Multilevel Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications, Inc

作者:Luke, Douglas A.

出品人:

页数:88

译者:

出版时间:2004-7-8

价格:USD 17.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761928799

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 统计学,工具,statistics
• 统计学
• 数学
• 工具
• 经济
• 习题
• statistics
• Multilevel Modeling
• Hierarchical Models
• Mixed Effects Models
• Statistical Modeling
• Regression Analysis
• Longitudinal Data
• Panel Data
• Educational Statistics
• Psychometrics
• Quantitative Research

好的，这是一本关于《结构方程模型：基础与应用（Structural Equation Modeling: Foundations and Applications）》的图书简介，其内容完全独立于《Multilevel Modeling》，旨在提供对结构方程模型（SEM）的全面且深入的介绍。 --- 图书简介：结构方程模型：基础与应用 导言：驾驭复杂关系建模的利器 在社会科学、心理学、教育学、市场营销乃至生物医学等众多研究领域中，我们经常面临着这样的挑战：如何有效地处理潜变量（Latent Variables）、测量误差（Measurement Error）以及复杂的因果路径关系。传统的回归分析和路径分析在处理这些复杂结构时往往显得力不从心。 《结构方程模型：基础与应用》正是一本旨在系统性、详尽地阐述结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）这一强大统计框架的专业著作。本书深度聚焦于如何利用SEM的理论基础、建模技术以及软件实现，帮助研究者构建、检验和完善描述复杂现象的统计模型。本书的编写旨在搭建理论深度与实际操作之间的桥梁，无论您是刚接触SEM的研究生、需要深化理解的资深学者，还是希望将SEM应用于复杂数据分析的专业人士，都能从中获得系统的指导。 第一部分：SEM的理论基石与模型识别 本书的第一部分将研究者带入SEM的理论世界，奠定坚实的数学与统计学基础。 第一章：从传统方法到SEM的演进 本章首先回顾了因子分析（Factor Analysis）、路径分析（Path Analysis）以及回归分析的局限性，明确了SEM相较于传统方法的独特优势——尤其是其整合测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）与结构模型的能力。 第二章：测量模型：潜变量的确认与检验 我们将详细探讨测量模型（Measurement Model）的构建逻辑。这包括： 因子载荷的解释： 潜变量如何通过观察变量得以体现。 模型拟合指标（Model Fit Indices）： 深入剖析卡方检验（Chi-Square Test）、增量拟合指数（Incremental Fit Indices，如CFI, TLI）和绝对拟合指数（Absolute Fit Indices，如RMSEA, SRMR）的统计意义、计算原理及判读标准。 评估信度和效度： 如何使用复合信度（Composite Reliability）和平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）来评估收敛效度和区分效度。 第三章：结构模型：路径关系的构建与检验 在测量模型稳固的基础上，本书转向核心的结构模型（Structural Model）。重点讲解： 路径系数的解读： 直接效应、间接效应和总效应的分解与量化。 模型识别（Model Identification）： 详细阐述模型识别的必要性、充分条件与必要条件，区分超度模型（Over-identified）、恰好识别模型（Just-identified）和欠识别模型（Under-identified）。 模型的修正策略： 在初始模型拟合不佳时，如何基于修正指数（Modification Indices）科学地进行模型路径的添加或删除，避免过度拟合。 第二部分：进阶建模技术与数据处理 本书的第二部分侧重于SEM在实际应用中遇到的复杂情况和高级技术。 第四章：潜变量交互作用与非线性模型 本章超越简单的线性关系，探讨潜变量之间的调节（Moderation）和中介（Mediation）效应的SEM实现。 中介效应的检验： 传统检验方法（如Sobel检验）与Bootstrap法的对比，以及如何评估间接效应的显著性。 调节效应的建模： 探讨潜变量乘积项（Product Terms）的引入，以及如何通过潜变量中心化来确保交互项的解释力。 第五章：多组比较（Multi-Group Analysis, MGA）与参数不变性检验 MGA是检验群体间差异或模型跨文化适用性的关键技术。本章将系统介绍： 基本步骤： 约束模型的设定与自由模型的比较。 不变性检验的层次： 从度量不变性（Metric Invariance）到量表不变性（Scalar Invariance）的逐步检验流程，确保不同群体间的比较具有有效性。 第六章：缺失数据处理与稳健性评估 真实世界的数据往往存在缺失。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）。 最大似然估计（ML）与全信息最大似然估计（FIML）： 详细介绍FIML在处理MAR数据时的优势，以及其在SEM框架下的实现。 第三部分：SEM的特定应用与新兴领域 第三部分将SEM与其他重要统计方法结合，拓宽其应用边界。 第七章：时间序列与纵向数据中的SEM 针对追踪研究和纵向数据，本书介绍如何利用SEM来分析变化轨迹和发展过程： 潜变量增长模型（Latent Growth Modeling, LGM）： 如何将个体随时间的变化趋势（如起点和斜率）作为潜变量进行建模，并探究影响这些增长参数的协变量。 第八章：贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM） 随着计算能力的提升，贝叶斯方法在SEM中的应用日益广泛。本章介绍： 贝叶斯推断的核心概念： 先验信息、似然函数与后验分布。 与频率学派方法的对比： 在小样本、复杂模型或模型识别困难时的优势。 第九章：结合经典方法：SEM与混合效应模型（MIMIC模型） 在处理具有嵌套结构的数据（如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校）时，虽然多层模型是传统选择，但SEM提供了另一种集成视角。本章将展示如何构建MIMIC（Multiple Indicators and Multiple Causes）模型，将潜变量的测量与高层（Group-level）和低层（Individual-level）的预测因子有机结合。 结论与展望 《结构方程模型：基础与应用》的最终目标是培养研究者独立构建、严谨检验复杂理论模型的信心与能力。本书不仅停留在“如何操作软件”的层面，更强调“为何如此建模”的统计哲学。通过大量的案例研究和详细的步骤指导，读者将能够掌握从模型构建到结果解释的完整流程，确保研究结论的科学性和可靠性。掌握结构方程模型，就是掌握了当前定量研究中描述和检验复杂理论关系的最强大工具之一。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

小册子。

评分☆☆☆☆☆

内容不多但详尽好用，很容易上手

评分☆☆☆☆☆

内容不多但详尽好用，很容易上手

评分☆☆☆☆☆

小册子。

评分☆☆☆☆☆

内容不多但详尽好用，很容易上手