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出版者:

作者:Pugesek, Bruce H.; Tomer, Adrian; Von Eye, Alexander

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2003-3

价格:$ 174.02

装帧:

isbn号码:9780521781336

丛书系列:

图书标签:

• sem
• Structural Equation Modeling
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结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的理论与实践：一种深入的定量研究方法 本书导读 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的结构方程模型（SEM）导论与高级指南。它并非关于特定软件操作的手册，而是聚焦于支撑SEM的理论基础、方法论的严谨性，以及在实际研究中如何恰当、有效地应用这些模型的思维框架。我们相信，对SEM的理解不应止于按键操作，而应根植于对测量理论、路径分析和潜变量模型的深刻洞察。 本书面向的研究人员、高级本科生、研究生及希望提升定量分析技能的从业者，他们寻求的不仅仅是一个工具，而是一套构建和检验复杂社会科学、管理学、心理学、教育学乃至生物医学复杂理论模型的系统性方法。 第一部分：理论基石——测量与模型构建的哲学 本部分为后续的实践操作奠定坚实的理论基础，重点探讨了SEM的哲学基础和核心概念。 第一章：定量研究范式的演进与SEM的定位 本章追溯了定量研究方法的发展历程，从传统的因子分析和回归分析的局限性出发，论证了为何需要一种能够同时处理测量误差和结构关系的模型。我们将详细阐述SEM如何整合了因子分析（CFA）和路径分析（PA）的优势，提供一个统一的框架来检验理论假设。讨论的重点在于“理论驱动”的研究范式，强调模型构建应先于数据拟合。 第二章：潜变量理论与测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA） SEM的核心在于处理潜变量（Latent Variables）。本章将深入剖析潜变量的内涵、操作化困难以及测量误差的概念。我们将详细介绍验证性因子分析（CFA）作为测量模型的构建工具。内容涵盖： 1. 测量模型结构的选择：单因子模型、多因子模型、高阶因子模型。 2. 项目负荷的解释：因子载荷（Factor Loadings）的意义及其统计学检验。 3. 模型拟合度指标的深度解析：不仅仅是报告 $chi^2$ 值，更深入探讨其对样本量和模型复杂度的敏感性，以及如何选择和解读卡方增量检验（Nested Model Comparison）。 4. 测量质量的评估：区分信度（Reliability，包括合成信度和最大平均方差萃取量）与效度（Validity，包括收敛效度、区分效度、构念效度）。 第三章：观察变量、误差项与模型识别 一个可识别的模型是统计推断的前提。本章细致讨论了识别问题（Identification Issues），包括过度识别、恰好识别和欠识别。我们将详细讲解如何通过设置约束（如固定均值、固定因子载荷或固定误差方差）来确保模型的唯一解。此外，本章还会讨论如何处理未测量的误差项，以及观察变量（Manifest Variables）的选择对模型结果的内在影响。 第二部分：结构关系——路径分析与模型检验 在确立了可靠的测量模型之后，本部分将聚焦于如何利用SEM检验变量之间的因果性假设。 第四章：路径分析与结构模型的建立 本章是SEM中“结构关系”部分的展开。我们将从最基础的多元回归模型出发，逐步升级到复杂的路径模型。重点在于： 1. 路径系数的解释：区分直接效应和间接效应的计算与解释。 2. 中介效应（Mediation）的检验：对比Baron与Kenny的传统方法与更严谨的基于引导（Bootstrapping）的Sobel检验或直接/间接效应检验。 3. 调节效应（Moderation）的引入：如何将交互项纳入结构模型，并解释交互作用的实质意义。 第五章：高级结构模型：纵向数据与潜在增长模型（Latent Growth Modeling, LGM） 许多研究涉及时间序列或纵向数据。本章将详细介绍如何使用SEM来分析数据的变化轨迹，而非仅仅将时间点视为独立的变量。我们将讲解如何构建潜在增长模型来捕捉个体在时间维度上的截距（初始水平）和斜率（变化速率），并探讨如何将协变量（如干预措施）引入LGM以预测这些个体差异。 第六章：多组分析（Multi-Group Analysis, MGA）与模型的系统性比较 当研究者需要比较不同群体（如性别、文化背景、不同时间点）的理论结构是否一致时，MGA是关键工具。本章将深入探讨MGA的三个层次： 1. 构念等价性检验：从完全等价到度量等价，再到指标等价的逐步检验过程。 2. 结构权重比较：检验不同群体之间的路径系数是否存在显著差异。 3. 模型差异的归因：如何根据不同层次的等价性检验结果，确定差异是源于测量工具本身还是底层结构关系。 第三部分：方法论的审慎性与报告规范 SEM的应用高度依赖于研究者对前提假设的尊重和对结果的审慎报告。本部分着重于模型的稳健性、检验替代模型，以及如何清晰、透明地报告结果。 第七章：模型评估与稳健性检验 一个模型的好坏不仅取决于拟合优度指标，更在于其对数据假设的敏感程度。本章将详细讨论： 1. 前提假设的检验：重点关注多变量正态性、球形性（Sphericity）以及异方差性对最大似然估计（ML）的影响。 2. 稳健性估计方法：介绍在数据非正态或存在缺失值时，如何采用如加权最小二乘（WLS）、最小角估计（CME）或MLR（有修正的ML）等方法。 3. 替代模型的比较：介绍如何系统性地检验嵌套和非嵌套的竞争模型（如基于AIC/BIC或相对卡方值），避免“模型选择偏误”。 第八章：处理缺失数据与贝叶斯结构方程模型（BSEM）的兴起 本章探讨现代统计处理缺失数据的方法，并引入一种重要的替代范式。 1. 完全信息最大似然（FIML）：详细解释FIML如何利用现有数据信息来估计参数，以及其在处理数据缺失方面的优势。 2. 贝叶斯SEM的视角：介绍贝叶斯方法与传统频率学派方法的根本区别，特别是其在先验信息整合、模型不确定性量化（通过后验分布）以及处理复杂模型识别问题上的潜力。 第九章：结果的报告与透明度标准 本章是实践操作的收尾，强调学术规范。我们将提供一个详细的报告清单，指导读者如何清晰、完整地报告SEM研究的每一个步骤，包括： 测量模型构建的详细步骤（因子载荷、信效度值）。 结构模型的路径系数及其显著性。 所有使用的拟合指标（包括 $chi^2/df$、CFI、TLI、RMSEA、SRMR）的报告及其解释。 对研究局限性的诚实讨论，特别是关于模型可识别性和因果推断的局限性。 本书力求通过对理论的深入剖析，帮助读者从“数据拟合”的误区中解脱出来，真正掌握如何使用结构方程模型来严谨地检验复杂的理论假设，从而提升其研究的科学深度和可信度。

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我拿到这本书时，首先被其厚重感所折服，它不仅仅是纸张的堆砌，更像是知识的结晶。作者的笔触细腻且富有洞察力，字里行间流露出对研究方法论的深刻理解。尽管我尚未深入每一个章节的细节，但透过对目录和一些关键章节的浏览，我能感受到一种将复杂理论化繁为简的智慧。这本书似乎不仅仅停留在理论层面，而是更加注重实际操作层面的指导。我特别期待书中关于模型拟合、路径分析以及潜在变量模型等方面的阐述，这些都是我一直以来想要深入掌握的核心技术。从我过往的学习和研究经验来看，许多统计方法常常显得过于孤立和零散，而这本书似乎能够将它们串联起来，构建一个更宏观、更系统的分析框架。我深信，通过对这本书的学习，我能够构建出更具说服力的研究模型，并能更准确地解释数据中蕴含的复杂关系。这本书给我带来的，不仅仅是知识的增长，更是一种解决研究难题的信心和勇气，仿佛手中握着一把开启未知领域的钥匙。

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这本书散发出一种沉静而深邃的气息，封面设计极具专业性，让我对即将展开的阅读充满期待。作者的叙述方式，从我初步浏览的章节来看，逻辑清晰，条理分明，尤其是在解释那些复杂的统计模型时，显得尤为得心应手。我非常期待书中对于模型拟合指标的深入探讨，以及如何基于这些指标来评估模型的质量。这对于我来说，一直是理解和运用统计模型的一个关键环节。同时，我也对书中关于潜在变量模型（Latent Variable Modeling）的讲解抱有浓厚的兴趣，因为我深信，在许多社会科学的研究中，直接观测的变量往往不足以捕捉到真实的研究对象，而潜在变量的研究方法能够提供更深层次的洞察。我相信，这本书将帮助我构建更具解释力和预测力的模型，从而提升我研究的科学性和严谨性。

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一本能够激发人无限遐想的著作，封面设计沉静而富有力量，仿佛预示着这本书将带领我踏上一场深刻的知识探索之旅。初次翻阅，就被其结构严谨、逻辑清晰的论述风格所吸引。作者似乎是一位经验丰富、循循善诱的导师，他没有将概念一股脑地抛给读者，而是通过层层递进的方式，逐步引导我们理解那些看似复杂而又至关重要的统计学概念。书中的例子，虽然我还不曾深入研读，但从目录和章节标题中可以感受到，它们极具现实意义，并且覆盖了社会科学、心理学、教育学等多个领域。这不禁让我对这些案例背后的研究方法产生了强烈的好奇，期待能够借由这本书，深入了解它们是如何被构建和验证的。我尤其关注那些关于模型构建和参数估计的部分，相信其中蕴含着优化研究设计、提高数据分析效率的宝贵经验。更重要的是，我期待这本书能帮助我摆脱对统计软件的“黑箱操作”的依赖，真正理解其背后的原理，从而能够更自主、更灵活地运用这些工具来解决实际问题。这本书，对我而言，不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往更深层次科学理解的大门，我迫不及待地想推开它，一窥究竟。

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这本书带给我的第一印象是其系统性与前瞻性。封面设计别具一格，传递出一种现代统计研究的视野。作者的叙述风格，从我初步浏览的章节中可以感受到，既有理论的深度，又不乏实践的指导。我特别期待书中关于多层次模型（Multilevel Modeling）和增长曲线模型（Growth Curve Modeling）的探讨，因为这些方法能够帮助我理解和分析那些在时间或层级上存在嵌套关系的数据。这正是我在处理复杂数据时常常遇到的挑战，我希望这本书能够为我提供有效的分析工具和清晰的理论框架。此外，我对书中关于模型解释与报告的部分也充满好奇，相信这将帮助我更清晰、更准确地向他人传达我的研究发现。这本书，对我而言，是一次系统性地提升统计分析能力、解决复杂研究问题的绝佳机会。

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当我拿到这本书时，首先被其厚重感和扎实的学术气息所吸引。封面设计简洁而不失专业，仿佛是打开知识宝库的金钥匙。作者的语言风格，从我粗略翻阅的章节来看，流畅且富有条理，对于一些复杂的研究方法，他能够做到化繁为简，循序渐进地引导读者进入其精妙的世界。我特别期待书中关于模型诊断和模型修正的章节，因为在我以往的研究中，经常会遇到模型拟合不佳的情况，而如何有效地诊断问题并进行修正，一直是我想要深入学习的。这本书似乎能够提供一套系统性的解决方案，帮助我克服这些实际操作中的困难。此外，我对书中关于潜在变量之间的关系以及如何进行因果推断的探讨也抱有极大的兴趣，我相信这将极大地拓展我的研究视野和分析能力。

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这本书给我的第一印象是其严谨而系统性的知识结构，封面设计简洁大气，透露出一种学术的庄重感。作者的叙述风格，在我初步阅读的几页中，显得十分老练且具有启发性，他能够将一些抽象的统计理论，通过通俗易懂的语言和逻辑严密的论证，传递给读者。我尤其关注书中关于模型构建的原则和步骤，以及如何根据研究问题选择合适的模型。这对于我来说，是进行实证研究的基石。我期待书中能够提供丰富的案例，展示不同类型的模型在实际研究中的应用，以及如何解读分析结果。此外，我对书中关于模型评估和修正的部分也充满了好奇，相信这将帮助我提升模型的鲁棒性和泛化能力。这本书，对我而言，不仅仅是学习统计模型的一种方式，更是一种提升我研究思维和实践能力的重要途径。

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这本书散发出一种令人安心的学术氛围，封面设计简洁却不失内涵，仿佛是开启学术探索的密码。作者的语言风格，从我初步翻阅的章节来看，非常流畅且逻辑严密，他能够将看似枯燥的统计学概念，通过生动的比喻和严谨的论证，变得引人入胜。我尤其关注书中关于因子分析（Factor Analysis）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis）的详细介绍，这正是我在研究中经常需要用到的技术，而我对其中的细节和应用技巧一直渴望有更深入的理解。我期待这本书能够帮助我掌握如何构建和评估潜在变量模型，从而更准确地测量那些难以直接观测的心理构造。这本书，对我来说，不仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的研究者，在分享他宝贵的经验和独到的见解。

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这本书的整体感觉非常专业且富有深度，封面设计虽然朴素，但却散发出一种沉静而强大的学术气息。作者的笔触，在我初步浏览的章节中，显得非常细腻且富有逻辑性，他能够将复杂的统计学概念，通过清晰的解释和严谨的推理，呈现在读者面前。我特别期待书中关于模型识别与估计的详细讲解，以及如何根据研究目的选择最恰当的模型。这对于我来说，是进行严谨实证研究的基石。我希望能从中学习到如何构建出具有良好拟合度和解释力的统计模型，并能对其结果进行准确的解读。这本书，给我一种感觉，它不仅仅是教我“如何做”，更重要的是教我“为什么这么做”，从而让我能够真正理解统计模型背后的原理，并将其灵活地运用到我的研究工作中。

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初见这本书，便被其沉静而专业的封面所吸引，仿佛预示着一段深度学习的旅程即将展开。作者的语言风格，从我粗略翻阅的几页来看，清晰而富有条理，将复杂的统计概念娓娓道来，让人感觉并非高不可攀。我尤其期待书中关于潜在变量的构建与检验，以及它们之间因果关系的分析方法。这正是我在实际研究中常常遇到的难题，希望这本书能提供切实可行的解决方案。从目录的安排来看，这本书似乎涵盖了从基础理论到高级应用的各个环节，而且强调了模型在实证研究中的应用价值。我对书中可能包含的案例分析以及模型解释的部分充满期待，相信这些能帮助我更好地理解理论如何转化为实际的科研成果。这本书，对我来说，不仅仅是一本工具书，更像是一位经验丰富的向导，指引我在纷繁复杂的统计世界中找到清晰的路径，从而更自信地开展我的研究工作。

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