具体描述
《结构方程模型:方法与应用》以通俗易懂的方式系统地阐述结构方程模型的基本概念和统计原理，侧重各种结构方程模型的实际运用。《结构方程模型:方法与应用》采用国际著名SEM软件Mplus，使用真实数据来演示各种常见的以及某些新近发展起来的较高级的结构方程模型，提供相应的Mplus程序，并详细解读程序输出结果。参照《结构方程模型:方法与应用》提供的例题和相应的计算机程序，读者便能自己实践各种SEM模型。《结构方程模型:方法与应用》可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生教材，也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。
作者简介
目录信息
1.1.1 测量模型
1.1.2 结构模型
1.1.3 模型表达方程
1.2 模型识别
1.3 模型估计
1.4 模型评估
1.5 模型修正
附录 1.1 将总体方差／协方差表达为模型参数的函数
附录 1.2 结构方程模型的最大似然函数
第二章 验证性因子分析模型
2.1 验证性因子分析模型基础知识
2.2 连续观察标识的验证性因子分析模型
2.3 非正态与删截连续观察标识的验证性因子分析模型
2.3.1 非正态性检验
2.3.2 非正态数据的验证性因子分析模型
2.3.3 删截标识的验证性生因子分析模型
2.4 分类观察标识的验证性因子分析模型
2.5 高阶验证性因子分析模型
附录 2.1 BSI-18 量表
附录 2.2 条目可靠度
附录 2.3 Cronbacha系数
附录 2.4 分类结局测量的连接函数和概率计算
第三章 结构方程模型
3.1 MIMIC模型
3.2 结构方程模型
3.3 单标识变量中测量误差的校正
3.4 检验涉及潜变量的交互作用
附录3.1 测量误差的影响
第四章 潜发展模型
4.1 线性潜发展模型
4.2 非线性潜发展模型
4.3 多结局测量发展过程的线性潜发展模型
4.4 两部式潜发展模型
4.5 分类结局测量的潜发展模型
第五章多组模型
5.1 多组验证性因子分析模型
5.1.1 多组一阶验证性因子分析模型
5.1.2 多组二阶验证性因子分析模型
5.2 多组结构方程模型
5.3 多组潜发展模型
第六章结构方程建模的样本量估计
6.1 结构方程模型样本量估计的经验法则
6.2 satorra-Saris法估计样本量
6.2.1 应用satorra-Saris法估计CFA模型的样本量
6.2.2 应用satorra-Saris法估计LGM模型的样本量
6.3 蒙特卡罗模拟法估计样本量
6.3.1 蒙特卡罗模拟法估计CFA模型的样本量
6.3.2 蒙特卡罗模拟法估计LGM模型的样本量
6.3.3 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量的LGM模型样本量
6.3.4 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量和缺失值的LGM模型样本量
6.4 基于模型拟合统计量／指标的SEM样本量估计
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读后感
评分
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用户评价
讲解很系统，深入浅出，专门针对现在流行的Mplus软件 不过可惜的是现在已经绝版了，买不到了，我是读的电子版
评分讲解很系统，深入浅出，专门针对现在流行的Mplus软件 不过可惜的是现在已经绝版了，买不到了，我是读的电子版
评分这本书的确讲的很好，作者应该是大牛，数年前Mplus还没有流行的时候就已经研究的这么厉害了，对于国内学者来说的确很不容易。但我还是想讲一下缺点，Mplus的一些高阶功能，例如分层线性模型、纵向数据分析等等在Mplus8里面才会更完善，而Mplus8又是18年出的，所以有条件的可以看一下王孟成新出的两本书（基础与进阶版），就当鼓励一下作者吧，国内太少人用Mplus了。不差钱的可以三本都买，反正我是买了，课题可以报销........
评分关于结构方程和Mplus软件操作非常好的一本参考书。应用取向，只需要回归分析的基础及少量关于SEM的了解就可以经由学习这本书掌握结构方程模型的许多重要应用，同时本书对于软件的应用也介绍的非常详细而有条理。非常难得的好书，郑重推荐。
评分还是这本好点哎。王孟成那本没啥参照意义
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