Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:IAP - Information Age Publishing Inc.

作者:Hancock, Gregory R. (EDT)/ Mueller, Ralph O. (EDT)

出品人:

页数:430

译者:

出版时间:2006-2-9

价格:USD 73.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9781593110154

丛书系列:

图书标签:

• SEM
• statistics
• SEM；结构方程
• Structural Equation Modeling
• SEM
• 统计建模
• 因果推断
• 数据分析
• 心理测量
• 社会科学
• 统计学
• 方法论
• 模型评估

《结构方程模型：理论、应用与实践》 本书是一本关于结构方程模型（SEM）的全面指南，旨在为读者提供深入的理论理解、广泛的应用案例以及实用的操作技巧。本书的编写目标是使读者能够独立地理解、构建、估计和解释基于SEM的研究。 第一部分：理论基础 本部分将循序渐进地介绍结构方程模型的核心概念和理论框架。 引言： 介绍研究设计中变量关系分析的挑战，以及SEM如何克服这些挑战，成为一种强大的统计工具。我们将探讨SEM的出现背景，以及它在社会科学、心理学、教育学、市场营销、医学等众多领域的重要性。 因果推断与统计模型： 深入阐述因果推断的基本原则，并讨论统计模型在理解和量化变量之间关系中的作用。我们将区分相关性与因果性，并解释SEM如何通过模型设定来支持因果解释。 潜在变量模型（Latent Variable Models）： 详细介绍潜在变量的概念，以及测量模型（Measurement Models）在刻画潜在变量与显性变量之间关系中的作用。我们将探讨测量误差的处理，以及如何构建具有良好信度和效度的测量模型。 路径分析（Path Analysis）： 介绍如何使用SEM来分析显性变量之间的直接和间接关系。我们将学习绘制路径图，理解路径系数的含义，并进行模型拟合优度检验。 结构模型（Structural Models）： 扩展路径分析的概念，将潜在变量引入到结构模型中。我们将学习如何构建包含潜在变量的结构方程模型，分析潜在变量之间的关系，并评估模型的整体拟合程度。 模型识别（Model Identification）： 详细讨论模型识别问题，这是SEM分析中的关键环节。我们将介绍不同类型的识别（可识别、恰好识别、欠识别），并提供判断模型是否可识别的准则和方法。 参数估计（Parameter Estimation）： 介绍SEM中常用的参数估计方法，如最大似然估计（ML）、加权最小二乘估计（WLS）等。我们将讨论各种估计方法的特点、适用条件以及如何选择合适的估计方法。 模型拟合与评估（Model Fit and Evaluation）： 深入讲解如何评估SEM模型的拟合优度。我们将介绍一系列拟合指数，如χ²统计量、RMSEA、CFI、TLI、SRMR等，并提供如何解释这些指数以及判断模型是否“拟合良好”的指导。 模型比较（Model Comparison）： 介绍在多个备选模型之间进行比较的方法，以选择最能解释数据的模型。我们将讨论嵌套模型和非嵌套模型的比较方法，例如基于似然比检验（LRT）和信息准则（AIC, BIC）的比较。 第二部分：应用案例与进阶主题 本部分将通过丰富的实际案例，展示SEM在不同领域的应用，并介绍一些进阶的模型技术。 测量模型进阶： 因子分析（Factor Analysis）： 详细介绍探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的原理和应用。我们将学习如何通过EFA发现潜在变量结构，以及如何使用CFA来检验预设的因子结构。 多组分析（Multi-group Analysis）： 介绍如何在不同群体之间比较模型参数，例如检验测量不变性（measurement invariance）和结构不变性（structural invariance）。我们将探讨跨文化研究、性别差异研究等中的应用。 结构模型进阶： 中介效应分析（Mediation Analysis）： 详细讲解如何使用SEM来检验中介效应，包括直接效应、间接效应和总效应的分解。我们将介绍Baron and Kenny 的传统方法以及Bootstrap方法在估计和检验中介效应中的优势。 调节效应分析（Moderation Analysis）： 介绍如何在SEM中引入调节变量，检验其对路径系数的影响。我们将区分凸函数形式的调节效应和交互项的设定，并展示如何解释调节效应。 纵向数据分析： 介绍如何使用SEM来分析纵向数据，例如发展轨迹模型（growth curve models）和潜增长模型（latent growth models），以研究变量随时间的变化模式。 纵向因素模型（Latent Growth Models）： 深入探讨如何构建和解释潜增长模型，用于分析个体在一段时间内的变化轨迹。 高级SEM技术： 结构方程模型的扩展： 介绍一些SEM的扩展模型，如混合效应模型（mixed-effects models）与SEM的结合，以处理更复杂的数据结构。 贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM）： 介绍贝叶斯方法在SEM中的应用，包括其理论基础、参数估计和模型评估。 潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与SEM的整合： 介绍如何将潜在类别分析的思想融入SEM，以识别数据中的离散子群体。 模型修正（Model Modification）： 讲解在模型拟合不佳时，如何根据统计学原理和理论依据对模型进行修正。我们将重点强调避免过度拟合和解释性修正。 第三部分：实践操作与软件应用 本部分将专注于SEM的实际操作，指导读者如何使用主流的统计软件实现SEM分析。 数据准备与预处理： 强调在进行SEM分析前，对数据进行充分的检查和预处理的重要性，包括缺失值处理、异常值识别、变量转换等。 主流SEM软件介绍： Mplus： 介绍Mplus的强大功能和广泛应用，包括其在各种SEM模型和数据类型上的支持。本书将提供Mplus的语法示例和代码解释，帮助读者快速上手。 AMOS： 介绍AMOS的图形化界面，使其在构建和可视化SEM模型方面具有优势。我们将展示如何通过图形界面进行模型设定和参数估计。 lavaan (R包)： 介绍lavaan在R语言中的应用，为R用户提供了一个灵活且强大的SEM分析平台。我们将提供R代码示例，演示如何使用lavaan进行各种SEM分析。 其他软件简述： 简要提及其他常用的SEM软件，如LISREL、SAS的CALIS过程等。 案例研究实操： 针对前面理论和进阶部分介绍的模型，提供详细的软件操作步骤和代码示例，引导读者一步步完成模型构建、参数估计、拟合评估和结果解释。 研究报告撰写： 指导读者如何清晰、准确地呈现SEM研究结果，包括模型设定、数据描述、统计分析过程、结果展示（图表、表格）以及结论的讨论。 本书特点： 理论与实践并重： 既有严谨的理论阐述，又有详实的软件操作指导。 循序渐进： 从基础概念到高级模型，逐步深入，适合不同层次的读者。 案例丰富： 涵盖社会科学、心理学、教育学等多个领域的经典案例，具有极高的参考价值。 软件适用性广： 覆盖主流SEM软件，满足不同用户的需求。 强调批判性思维： 鼓励读者在模型构建和结果解释中保持批判性思维，避免对统计结果的过度解读。 目标读者： 本书适合对结构方程模型感兴趣的研究生、博士后、教师、研究人员以及需要进行复杂变量关系分析的专业人士。尤其适合在社会科学、心理学、教育学、市场营销、公共卫生、管理学等领域的研究者。 通过阅读本书，读者将能够掌握结构方程模型的强大分析能力，为自己的研究提供更严谨、更深入的实证支持。

评分☆☆☆☆☆

This book fills an important niche, a sweet spot in between basic SEM texts such as Rex Kline's helpful beginner's book and more complex, advanced treatments of SEM such as Ken Bollen's classic 1989 Wiley text. Methodologists might argue that the latter tex...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度实在令人印象深刻，尤其是它对不同分析模型的处理方式，简直是教科书级别的典范。我之前尝试过几本关于路径分析和因子分析的入门读物，但大多都是零散地介绍各个模块，读者需要自己费力去拼凑它们之间的联系。这本书则完全不同，它仿佛是一张精心绘制的交通图，清晰地勾勒出从探索性因子分析（EFA）到验证性因子分析（CFA），再到完整的结构方程模型（SEM）的演变路径。最让我佩服的是作者对“模型设定与检验”的论述，他不仅详细介绍了各种拟合优度指标（如 $chi^2$、CFI、RMSEA等），更深入地探讨了这些指标背后的理论假设和局限性。他没有简单地告诉我们“接受”还是“拒绝”模型，而是引导读者去批判性地思考，在特定研究背景下，哪些指标权重更高，哪些需要被谨慎对待。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，极大地提升了读者的批判性思维能力。我尤其欣赏其中关于多组不变性检验的章节，处理得非常细致，对于需要进行跨文化或跨群体比较的研究人员来说，这部分内容简直是如获至宝，它提供的具体操作步骤和注意事项，避免了在实际操作中可能出现的许多陷阱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当引人注目，那种深沉的蓝色调配上简洁的几何图形，立刻就给人一种专业而又严谨的感觉。我是在一个关于研究方法学的研讨会上偶然看到这本书的，当时的主讲人把它作为推荐阅读材料提了一下。说实话，一开始我对它的期望值并不高，总觉得这类偏向统计和模型的书籍难免会枯燥乏味，充斥着让人望而生畏的公式。然而，当我翻开第一章时，这种想法立刻就被颠覆了。作者在开篇就非常巧妙地引入了一个现实生活中的案例，用非常平实的语言解释了什么是“潜在结构”以及为什么我们需要超越传统的回归分析。他没有急于抛出复杂的数学推导，而是先搭建了一个直观的理解框架。比如，他用建筑学的“地基”和“框架”来比喻模型的构建过程，这种类比非常接地气，让即便是初次接触结构方程建模的读者也能迅速抓住核心概念。特别是关于测量模型和结构模型分离讲解的那一部分，逻辑层次感极强，让人感觉每一步的推进都是水到渠成，而不是生硬的知识灌输。这本书的排版也值得称赞，页边距适中，字体大小也比较舒适，长时间阅读下来也不会感到视觉疲劳。整体来说，从视觉到内容的铺陈，这本书展现出了一种对读者体验的深度关怀，远超我对同类学术专著的预设标准。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书给我的总体感受，那应该是“体系化”。它成功地构建了一个宏大而又逻辑严密的知识体系，将原本分散在各个角落的统计学、心理测量学和研究设计理论完美地融为一体。我尤其欣赏作者对于“误差项处理”和“残差分析”所投入的笔墨。在许多初级读物中，这些部分往往被一笔带过，但实际上，模型的稳健性很大程度上取决于对未解释方差的处理。这本书用非常直观的图表说明了异方差性和非正态性如何影响标准误的估计，并提供了相应的矫正策略，比如使用稳健的标准误（Robust SEs）或特定的估计量。这种对模型基本假设的深入剖析，使得读者在应用技术时不再是盲目地套用程序，而是真正理解了每一步操作背后的统计学前提。读完此书，我感觉自己不再是只会跑程序的“操作员”，而更像是一个能够设计、构建并批判性评估复杂测量模型的“架构师”。对于任何渴望在量化研究领域深耕的人来说，这本书无疑是一部必不可少的基石之作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实例应用部分做得非常出色，完全避免了那种脱离实际的“玩具数据”演示。作者选取的案例都是来自于社会科学、教育学和管理学等领域的真实、有挑战性的研究情境。我特别喜欢他处理“中介效应”和“调节效应”分析的章节。他并没有仅仅停留在传统的 Baron 和 Kenny 步骤，而是直接引入了更现代、更稳健的基于最大似然估计（ML）和自助法（Bootstrap）的检验流程。在每一个案例解析中，作者都详细地展示了如何将理论假设转化为软件可执行的命令，并且对输出结果中的每一个关键数值进行了详尽的解读，而不是仅仅报告 p 值。例如，在一个关于工作满意度和离职意愿的案例中，他不仅展示了路径系数的显著性，还深入讨论了间接效应的百分比中介作用，这种对效应大小和解释力的关注，极大地拓宽了我对模型结果解释维度的认识。阅读这些案例，仿佛是跟随一位经验丰富的研究导师在身边进行“影子学习”，每一步操作都有清晰的逻辑支撑和理论依据，让人信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我最初拿起这本书时，是带着一种“技术手册”的心态，希望能从中找到快速解决具体分析问题的速查表。然而，这本书带给我的远不止于此，它更像是一次关于“建模哲学”的深刻对话。作者在解释复杂统计概念时，总是能够穿透公式的迷雾，直达其背后的理论根源。例如，在讨论“模型识别”这个通常被认为是晦涩难懂的概念时，他引入了清晰的图形化表示和逻辑推理，而不是直接扔出复杂的数学条件。这种处理方式使得读者能够从本质上理解，为什么某些模型是不可识别的，以及如何通过增加约束或收集更多数据来解决这个问题。更值得一提的是，书中穿插了大量的“研究伦理与局限性讨论”，这在很多纯粹的统计教材中是看不到的。作者反复强调，模型只是现实的一个简化表征，任何简化都意味着信息的丢失，并提醒读者在报告结果时必须诚实地指出模型选择的取舍。这种对科学严谨性和研究诚信的强调，让我对这本书的敬意油然而生，它不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何成为一个负责任的量化研究者的指南。

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