Confirmatory Factor Analysis for Applied Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Guilford Pubn

作者:Brown, Timothy A./ Kenny, David A. (EDT)

出品人:

页数:475

译者:

出版时间:

价格:655.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781593852757

丛书系列:

图书标签:

• Confirmatory Factor Analysis
• Structural Equation Modeling
• SEM
• Factor Analysis
• Applied Research
• Quantitative Research
• Statistical Analysis
• Psychometrics
• Data Analysis
• Research Methods

深入探索复杂结构，量化隐藏关联 本书是一本引人入胜的指南，旨在帮助读者掌握一种强大的统计方法——验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）。CFA是一种旨在检验理论模型是否能够充分解释观测数据中变量之间关联的统计技术。它允许研究人员构建和评估关于潜在变量（即那些我们无法直接测量但可以通过其他指标推断出来的概念，如智力、幸福感、客户满意度等）的理论，并评估这些理论与实际收集的数据之间的拟合程度。 为何需要验证性因子分析？ 在众多学科领域，从心理学、教育学、社会学到市场营销、医学和工程学，研究人员经常需要处理那些无法直接测量但对理解现象至关重要的抽象概念。例如，在教育领域，教师可能想了解“学习动机”对学生学业成绩的影响。学习动机本身是一个复杂的多维度概念，无法通过一个简单的分数来衡量。研究者可能会设计问卷，包含一系列关于学生对学习的兴趣、努力程度、对成功的渴望等问题，以期捕捉学习动机的不同方面。 然而，仅仅收集这些数据并不能自动告诉我们哪些问题真正代表了“学习动机”，以及这些问题之间的关系是否符合我们对学习动机的理论设想。这时，验证性因子分析就显得尤为重要。它提供了一个框架，让我们能够： 构建和检验理论模型： 我们可以根据已有的理论知识，预先设定哪些观测变量（例如，问卷中的具体问题）可以被哪些潜在因子（例如，“学习动机”）所解释。CFA允许我们明确地构建这些假设，然后用数据来评估这些假设是否成立。 评估测量模型的质量： CFA能够帮助我们评估我们的测量工具（例如，问卷）在多大程度上有效地测量了我们想要测量的潜在构念。它能告诉我们，我们的指标是否能够良好地凝聚成预设的因子，以及因子之间的关系是否与理论一致。 区分和识别潜在结构： 当我们假设存在多个不同的潜在因子时，CFA可以帮助我们确定这些因子是否能够被区分开来，以及它们之间是否存在协方差（例如，两种积极的学习动机之间可能存在关联）。 改进和修正模型： 如果初始模型与数据拟合不佳，CFA提供了各种指标和诊断工具，帮助我们理解问题所在，并提出对模型进行修正的建议，从而建立一个更符合数据的理论模型。 本书将引导您走过的学习路径： 本书将带领您系统地学习验证性因子分析的理论基础、实际操作以及结果解读。我们将从以下几个方面展开： 模型构建的艺术： 您将学习如何将理论构念转化为可检验的统计模型，了解因子载荷、因子方差、残差方差等关键概念，以及如何绘制清晰的路径图来表示您的模型。 数据准备与前提条件： 了解数据在进行CFA前需要满足的假设，例如数据分布、样本量以及变量的测量尺度。 参数估计方法： 熟悉常用的参数估计方法，如最大似然估计（ML）等，并理解不同方法的适用性。 模型拟合的评估： 这是CFA的核心环节。您将深入学习多种模型拟合指数，如卡方统计量、RMSEA、CFI、TLI等，并理解如何综合运用这些指数来判断模型与数据的拟合程度。本书将详细解释每种指数的含义、计算方法以及如何解读其数值。 模型修正的策略： 当模型拟合不佳时，我们将探讨各种模型修正的方法，如检验路径分析的修改指数，以及如何基于理论和统计证据对模型进行优化。 多重群体分析： 学习如何检验同一个测量模型在不同群体（例如，不同年龄组、性别、文化背景）之间是否等效，这对于确保测量的跨群体可比性至关重要。 纵向数据分析中的CFA应用： 探讨如何在处理随时间变化的数据时应用CFA，例如，如何使用增长模型来追踪潜在构念的变化。 与其他统计方法的联系： 阐明CFA与探索性因子分析（EFA）、结构方程模型（SEM）之间的关系，以及CFA在更广泛的统计建模框架中的定位。 谁适合阅读本书？ 无论您是统计学领域的初学者，还是经验丰富的研究人员，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的技能。尤其适合以下人群： 研究生和博士生： 在撰写学位论文和进行实证研究时，您将频繁遇到需要检验测量模型和潜在变量关系的情况。 各学科的研究者： 任何需要测量和理解抽象概念，并希望通过严谨的统计方法来验证其理论模型的学科领域的研究人员。 统计学爱好者： 对深入理解数据驱动的理论检验过程感兴趣的读者。 通过本书的学习，您将能够自信地应用验证性因子分析来检验您的研究假设，提高您研究的科学性和严谨性，从而更深入地理解您所研究领域的复杂关联。本书不仅仅是理论的堆砌，更注重提供清晰的步骤和实用的指导，帮助您将所学知识转化为实际的研究成果。

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