A Step-by-Step Approach to Using the SAS System for Factor Analysis and Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:SAS Publishing

作者:Larry Hatcher

出品人:

页数:608

译者:

出版时间:1994-09-29

价格:USD 61.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781555446437

丛书系列:

图书标签:

• SAS
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探索多维世界的强大工具：SAS在因子分析与结构方程模型中的应用 本书是一本面向统计学、心理学、社会学、教育学、市场营销等领域研究人员的实用指南，旨在深入阐述如何利用SAS这一强大的统计分析软件，有效地进行因子分析（Factor Analysis）和结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）的构建与应用。本书专注于提供一个系统化、循序渐进的学习路径，帮助读者掌握从数据准备到模型解释的全过程，从而更精准地理解和揭示变量之间的复杂关系。 本书内容聚焦于以下核心领域： 第一部分：因子分析的基石 引言与理论基础： 本部分将从因子分析的基本概念入手，介绍其核心思想、目标以及在数据降维、变量归类方面的作用。我们将讨论潜变量（latent variables）和显变量（observed variables）之间的关系，以及因子（factors）如何解释变量之间的共同方差。读者将了解不同因子分析模型的假设和适用场景，为后续的实际操作打下坚实的理论基础。 SAS环境与数据准备： 在开始实际分析之前，本书将详细介绍SAS软件的基本操作界面、数据导入与管理技巧。重点讲解如何对原始数据进行清洗、转换、缺失值处理以及变量编码，确保输入SAS的数据格式正确且质量可靠，这是所有后续分析准确性的前提。 探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）的实施与解读： 本部分将带领读者一步步学习如何在SAS中执行EFA。我们将深入探讨因子提取方法（如主成分分析、主轴因子法等），以及旋转技术（如最大方差旋转、斜交旋转等）的原理和应用。通过大量SAS代码示例，读者将学会如何选择合适的提取和旋转方法，如何评估模型的拟合优度（如KMO值、Bartlett球形检验），如何解释提取出的因子载荷（factor loadings）以及因子得分（factor scores）。最终目标是让读者能够自信地识别数据中的潜在结构。 验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的构建与评估： 在EFA的基础上，本书将转向CFA。我们将详细介绍如何根据理论假设在SAS中构建CFA模型，包括指定观测变量与潜变量的对应关系、设置自由参数等。重点讲解模型拟合指标（如卡方检验、RMSEA、SRMR、CFI、TLI等）的解读，以及如何通过修改模型来改进拟合度。读者将学会如何判断模型是否与数据拟合，以及如何解释模型中的因子载荷、因子方差和残差方差。 第二部分：结构方程模型（SEM）的精进 结构方程模型概述与理论框架： 本部分将为读者介绍SEM的强大之处，它能够同时检验测量模型（measurement model）和结构模型（structural model），从而揭示潜变量之间的因果关系。我们将深入探讨SEM的理论基础，包括路径分析（path analysis）、因子分析以及线性回归的结合。 SAS中SEM的建模： 本部分将详细展示如何在SAS中利用其强大的SEM模块（如`PROC CALIS`或`PROC SEM`，取决于SAS版本和具体功能）来构建复杂的SEM模型。我们将从简单的路径模型开始，逐步构建包含中介效应、调节效应以及多层结构的SEM。SAS代码示例将贯穿始终，确保读者能够动手实践。 模型评估与修正： 与CFA类似，SEM模型的评估至关重要。本书将深入讲解各种模型拟合指标在SEM语境下的意义，并提供系统性的模型评估流程。当模型拟合不佳时，我们将指导读者如何进行模型修正，包括添加协方差、调整模型路径等，但同时强调修正过程必须有理论依据，避免过度拟合。 特殊SEM技术的应用： 为了满足更高级的研究需求，本书还将介绍一些特殊的SEM技术，例如： 多群体分析（Multigroup Analysis）： 如何检验不同群体（如性别、年龄组、国家）的模型参数是否存在差异。 纵向数据分析： 如何使用SEM分析随时间变化的观测数据，例如增长模型（growth models）或增长混合模型（growth mixture models）。 潜类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与混合建模： 如何识别数据中存在的不同亚群体。 贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM）： 介绍SAS在进行贝叶斯SEM分析时的优势和具体实现方法。 第三部分：实践案例与进阶主题 真实数据集案例分析： 本书将精选来自不同学科领域的真实研究案例，通过SAS代码演示如何将因子分析和SEM技术应用于实际问题。这些案例将覆盖从数据收集、模型构建、结果解释到研究结论的整个流程，帮助读者理解理论知识如何在实践中落地。 模型诊断与问题排查： 深入探讨在SEM分析中可能遇到的常见问题，如多重共线性、收敛问题、异常值影响等，并提供相应的诊断方法和解决方案。 SAS统计宏与高级编程技巧： 对于希望进一步提升效率和灵活性的读者，本书还将介绍如何利用SAS宏语言来自动化重复性任务，以及一些高级编程技巧，以应对更复杂的数据分析挑战。 报告与论文撰写： 最后，本书将指导读者如何清晰、准确地在学术论文中呈现因子分析和SEM的研究结果，包括图表的使用、统计量的报告以及结论的阐述。 本书的特点： 实用导向： 每一章都包含大量可执行的SAS代码示例，强调动手实践。 理论与实践结合： 在介绍SAS操作的同时，深入讲解相关统计理论，帮助读者理解“为何”这样做。 循序渐进： 从基础概念到高级技术，逐步引导读者掌握复杂的分析方法。 案例丰富： 涵盖多个学科领域的真实案例，展示方法的广泛适用性。 SAS功能全面： 覆盖SAS在因子分析和SEM领域的核心功能，为读者提供一个完整的SAS分析工具箱。 通过本书的学习，读者将不仅能够熟练运用SAS进行因子分析和结构方程模型的建模与分析，更重要的是能够建立起对这些强大统计工具的深刻理解，从而在自己的研究中更自信、更有效地探索和揭示复杂的数据结构与变量关系。

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这本书的书名听起来就非常务实，对于初涉SAS统计分析领域，尤其是对因子分析和结构方程模型这些稍微有点复杂的方法感兴趣的人来说，简直是量身定做。我记得我刚开始接触这些高级统计技术时，最大的障碍就是理论和实际操作之间的鸿沟。很多教科书要么理论推导过于晦涩难懂，让人望而却步；要么就是代码示例少得可怜，或者代码写得非常简略，自己套用起来总是出错。这本书的标题“A Step-by-Step Approach”立刻给我带来了极大的信心。它暗示着作者深知学习者的痛点，知道我们需要的是那种能够手把手带着我们从数据准备到最终模型解释的详尽指南。我特别期待它在SAS/STAT和SAS/SEM模块的使用上能有多细致的讲解。比如，在因子分析中，如何选择最优的提取方法（主成分、最大似然等）以及如何判断因子载荷的显著性，这些细节往往是决定分析质量的关键。我希望它能提供丰富的真实或模拟数据集案例，让我可以对照练习，真正做到“一看就会，一做就对”，而不是仅仅停留在理论的空中楼阁。这种强调过程和可操作性的书籍，才是真正能帮助学习者从“会用”到“精通”的桥梁。

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我不得不说，现在市面上关于结构方程模型（SEM）的书籍汗牛充栋，但真正能把SEM的复杂性拆解得清晰易懂的，却凤毛麟角。SEM涉及到的潜变量的构建、路径系数的估计、模型拟合优度的评估，每一步都充满了统计学的智慧和陷阱。我特别关注这本书在处理模型设定和检验部分的处理方式。一个好的教程不应该只是罗列出几个常用拟合指标（如卡方、RMSEA、CFI），而应该深入解释为什么这些指标重要，它们各自的优缺点是什么，以及在不同研究情境下我们应该优先关注哪些。更重要的是，对于那些希望用SEM进行中介效应或调节效应检验的研究者来说，代码的健壮性和结果的可重复性是至关重要的。我希望这本书能够清晰地展示如何用SAS的特定过程（比如PROC CALIS）来构建那些复杂的潜变量模型，并且能提供大量的诊断输出解读指南。如果能配上一些常见的模型设定错误及对应的诊断方法，那就更完美了，这能极大地提升读者应对实际研究中遇到的各种“模型跑不出来”或“模型拟合很差”问题的能力。

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这本书的标题让人联想到它可能更侧重于方法论的实践应用，而非深奥的数学证明。对于许多应用型学科的研究生和年轻学者来说，这恰恰是最需要的。我通常发现，市面上很多教材在讲解完理论后，给出的SAS示例要么过于简单，例如只用10个观测值的小数据集，要么就是直接跳到最终结果，中间的每一步操作（比如数据预处理、变量筛选、缺失值处理）都被一笔带过。这种做法对于实战能力培养是极度不利的。我衷心希望这本书能提供一个贯穿始终的、相对复杂和贴近真实研究场景的数据集，然后围绕这个数据集，详细展示从导入数据到最终报告结果的完整工作流程。例如，如何用SAS处理非正态分布的数据以改进SEM的结果，或者如何处理不同类型的指标（李克特量表、连续变量）在同一个模型中的共存问题。如果能涵盖这些“灰色地带”的操作细节，这本书的实用价值将远超一本普通的软件手册。

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我一直认为，学习任何高级统计模型，最怕的就是陷入“黑箱操作”的怪圈——输入数据，得到一堆数字，但完全不明白这些数字是如何产生的，或者它们在统计学上代表着什么。这本书的“Step-by-Step”定位，如果能真正做到，就意味着它在引导读者理解SAS系统内部是如何一步步处理因子分析或结构方程模型的。例如，在解释因子分析的结果时，它应该深入讲解主轴因子分析（PAF）与最大似然法（ML）在因子得分估计上的差异；在SEM部分，它需要清晰地阐述最大似然估计是如何在迭代过程中逼近最优解的。更关键的是，对于SAS的输出报告，我期望它能提供详尽的解读指南，告诉我们报告中每一个表格和统计量的具体含义，以及如何将这些技术性输出转化为可以被同行理解的学术语言。只有当读者理解了软件背后的机制，才能真正掌握这项技术，而不是仅仅会照着别人给的脚本敲打代码。一本好的书应该赋予我们独立思考和解决新问题的能力，而不是仅仅提供一个现成的解决方案。

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从一个长期使用统计软件进行定量研究的老手角度来看，一本优秀的软件使用指南，其价值不仅在于教授“如何点击”或“如何输入命令”，更在于培养用户对软件输出结果的批判性思维。对于因子分析而言，探索性（EFA）和验证性（CFA）是两个不同的哲学和操作路径。我非常好奇这本书如何平衡这两种需求。在EFA部分，我希望看到作者对于“如何确定因子个数”这一经典难题提供更具操作性的指导，而不是简单地套用特征值大于1的规则。而在CFA部分，它应该能详细指导读者如何进行参数估计、如何处理缺失数据对模型识别的影响，以及如何在模型修正指数（Modification Indices）的指引下进行模型优化，同时又要警惕过度拟合的风险。最好的情况是，作者能在讲解SAS代码的同时，不断提醒读者：软件只是工具，背后的统计学假设和理论逻辑才是核心。这种将技术指导与统计理论深度融合的写作风格，才能真正帮助读者提升研究的科学性和严谨性。

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入门特别好的书，新版的也不错

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一波三折……在Amazon买的第二本SAS原版书。好书！读了第一章就可以应付工作了o(╯□╰)o

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SAS proc CALIS manual

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SAS proc CALIS manual

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一波三折……在Amazon买的第二本SAS原版书。好书！读了第一章就可以应付工作了o(╯□╰)o