序
第一部分 结构方程模型入门
第一章 引言
一、描述数据
二、具体例子展示准确与简洁的考虑
三、探索性与验证性因子分析比较
第二章 结构方程模型简介
一、结构方程模型的重要性
二、结构方程模型的结构
三、结构方程模型的优点
四、结构方程模型包含的统计方法
五、路径图的图标规则
六、结构方程分析软件包
七、LISIREL操作入门
第二部分 结构方程模型应用
第三章 应用示范I：验证性因子分析和全模型
一、验证性因子分析
二、多质多法模型
三、全模型
四、高阶因子分析
第四章 应用示范II：单纯形和多组模型
一、单纯形模型
二、多组验证性因子分析
三、多组分析：均值结构模型
四、回归模型
第五章 结构方程建模和分析步骤
一、验证模型与产生模型
二、结构方程分析步骤
三、参数估计和拟合函数
四、拟合检查
五、模型修正和交互效度
六、模型比较的原理
七、报告结果
第三部分 结构方程模型专题研究
第六章 专题讨论——涉及数据的问题
一、样本容量
二、数据类型
三、处理非正态数据
四、异常数据
五、缺失数据
六、可否应用相关矩阵作分析
七、处理小样本的方法
第七章 专题讨论——涉及模型拟合的问题
一、忽略测量误差所引致的错误
二、非正定协方差矩阵
三、不收敛
四、不恰当的解
五、单指标潜变量
六、误差相关
七、因子的单位与附加限制
八、为什么要考虑等同模型
九、模型与数据拟合是否表示模型正确
十、结构方程是否验证变量问的因果关系
十一、怎样避免潜变量名实不符的问题
十二、合宜和错误的高阶因子
十三、如何报告结构方程分析结果
十四、与传统分析的结合
第八章 拟合指数
一、拟合指数概述
二、绝对拟合指数
三、相对拟合指数
四、简约拟合指数
五、拟合指数定义一览
第四部分 结构方程模型统计原理
第九章 验证性因子分析原理
一、验证性因子分析的基本概念
二、因子分析模型及其协方差结构
三、因子分析模型识别的若干准则
四、参数估计
五、模型评价
六、有均值结构的因子分析模型
七、多组比较
第十章 路径分析原理
一、因果模型中的结构方程
二、路径分析与效应分解
三、因果模型的协方差矩阵
四、因果模型识别准则
五、参数估计
六、模型评价与修正
七、因果模型与因果分析
第十一章 结构方程分析原理
一、结构方程基本概念
二、结构方程模型及其协方差结构
三、若干特殊的结构方程模型
四、模型识别
五、参数估计
六、模型评价与修正
七、标准化系数
八、有常数项的结构方程模型
九、多组比较
第五部分 LISREL软件
附录III 通过SPSS读取数据
附录Ⅳ 结构方程讨论小组
参考文献
· · · · · · (收起)