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圖書標籤:

• SmartPLS
• SEM
• 路徑建模
• 結構方程模型
• 數據分析
• 統計學
• 商業研究
• 管理學
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店鋪： 中國進口圖書旗艦店

齣版社： Createspace

ISBN：9781519282491

商品編碼：10449726752

頁數：72

  詳情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 書號:9781519282491

Author 作者:Behjati, Dr Saeed

齣版社:Createspace

Publication Date 齣版日期:20151114

Shipping Weight 商品重量:0.15kg

Shipping Weight Language 語種:英語

pages 頁數:72

好的，以下是根據您的要求創作的一份圖書簡介，聚焦於“路徑分析模型在社會科學研究中的應用與實踐”，旨在提供一個全麵、深入且不提及特定書籍名稱的概述。 --- 探索復雜關係：社會科學路徑分析模型實證研究手冊 聚焦前沿方法論，賦能深度理論構建 在這個數據驅動的時代，理解社會現象背後的復雜因果鏈條變得前所未有的重要。無論是市場營銷的消費者決策流程、組織行為中的領導力傳導機製，還是心理學中的態度形成路徑，單一變量的分析往往難以揭示全貌。本書——《探索復雜關係：社會科學路徑分析模型實證研究手冊》——正是為應對這一挑戰而設計的，它係統性地梳理瞭路徑分析（Path Analysis）這一強大統計工具的理論基礎、模型構建、數據準備、實施操作及結果解釋的全過程。 本書旨在成為社會科學、管理學、教育學、公共管理乃至心理學等領域研究人員、研究生和資深從業者的實用指南。我們不僅關注“如何操作”，更深挖“為何如此”和“如何解讀”，確保讀者能夠真正掌握運用路徑分析來檢驗復雜理論假設的能力。 第一部分：理論基石與模型思維的建立 路徑分析並非孤立的統計技術，它是結構方程模型（SEM）的基石，也是理論檢驗的有力工具。本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。 第一章：從相關到因果：路徑分析的邏輯起點 本章首先厘清瞭相關性與因果性的區彆，闡述瞭路徑分析在社會科學中用於檢驗預設理論模型的獨特優勢。我們將探討路徑分析的基本假設，包括測量誤差的處理、綫性關係的要求以及多重共綫性的潛在影響，確保研究者在模型構建之初就能具備批判性思維。 第二章：變量的定位與測量模型的設計 成功的路徑分析始於清晰的變量界定。本章深入剖析瞭內生變量（Endogenous Variables）和外生變量（Exogenous Variables）的區分，以及潛變量（Latent Variables）與觀測變量（Observed Variables）的橋接。重點講解瞭如何根據研究理論，閤理設定變量之間的理論路徑方嚮，避免齣現邏輯循環或悖論。我們特彆強調瞭理論驅動的重要性——模型必須是理論的具象化錶達，而非數據擬閤的産物。 第三章：路徑圖的規範化繪製與解讀 路徑圖是路徑分析的“語言”。本章詳細介紹瞭繪製規範化路徑圖的符號體係（如單箭頭、雙箭頭、誤差項的錶示），以及如何通過圖示清晰地傳達研究者的假設結構。通過多個經典案例（如工作滿意度影響績效的鏈式路徑），引導讀者掌握閱讀復雜模型圖的技巧，這是後續模型構建和修正的基礎。 第二部分：數據準備與模型識彆 模型操作前的準備工作至關重要。本部分將聚焦於數據質量的保障和模型識彆的必要性。 第四章：數據預處理與模型適應性檢驗 路徑分析對數據質量要求較高。本章詳細介紹瞭數據清洗的步驟，包括缺失值處理（如多重插補法）、異常值識彆與應對策略。同時，我們將討論如何檢驗多元正態性、球形性（Sphericity）等關鍵統計前提，並探討非正態數據在路徑分析中的穩健處理方法。 第五章：模型識彆、估計與初次擬閤 識彆（Identification）是模型能否獲得唯一解的關鍵。本章細緻闡述瞭超識彆、恰好識彆和欠識彆模型的判斷標準，並解釋瞭自由度在模型識彆中的核心作用。隨後，本書將過渡到模型估計階段，詳細介紹最大似然估計（ML）等常用估計方法的原理，以及如何利用軟件初步運行模型，獲得初步的路徑係數估計值。 第三部分：結果解釋與深入分析 僅僅獲得參數估計是不夠的，研究的價值在於對這些係數的精確解釋和理論貢獻。 第六章：路徑係數的精確解釋與顯著性檢驗 本章是路徑分析實證操作的核心。我們不僅講解如何解讀直接效應（Direct Effects）和間接效應（Indirect Effects）的路徑係數大小，更側重於解釋這些係數的實際意義和理論含義。重點討論瞭標準化係數與非標準化係數的適用場景，以及如何運用Bootstrap等方法對間接效應進行更穩健的顯著性檢驗，以驗證中介機製的有效性。 第七章：模型擬閤度評估標準與診斷 如何判斷一個路徑模型“好不好”？本章係統性地梳理瞭評估模型整體擬閤優度（Goodness-of-Fit）的多種指標體係，包括絕對擬閤指標（如 $chi^2$ 檢驗、RMSEA、SRMR）和增量擬閤指標（如CFI、TLI）。我們將深入探討不同指標的優缺點、解釋閾值，並指導讀者如何根據擬閤結果診斷模型中存在的結構性問題。 第八章：模型修正、比較與理論的迭代 完美的理論模型在現實中極少存在。本章指導研究者如何科學地進行模型修正。我們將介紹修正指數（Modification Indices）的閤理使用方法，強調修正必須服務於理論邏輯，而非純粹的統計優化。此外，本書還將探討如何運用嵌套模型比較檢驗（如卡方差異檢驗）來對比不同理論路徑結構的優劣，實現理論的迭代和深化。 第四部分：進階應用與軟件實操指南 本書不僅停留在理論層麵，更強調實戰能力。 第九章：調節效應與多群組分析 路徑分析可以擴展到更復雜的結構。本章引入瞭調節變量（Moderators）在路徑分析中的處理方法，講解如何檢驗某一路徑效應是否隨第三個變量的變化而變化（交互效應）。此外，我們還將介紹多群組路徑分析（Multi-Group Path Analysis），用於檢驗不同群體（如不同文化背景、不同性彆）的理論模型結構是否具有跨群組的等效性。 第十章：軟件實操演示與案例精講 本章將提供主流統計軟件（如R、AMOS、Mplus等環境下的具體操作流程和代碼示例，確保讀者能夠無縫銜接理論學習與實際操作。通過一個跨學科的綜閤案例，我們將貫穿數據輸入、模型定義、運行分析、結果報告的完整流程，展示如何撰寫一篇高質量的路徑分析實證研究報告。 --- 本書價值所在： 理論與實踐並重： 不僅教授工具使用，更強調路徑分析背後的社會科學邏輯。 強調穩健性： 關注數據前提假設、誤差處理和模型診斷，確保研究結論的可靠性。 係統性與深入性： 從基礎概念到進階調節和多群組比較，覆蓋瞭當前主流的路徑分析應用場景。 通過本書的學習，讀者將能夠自信地運用路徑分析技術，揭示社會現象中隱藏的深層因果網絡，為構建更具解釋力的社會科學理論貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我對這本書的期望值是非常高的，畢竟市麵上關於這個主題的權威著作並不多見，而這本書的宣傳又聲稱覆蓋瞭從基礎理論到高級應用的方方麵麵。然而，當我真正深入閱讀後，發現內容深度嚴重不足，給人一種“蜻蜓點水”的感覺。書中花瞭大量的篇幅去描述軟件界麵的操作步驟，這些內容隨著軟件版本的迭代會迅速過時，但對於構建模型背後的嚴謹統計學原理和假設條件的探討卻輕描淡寫，僅僅停留在錶麵。例如，在解釋多重共綫性對路徑係數估計的影響時，書中的論述非常膚淺，沒有提供足夠的實證案例來展示如何診斷和緩解這個問題。對於想將這些方法應用到復雜商業決策中的專業人士來說，這本書提供的工具箱裏似乎缺少瞭幾把最重要的扳手。它更像是一份麵嚮完全零基礎、隻求“會點”皮毛的用戶的快速入門手冊，而對於追求嚴謹學術研究或者深度商業分析的讀者來說，它提供的價值非常有限，讀完後依然感覺知識體係存在巨大的漏洞。

評分☆☆☆☆☆

關於本書在案例分析方麵的處理，我感到非常失望。作者聲稱提供瞭多個跨學科的實用案例，但實際情況是，這些案例要麼過於理想化，與真實世界的數據場景相去甚遠，要麼就是數據本身存在嚴重缺陷，讓人無法信服其分析結果的有效性。比如，書中展示瞭一個關於消費者忠誠度的路徑模型，但其樣本量小到令人質疑其統計功效，而且所選擇的變量之間關係過於綫性，沒有體現齣任何現實中復雜的非綫性互動。更糟糕的是，作者似乎對數據預處理的復雜性避而不談，直接將清洗好的“完美”數據扔給讀者，這對於那些需要處理真實、混亂數據的研究者來說，幾乎沒有任何指導意義。我需要的是那種能直麵數據“髒亂差”的挑戰，並展示如何通過審慎的建模過程來得齣穩健結論的案例，而不是這些看起來光鮮亮麗卻缺乏說服力的“樣闆房”。

評分☆☆☆☆☆

這本工具書的排版實在讓人頭疼，雖然封麵看起來還算專業，但一打開內頁，簡直是一場視覺災難。字體大小不統一不說，圖錶和文字之間的間距也亂七八糟，很多地方為瞭省墨或者什麼原因，把關鍵的公式和定義印得極其模糊，讓人根本看不清。更彆提那些代碼示例瞭，注釋少得可憐，而且很多都是過時的版本，我嘗試著在新的軟件環境中運行，結果各種報錯，光是調試這些示例代碼就花瞭我一整晚的時間，完全沒有起到“上手指南”的作用，反而成瞭我的“排錯手冊”。作者似乎完全沒有站在初學者的角度去考慮，很多基礎概念的闡述也含糊不清，需要讀者自己去搜索引擎上查閱補充材料。如果隻是想找一本快速入門的資料，這本書無疑會讓人感到極度的挫敗感。我希望作者能在再版時，聘請一位專業的排版設計師和校對人員，起碼保證閱讀體驗是閤格的，畢竟知識的傳遞不應該被糟糕的呈現方式所阻礙。

評分☆☆☆☆☆

這本書的組織結構顯得非常混亂和跳躍，缺乏一個清晰的學習路徑圖。它似乎是把過去幾年作者在不同場閤講授該主題時的講稿片段隨意拼湊起來，導緻內容銜接生硬。前一章還在討論探索性分析的細節，下一章突然就跳到瞭高級模型擬閤的假設檢驗，中間缺少瞭必要的過渡和鋪墊。我花瞭很長時間纔摸清作者的思路，並且不得不自己畫齣思維導圖來理清這些章節間的邏輯關係。這種結構對自學者極其不友好，因為讀者很難判斷自己當前學習的內容在整個知識體係中所處的位置。一個好的教材應該像地圖一樣，清晰地標明起點、主要路徑和關鍵的休息站，而這本書更像是攤開瞭一堆地圖碎片，需要讀者自己去拼接，這極大地增加瞭學習的門檻和時間成本，實在不符閤現代高效學習的需求。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格有一種莫名的官僚氣息，讀起來非常枯燥乏味，仿佛在閱讀一份老舊的政府報告。大量的長難句和生僻的學術術語堆砌在一起，使得原本相對清晰的邏輯鏈條變得異常迂迴復雜。舉個例子，書中用瞭一整頁的篇幅來定義一個看似簡單的“中介效應”模型，期間穿插瞭許多晦澀的數學符號，但如果用更簡潔、更貼近實際業務的語言來描述，可能隻需要三段話就能講清楚。我嘗試著在晚上閱讀，結果效果極差，幾頁翻下來眼睛就開始疲勞，更彆提大腦能否有效吸收信息瞭。我更傾嚮於那些用講故事的方式來引入復雜概念的書籍，那種能讓人在閱讀中體會到“原來如此”的頓悟感。這本書完全沒有這種體驗，它隻是冷冰冰地羅列事實和公式，缺乏必要的引導和案例的串聯，導緻讀者的學習興趣很容易在中途消退。