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出版者:重庆大学出版社

作者:吴明隆

出品人:

页数:517

译者:

出版时间:2009-8-4 0:00:00

价格:59.80元

装帧:

isbn号码:9787562449478

丛书系列:

图书标签:

统计
AMOS
统计学
社会研究方法
学习-语言测试
学习-统计学
Statistics
SEM
结构方程模型
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数据分析
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模型构建
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具体描述

《结构方程模型:AMOS的操作与应用》详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。《结构方程模型:AMOS的操作与应用》前半部介绍结构方程模型（SEM）的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，最大的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在最短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。

《结构方程模型:AMOS的操作与应用》的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

点击链接进入新版：万卷方法•结构方程模型:AMOS的操作与应用(第2版)

好的，这里为您准备了一份关于“结构方程模型”主题图书的详细简介，内容详实，力求自然流畅，不包含“结构方程模型”这本书本身的内容。 --- 《潜隐变量的奥秘：现代社会科学研究中的因果推断与模型构建》书籍简介导言：跨越观察的鸿沟在人类认知的世界中，我们所能直接感知的往往只是表象——行为、态度、满意度、绩效等一系列可观测变量。然而，驱动这些现象背后的真正力量，例如“智力”、“动机”、“组织文化”或“生活质量”，却是深藏于事物肌理之中的潜隐概念。如何科学、严谨地捕捉、量化并验证这些不可直接测量的构造，是现代社会科学，乃至心理学、教育学、管理学和市场研究领域面临的核心挑战。《潜隐变量的奥秘：现代社会科学研究中的因果推断与模型构建》正是为了系统性地解决这一挑战而精心编撰的。本书并非一本简单的统计工具操作手册，而是一部深刻探讨潜在结构与经验数据之间桥梁搭建艺术的理论与实践指南。它以宏大的视角，审视了从传统计量经济学到现代心理测量学的发展脉络中，研究者是如何一步步学会用数据语言描述复杂现实的。全书的核心议题聚焦于如何构建能够清晰区分测量误差与真实结构效应的研究框架，并以此为基础，探索变量间的复杂依赖关系与潜在的因果路径。我们旨在为读者提供一个坚实的理论基础，使他们能够从根本上理解那些看似复杂的统计输出背后的科学逻辑。第一部分：理论基石——从测量到结构本书的开篇部分，我们将深入剖析社会科学研究的哲学基础与测量理论的演进。我们首先要明确，一个有效的模型，其可靠性源于对测量本质的深刻洞察。 1. 测量理论的范式转换：详细回顾了经典测量理论（CTT）的局限性，并重点阐述了项目反应理论（IRT）如何为潜隐变量的精确估计提供了新的视角。我们将探讨信度与效度的传统定义，并将其置于更广阔的“效标一致性”框架下进行考察。 2. 潜隐变量的哲学定位：潜隐变量究竟是纯粹的数学构造，还是对客观现实的真实描述？本书将引导读者辨析“构念有效性”（Construct Validity）的各个维度，包括内容效度、效标效度（区分与集中）以及理论效度。这一部分将大量引用经典心理测量学的文献，确保读者理解潜隐变量在理论构建中的核心地位。 3. 探索性与验证性思维：区分数据驱动的探索（如因子分析的初步应用）与理论驱动的验证（如对既有理论模型的检验）。我们将展示如何利用多元统计方法，在不预设任何结构的情况下，初步识别数据中可能存在的潜在维度，并逐步过渡到基于明确理论假设的验证过程。第二部分：模型构建的精微之术理论基础奠定后，本书将进入模型构建的核心技术探讨。这里的重点不在于罗列公式，而在于理解每种统计工具在描述特定类型关系时的适用性与优缺点。 1. 多元关系建模的进阶工具：传统多元回归的局限性在于它无法直接处理测量误差。我们将介绍一系列能够将测量模型与结构模型有效整合的方法论。这包括对路径分析（Path Analysis）的深入解读，强调其作为结构检验的先导步骤的重要性。 2. 关系定向与因果推断的边界：深入探讨如何在观测数据中构建具有方向性的关系模型。我们将详细分析何谓“中介效应”（Mediation）和“调节效应”（Moderation）。对于中介效应，本书将提供多种检验方法的对比，包括逐步检验法和更稳健的非参数自抽样法，并讨论其在因果推断逻辑链条中的地位。对于调节效应，我们将探讨交互项的解释，及其在异质性群体中关系强度的变化。 3. 增长曲线与纵向数据的动态视角：许多社会现象是随时间演变的。本书将引入处理重复测量数据的技术，如潜在增长模型（Latent Growth Modeling）。我们将学习如何用潜隐变量来描述个体的变化速率、初始水平以及变化轨迹的曲率，从而从静态分析迈向动态的追踪研究。第三部分：模型的诊断、评估与实践应用一个模型构建完成只是万里长征的第一步。如何判断这个模型是否“好”？它是否足够拟合我们收集到的数据？如何基于理论与数据，对模型进行迭代修正？ 1. 拟合优度指标的深度解读：传统的卡方检验往往过于敏感，本书将带领读者超越$chi^2$值，全面掌握绝对拟合指标（如RMSEA、SRMR）和增量拟合指标（如CFI、TLI）的含义、计算逻辑及其在不同研究情境下的解释标准。我们将强调，没有一个单一指标可以完全决定模型的优劣，而是需要综合判断。 2. 模型的识别与参数估计：讨论在特定模型结构下，参数是否能够被唯一估计的问题——即模型的“识别性”（Identification）。读者将学会如何通过增加约束或调整模型设定来解决欠识别或过度识别的问题，确保估计结果的有效性。 3. 多群体比较的稳健性检验：在跨文化研究或不同子群体比较中，我们需要确保测量工具在不同群体间保持一致性。本书将详细介绍多群体分析（Multi-group Analysis）的层级，从测量不变性（Metric Invariance）到严格不变性，指导研究者如何科学地进行跨群体比较，避免得出表面上看似存在差异、实则源于测量工具不一致的错误结论。结语：迈向更精密的社会科学《潜隐变量的奥秘》的目标是培养研究者对复杂关系进行系统性建模的思维能力。它要求读者不仅掌握统计技术的皮毛，更要理解其背后的理论承诺与限制。通过对潜隐变量理论、路径构建与模型检验的全面梳理，本书旨在帮助每一位致力于严谨研究的学者，构建出更具解释力和预测力的分析框架，从而推动社会科学研究向更精密的定量层面发展。本书适合于社会学、心理学、教育测量、市场营销、公共管理等领域的高年级本科生、研究生、博士后研究人员，以及需要利用先进统计工具验证理论模型的实务研究人员。掌握本书内容，意味着掌握了理解和模拟人类社会复杂交互的有力工具。 ---