Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Third Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The Guilford Press

作者:Rex B. Kline

出品人:

页数:427

译者:

出版时间:2010-8-4

价格:USD 57.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781606238769

丛书系列:

图书标签:

• SEM
• 统计
• Statistics
• 统计学
• 生态学
• 心理学
• statistics
• 英文版
• Structural Equation Modeling
• SEM
• Statistics
• Research Methods
• Quantitative Analysis
• Psychometrics
• Data Analysis
• Social Sciences
• Psychology
• Education

结构方程建模原理与实践（第三版） 内容提要： 本书是结构方程建模（Structural Equation Modeling, SEM）领域的权威著作，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的指南，以掌握从基础理论到高级应用的整个过程。结构方程建模作为一种强大的多变量统计分析技术，能够综合检验复杂的理论模型，涉及潜变量测量、路径关系和模型拟合评估等多个关键环节。本书第三版在保留前版核心优势的基础上，进行了大量的更新和扩展，以适应当前统计软件和方法论的最新发展。 核心内容深度剖析： 第一部分：基础与理论奠基 本书首先为读者构建坚实的理论基础。它从经典的因子分析和多元回归模型的视角切入，循序渐进地引入了SEM的核心概念——测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构模型（Path Analysis）。 测量模型（CFA）： 详细阐述了如何构建和评估潜变量的测量模型。这部分内容涵盖了信度（Reliability）和效度（Validity）的评估标准，包括收敛效度（Convergent Validity）和区分效度（Discriminant Validity）。书中对如何识别和处理潜在的测量误差进行了深入探讨，并提供了在不同测量水平（名义、顺序、区间、比例）下选择合适指标的指导。 结构模型与路径分析： 阐明了如何将理论假设转化为可检验的路径图。重点解析了路径系数的解释，以及如何通过模型检验来支持或证伪理论假设。本书特别强调了模型的识别性（Identification）问题，这是SEM应用中的一个关键技术难点。清晰地解释了模型欠识别、恰好识别和过度识别的含义及应对策略。 第二部分：模型拟合与评估 模型拟合是SEM实践的核心环节。本书用大量篇幅讲解了如何判断一个理论模型在数据中拟合的优劣程度，并提供了丰富的拟合指标及其解释。 拟合指标的全面梳理： 详细介绍了卡方检验（Chi-Square Test）的局限性，并着重讲解了增量拟合指数（Incremental Fit Indices）如CFI (Comparative Fit Index)、TLI (Tucker-Lewis Index) 以及绝对拟合指数（Absolute Fit Indices）如RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) 和 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)。书中对每个指标的解释阈值、敏感性和应用场景进行了深入的比较分析。 模型修正与比较： 讨论了在模型拟合不佳时应如何进行系统性的修正。内容包括修正指数（Modification Indices）的正确使用，以及如何避免过度拟合（Overfitting）。此外，本书还提供了比较嵌套模型和非嵌套模型的统计方法，如嵌套模型之间的似然比检验（Likelihood Ratio Test）和AIC/BIC准则的应用。 第三部分：高级建模技术与应用拓展 本书的价值体现在其对前沿和复杂SEM技术的覆盖上，这使得它不仅适合初学者，更是资深研究人员的重要参考手册。 潜变量的进阶处理： 多群组/跨文化分析（Multi-Group SEM）： 深入探讨了如何检验不同子群体（如不同文化背景、不同时间点）的测量模型和结构模型是否存在差异。内容细致地涵盖了测量等效性（Measurement Equivalence）的检验步骤，包括形似不变性、度量不变性到标尺不变性的检验流程。 潜变量的均值与协方差结构（Mean and Covariance Structures）： 讲解了如何在模型中纳入常数项或均值结构，以进行潜变量均值的比较，这在社会科学中尤为重要。 增长曲线模型与纵向数据分析（Latent Growth Curve Modeling, LGCM）： 针对追踪数据（Panel Data）的设计，本书详细介绍了如何使用LGCM来描述个体随时间变化的轨迹（如截距和斜率的含义），并探讨了影响这些变化率的协变量。 贝叶斯结构方程建模（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。本书引入了贝叶斯框架下的SEM估计、先验信息设定、后验分布的解释以及模型评估（如WAIC）。这部分内容为研究者提供了替代最大似然估计（MLE）的强大工具。 第四部分：方法论考量与软件实战 本书始终强调理论与实践的结合，提供了详尽的软件操作指导，并讨论了在实际研究中必须面对的方法论挑战。 数据准备与预处理： 强调了数据质量对SEM结果的决定性影响。内容包括缺失数据（Missing Data）的处理策略（如多重插补MI），以及如何检验和处理多变量的正态性假设，并探讨了非正态数据对MLE估计量的影响及应对措施。 软件操作与脚本示例： 书中提供了使用当前主流统计软件（如Mplus、AMOS、Lavaan/R）进行模型估计的详细步骤和语法示例。这些示例紧密结合了理论章节的内容，确保读者能够无缝地将理论知识转化为实际操作。 模型评估的稳健性检验： 讨论了在不同条件下模型的稳健性，例如对异常值（Outliers）和非正态性的敏感性分析，以及如何报告SEM结果以达到科学交流的最佳标准。 面向读者： 本书是高级统计学、心理学、教育学、社会学、市场研究、公共卫生和管理学等领域的研究生、博士后研究人员、学者及专业统计分析师的必备参考书。它要求读者具备基础的统计学知识（如回归分析和假设检验），但无需预先掌握复杂的矩阵代数知识，因为作者以清晰直观的方式解释了背后的数学原理。 总结： 《结构方程建模原理与实践（第三版）》以其严谨的学术深度、详尽的操作指南和对前沿方法的覆盖，确立了其作为SEM领域标准教科书的地位。它不仅教授“如何做”SEM，更深入探究了“为什么”以及“如何解释结果”，是实现复杂理论模型实证检验的强大工具。

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应该是SEM的经典教材吧，不过真的好难

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应该是SEM的经典教材吧，不过真的好难

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内容全面，值得一读

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Indeed an excellent textbook. Extremely helpful if carefully read, especially to people with limited statistical knowledge. Provides a balanced view on SEM.

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Indeed an excellent textbook. Extremely helpful if carefully read, especially to people with limited statistical knowledge. Provides a balanced view on SEM.