Introduction to Structural Equation Modelling Using SPSS and Amos pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SAGE Publications Ltd

作者:Niels J. Blunch

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2008-3-13

价格:USD 61.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781412945578

丛书系列:

图书标签:

• Structural Equation Modeling
• SEM
• SPSS
• Amos
• Statistics
• Data Analysis
• Psychometrics
• Research Methods
• Quantitative Research
• Social Sciences

探索研究的深层关联：一本引导你掌握结构方程模型的实用指南 在复杂的研究领域，我们常常需要探究变量之间并非简单的线性关系，而是存在着错综复杂的相互作用和潜在的因果路径。从社会科学的个体行为模式，到医学领域疾病的风险因素网络，再到教育学中学习影响机制的剖析，许多现实世界的问题都隐藏着多层级的、间接的联系。理解并量化这些深层关联，对于构建更精准的理论模型、揭示事物本质、并最终指导实践具有至关重要的意义。 本书旨在为你开启结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的学习之旅，让你能够系统地掌握这一强大而灵活的统计分析工具。SEM是一种结合了因子分析和路径分析的先进统计技术，它能够一次性处理多个变量之间的关系，并允许我们同时检验复杂的理论假设，包括直接效应、间接效应、中介效应和调节效应等。通过SEM，你可以构建和评估关于变量之间因果关系的理论模型，从而超越传统的单变量或简单回归分析的局限。 本书并非仅限于理论的阐述，更侧重于将复杂的概念转化为可操作的步骤。我们认识到，掌握一项新的分析技术，尤其是在统计领域，离不开实践的支撑。因此，本书将以一种循序渐进的方式，引导你如何将SEM应用于实际的研究数据中。 你将在这本书中学习到： SEM的基础概念和核心原理： 你将深入理解SEM的构成要素，包括潜变量（Latent Variables）、显变量（Observed Variables）、路径系数（Path Coefficients）、测量模型（Measurement Model）和结构模型（Structural Model）等。我们将解释SEM如何处理测量误差，以及它与传统统计方法的根本区别。 如何构建和评估SEM模型： 从明确研究问题和理论假设开始，你将学习如何将你的研究模型转化为SEM图示，并选择合适的拟合指标来评估模型的整体拟合度。我们将介绍各种常用的拟合指数，并指导你如何解读这些指标的含义，判断模型是否能良好地解释数据。 处理不同类型的SEM模型： 本书将涵盖多种常用的SEM模型，包括： 验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）： 用于检验理论上的潜在结构是否能够良好地测量显变量。 路径分析（Path Analysis）： 用于检验显变量之间的直接和间接因果关系。 结构回归模型（Structural Regression Models）： 将CFA和路径分析结合起来，同时检验潜变量和显变量之间的关系。 潜变量路径分析（Latent Variable Path Analysis）： 专门分析潜变量之间的因果关系，能够更有效地处理测量误差。 多群组分析（Multi-Group Analysis）： 检验不同亚群（如性别、年龄、地区等）在模型参数上是否存在差异。 中介效应和调节效应分析： 深入探索变量之间的间接影响机制，以及某个变量如何影响其他变量之间的关系。 数据准备和模型诊断： 成功的SEM分析离不开高质量的数据。我们将指导你如何进行必要的数据预处理，包括缺失值处理、异常值检测等。同时，你也将学习如何进行模型诊断，识别可能存在的问题，如模型识别问题（Identification Issues）、模型参数的收敛问题（Convergence Problems）以及残差分析（Residual Analysis）。 SEM的常见挑战与解决方案： 在实际应用中，SEM分析可能会遇到各种挑战，例如模型过拟合（Overfitting）、模型拟合不佳（Poor Model Fit）等。本书将为你提供识别这些问题的策略，并探讨相应的解决方案，帮助你建立一个既能良好拟合数据，又能具有良好解释性的模型。 在研究报告中呈现SEM结果： 完成SEM分析只是研究过程的一部分。你还需要清晰、准确地呈现你的分析结果。本书将提供关于如何在研究论文、报告或演示文稿中有效地展示你的SEM模型、参数估计、拟合指标以及结论的建议。 无论你是初次接触SEM的研究者，还是希望深化对SEM理解的学者，本书都将是你宝贵的资源。我们相信，通过掌握结构方程模型，你将能够更深入地洞察研究对象的复杂性，构建更严谨的理论框架，并为你的研究注入更强大的解释力和说服力。踏上这段旅程，解锁研究中那些隐藏的深层关联，让你的研究成果更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

初次翻开这本教材，我就被它那种近乎“手把手教学”的细致程度所震撼了。我之前尝试过一些相关的英文原版教材，往往在介绍关键步骤时，会突然跳跃到非常抽象的矩阵代数或者复杂的统计推导，让人感觉知识的链条一下子断裂了。但这本书的处理方式截然不同，它似乎对读者的认知路径有着精准的把握。每当引入一个新概念，比如潜变量的测量模型或结构模型的设定，作者都会先用一个非常直观的、日常的例子来打比方，然后再引入学术术语，最后才落到实际操作的界面上。我特别喜欢它对AMOS软件界面的讲解，每一个图标、每一个菜单选项的功能都被详细地注释和解释，甚至连一些常见的错误提示信息，作者都提前预判并给出了排查思路。这对于那些统计背景相对薄弱，但对研究问题充满热情的学生和青年学者来说，简直是福音。它成功地降低了应用高级统计方法的门槛，让读者能够专注于研究设计本身的逻辑，而不是被软件操作的细节卡住。读完前几章，我感觉自己已经不再是那个对“拟合优度”感到迷茫的人了，而是能够自信地去评估和修改自己的模型了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构布局简直是一次精妙的认知旅程设计。它没有采用那种将所有理论放在一起，再将所有软件操作放在一起的“堆砌式”编排。相反，它将理论概念、统计假设和软件实现紧密地耦合在一起。比如，在讲解测量模型时，它立刻就展示了如何在AMOS中定义潜变量和指标之间的关系，并且同步解释了信度和效度的检验标准，这种同步学习的模式极大地强化了知识的内化过程。我特别欣赏作者对多群体比较（Multi-group Analysis）的处理。这个在实际跨文化研究中至关重要的环节，往往在其他教材中被轻描淡写，但这本书却用一整章的篇幅，详尽地展示了如何逐步进行组别不变性检验（Metric, Scalar Invariance），以及如何解释测试结果。这种层层递进、环环相扣的章节设计，让读者能够顺理成章地从描述性建模过渡到验证性建模，再到复杂的假设检验，整个过程一气呵成，逻辑性极强，阅读起来酣畅淋漓，毫无阻滞感。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上大多数方法论书籍是“学术的”，那么这本书则体现出一种罕见的“工程实践性”。它绝非那种纯粹的理论说教，而是更像是一份面向实际研究项目的作战地图。作者显然非常了解研究者在实际操作中会遇到哪些“坑”。比如，在处理非正态数据或小样本问题时，这本书并没有简单地一笔带过，而是详细探讨了采用最大似然估计（ML）的局限性，并系统地介绍了像是鲁棒的最大似然估计（MLR）或者贝叶斯方法（尽管侧重于AMoS，但提供了必要的比较视野）的应用场景和优缺点。这种对“例外情况”的处理深度，体现了作者们长期的教学和研究经验的积累。更值得称道的是，书中对模型结果的解释环节，非常强调“因果推断”的严谨性。他们不只是停留在报告那些拟合指标和路径系数的显著性上，而是深入分析了中介效应和调节效应的交互作用如何影响理论结论，这对于撰写高水平期刊论文至关重要。这本书的价值在于，它教你如何进行“可信赖”的SEM分析，而不是仅仅学会如何“跑出”一个结果。

评分☆☆☆☆☆

对于希望将方法论应用到社会科学前沿研究中的人来说，这本书提供的视角是极为前瞻和全面的。它不仅仅局限于经典的共时性（Cross-sectional）数据分析，还巧妙地引入了对纵向数据建模（Longitudinal Data Analysis）的介绍，哪怕只是作为导论性质的章节。作者清晰地指出了重复测量设计在SEM框架下的优势，并简要介绍了潜在增长曲线模型（Latent Growth Curve Models）的基本思想。这对我这样的行为科学研究者来说，提供了未来研究拓展的方向。此外，书中对模型识别（Model Identification）问题的讨论也相当到位，这是很多初学者感到困惑的地方。它用清晰的图示和明确的规则，解释了为什么某些模型是“欠识别”的，以及如何通过增加约束或调整模型设定来解决这些技术难题。总的来说，这本书的视野非常开阔，它不仅解决了“如何做”的问题，更深入地探讨了“为什么这么做”以及“下一步能做到什么程度”的问题，是一本不可多得的、能真正提升研究方法论素养的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些想在实证研究中迈出扎实一步的同行们量身定做的。我手里拿着这本书的时候，最先感受到的是它那种扎实的学术气息，装帧厚重，内容排版清晰，一看就知道是经过精心打磨的。它最吸引我的地方在于，它没有陷入那种高深莫测的理论海洋，而是非常务实地将结构方程模型（SEM）这个听起来有些“吓人”的统计工具，通过大量的、与现实研究场景高度贴合的案例，一步步地拆解开来。对于我这种在传统回归分析上摸爬滚打多年的研究者来说，这本书最大的价值在于提供了从模型构建的理论逻辑到软件操作的具体步骤的完整闭环。特别是关于模型拟合度的解释部分，作者的叙述方式极为精妙，他们不仅罗列了各种指标（如卡方值、RMSEA、CFI等），更重要的是解释了每一个指标背后的统计学意义以及在何种情况下应该侧重考察哪个指标，这远比那些只教“点鼠标”的手册要高明得多。我个人认为，它提供的不仅仅是一个技术手册，更像是一份严谨的“方法论思考指南”，引导读者学会如何用更精细的框架去审视和验证复杂的社会现象背后的潜在关系网络。这本书的深入浅出，让复杂的统计概念变得触手可及，极大地增强了我应用SEM的信心。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆