Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Second Edition (Methodology In The Social S pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The Guilford Press

作者:Rex B. Kline PhD

出品人:

页数:366

译者:

出版时间:2004-11-03

价格:USD 75.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781593850753

丛书系列:

图书标签:

• Structural Equation Modeling
• SEM
• Statistics
• Social Sciences
• Methodology
• Quantitative Research
• Psychometrics
• Data Analysis
• Regression Analysis
• Model Building

社会科学研究方法前沿：结构方程模型实战指南（第三版） 作者： [此处可填入假想的作者名，例如：张伟，李明] 出版社： [此处可填入假想的出版社名，例如：学术前沿出版社] 出版日期： [此处可填入假想的出版日期，例如：2024年秋季] --- 内容提要 本书旨在为社会科学领域的研究人员、高级本科生和研究生提供一套全面、深入且极具操作性的结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）实践指南。结构方程模型作为连接理论构建与实证检验的强大工具，在心理学、教育学、社会学、管理学乃至政治学等多个学科中占据核心地位。本书第三版紧跟领域内最新的方法论发展和软件技术进步，摒弃了过于冗长和抽象的数学推导，转而聚焦于“如何有效地运用SEM解决实际研究问题”这一核心目标。 本书不仅详尽阐述了SEM的基本框架、测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）与结构模型（Path Analysis）的构建逻辑，更系统地介绍了处理复杂研究情境下的高级技术，包括潜变量的测量不变性检验、多水平结构方程模型（Multilevel SEM）、潜变量增长模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM）、以及更具挑战性的混合效应结构方程模型（MSEM）。 本书特别强调数据的准备、模型的设定、结果的解释与报告这四个关键环节。通过大量的真实案例分析和详细的软件操作步骤（覆盖AMOS、Mplus和R的lavaan包），读者将能够掌握从理论假设到模型拟合优度评估、再到路径系数解释的全过程。 --- 详细章节概述 本书结构清晰，逻辑递进，共分为四个核心部分，辅以丰富的实践案例： 第一部分：结构方程模型基础与理论构建（奠定基石） 本部分为SEM初学者构建坚实的理论和技术基础。 第1章：社会科学研究范式与SEM的定位 探讨定量研究的哲学基础，解释SEM如何桥接潜变量（Latent Variables）与可观测指标（Observed Indicators），以及它与传统多元回归、因子分析的区别与优势。重点讨论“理论先行”在SEM构建中的绝对重要性。 第2章：测量模型（CFA）的构建与评估 这是SEM的基石。本章详细讲解因子载荷的解释、信度（Reliability）的评估（如组合信度CR、Cronbach's $alpha$的局限性）以及效度（Validity）的类型（聚合效度、区分效度）。将深入探讨单维性检验、修正指标的审慎使用，并提供因子负荷的最小标准建议。 第3章：模型拟合优度指标的深度解析 本章超越基础的$chi^2$检验，系统介绍绝对拟合指标（如RMSEA、SRMR）和增量拟合指标（如CFI、TLI）。关键在于阐释这些指标的内在含义、样本敏感性以及在不同模型复杂度和样本量下的解释标准，强调“模型选择的艺术而非机械判断”。 第二部分：核心结构模型与复杂变量处理（模型深化） 在掌握了CFA的基础后，本部分转向探索变量间关系的路径分析，并引入更符合现实复杂性的建模技术。 第4章：路径分析与结构模型的构建 详细介绍如何将理论假设转化为结构模型，进行路径系数的估计与检验。重点讨论中介效应（Mediation）的分析，区分完全中介与部分中介，并介绍Bootstrap法在路径效应估计中的应用，以克服Sobel检验的局限性。 第5章：调节效应（Moderation）与交互作用的建模 解释交互作用如何在SEM中被概念化和检验。涵盖显式乘积项法和潜变量交互作用的建模，并探讨如何通过分组分析（Multi-group Analysis, MGA）的初步形式来处理调节变量的影响。 第6章：潜变量的测量不变性检验（Measurement Invariance） 针对跨群体比较（如性别、文化背景）的研究设计，本章是至关重要的。系统介绍如何检验组间测量等值性：从零阶（完全不变性）到高阶的不变性（度量、指标、残差等），确保组间差异确实反映了潜变量水平的差异而非测量工具本身的偏差。 第三部分：高级建模技术与纵向数据分析（前沿拓展） 本部分专注于处理更复杂的数据结构和时间序列数据，这是现代社会科学研究的焦点。 第7章：多水平结构方程模型（Multilevel SEM/MLSEM） 针对嵌套数据（如学生嵌套在班级、员工嵌套在企业），MLSEM允许同时检验跨层次的路径关系。详细讲解如何构建双层模型，分离和解释Level 1和Level 2的变异，以及如何对跨层次交互作用进行建模。 第8章：潜变量增长曲线模型（LGCM） 专为纵向或重复测量数据设计。本章指导读者如何使用LGCM追踪个体随时间变化的轨迹，分析轨迹的个体差异（截距和斜率的方差），以及如何通过协变量（如干预措施）预测这些增长模式。重点区分截距-斜率协方差的解释。 第9章：混合效应结构方程模型（MSEM）的综合应用 本书的亮点之一。MSEM是将MLSEM与LGCM相结合的强大工具，允许研究者在同一个框架内处理纵向数据的嵌套结构和潜变量的复杂关系。本章提供详细的MSEM构建步骤，特别关注如何检验干预对增长率的影响。 第四部分：实践操作、问题诊断与报告规范（落地生根） 本部分确保读者能将理论知识转化为可操作的实践技能。 第10章：软件实践与数据准备 提供针对主流SEM软件（Mplus、R/lavaan）的关键命令和语法示例。重点讲解缺失数据（Missing Data）的处理策略，如FIML（Full Information Maximum Likelihood）的应用，以及如何处理非正态分布数据（如使用稳健估计器MLR）。 第11章：模型诊断与疑难解答 识别常见的建模陷阱，如模型识别不足（Identification Problems）、因子载荷过低或模型不收敛（Non-convergence）。提供系统性的诊断流程和修正策略，如审慎地使用修正指标，以及处理共线性问题。 第12章：结构方程模型的研究报告规范 基于APA或其他主流期刊的标准，指导读者如何专业地撰写SEM研究报告，包括详细的模型描述、拟合指标的完整呈现、参数估计的精确报告（标准误、置信区间）以及理论贡献的清晰阐述。 --- 本书的独特优势 1. 实战导向，案例驱动： 全书超过40个完整的、来源于真实社会科学研究的案例，均附有完整的输入文件和输出结果分析。 2. 软件中立与兼容性： 深度覆盖Mplus的灵活性和R的开放性，使读者能够适应不同研究机构和个人偏好。 3. 聚焦复杂结构： 大幅增加对MLSEM和LGCM的篇幅，确保读者掌握当前最前沿的多层、纵向数据分析能力。 4. 注重解释而非计算： 将重心放在统计结果的理论意义和实际情境中的解释，避免了不必要的数理证明，增强了易读性。 5. 针对性修订： 第三版特别更新了对贝叶斯SEM（Bayesian SEM）的介绍性章节，讨论其与最大似然法（ML）的适用场景对比。 --- 目标读者 社会学、心理学、教育学、市场营销、公共管理等领域的研究生（硕士及博士）。 希望将手中现有数据进行深入分析的科研人员。 寻求系统性、高阶SEM培训的高校教师。 需要掌握现代计量方法的应用型研究人员。 通过本书的学习，读者将不再把SEM视为一个“黑箱”，而是能够自信地运用这一强有力工具，对复杂的社会现象进行严谨、深入的实证探究。

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