A Beginner's Guide to Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Randall E. Schumacker

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2010-4-23

价格:USD 66.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781841698915

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• Structural Equation Modeling
• SEM
• Statistics
• Research Methods
• Data Analysis
• Psychometrics
• Social Sciences
• Quantitative Research
• Beginner's Guide
• Modeling

新视野：探索结构方程模型（SEM）的构建与应用 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）作为一种强大的统计分析技术，为研究人员提供了一个整合理论与数据、检验复杂因果关系的框架。本书旨在为读者打开一扇通往SEM世界的大门，帮助您理解其核心思想、掌握建模的关键步骤，并能灵活运用SEM解决实际研究问题。 核心理念：理论驱动的数据分析 SEM并非一种孤立的统计工具，它深深植根于理论假设。本书将从理论的视角出发，阐释SEM如何将抽象的理论概念转化为可量化的模型，并利用实证数据来检验这些理论的有效性。我们将探讨： 潜变量与显变量： 理解理论模型中抽象的“潜变量”是如何通过可观测的“显变量”来测量的。例如，在教育研究中，“学习动机”是一个潜变量，可以通过“课堂参与度”、“课后复习时间”、“对课程的兴趣”等显变量来衡量。 测量模型与结构模型： SEM的核心在于同时评估两个模型：测量模型（confirmatory factor analysis, CFA）用于检验测量工具的信度和效度，确保潜变量被准确测量；结构模型则检验潜变量之间的因果关系。本书将详细讲解如何构建和评估这两个模型。 路径分析： SEM的基础可以追溯到路径分析，即直接估计变量之间的线性关系。本书将从路径分析入手，逐步引入潜变量的概念，为理解更复杂的SEM模型打下基础。 构建之路：从概念到模型 SEM的构建是一个循序渐进的过程，需要细致的规划和严谨的操作。本书将带领您深入掌握每一个环节： 理论框架的构建： 强调在建模之前，清晰的理论逻辑至关重要。我们将讨论如何从现有文献中提炼研究问题，如何基于理论构建假设，以及如何将这些假设转化为初步的SEM模型图。 模型识别与设定： 模型识别是SEM建模的关键步骤，确保模型具有唯一解。本书将介绍不同类型的模型识别问题，以及如何通过调整模型设定来解决。 数据准备与预处理： 实际研究中，数据质量直接影响模型结果。我们将探讨数据收集、处理、缺失值处理、异常值检测等前期准备工作。 模型拟合与评估： SEM模型的核心在于评估其对数据的拟合程度。本书将详细介绍多种模型拟合指标（如χ²、CFI、TLI、RMSEA、SRMR等），并解释它们的含义和适用范围，帮助您科学地判断模型的优劣。 参数估计与解释： 模型拟合完成后，我们将关注模型中的路径系数、方差、协方差等参数的估计及其统计显著性。本书将指导您如何准确解释这些参数，并得出有意义的研究结论。 模型修正： 当模型拟合不佳时，如何对模型进行恰当的修正是一个重要的技能。我们将讨论模型修正的原则和方法，避免过度拟合和模型牵强附会。 应用场景：SEM的广泛领域 SEM的应用几乎涵盖了社会科学的各个角落，其灵活性使其成为解决复杂问题的有力工具。本书将通过具体案例，展示SEM在不同领域的应用： 心理学： 检验人格特质、认知过程、情绪状态等潜变量之间的相互影响，例如，探索工作满意度和组织承诺之间的中介效应。 教育学： 研究影响学生学业成绩的多种因素，如教学方法、家庭背景、学生动机等，并探索它们之间的复杂关系。 市场营销： 构建消费者行为模型，理解品牌忠诚度、产品质量感知、价格敏感度等因素对购买决策的影响。 医学与健康科学： 探索疾病风险因素、治疗效果、健康行为等之间的关系，例如，研究生活方式、遗传因素和心血管疾病发病率的关联。 社会学： 分析社会经济地位、社会资本、文化价值观等对个体行为和社会现象的影响。 实用指南：软件操作与技巧 理论知识的学习离不开实践操作。本书将结合主流的SEM统计软件（如AMOS, LISREL, Mplus, R语言的lavaan包等），提供详细的操作指南，帮助您将理论转化为实际操作： 软件介绍与安装： 简要介绍常用SEM软件的功能和安装方式。 案例演示： 针对不同类型的SEM模型，提供完整的软件操作演示，从数据导入、模型构建、参数估计到结果输出和解释，一步步跟随。 常用命令与函数： 介绍在不同软件中实现SEM建模的关键命令和函数，方便读者自行操作。 常见问题解答： 总结在SEM建模过程中读者常遇到的技术问题，并提供解决方案。 进阶探索：SEM的深入话题 在掌握了SEM的基础知识和操作技巧后，本书还将带领读者触及一些更高级和前沿的话题，拓展您的SEM视野： 多层次SEM（Multilevel SEM）： 当数据存在嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）时，SEM如何处理这种层级关系。 纵向数据分析： 利用SEM分析面板数据或纵向数据，探讨变量随时间的变化规律和发展轨迹。 中介效应与调节效应： 深入探讨SEM在检验复杂的中介和调节机制方面的能力。 测量不变性检验（Measurement Invariance）： 在跨群体比较研究中，如何确保测量工具在不同群体中具有一致的测量特性。 贝叶斯SEM（Bayesian SEM）： 介绍贝叶斯统计方法在SEM中的应用，提供另一种模型估计和推断的视角。 本书特色： 理论与实践相结合： 既深入浅出地讲解SEM的理论基础，又提供详实的软件操作指导，帮助读者理论联系实际。 循序渐进的学习路径： 从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的模型和应用，适合不同背景的读者。 丰富的案例研究： 选取多学科背景的真实研究案例，帮助读者理解SEM在不同领域的应用潜力。 强调批判性思维： 引导读者在模型构建和结果解释过程中保持批判性，避免盲目套用。 通过阅读本书，您将不仅能够理解SEM的“是什么”和“为什么”，更能掌握SEM的“怎么做”，并具备独立运用SEM解决实际研究问题的能力。无论您是初学者，还是希望深化SEM知识的研究者，本书都将是您探索结构方程模型世界的理想伙伴。

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