結構方程模式－LISREL的理論技術與應用.一版2003年（附光碟） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:雙葉

作者:邱皓政

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页数:0

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出版时间:20030801

价格:NT$ 660

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isbn号码:9789578555785

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结构方程模型：理论、技术与应用进阶指南（非LISREL 2003版附光碟内容） 本书聚焦于结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的现代发展与多方面应用，旨在为读者提供一个全面、深入且面向实践的知识体系。本书内容涵盖了SEM的理论基础、先进的技术方法以及在社会科学、管理学、心理学、教育学等多个领域中的实际操作与案例分析。 --- 第一部分：结构方程模型的理论基石与模型构建 第一章：SEM的哲学基础与历史沿革 本章深入探讨结构方程模型的理论根源，追溯其从经典测量理论（CTT）到项目反应理论（IRT），再到现代多元统计分析的演变脉络。重点解析SEM作为一种综合性统计范式的核心理念——即测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）与结构模型（Path Analysis）的有机结合。读者将理解SEM如何超越传统的多元回归和因子分析，实现对潜在变量（Latent Variables）的直接检验和路径关系的复杂建模。 第二章：潜变量测量模型的精深解析 详细阐述如何构建和评估高质量的测量模型。内容包括： 指标的选取与操作化： 如何将理论概念转化为可观测的测量指标，包括定性与定量指标的适用性。 因子载荷的解释与检验： 深入分析因子载荷矩阵，区分反射式（Reflective）与指示式（Formative）测量模型的本质区别及其适用情境。 模型拟合度的全面评估： 区别于传统的卡方检验，本章将详细介绍多维度的模型拟合指标体系，包括绝对拟合指标（如 $chi^2$, RMSEA, SRMR）和增量拟合指标（如 CFI, TLI）。特别强调不同拟合指标在小样本与大样本研究中的敏感性和解释力。 信效度的严格检验： 不仅限于传统Cronbach's $alpha$，本书侧重于潜变量层面的信效度评估，如复合信度（Composite Reliability, CR）和平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE），以及如何检验收敛效度和区分效度（Discriminant Validity）。 第三章：结构模型：路径关系与假设检验 本章重点讲解如何设定和检验变量之间的因果关系路径。 中介效应（Mediation）的检验： 介绍Baron与Kenny的经典方法及其局限性，重点阐述基于Bootstrap的间接效应检验方法（如Preacher & Hayes的步骤），以及如何区分完全中介、部分中介和非中介。 调节效应（Moderation）的引入： 讲解交互项的建模技术，包括标准化（Centering）的必要性、交互项的显著性判断，以及如何在潜变量层面上可视化调节效应的影响。 模型的嵌套与比较： 介绍如何利用似然比检验（Likelihood Ratio Test）来比较嵌套模型（如约束模型与非约束模型），从而进行理论选择。 --- 第二部分：高级方法学与技术挑战 第四章：SEM的估计方法与模型识别 本章探讨SEM模型估计背后的数学原理和技术选择。 最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）的深入探讨： 阐述ML估计的假设条件（如多变量正态性），并讨论当数据违背正态性假设时，应采用何种替代估计方法。 替代估计方法的比较与应用： 详细介绍渐进自由加权最小二乘法（Asymptotically Distribution-Free, ADF/ Browne & Matus et al.'s ML）、最小 $chi^2$ 法，以及在处理非连续型数据（如二分类、有序变量）时，鲁棒最大似然（Robust ML）和加权最小二乘法（WLS/WLSMV）的选择与实施。 模型识别问题（Identification）： 辨析模型过度识别、恰好识别和欠识别的条件，指导研究者在模型设定阶段避免不可识别的陷阱。 第五章：缺失数据处理与稳健性分析 在现实研究中，数据缺失是常态。本章提供处理缺失数据的先进策略。 缺失机制的分类： 区分完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的概念。 多重插补法（Multiple Imputation, MI）在SEM中的应用： 详细介绍MI的工作流程及其相比于列表删除（Listwise Deletion）的优势，并说明如何整合MI结果进行SEM分析。 全信息最大似然（Full Information Maximum Likelihood, FIML）： 阐述FIML作为一种基于模型假设的有效处理MAR数据的估计方法，及其在统计软件中的实现。 第六章：潜变量的进阶建模：多水平与纵向数据 本章将SEM扩展到更复杂的数据结构。 多水平结构方程模型（Multilevel SEM）： 针对嵌套数据（如学生嵌套在班级、员工嵌套在团队），介绍如何同时检验个体水平和群体水平的路径关系，以及如何处理跨层次交互作用。 纵向数据分析与增长曲线模型（Growth Curve Modeling）： 将SEM框架应用于测量随时间变化的潜变量。介绍如何使用潜在增长曲线模型来刻画个体差异化的变化轨迹（截距和斜率），以及如何将协变量纳入模型预测这些轨迹参数。 --- 第三部分：前沿应用与特殊模型 第七章：测量不变性检验与跨文化研究 在跨群体或跨时间比较潜变量测量时，确保测量的等效性至关重要。本章详细讲解测量不变性（Measurement Invariance）的检验序列。 序列检验流程： 按照配置不变性（Configural Invariance）、度量不变性（Metric Invariance）、标度不变性（Scalar Invariance）的逐步检验步骤，说明每一步的理论意义和统计检验方法。 潜在均值比较（Latent Mean Comparison）： 在确认标度不变性后，如何利用参照组法或约束法对不同群体（如国家、性别）的潜变量平均水平进行有意义的比较。 第八章：潜变量的混合建模：潜类别分析（LCA/LPA）与混合SEM 本章探讨当潜变量本质上是分类的（Categorical）而非连续的时的建模需求。 潜类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与潜剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）： 讲解如何识别数据中存在不同类型（潜在类别/剖面）的个体群体，重点在于类别数量的确定（基于AIC/BIC、Bootstrap LMR检验）和结果的解释。 混合SEM（Hybrid SEM）： 介绍如何将连续型潜变量测量模型与分类型潜类别模型相结合，例如，在模型中识别出若干个潜在类别，并检验不同类别在路径关系上的差异。 第九章：贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM） 作为对主流频率学派方法的有力补充，本章介绍贝叶斯方法的优势和实践。 贝叶斯估计的原理： 解释先验信息、似然函数与后验分布的关系，以及MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）模拟在SEM中的应用。 与频率学派方法的对比： 重点讨论贝叶斯方法在处理模型欠识别问题、小样本估计、以及直接推断参数概率区间（Credible Intervals）方面的独特优势。 --- 第四部分：实践操作与案例精选 第十章：SEM软件的选择、数据准备与结果报告规范 本章提供面向实践的操作指南。 软件生态概览： 简要介绍当前主流SEM软件（如Mplus, Amos, lavaan in R）的特点、优势及适用场景。 数据清洗与预处理： 强调异常值检测、多重共线性诊断在SEM分析前的必要性。 报告规范： 依据主要学术期刊（如APA格式）的要求，指导读者如何清晰、完整、准确地报告模型结果，包括模型路径系数、标准误、拟合指数、效应量（Effect Size）的报告标准。 案例研究（精选）： 穿插于各章节后的实际应用案例，将理论与技术完美结合。这些案例将覆盖：组织承诺与绩效的关系建模、认知负荷对学习迁移的影响机制、以及社交媒体使用对幸福感的纵向追踪等多个领域，展示如何将复杂的理论框架转化为可检验的SEM模型。 本书旨在使读者不仅掌握结构方程模型的“如何做”，更深刻理解“为什么这样做”，从而能够独立、批判性地设计和分析涉及复杂潜变量关系的实证研究。

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说实话，我刚拿到这本书时，被它的厚度震慑了一下，感觉自己像是拿到了一块“学习硬砖头”。我尝试跳读了几个章节，发现它在概念的引入上非常注重层层递进，像是搭建一个精密的钟表结构，先告诉你每一个齿轮的形状和功能，再告诉你它们如何咬合起来驱动时间。特别是对于处理“中介效应”和“调节效应”这些复杂路径时，作者似乎用了非常清晰的图示和详细的文字说明来剖析潜在变量之间的相互作用机制。这本书的优势在于它没有回避统计学中的那些“硬骨头”——比如最大似然估计（ML）的原理、何时需要使用不同的估计方法、如何解读协方差矩阵的分解过程。这种深度剖析，让读者得以窥见模型背后的数学逻辑，从而在实际分析中遇到异常结果时，能够有理论依据去排查问题，而不是盲目地相信软件输出的数值。

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对于我们这些需要撰写大量研究报告的学者而言，一本好的工具书不仅仅是知识的来源，更是解决实际问题的“救命稻草”。我特别欣赏作者在应用层面给予的关注，书中对如何撰写一份规范的结构方程模型分析报告有着不成文的指导。例如，在论述模型拟合度指标时，作者不仅列举了常用的卡方值、RMSEA、CFI等，还细致地讨论了不同指标在不同情境下的适用性和局限性，这远远超越了许多软件自带的帮助文档所能提供的深度。这本书更像是一位经验丰富的前辈，在手把手地教导你如何面对真实的、充满噪声的实证数据，如何将抽象的理论假设转化为可检验的统计模型，并最终将复杂的分析结果用清晰、有说服力的方式呈现给审稿人和读者。这种实践指导的价值，是任何纯理论书籍都无法比拟的。

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这本书的包装非常扎实，封面设计沉稳大气，一看就知道是厚重、严谨的学术著作。拿到手上分量十足，光是掂量着就知道里面塞满了干货。我是在准备我的毕业论文时听说这本书的，当时感觉自己对结构方程模型（SEM）的理解还停留在非常基础的阶段，很多高级概念和软件操作简直是一团迷雾。这套书的作者想必在统计学和应用心理学领域深耕多年，才能将如此复杂的理论体系梳理得井井有条。虽然我还没来得及深入研读每一个公式和细节，但光是浏览目录，我就能感觉到它覆盖的知识面之广，从最基本的路径分析到更复杂的潜变量模型，以及LISREL软件的具体操作步骤，似乎都有详尽的阐述。对于像我这样希望系统性掌握SEM工具的初学者来说，这种“保姆式”的引导无疑是巨大的福音。我尤其期待光盘里的资源，毕竟理论结合实例操作才能真正内化知识，希望里面的案例能帮助我更好地理解那些抽象的统计学概念，而不是仅仅停留在书本的文字层面。

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这本书的出版年份虽然定格在2003年，但这反而成为了一种独特的价值。在方法论的研究中，基础的理论框架往往是恒久不变的，而这本聚焦于LISREL的书籍，恰好能让我们看到结构方程模型早期，尤其是在华人学界中是如何被引入、消化和应用的。我目前正在整理一些上世纪末的经典研究文献，发现很多早期的高质量研究都是基于LISREL软件完成的。如果我想重现或深入分析这些经典研究的原始模型，那么手边有一本详尽解析LISREL操作流程的指南就显得至关重要了。我注意到书中的配图和示例数据，虽然可能带着那个时代的痕迹，但其逻辑和结构思维是通用的。这比那些只介绍最新软件界面、却缺乏对模型背后的统计哲学探讨的书籍要高明得多，它教会我们“为什么”要这么做，而不仅仅是“如何”点击鼠标。

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老实说，我买下这本《結構方程模式－LISREL的理論技術與應用》纯粹是出于一种“朝圣”般的心态。在学术圈子里混，LISREL这个名字本身就带着一种时代的厚重感和专业性，虽然现在很多新兴的软件如AMOS或Mplus也占据了一席之地，但对于追本溯源，理解结构方程模型的发轫和早期发展，这本书绝对是绕不开的里程碑。我翻开其中关于模型的识别与检验那几章时，那种扑面而来的严谨感几乎让我有点喘不过气来——数学推导一步扣一步，完全不容许有丝毫的思维跳跃。这绝不是那种轻飘飘的“入门指南”，它更像是一本教科书级别的“工具手册”，要求读者必须具备扎实的统计学基础才能驾驭。我感觉作者的写作风格是那种典型的学院派风格，语言精确、不拖泥带水，每一个术语的引用都非常考究，这对于我这样的深度学习者来说是好事，意味着我不需要去猜测作者的本意，可以直接获取最原始、最纯粹的知识体系构建。

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