Structural Equation Models in the Social Sciences (Quantitative studies in social relations) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Academic Press Inc

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1973-12

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780128399507

丛书系列:

图书标签:

• Structural Equation Modeling
• SEM
• Social Sciences
• Quantitative Research
• Statistics
• Psychology
• Sociology
• Data Analysis
• Methodology
• Regression Analysis

《社会科学结构方程模型（定量研究中的社会关系）》 引言 社会科学的研究，往往致力于揭示和理解人类行为、社会现象以及它们之间错综复杂的关系。在这一探索过程中，精确的测量、严谨的分析以及对理论模型的有效检验，是得出可靠结论的关键。传统的统计方法，如回归分析，虽然在揭示变量间线性关系方面功不可没，但其在处理复杂的多变量、潜在变量以及测量误差等方面存在局限性。正是在这样的背景下，结构方程模型（Structural Equation Models, SEM）应运而生，并逐渐成为社会科学研究中一种强大而灵活的分析工具。 本书——《社会科学结构方程模型（定量研究中的社会关系）》——旨在为社会科学领域的学生、研究人员和实践者提供一个全面、深入且易于理解的关于结构方程模型的介绍。我们并非仅仅陈述理论，而是力求将复杂的统计概念与实际的研究应用紧密结合，帮助读者掌握如何运用SEM来构建、检验和修正理论模型，从而更有效地回答他们在社会科学领域遇到的研究问题。本书的核心目标是赋能读者，使其能够自信地运用SEM进行研究设计、数据分析和结果解释，从而提升其研究的科学性和影响力。 本书内容概述 本书的编写遵循一个逻辑清晰、循序渐进的结构，力求从基础概念出发，逐步深入到更高级的应用和技术。以下是本书各章节的主要内容概览： 第一部分：结构方程模型基础 第一章：社会科学研究中的模型构建 本章首先探讨了社会科学研究的本质，以及模型在理解和解释社会现象中的重要性。我们将回顾传统统计方法在社会科学研究中的应用及其局限性，并引出为何需要更强大的建模工具。本章将详细阐述模型在理论发展、假设检验和解释因果关系中的作用，为后续SEM的学习奠定理论基础。我们将强调概念模型与统计模型之间的联系，以及如何将理论假设转化为可检验的数学模型。 第二章：测量模型：潜变量与显变量 在许多社会科学研究中，我们关注的许多重要概念（如“幸福感”、“社会支持”、“政治效能感”）并非可以直接观测到的，而是“潜变量”（Latent Variables）。本章将深入探讨潜变量和显变量（Observed Variables）的区别与联系。我们将详细介绍如何使用测量模型（Measurement Models）来 operationalize（操作化）潜变量，即通过一系列可测量的显变量来反映和衡量潜变量的内在含义。本章将重点讲解因子分析（Factor Analysis），包括探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA），阐述其在确定变量维度、评估测量信度（Reliability）和效度（Validity）中的核心作用。读者将学习如何设计有效的测量工具，并运用因子分析来验证这些工具的质量。 第三章：结构模型：变量间的关系 在测量模型的基础上，本章将引入结构模型（Structural Models），它关注的是潜变量与潜变量之间，或潜变量与显变量之间关系的设定。我们将详细介绍如何运用路径分析（Path Analysis）来表示变量间的直接和间接影响。本章将阐述如何将理论假设转化为结构方程模型中的路径图，并解释模型参数的含义，例如回归系数（Path Coefficients）代表的效应大小和方向。读者将学习如何根据理论推导，构建包含不同路径和关系的结构模型，为解释复杂的社会现象提供框架。 第四章：结构方程模型的整体框架 本章将整合前两章的内容，全面介绍结构方程模型的整体框架。我们将详细阐述SEM的两种主要组成部分：测量模型和结构模型，以及它们是如何协同工作的。本章将引入SEM的标准数学表示法，包括协方差矩阵（Covariance Matrix）的表示以及模型参数的估计。我们将详细介绍SEM的基本假设，包括样本独立性、变量的正态性（Normality）等，并简要讨论这些假设在实际研究中的重要性。通过本章的学习，读者将对SEM的结构和运作原理有一个清晰的认识。 第二部分：模型估计与评估 第五章：模型估计方法 本章将聚焦于SEM模型的参数估计。我们将详细介绍最常用的最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation, MLE），并解释其基本原理和统计特性。此外，本章还将介绍其他常见的估计方法，如加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS）及其变体，并讨论在不同数据分布和样本量情况下选择合适估计方法的考量。我们将详细阐述估计过程中可能遇到的问题，如模型收敛（Convergence）失败，并提供相应的解决策略。 第六章：模型拟合度评估 一个SEM模型的拟合度（Model Fit）是指模型对观测数据的匹配程度。本章将深入探讨如何评估SEM模型的拟合度。我们将介绍一系列常用的拟合指数（Fit Indices），包括但不限于：卡方统计量（Chi-square Statistic）、近似根均方误差（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）、比较拟合指数（Comparative Fit Index, CFI）、Tucker-Lewis指数（Tucker-Lewis Index, TLI）以及标准化根均方残差（Standardized Root Mean Square Residual, SRMR）。我们将详细解释这些指数的计算原理、解释方式以及它们各自的优缺点，并提供在不同情况下选择和解释拟合指数的实用建议。 第七章：模型修正与比较 很少有模型能够一步到位地完美拟合数据。本章将指导读者如何根据模型拟合度的评估结果，对模型进行合理的修正。我们将详细介绍模型修正指数（Modification Indices）的使用，并解释如何通过添加或移除参数来改进模型拟合度，同时强调在修正过程中必须坚持理论指导，避免“数据挖掘”。此外，本章还将介绍如何对两个或多个嵌套模型（Nested Models）或非嵌套模型（Non-nested Models）进行比较，以确定哪个模型更符合数据并具有更好的解释力，例如使用似然比检验（Likelihood Ratio Test）。 第三部分：高级主题与应用 第八章：多组分析（Multi-group Analysis） 在社会科学研究中，我们常常需要比较不同群体（例如，不同性别、不同年龄段、不同文化背景）在变量关系上是否存在差异。本章将详细介绍多组分析，一种强大的SEM技术，用于检验模型在不同组别中的不变性（Invariance）。我们将讲解如何进行测量不变性（Measurement Invariance）检验，以确保测量工具在不同组别中具有一致的含义和质量，以及如何进行结构不变性（Structural Invariance）检验，以比较不同组别之间的路径系数。本章将提供实际案例，演示如何运用多组分析来回答跨群体比较的研究问题。 第九章：潜增长模型（Latent Growth Models, LGM） 许多社会现象是动态变化的，研究个体或群体随时间的发展轨迹至关重要。本章将介绍潜增长模型（LGM），一种SEM的专门应用，用于分析纵向数据（Longitudinal Data），揭示潜变量随时间的变化模式。我们将讲解如何构建和解释线性、二次以及更复杂的增长模型，如何估计个体差异和协变量对增长轨迹的影响。本章将通过案例展示LGM在理解发展趋势、评估干预效果等方面的应用。 第十章：中介分析（Mediation Analysis）与调节分析（Moderation Analysis） 理解变量间的直接关系固然重要，但探究其背后的机制（中介）和条件（调节）更能深化我们对社会现象的认识。本章将深入讲解如何利用SEM进行中介分析和调节分析。我们将详细阐述直接效应、间接效应和总效应的概念，以及如何通过SEM模型来估计和检验中介效应，并探讨其统计显著性。同时，本章还将介绍如何在SEM框架内纳入调节变量，以检验其对路径关系的影响。我们将提供清晰的步骤和指导，帮助读者有效地运用SEM来检验复杂的机制和条件关系。 第十一章：潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA） 除了研究变量之间的关系，识别具有相似特征的个体群体也是社会科学研究的一个重要方向。本章将介绍潜在类别分析（LCA）和潜在剖面分析（LPA），这两种基于SEM的聚类分析技术，用于识别隐藏在数据中的离散或连续的潜在类别/剖面。我们将详细讲解LCA如何识别具有二元响应模式的离散潜类别，以及LPA如何识别具有连续响应模式的离散潜剖面。本章将讨论模型拟合度的评估、类别/剖面数量的确定以及个体类别的分配，并展示其在细分市场、疾病亚型识别等领域的应用。 第十二章：SEM的实践考量与软件应用 本章将回归实践，为读者提供在实际研究中使用SEM的全面指导。我们将讨论研究设计中的一些关键问题，例如样本量大小的确定、问卷设计与数据收集对SEM分析的影响。本章还将介绍当前主流的SEM统计软件，如AMOS, Mplus, LISREL, R (lavaan package) 等，并提供简要的软件操作指南和示例脚本，帮助读者将理论知识转化为实际操作。我们还会讨论SEM分析中可能遇到的伦理问题和报告标准，确保读者能够规范地进行和呈现研究。 结论 《社会科学结构方程模型（定量研究中的社会关系）》的编写，旨在提供一个全面、实用且易于掌握的SEM学习资源。通过本书，我们希望读者不仅能够理解SEM的理论精髓，更重要的是能够将其灵活地应用于自己的研究领域，解决实际的学术问题，并推动社会科学研究的深入发展。我们鼓励读者将SEM视为一个强大的工具箱，不断探索其在不同研究情境下的应用潜力。本书的终极目标是赋能下一代社会科学研究者，使其能够以更精确、更深入的方式理解我们所处的复杂社会世界。 致谢 本书的完成离不开众多同仁和学者的支持与启发。我们在此对所有为社会科学研究方法做出贡献的先驱者们致以崇高的敬意，并感谢在本书编写过程中提出宝贵意见的同行和学生。 附录 （可能包含术语表、常用公式汇总、软件安装指南等）

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆