Structural Equation Modeling

出版者:SAGE Publications, Inc

作者:David W. Kaplan

页数:272

出版时间:2008-7-23

价格:USD 102.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781412916240

具体描述

Thoroughly revised to address the recent developments that continue to shape the use of structural equation modeling (SEM) in the social and behavioural sciences, the second edition of "Structural Equation Modeling" author has restructured this book into three defined sections: The foundations of SEM, including path analysis and factor analysis; traditional SEM for continuous latent variables, including assumption issues as well as latent growth curve modeling for continuous growth factors; and, SEM for categorical latent variables, including latent class analysis, Markov models (latent and mixed latent), and growth mixture modeling. Through the use of detailed, empirical examples, Kaplan demonstrates how SEM can provide a unique lens on the problems social and behavioural scientists face. This book has been enhanced with certain features that will guide the student and researcher through the foundations and critical assumptions of SEM.

用户评价

这本书的叙事结构非常考验读者的耐心，它不是那种章节之间独立性很强的结构。它的魅力在于其内在的逻辑递进，它从最基础的描述性统计框架，一步步搭建到复杂的潜变量交互作用模型。给我留下深刻印象的是关于测量不变性（Measurement Invariance）的讨论。作者并没有把这个主题当作一个可选的高级章节，而是将其置于比较研究方法论的核心位置。他用大量的篇幅去对比不同水平的不变性检验（即组间差异检验）对后续路径系数解释的制约程度。我尤其欣赏它在案例展示上保持的克制——那些案例数据并非是那种“完美拟合”的理想数据集，而是充满了现实世界研究中常见的测量误差和遗漏变量。通过对这些“不完美”数据的细致解剖，我学会了如何批判性地看待拟合指数本身，并更侧重于残差协方差的分布形态，而非仅仅盯着那个$p$值低于0.05的卡方检验结果。这彻底改变了我对模型优化的理解，使其从一种“追求完美”的艺术，回归到一种“可接受的近似”的科学。

这本书的语言风格，虽然学术性很强，但却有一种老派学者的沉稳和不怒自威的气场。它很少使用那些花哨的、为了吸引眼球的语句，而是专注于清晰、无歧义地传达复杂的统计思想。例如，在探讨模型设定的有效性时，作者非常强调“理论优先”的原则，并反复提醒读者，一个具有良好拟合度的模型，如果其路径系数的符号与既有的理论预期相悖，那么这个模型很可能只是数据巧合的产物，而不是对现实世界的有效描述。我特别喜欢它在脚注中引用的那些经典文献——这些引用往往指向了特定统计思想的源头，而不是最新的、可能尚未经过时间检验的“热点”方法。这迫使我不得不去追溯那些奠基性的工作，从而建立起一个更加坚实和全面的知识体系。这本书不是用来快速浏览的，它更像是一本工具书，需要你带着问题，时常翻阅，并在解决实际研究难题时，将其作为最终的仲裁者。它的价值在于其持久性和底层逻辑的深刻性。

我发现这本书在处理方法论的灰色地带时表现出了极高的成熟度。许多教材在讨论结构方程模型时，往往会偏向于“路径分析”或者“验证性因子分析”中的某一方，使得读者对两者关系的理解产生割裂。然而，此书成功地将两者置于一个统一的“潜在变量模型”框架下进行讨论。让我印象尤为深刻的是关于“中介效应”的检验部分。它非常详尽地比较了早期的逐步回归法（Baron & Kenny）和当前主流的自举法（Bootstrapping）之间的统计效率差异，并明确指出了在非正态分布数据下，不同效应估计方法的稳健性差异。更重要的是，作者不仅展示了如何计算直接效应和间接效应，还深入探讨了这些效应的置信区间是如何依赖于其分布形态的。这种对“如何报告结果”的细致指导，远超出了单纯的软件使用说明，它更像是一篇关于“高质量实证研究写作”的指南，确保读者在展示自己的发现时，能站得住脚，经得起同行最严格的审视。

这本《结构方程模型》的厚重感和它扉页上那张略显陈旧的插图，立刻就给人一种它不是一本“快餐式”教材的预感。我是在一个对多元统计方法感到力不从心的阶段接触到它的，当时市面上充斥着各种包装精美的入门手册，但都止步于皮毛，只教你点一下鼠标的按钮。然而，这本书不同。它花了大量的篇幅去解释模型识别的复杂性，以及为什么在构建路径图时，理论驱动的重要性远远大于数据拟合度至上的诱惑。特别是关于潜变量测量模型（CFA）的构建部分，作者没有回避那些令人头疼的因子载荷的解释性难题，而是用了一种近乎哲学思辨的方式去探讨“构建有效性”的真正含义。读到后面处理模型修正指数（Modification Indices）的那一章时，我几乎需要放慢速度，结合教科书后面的附录进行对照学习，因为它清晰地揭示了：数据驱动的修补有多么诱人，而这种诱惑背后潜藏的统计陷阱又是多么致命。这本书没有试图让模型变得简单，反而让你直面复杂性，这才是它最宝贵的地方。它更像是一本工具箱的说明书，告诉你每把工具的使用精度和局限，而不是一个速成班的PPT。

坦率地说，初读这本书时，我一度感到挫败。它的数学推导部分，尤其是在涉及到矩阵代数和最大似然估计（MLE）的原理阐述时，显得异常扎实，甚至可以说有些“不近人情”。不像某些教科书会用“我们假设这个参数是最好的”一笔带过，这本书会完整地展示如何通过梯度下降或迭代算法逼近最优解。我记得我不得不从图书馆借阅一本关于线性代数的高级参考书来辅助理解某些向量空间的投影操作在模型估计中的作用。然而，正是这种深入骨髓的严谨性，让我在实际操作中，当软件输出结果出现异常，比如协方差矩阵出现负方差估计（Negative Variance Estimates）时，能够迅速回溯到理论层面去寻找根源，而不是简单地归咎于数据噪声。这种能力，是那种只停留在软件操作层面的学习者无法企及的。它教会我的不是“如何做”，而是“为什么这样做会奏效（或者为什么会失效）”。对于那些希望真正掌握建模艺术，而非仅仅学会“跑模型”的人来说，这本书的深度是无可替代的。