结构方程模型

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出版者:高等教育
作者:王济川//王小倩//姜宝法
出品人:
页数:295
译者:
出版时间:2011-5
价格:59.00元
装帧:
isbn号码:9787040321883
丛书系列:
图书标签:
  • SEM
  • 统计
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具体描述

《结构方程模型:方法与应用》以通俗易懂的方式系统地阐述结构方程模型的基本概念和统计原理,侧重各种结构方程模型的实际运用。《结构方程模型:方法与应用》采用国际著名SEM软件Mplus,使用真实数据来演示各种常见的以及某些新近发展起来的较高级的结构方程模型,提供相应的Mplus程序,并详细解读程序输出结果。参照《结构方程模型:方法与应用》提供的例题和相应的计算机程序,读者便能自己实践各种SEM模型。《结构方程模型:方法与应用》可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生教材,也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。

《路径与潜藏:探索社会科学的内在逻辑》 在纷繁复杂的社会现象背后,隐藏着错综复杂的因果链条和不容忽视的潜藏变量。本书并非一本探讨具体统计方法或软件操作的指南,而是致力于引导读者深入理解和构建分析社会科学研究中普遍存在的复杂关系的理论框架。《路径与潜藏:探索社会科学的内在逻辑》旨在揭示那些直接测量困难,却对我们理解现象至关重要的“看不见”的力量,以及它们如何通过一系列可观测的路径,共同塑造我们所观察到的结果。 本书将从理论根基出发,而非技术细节。我们将回溯心理学、社会学、教育学以及市场营销等领域中,研究者们如何试图理解和量化那些抽象概念,例如“工作满意度”、“学习动机”、“品牌忠诚度”或“社会资本”。这些概念并非可以直接通过测量仪器获得的物理量,而是需要通过一系列间接的、可观测的指标来推断其存在和强度。本书将深入探讨如何系统地界定这些潜藏构念,并论证其理论上的合理性。 我们将重点关注“因果性”在社会科学研究中的地位和挑战。在许多研究中,简单地找到变量之间的相关性远远不足以满足研究目的。我们希望理解的是“为什么”以及“如何”一个变量会影响另一个变量。本书将阐述如何通过构建理论模型,清晰地描绘出变量之间的假定因果路径,并探讨如何设计研究以最大程度地接近因果推断。这包括对中介效应、调节效应以及潜在的混淆因素的深入思考。 本书并非教授你如何操作SPSS或AMOS,而是引导你思考: 理论建模的艺术: 如何将模糊的理论假设转化为清晰的、可检验的路径图?我们如何识别出模型中最重要的潜在变量及其与可观测变量的联系? 潜藏构念的本质: “智力”、“幸福感”、“群体凝聚力”等概念究竟是什么?我们如何通过一系列具体行为、态度或测量来间接捕捉这些概念的精髓? 路径的逻辑: 变量之间的传递是如何发生的?是否存在直接影响,还是需要通过一系列中间变量才能实现?这些路径的强度和方向对我们的理解有何影响? 模型评价的深意: 当我们构建了一个模型,我们如何评价它的“好坏”?本书将探讨模型拟合度、理论解释力以及模型鲁棒性等概念,帮助你理解如何判断一个模型是否能有效反映现实。 本书将通过大量的案例分析,穿插于理论讲解之中,展示不同学科领域的研究者是如何运用这些思想来解决实际问题的。这些案例将不局限于某一特定领域,而是广泛地涵盖从儿童发展到消费者行为,从组织管理到公共卫生等多个方面,力求展现理论框架的普适性。通过对这些案例的剖析,读者将能够学习到如何批判性地审视现有的研究,识别其理论优势和局限,并从中汲取灵感,构建自己的研究。 《路径与潜藏:探索社会科学的内在逻辑》特别适合于希望深化其研究理解,而不仅仅停留在数据分析表面的研究者、学生和学者。如果你渴望超越表面的相关性,去探寻社会现象背后更深层次的驱动机制,去理解那些塑造我们行为和态度的“看不见”的力量,那么本书将为你提供一套有力的思想工具和理论视角。它将帮助你构建更具洞察力的研究问题,设计更严谨的研究方案,并最终得出更具说服力的研究结论。本书的目标是赋能读者,让他们能够更自信、更有深度地驾驭复杂多变的社会科学研究,并在这个过程中,深刻理解“结构”与“关系”在社会科学探索中的核心地位。

作者简介

目录信息

1.1 模型表述
1.1.1 测量模型
1.1.2 结构模型
1.1.3 模型表达方程
1.2 模型识别
1.3 模型估计
1.4 模型评估
1.5 模型修正
附录 1.1 将总体方差/协方差表达为模型参数的函数
附录 1.2 结构方程模型的最大似然函数
第二章 验证性因子分析模型
2.1 验证性因子分析模型基础知识
2.2 连续观察标识的验证性因子分析模型
2.3 非正态与删截连续观察标识的验证性因子分析模型
2.3.1 非正态性检验
2.3.2 非正态数据的验证性因子分析模型
2.3.3 删截标识的验证性生因子分析模型
2.4 分类观察标识的验证性因子分析模型
2.5 高阶验证性因子分析模型
附录 2.1 BSI-18 量表
附录 2.2 条目可靠度
附录 2.3 Cronbacha系数
附录 2.4 分类结局测量的连接函数和概率计算
第三章 结构方程模型
3.1 MIMIC模型
3.2 结构方程模型
3.3 单标识变量中测量误差的校正
3.4 检验涉及潜变量的交互作用
附录3.1 测量误差的影响
第四章 潜发展模型
4.1 线性潜发展模型
4.2 非线性潜发展模型
4.3 多结局测量发展过程的线性潜发展模型
4.4 两部式潜发展模型
4.5 分类结局测量的潜发展模型
第五章多组模型
5.1 多组验证性因子分析模型
5.1.1 多组一阶验证性因子分析模型
5.1.2 多组二阶验证性因子分析模型
5.2 多组结构方程模型
5.3 多组潜发展模型
第六章结构方程建模的样本量估计
6.1 结构方程模型样本量估计的经验法则
6.2 satorra-Saris法估计样本量
6.2.1 应用satorra-Saris法估计CFA模型的样本量
6.2.2 应用satorra-Saris法估计LGM模型的样本量
6.3 蒙特卡罗模拟法估计样本量
6.3.1 蒙特卡罗模拟法估计CFA模型的样本量
6.3.2 蒙特卡罗模拟法估计LGM模型的样本量
6.3.3 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量的LGM模型样本量
6.3.4 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量和缺失值的LGM模型样本量
6.4 基于模型拟合统计量/指标的SEM样本量估计
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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我一直以来都在探索更高级的数据分析技术,而结构方程模型(SEM)无疑是我关注的焦点之一。在阅读了许多相关的学术论文后,我对SEM所能提供的强大解释力留下了深刻印象。它能够同时考察多个变量之间的直接和间接影响,这对于理解复杂的社会现象至关重要。我希望这本书能为我提供一个清晰的入门路径,从最基本的概念开始,逐步深入到更复杂的模型构建和应用。我尤其希望能学到如何根据我的研究问题和理论框架来设计和构建SEM模型,包括如何定义潜变量,如何选择合适的指标,以及如何建立潜变量之间的路径关系。我对模型拟合度指标的理解仍需加深,比如 Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR 等,我希望书中能详细解释这些指标的含义、计算方法以及如何综合判断模型的拟合程度。此外,模型修正的策略也是我非常感兴趣的部分,例如如何处理模型不拟合的问题,以及在修正模型时需要注意哪些事项,才能避免过度拟合或引入不合理的路径。如果书中能提供一些关于SEM软件(如AMOSS, LISREL, Mplus)的使用教程或示例,那将极大地提高我的学习效率。

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一直以来,我对于如何有效地利用统计方法来验证和探索理论模型抱有浓厚的兴趣,而结构方程模型(SEM)正是我心目中的理想工具。《结构方程模型》这本书的出现,恰好满足了我对系统性学习SEM的渴望。我希望这本书能够提供一个扎实的基础,帮助我理解SEM的理论渊薮,包括其核心组成部分——测量模型和结构模型。我特别关注书中关于模型构建的指导,我需要学习如何将抽象的理论概念转化为可操作的潜变量,并如何选择合适的测量指标来准确地反映这些潜变量。对我而言,如何科学地设定变量之间的路径关系,以及如何通过合理的模型设计来检验我的研究假设,是至关重要的。此外,我也非常期待书中能够详细阐述模型拟合度评估的方法,了解各种拟合指标的意义、计算方法以及如何综合运用它们来判断模型的优劣。同时,我也希望能从书中获得关于模型修正的实用技巧,例如在模型不符合数据时,如何进行审慎的调整,以获得更优的模型。总的来说,我希望通过阅读这本书,能够掌握SEM的应用,并将其有效地融入到我的学术研究中。

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作为一名初学者,我对《结构方程模型》这本书寄予厚望。我常常在文献中看到SEM的身影,尤其是在心理学、教育学、市场营销等领域,它被广泛用于检验复杂的因果关系和测量潜变量。然而,对于SEM的实际操作和理论基础,我总感觉隔着一层纱。我希望能通过这本书,系统地学习SEM的原理,理解潜变量、显变量、路径分析、因子分析等核心概念是如何在SEM框架下整合的。我特别关注书中是否能提供清晰的步骤指南,从模型构建、数据准备,到模型估计、拟合度检验,再到结果解释和模型修正,每一个环节都需要详尽的讲解。我期待书中能够包含不同类型的SEM应用,比如验证性因子分析(CFA)、路径分析(PA)以及整合了CFA和PA的完整SEM模型。此外,对于模型诊断和疑难杂症的解决,例如处理模型识别问题、欠拟合、过拟合等情况,我希望书中能提供实用的建议和解决方案。如果书中能提供一些典型的研究案例,并详细分析其模型构建和结果解释过程,那将对我理解SEM的应用非常有帮助。我对SEM的期望是,它不仅仅是统计方法,更是连接理论与实证研究的桥梁,能够帮助我更有效地开展学术研究。

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作为一名希望深入理解和运用统计分析的研究者,《结构方程模型》这本书对我来说意义非凡。我常常在学术文献中看到SEM被用来检验复杂的理论模型,尤其是那些涉及潜变量和多重路径关系的研究。我的目标是不仅了解SEM的基本原理,更要掌握如何将其有效地应用于我的研究中。我希望这本书能提供一个循序渐进的学习过程,从SEM的理论基础,如测量模型和结构模型,到具体的模型构建过程,包括如何定义潜变量、选择测量指标以及设定路径关系。我尤其关注书中关于模型评估的内容,例如各种拟合优度指标的含义、计算方式以及如何综合判断模型的适用性。对于模型修正,也就是在模型不拟合时如何进行调整,我也非常期待书中能提供清晰的指导和策略,让我能够避免过度拟合或引入不科学的路径。如果书中能包含不同类型的SEM应用案例,例如验证性因子分析、路径分析、以及更复杂的潜在类别分析等,那将极大地帮助我拓展SEM的应用视野。我希望通过学习这本书,能够独立地构建、评估和解释SEM模型,从而为我的研究提供更严谨的实证支持。

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我对《结构方程模型》这本书抱有极大的期待,因为我一直希望在我的研究中能够更深入地探究变量之间的复杂关系,而SEM正是实现这一目标的强大工具。在许多学术论文中,我都能看到SEM被用来检验中介效应、调节效应以及更复杂的因果链,这些研究成果都令我印象深刻。我希望这本书能帮助我构建一个扎实的SEM理论基础,理解其核心概念,例如潜变量、测量模型、结构模型以及模型拟合度。我尤其希望能学习到如何将我的研究理论转化为可操作的SEM模型,包括如何选择合适的指标来代表潜变量,以及如何合理地设定变量之间的路径关系。我对模型评估和诊断部分非常感兴趣,希望书中能详细介绍各种拟合优度指标的含义和解读方式,以及如何处理模型不拟合的问题,例如如何进行模型修正。如果书中能提供一些在不同研究领域(如心理学、教育学、社会学)的典型SEM案例,并详细分析其模型构建和结果解释的过程,那将对我理解SEM的应用非常有帮助。我希望通过这本书,能够提升我的数据分析能力,并能够自信地运用SEM来支持我的研究发现。

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这本书的名字叫《结构方程模型》,我一直对量化研究方法很感兴趣,尤其是在社会科学领域,研究变量之间的复杂关系是核心。我一直想找一本能够系统介绍结构方程模型(SEM)的书,它能够帮助我理解如何检验和构建理论模型,而不是简单地描述变量之间的相关性。我希望这本书能够提供清晰的概念解释,详细的操作步骤,并且有丰富的案例分析,能够让我一步步跟着学习。我对于SEM的理解一直有些碎片化,比如知道它能同时检验测量模型和结构模型,也能处理潜变量,但具体如何操作,参数的意义是什么,模型的拟合度如何判断,这些细节我需要更深入的学习。我希望这本书能够解答我的这些疑问,并且让我掌握使用SEM进行实证研究的能力,能够运用它来验证我自己的研究假设,并从中获得更深刻的洞见。我一直觉得SEM是一种非常强大的工具,能够将复杂的理论模型转化为可检验的统计模型,从而为研究提供更坚实的证据基础。我特别希望这本书能给我一些关于如何处理数据不符合正态分布的情况,以及如何选择合适的SEM软件(比如AMOS, LISREL, Mplus等)的建议。同时,我对模型改进和报告研究结果的规范也有浓厚的兴趣,希望这本书能在这方面有所阐述,让我能够写出更严谨的学术论文。

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作为一名正在进行实证研究的研究生,我迫切需要掌握一种能够检验复杂理论模型的分析工具,《结构方程模型》这本书便是我一直在寻找的。我常常在文献中遇到研究者使用SEM来检验中介效应、调节效应以及更加复杂的因果链。我希望这本书能够提供一个系统性的学习框架,让我能够理解SEM的核心原理,并掌握其在实际研究中的应用。我特别关注书中关于模型构建的指导,包括如何根据理论假设来设定变量之间的关系,如何选择合适的测量模型来代表潜变量,以及如何评估模型的拟合情况。我希望书中能够涵盖常见的SEM模型类型,例如验证性因子分析(CFA)、路径分析(PA),以及结合了测量模型和结构模型的完整SEM。对于模型的解释,我期望书中能提供详细的指南,包括如何解读路径系数、方差、协方差以及模型拟合指标,并能够将这些统计结果转化为有意义的学术见解。此外,处理SEM中的常见问题,如样本量要求、数据转换、异常值处理以及模型诊断,也是我非常期待从这本书中获得指导的部分。我希望通过学习这本书,能够提升我的数据分析能力,并为我的研究论文增添更强的实证支持。

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我一直对量化研究方法抱有浓厚的兴趣,尤其是在社会科学领域,如何有效地考察变量之间的复杂关系一直是我的一个研究难题。结构方程模型(SEM)因其能够同时检验测量模型和结构模型,并能处理潜在变量的特性,深深吸引了我。我期待这本书能够提供一个全面且易于理解的SEM入门指南,从最基础的概念讲起,逐步深入到模型的构建、估计、检验和解释。我特别希望能学习到如何将抽象的理论概念转化为可量化的潜变量,以及如何选择合适的显变量来测量这些潜变量。书中关于模型拟合度指标的详细解释,以及如何根据这些指标来判断模型的优劣,是我非常看重的内容。此外,我希望书中能够包含一些实际的研究案例,通过这些案例,我能更直观地理解SEM如何在不同研究领域得到应用,并学习如何借鉴这些案例来指导我自己的研究。我对SEM在处理多重中介效应和调节效应方面的能力非常感兴趣,希望书中能够提供相关的模型构建和解释方法。总而言之,我期望通过这本书,能够建立起对SEM的系统性认识,并掌握将其应用于我自己的学术研究中。

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作为一名对量化研究方法充满好奇的研究者,我一直在寻找一本能够系统性地介绍结构方程模型(SEM)的书籍,而《结构方程模型》这本书引起了我的极大兴趣。我深知SEM在检验复杂理论模型、处理潜在变量以及同时考察多个变量间关系方面的强大能力。我希望这本书能够提供一个清晰的学习路径,从SEM的基本概念,如潜变量、显变量、测量模型和结构模型,开始讲解,并逐步深入到模型构建、参数估计、模型拟合度检验以及结果解释。我特别关注书中关于模型构建的指导,如何根据我的研究问题和理论框架来设定模型,如何选择合适的指标来测量潜在变量,以及如何设定潜在变量之间的路径关系,这些都是我迫切需要掌握的技能。此外,我对如何评估模型的拟合度以及如何处理模型不拟合的情况有着浓厚的兴趣,我希望书中能够详细解释各种拟合优度指标的含义和应用,并提供实用的模型修正策略。如果书中能包含一些跨学科的SEM应用案例,并详细展示其研究过程和结果,那将极大地帮助我理解SEM的灵活性和实用性。

评分

我对《结构方程模型》这本书的期望非常高,因为我一直希望能够掌握一种能够处理复杂关系和潜在变量的统计分析技术,而SEM正是为此而生的。我希望这本书能为我提供一个从零开始的学习体验,不仅能理解SEM的理论基础,还能掌握其实际操作。我尤其关注书中关于模型构建的部分,我需要学习如何根据我的研究问题和理论框架来设计模型,包括如何选择合适的潜在变量,以及如何选择能够有效测量这些潜在变量的指标。我希望书中能详细解释如何设定潜在变量之间的路径关系,以及如何检验我的研究假设。对于模型评估,我希望能够清晰地理解各种拟合优度指标的含义和解释方法,以及如何根据这些指标来判断模型的优劣。此外,我也非常期待书中能够提供关于模型修正的指导,例如在模型不拟合时,如何进行审慎的调整,以获得一个既有理论依据又符合数据特征的模型。如果书中能包含不同领域的SEM案例分析,并深入解析其模型构建、评估和解释过程,那将极大地提升我的学习效果。

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在读潜发展一章,易懂、实用,特别感动

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还是这本好点哎。王孟成那本没啥参照意义

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