An Introduction to Latent Variable Growth Curve Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Duncan, Terry E./ Duncan, Susan C./ Strycker, Lisa A.

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2006-5

价格:$ 56.44

装帧:

isbn号码:9780805855470

丛书系列:

图书标签:

数据分析
statistics
methodology
Growth Curve Modeling
Latent Variables
Longitudinal Data
Statistical Modeling
Quantitative Research
Psychometrics
Educational Measurement
Developmental Psychology
SAS
R
Mplus

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具体描述

This book provides a comprehensive introduction to latent variable growth curve modeling (LGM) for analyzing repeated measures. It presents the statistical basis for LGM and its various methodological extensions, including a number of practical examples of its use. It is designed to take advantage of the reader's familiarity with analysis of variance and structural equation modeling (SEM) in introducing LGM techniques. Sample data, syntax, input and output, are provided for EQS, Amos, LISREL, and Mplus on the book's CD. Throughout the book, the authors present a variety of LGM techniques that are useful for many different research designs, and numerous figures provide helpful diagrams of the examples. Updated throughout, the second edition features three new chapters-growth modeling with ordered categorical variables, growth mixture modeling, and pooled interrupted time series LGM approaches. Following a new organization, the book now covers the development of the LGM, followed by chapters on multiple-group issues (analyzing growth in multiple populations, accelerated designs, and multi-level longitudinal approaches), and then special topics such as missing data models, LGM power and Monte Carlo estimation, and latent growth interaction models. The model specifications previously included in the appendices are now available on the CD so the reader can more easily adapt the models to their own research. This practical guide is ideal for a wide range of social and behavioral researchers interested in the measurement of change over time, including social, developmental, organizational, educational, consumer, personality and clinical psychologists, sociologists, and quantitative methodologists, as well as for a text on latent variable growth curve modeling or as a supplement for a course on multivariate statistics. A prerequisite of graduate level statistics is recommended.

深入探索人类发展轨迹与复杂系统动态本书并非一本关于特定统计模型的教程，而是致力于揭示隐藏在宏观统计数据背后，塑造个体与群体演进轨迹的深层机制。我们将一起踏上一段探索性的旅程，审视那些不易察觉却又至关重要的变量，它们如何随着时间的推移，潜移默化地影响着人类发展的各个层面，从认知能力的成长，到社会情感技能的成熟，再到生理健康状况的变迁。本书将带领读者超越静态的数据分析，深入理解“变化”本身的性质。我们不再满足于描述事物在某个时间点的状态，而是着力于捕捉其内在的动态过程。这意味着我们将关注个体在不同生命阶段所经历的转变，以及驱动这些转变的潜在力量。这些力量可能是内在的生理或心理机制，也可能是外在的环境因素，甚至是两者之间复杂的相互作用。我们将聚焦于那些“隐藏的”变量，也就是我们通常无法直接观测到的构成性要素。这些潜变量，或许是学习能力、气质特征、动机水平，亦或是社会支持网络中的某些关键属性，它们并非孤立存在，而是通过我们能够测量到的外在指标（如考试成绩、问卷得分、生理测量值等）间接体现出来。本书的精髓在于，如何通过巧妙的统计设计和严谨的分析方法，去推断和量化这些潜变量的动态变化规律。想象一下，我们如何理解一个孩子从牙牙学语到流利表达的过程？这不仅仅是词汇量的简单增加，更涉及到大脑中语言习得能力的不断发展，以及与环境互动的模式。再比如，一个成年人在职业生涯中的起伏，其背后可能隐藏着技能更新的频率、适应变化的能力、以及内在的职业目标感的变化。本书将提供一个框架，帮助我们系统地分析和理解这些复杂的发展轨迹。我们不会仅仅停留在描述性的层面，而是会进一步探讨这些潜变量变化的原因。是什么因素加速或减缓了个体的成长？是什么样的环境刺激能够有效地促进积极发展，又是什么样的挑战可能导致消极转变？本书将引导读者思考，如何将统计模型应用于因果推断，尝试揭示不同变量之间的因果关系，从而为干预和政策制定提供科学依据。本书的视角是多学科融合的。我们将从心理学、社会学、教育学、神经科学，甚至经济学等领域汲取灵感，认识到人类发展是一个多维度、多层次的复杂系统。不同领域的研究视角和发现，都为我们理解潜变量的变化提供了宝贵的线索。例如，认知心理学对学习机制的研究，社会学对社会网络影响的探讨，以及神经科学对大脑可塑性的认知，都将有机地融入我们的分析框架中。对于那些对理解“为什么”和“如何”比“是什么”更感兴趣的读者，本书将提供一把钥匙。它将帮助你超越表面现象，深入挖掘数据背后隐藏的故事。无论是研究者、教育工作者、心理健康专业人士，还是对人类发展过程本身充满好奇的读者，本书都将为你提供一种全新的视角和分析工具，去理解个体和群体如何随着时间而变化，以及是什么驱动着这些变化。本书的叙述将注重逻辑的严谨性和思想的深度，避免空泛的理论陈述。每一个概念的提出，都将力求与现实世界的现象相联系，并辅以可能的应用场景。我们将强调理论框架的构建，以及如何将抽象的概念转化为可检验的假设。同时，本书也会鼓励读者批判性地思考，认识到任何模型都有其局限性，并在实际应用中灵活运用。总而言之，本书旨在提供一个宏大的视角，去理解生命周期中那些持续不断的、深刻的、由隐藏因素驱动的演变过程。我们邀请您一同探索，如何通过科学的方法，揭示人类发展轨迹的奥秘，并从中获得对个体与社会更深刻的洞察。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版和章节过渡设计，体现了作者对读者学习路径的深刻洞察。每一章的末尾似乎都精心设置了“小结”或者“思考题”的板块，虽然我没有细致解答，但这种结构本身就提供了一种节奏感。它不像有些学术著作那样一口气把所有信息倾泻出来，而是采取了一种“慢炖”的方式，让读者有足够的时间消化和回顾前文。我注意到，作者似乎有意平衡了理论深度和实际操作之间的关系。即便对于我这种主要关注概念理解而非代码实现的读者来说，也能感受到书中对实际应用场景的关注，这种“知其所以然”的设计哲学，远比单纯的“知其所以然”要高明得多。整个阅读体验流畅且富有层次感。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个下午的时间，沉浸在对这本书的初次浏览中，我的感受是，作者在概念的引入上做得极其细腻和耐心。我过去接触过一些相关的统计学著作，常常在开篇就被那些密集的数学符号和术语淹没，很快就产生了畏难情绪。然而，这本书似乎懂得读者的心理，它没有急于展示那些高深的数学推导，而是从更宏观的、应用性的角度切入，娓娓道来变量随时间变化背后的逻辑。这种叙事方式，让原本冰冷的统计模型变得有血有肉，我能清晰地“看到”数据是如何被建模、如何捕捉个体差异的。特别是对“潜变量”这个核心概念的阐释，简直是教科书级别的清晰，它用非常贴近生活的例子，将抽象的数学结构具象化了，这对我理解复杂模型至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，用一个词来形容，那就是“精准而富有温度”。它没有那种高高在上的学者腔调，而是用一种非常平实、甚至略带鼓励性的语气与读者对话。在处理那些容易引起混淆的关键区别时，比如某些模型之间的细微差异，作者的措辞总是那么恰到好处，既避免了过于口语化而失真，又保留了必要的亲和力。这种平衡感非常难得，它让复杂的统计建模听起来不再像是一件高不可攀的任务，而更像是一场可以循序渐进掌握的技能。这对于那些可能对统计方法心存芥蒂的读者而言，无疑是一剂强心针，极大地增强了我们坚持下去的信心。

评分☆☆☆☆☆

我个人对本书在案例选择和结构化呈现上的用心深感敬佩。我通常更倾向于那些具有跨学科视野的学术著作，而这本书在这方面做得相当出色。它似乎没有局限于单一的学科背景，而是将潜变量增长曲线模型应用到了多个领域，这极大地拓宽了我对该方法普适性的认知。更重要的是，作者在介绍每一个新的模型变体时，都会清晰地勾勒出它相对于前一个模型的优势和适用范围，这种递进式的讲解，让整个知识体系的构建变得非常扎实。读完这部分内容后，我感觉自己对“如何根据具体研究问题选择最合适的模型”这个问题，有了一个清晰的决策框架，这比单纯掌握某个特定模型本身更有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种沉稳的蓝灰色调，配上简约的字体，透露出一种既专业又不失雅致的气质。我是在一家独立书店偶然发现它的，当时就被它散发出的那种学术气息所吸引。拿到手里掂量了一下，厚度适中，纸张的质感也相当不错，阅读起来应该会很舒适。虽然我不是专门研究这个领域的，但光是翻阅目录，就能感受到作者在内容组织上的匠心独运。它似乎不像那种堆砌公式和晦涩理论的教科书，反而更像是一部精心编排的指南，让人充满探索的欲望。我特别欣赏这种将复杂概念用清晰结构呈现出来的能力，这对于初学者来说简直是福音。这种视觉上的愉悦感，往往是引导我深入阅读的第一个动力。

评分☆☆☆☆☆