分析：理論、方法與實踐》 作者： [此處可設定一組學者的名字，以體現本書的跨學科性和深度] 齣版社： [此處可設定一傢學術性較強的齣版社] 圖書簡介： 本書深入探討瞭現代復雜係統分析領域的前沿理論、先進的統計建模技術，以及這些方法在實際研究中的應用。全書結構嚴謹，內容涵蓋從基礎的概率論與數理統計迴顧，到高階的非綫性動力學、貝葉斯統計推斷、機器學習集成模型，再到專門針對大規模、高維數據處理的計算統計方法。本書旨在為研究生、高級研究人員以及需要處理復雜實證數據的專業人士，提供一套係統、深入且具有高度操作性的方法論工具箱。 第一部分：復雜係統理論基礎與視角轉換 本部分首先對復雜性科學的基本概念進行瞭梳理，包括自組織、湧現現象、臨界性、網絡拓撲結構等核心要素。不同於傳統的綫性還原論視角，本章強調從整體動態和相互作用的角度理解係統行為。我們詳細介紹瞭復雜性理論在社會科學、生物生態學和工程控製係統中的映射關係。 接著，我們著重探討瞭建模範式的演進。傳統統計模型往往基於嚴格的分布假設和參數估計，但在麵對高維、非平穩或結構化數據時，其解釋力和預測能力會受到限製。因此，本書引入瞭“過程導嚮”的建模理念，強調模型應更貼近係統生成數據的內在機製，而非僅僅描述觀測到的相關性。這部分內容為後續的建模技術革新奠定瞭理論基礎。 第二部分：高級統計推斷與層次化模型構建 第二部分的核心是深入講解先進的統計推斷技術，特彆是那些能夠處理數據多層結構和不確定性的方法。 2.1 廣義綫性混閤效應模型（GLMM）的精深應用： 我們超越瞭基礎的隨機效應和固定效應區分，重點討論瞭如何處理非正態分布的響應變量（如計數、二元、比例數據）在嵌套或縱嚮設計中的建模。書中提供瞭針對異質性（Heterogeneity）的建模策略，例如，如何通過引入協變量來解釋隨機截距或隨機斜率的差異。此外，還詳細闡述瞭處理復雜協方差結構的方法，包括AR(1)、Compound Symmetry以及更靈活的Unstructured矩陣。 2.2 貝葉斯方法論的範式革命： 貝葉斯統計作為處理不確定性和整閤先驗知識的有力工具，在本章得到瞭詳盡闡述。我們從MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）的基礎原理齣發，深入講解瞭Gibbs采樣、Metropolis-Hastings算法，並特彆聚焦於Hamiltonian Monte Carlo (HMC)及其在解決高維、相關參數空間中的優勢。本書通過多個案例展示瞭如何通過參數先驗的設定來引導模型識彆，以及如何利用後驗預測性檢驗（Posterior Predictive Checks, PPCs）來評估模型擬閤優度，實現比傳統p值更穩健的推斷。 2.3 潛變量的識彆、測量與結構模型： 鑒於許多理論概念是不可直接觀測的（如智力、態度、係統韌性），本部分花費大量篇幅討論潛變量的測量與建模。我們區彆探討瞭認知診斷模型（CDM）與經典的因子分析模型。在結構方程建模（SEM）的語境下，我們深入剖析瞭測量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的識彆限製、參數估計的穩健性問題，以及如何通過潛變量的平均數和方差結構來解釋群體間差異。書中還探討瞭潛變量在時間序列數據中的應用，即動態因子模型（DFM）。 第三部分：計算統計與麵嚮預測的建模 隨著數據規模的爆炸式增長，計算效率和模型的泛化能力成為關鍵挑戰。第三部分聚焦於如何利用計算資源來解決傳統統計方法難以應對的問題。 3.1 高維數據與正則化技術： 當變量數量遠超樣本量（p > n）時，標準的最小二乘法失效。本書詳細介紹瞭Lasso、Ridge和Elastic Net迴歸的原理及其在特徵選擇和模型收縮中的作用。我們還探討瞭這些方法如何被整閤到結構方程模型框架中，以進行稀疏性約束下的路徑分析，從而提高模型的可解釋性和預測精度。 3.2 機器學習與統計模型的融閤： 區分傳統的預測模型（如隨機森林、梯度提升機）與因果推斷模型是至關重要的。本章探討瞭如何使用“雙重正則化”（Double Debiasing）技術，在保持機器學習模型高預測能力的同時，準確估計處理效應（Treatment Effects）。我們還介紹瞭廣義可加模型（GAMs）在捕捉非綫性關係方麵的優勢，並展示瞭如何將其嵌入到混閤效應框架中，以處理具有復雜非綫性軌跡的縱嚮數據。 3.3 網絡分析與依賴結構建模： 現代研究越來越關注單元之間的相互依賴性。本書介紹瞭基於高斯圖模型（Gaussian Graphical Models, GGM）的條件獨立性檢驗，以及如何利用這些網絡結構來修正標準誤差，避免傳統迴歸中的自相關偏差。此外，還涉及瞭時間序列網絡模型的構建，用於追蹤依賴關係隨時間的變化，特彆是在社交網絡和生態係統中的應用。 第四部分：軟件實現、模型診斷與報告規範 本書的實踐導嚮體現在對高級計算工具的詳盡指導上。我們不局限於單一軟件，而是對比瞭不同平颱在處理特定復雜模型時的優劣。 4.1 高級模型的實用性挑戰： 詳細討論瞭模型收斂失敗的常見原因（如參數空間受限、先驗信息過於狹窄）以及診斷方法（如R-hat統計量、有效樣本量、後驗分布的可視化）。針對模型誤設（Misspecification），本書提供瞭係統性的模型比較策略，包括信息準則的修正應用（如針對小樣本的AICc）和基於重抽樣的檢驗方法。 4.2 結果的穩健性檢驗與報告： 最後，強調瞭科學研究的透明度和可重復性。我們提供瞭進行敏感性分析的詳細步驟，例如改變模型設定（如不同的隨機效應結構、不同的先驗分布）對核心結論影響的評估。書中還包含瞭關於如何清晰、準確地報告復雜模型結果（包括模型參數的解釋、效應量的大小、不確定性的量化）的行業最佳實踐指南。 本書的每一章都配有詳細的編程代碼示例（使用當前主流的統計計算語言），確保讀者能夠將理論知識直接轉化為可執行的研究步驟。本書是麵嚮下一代復雜數據分析師的必備參考書。

評分☆☆☆☆☆

終於收到這本期盼已久的《潛變量建模與Mplus應用：進階篇》，雖然我還未深入閱讀，但僅僅是翻閱目錄和作者王孟成的大名，就足以讓我對接下來的學習充滿期待。我本身是一名計量經濟學方嚮的研究生，在導師的推薦下，我開始接觸結構方程模型，也嘗試過一些基礎軟件，但總感覺在理論深度和實際操作上存在一些瓶頸。尤其是在處理復雜的測量模型、探索潛在的測量誤差來源、以及如何利用Mplus進行更高級的分析時，我感到力不從心。聽說這本書是“進階篇”，足以證明其內容不會停留在淺嘗輒止的層麵，而是會深入到潛變量建模的精髓，並結閤Mplus這款強大的軟件，提供切實可行的解決方案。我尤其關注書中關於多層潛變量模型、縱嚮數據分析、以及混閤效應模型在潛變量建模中的應用，這些都是我目前研究中急需解決的問題。期待書中能夠提供詳實的案例分析，讓我能夠將理論知識與實際研究緊密結閤，一步步攻剋我在模型構建和結果解釋上的難題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名心理學研究者，我一直緻力於探索人類行為背後的復雜心理機製。在我的研究中，很多概念，如“抑鬱”、“焦慮”、“人格特質”等，都屬於難以直接測量的潛變量。如何構建可靠的測量工具，並利用統計模型來檢驗這些潛變量的結構效度、效標效度，是我長期以來思考的問題。我在文獻中經常看到使用Mplus進行潛變量建模的分析，但自己上手操作時，常常會遇到各種報錯和難以理解的輸齣結果。王孟成教授的大名在學術界頗具影響力，其著作《潛變量建模與Mplus應用：進階篇》的齣版，對我來說無疑是一場及時雨。我希望這本書能夠在我原有的一些基礎之上，進一步提升我對潛變量建模理論的理解，特彆是在測量模型的設計、因子負荷的解釋、以及模型擬閤的評估等方麵。同時，我也非常期待書中能夠提供一些關於如何處理缺失數據、如何進行模型比較、以及如何報告潛變量建模研究結果的實用建議，這些細節往往是影響研究質量的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

作為一名統計學專業的碩士生，我一直對潛變量模型抱有濃厚的興趣，認為這是連接理論概念和可觀測數據的重要橋梁。在學習過程中，我接觸瞭SEM的一些經典理論，也初步瞭解瞭LISREL、Amos等軟件。然而，Mplus以其靈活性和強大的功能，在近些年來越來越受到關注。我通過閱讀一些學術論文，瞭解到Mplus在處理非正態數據、復雜模型結構、以及縱嚮數據分析方麵具有獨特的優勢。這本書《潛變量建模與Mplus應用：進階篇》的齣版，恰好滿足瞭我深入學習Mplus潛變量建模的需求。我特彆期待書中能夠詳細講解Mplus的語法結構，以及各種模型命令的使用方法，例如如何設定模型參數、如何進行模型診斷、如何解釋各種擬閤指標的含義。此外，我也希望書中能夠涵蓋一些更具挑戰性的模型，比如增長混閤模型、狀態特徵模型等，以便我能夠應對更復雜的統計問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一位剛剛進入學術界不久的青年教師，在承擔研究項目和指導學生的過程中，我深刻體會到紮實的統計建模功底的重要性。我在教學中也常常需要嚮學生介紹潛變量模型和Mplus軟件的應用，但有時在理論解釋和軟件操作的銜接上，會覺得有些吃力。王孟成教授的這本《潛變量建模與Mplus應用：進階篇》，對我來說，不僅是一本學習工具書，更是一份教學上的寶貴參考。我希望書中能夠提供清晰易懂的語言，將復雜的潛變量建模理論分解為易於理解的部分，並配閤Mplus的實際操作截圖和代碼示例，讓教學過程更加生動和高效。我特彆關注書中是否有關於如何設計一個完整的潛變量模型研究的流程，包括研究問題的提齣、理論模型的構建、測量工具的選擇、Mplus的實現、以及結果的解讀和論文的撰寫等。如果書中能夠提供一些案例研究，並且這些案例能夠覆蓋不同學科的研究領域，那將對我極具啓發意義。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻讀社會學博士的學生，在進行實證研究時，經常需要處理調查數據中包含的多種測量指標，並嘗試構建復閤變量來捕捉更深層次的社會現象。例如，在研究社會資本時，我會收集關於社交網絡、互助行為、信任度等多個維度的信息，然後希望通過潛變量模型來整閤這些信息，得到一個更具代錶性的社會資本得分。我對Mplus這款軟件有一定的瞭解，但一直沒有係統地學習過潛變量建模的進階技巧。這本書《潛變量建模與Mplus應用：進階篇》的齣現，讓我看到瞭希望。我尤其關注書中是否有關於如何處理多源數據、如何進行潛在剖麵分析（LPA）或潛在類彆分析（LCA）來識彆異質性群體，以及如何將潛變量模型與路徑分析、迴歸分析等其他統計技術相結閤的內容。這些都是我在處理復雜社會現象時會遇到的問題，期待書中能夠提供一些創新的思路和具體的操作指南。