结构方程模型——AMOS的操作与应用 吴明隆 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴明隆 著

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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562457206

商品编码：10479212932

包装：平装

出版时间：2010-10-01

基本信息

书名:结构方程模型——AMOS的操作与应用

：78.00

作者:吴明隆

出版社：重庆大学出版社

出版日期：2010-10-01

ISBN：9787562457206

字数：815000

页码：520

版次：2

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.881kg

编辑推荐

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本书是“万卷方法统计分析方法丛书”之一，全书共分12个章节，主要对AMOS的操作与应用知识作了介绍，具体内容包括结构方程模型的基本概念、模型适配度统计量的介绍、amos graphics界面介绍、参数标签与测量模型、验证性因素分析等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

内容提要

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本书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。
本书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，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。
本书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。

目录

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章 结构方程模型的基本概念
节 结构方程模型的特性
第二节 测量模型
第三节 结构模型
第四节 结构方程模型图中的符号与意义
第五节 参数估计方法
第六节 模型的概念化
第七节 模型的修正
第八节 模型的复核效化
第二章 模型适配度统计量的介绍
节 模型适配度检核指标
一、模型基本适配指标
二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估）
三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）
四、模型统计检验力的评估
第二节 模型识别的范例
一、正好识别模型
二、过度识别模型
三、低度识别模型
第三章 amos graphics界面介绍
节 amos graphics窗口的介绍
一、开启应用软件
二、工具箱窗口的图像钮操作介绍
第二节 图像钮综合应用
一、绘制个测量模型
二、绘制第二个测量模型
三、绘制第三个测量模型
第四章 amos执行步骤与程序
节 路径分析的程序与执行
一、建立路径模型图
二、开启数据文件
三、设定观察变量
四、设定误差变量的变量名称
五、设定文字报表要呈现的统计量
六、将路径模型图存盘与计算估计值
七、浏览模型的结果
第二节 路径因果模型图的设定
一、外因变量间没有相关的设定
二、内因变量没有界定残差项
第三节 饱和模型与独立模型
一、饱和模型
二、独立模型
第四节 结构方程模型图
一、结构方程模型图的绘制步骤
二、执行结果的标准化参数估计值路径图
三、模型的平行检验
第五节 结构模型与修正指标
一、模型a：初始模型
二、模型b：修正模型1
三、模型c：修正模型2
四、模型d：修正模型3
第六节 单一文件多重模型的设定
第五章 参数标签与测量模型
节 参数标签的设定与特定样本的分析
一、更改特定群体名称与模型名称
二、开启数据文件选人指标变量
三、设定分析属性与计算估计值
四、增列模型变量或对象的参数标称
五、增列参数标称的模型估计结果
六、全体群体假设模型的修正
第二节 特定群体的分析
一、分析男生群体
二、分析女生群体
第三节 测量模型参数值的界定
一、测量模型假设模型
二、限制不同测量指标的路径参数a
三、低度辨识的模型
四、增列参数限制条件
五、误差变量的界定
六、测量模型的修正
七、测量模型参数标称的设定
第四节 测量模型的平行测验检验
第五节 多因子测量模型潜在变量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交关系的测量模型
四、界定测量模型潜在变量间没有相关
五、完全独立潜在变量参数修正
六、单向度测量模型与多向度测量模型
第六章 验证性因素分析
节 一阶验证性因素分析——多因素斜交模型
一、假设模型
二、输出结果
第二节 一阶验证性因素分析——多因素直交模型
一、假设模型
二、模型适配度摘要表
第三节 二阶验证性因素分析
第四节 一阶cfa模型多模型的比较
第五节 一阶cfa模型测量不变性检验
一、描绘一阶cfa假设模型图
二、单一群组多个模型的设定
三、模型估计结果
第七章 路径分析
节 路径分析的模型与效果
第二节 路径分析模型——递归模型
一、研究问题
二、采用传统复回归求各路径系数
三、amos graphics的应用
四、模型图执行结果l
五、文字报表输出结果
第三节 饱和模型的路径分析
一、饱和模型假设模型图
二、参数估计的模型图
三、参数估计及适配度结果
第四节 非递归模型的路径分析一
一、假设模型图
二、参数估计的模型图
三、参数估计值
四、模型适配度摘要表
第五节 非递归模型的路径分析二
一、设定回归系数的变量名称
二、设定回归系数值w5=w6
三、参数估计的模型图
四、参数估计值
五、设定两个内因变量测量误差的方差相等
第六节 模型界定搜寻
一、饱和模型图
二、执行模型界定搜寻
第八章 潜在变量的路径分析
节 潜在变量路径分析的相关议题
一、原始数据文件变量排列
二、快速复制对象及参数格式
三、增列简要图像标题
四、增列参数标称
五、估计值模型图参数移动
六、模型适配度的评估
七、模型的修正
八、pa—lv模型修正
第二节 数学效能pa—lv理论模型的检验
一、研究问题
二、aitl08 graphics窗口中的模型图
三、计算估计的模型图
四、参数估计相关报表
第三节 模型的修正
一、参数格式的模型图
二、参数估计相关统计量
第四节 混合模型的路径分析
一、路径分析假设模型图
二、增列模型图像标题
三、路径分析模型估计结果
四、采用潜在变量路径分析模型
五、混合路径分析模型范例二
六、混合路径分析模型范例三
七、混合路径分析模型——非递归模型
第九章 多群组分析
节 多群组分析的基本理念
一、绘制男生群体路径分析模型图
二、开启数据文件及选择目标群组变量
三、开启数据文件界定观察变量
四、设定参数标称
五、设定群组名称
六、输出结果
七、女生群体的分析模型图
八、多群组分析
第二节 多群组路径分析
一、绘制理论模型图
二、读取数据文件及观察变量
三、设定群体名称
四、界定群体的水平数值及样本
五、界定群体模型图的参数名称
六、界定输出格式
七、预设模型输出结果
第三节 多重模型的设定
一、预设模型（未限制参数）
二、协方差相等模型
三、方差相等模型
四、路径系数相等模型
五、模型不变性模型
六、多个模型的输出结果
第四节 多群组验证性因素分析
一、绘制理论模型图
二、读取数据文件及观察变量
三、设定群体名称
四、界定群体分组变量名称及其水平数值
五、设定多群组分析模型
六、输出结果
第五节 多群组结构方程模型
一、绘制amos理论模型图
二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值
三、设定多群组分析模型
四、群组模型执行结果
五、模型注解说明
第六节 三个群组测量恒等性的检验
第七节 多群组路径分析
一、绘制模型图与读人数据文件
二、增列群组及设定群组名称
三、设定两个群组数据文件变量与变量水平
四、执行多群组分析
五、计算估计值
六、输出结果
第十章 多群组结构平均数的检验
一、spss数据文件
二、设定平均数参数
三、范例一模型a
四、范例一模型b
五、范例二模型a
六、范例二模型b
节 结构平均数的操作程序
一、绘制理论模型与设定模型变量
二、增列群组与群组的变量水平数值
三、增列平均数与截距项参数标签
四、执行多群组分析程序
五、模型估计
第二节 增列测量误差项间有相关
一、执行多群组分析
二、模型截距项、平均数相等模型评估
三、测量残差模型的修正
第三节 结构平均数的因素分析
一、增列平均数与截距项参数标签
二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签
三、设定多群组分析模型
四、输出结果
第十一章 sem实例应用与相关议题
节 社会支持量表测量模型的验证
一、测量模型的区别效度
二、测量模型的收敛效度
第二节 缺失值数据文件的处理
一、观察变量中有缺失值
二、增列估计平均数与截距项
三、数据取代
第三节 sem模型适配度与参数估计关系
一、模型a：初始模型
二、模型b
第四节 样本大小与适配度卡方值
一、样本数n为100
二、样本数n为300
三、样本数n为500
四、样本数n为700
五、样本数n为900
六、样本数n为1100
七、样本数n为1500
八、样本数n为2000
第十二章 典型相关分析与结构方程模型关系
节 典型相关分析
一、cancorr语法指令
二、典型相关分析结果
第二节 sem执行程序
一、个典型变量
二、第二个典型变量
三、mimic分析结果
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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揭秘变量间的隐秘关系：掌握数据驱动的决策利器 在当今信息爆炸的时代，数据如同涌动的洪流，蕴藏着深刻的洞察与无限的可能。然而，如何在纷繁复杂的数据中梳理出变量之间真实而隐秘的联系，进而做出精准的决策，是摆在研究者和实践者面前的一大挑战。我们不再满足于仅仅描述现象，而是渴望理解现象背后的驱动力，探索事物发展的内在逻辑。这就需要一种强大的分析工具，能够超越传统的统计方法，直观地呈现理论模型，并对这些模型进行严谨的检验。 本书正是为了满足这一需求而生，它将带您走进结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的世界，为您提供一套系统、全面且极具操作性的学习指南。结构方程模型是一种强大的统计分析技术，它能够同时处理多个变量，并允许研究者构建和检验复杂的理论模型。它不仅仅是一种统计方法，更是一种思维框架，帮助我们从宏观层面理解变量之间的相互作用，揭示潜在的因果关系，并评估模型的拟合优度。 为何选择结构方程模型？ 在众多统计分析方法中，结构方程模型为何能脱颖而出，成为现代研究不可或缺的利器？ 超越传统方法的局限： 传统的回归分析通常一次只能考察一个因变量与一组自变量的关系，难以处理复杂的、多层次的变量关系。而结构方程模型则能一次性估计多个方程，从而能够构建包含潜变量（Latent Variables）和显变量（Observed Variables）的复杂模型，更真实地反映研究对象。 理论驱动的建模： 结构方程模型强调理论在研究中的核心地位。研究者可以根据现有理论，先验地设定变量之间的关系，然后通过数据来检验这些理论假设是否成立。这种“自上而下”的建模方式，能够有效地将理论与实证研究紧密结合。 处理潜变量： 现实世界中，许多重要的研究构念（Constructs）是无法直接测量的，例如“满意度”、“创新能力”、“组织文化”等。这些抽象的构念被称为潜变量。结构方程模型能够通过一组可观测的指标（显变量）来间接测量这些潜变量，从而克服了传统统计方法在处理模糊概念时的困难。 估计直接效应与间接效应： 结构方程模型能够清晰地量化变量之间的直接影响以及通过中介变量（Mediator）产生的间接影响。这有助于我们更深入地理解因果链条，识别关键的传导机制。 模型拟合的全面评估： 结构方程模型提供了一系列统计量来评估模型的整体拟合程度，即模型是否能够很好地解释观测到的数据。这使得研究者能够对模型的有效性进行客观的判断。 强大的诊断能力： 当模型拟合不佳时，结构方程模型也提供了丰富的诊断信息，帮助研究者识别模型的不足之处，并进行模型修正。 本书为您提供的独特价值 本书并非仅仅是对结构方程模型概念的介绍，而是致力于提供一套 “拿来即用” 的操作指南，让您能够真正掌握这项技术，并将其应用于您的研究实践中。我们深知，理论知识的学习固然重要，但缺乏实际操作的指导，再精妙的理论也难以转化为解决实际问题的能力。因此，本书将重点聚焦于 AMOS软件 的应用，并辅以详实的理论解释和案例分析，为您提供全方位的支持。 为何选择AMOS软件？ AMOS（Analysis of Moment Structures）是目前最受欢迎的结构方程模型软件之一。它的优势在于： 直观的图形化界面： AMOS 提供了非常友好的图形化界面，用户可以通过拖拽、连接等方式来绘制模型图，极大地降低了操作的门槛。即使是初学者，也能在短时间内理解并构建自己的模型。 强大的建模能力： AMOS 能够处理各种复杂的结构方程模型，包括路径分析、测量模型、潜在增长模型、多水平模型等。 详细的拟合指数： AMOS 提供了丰富的模型拟合指数，如 χ² 检验、RMSEA、CFI、TLI 等，帮助用户全面评估模型的拟合优度。 参数估计与检验： AMOS 能够准确地估计模型参数，并提供参数的显著性检验，帮助用户判断变量之间的关系是否真实存在。 模型比较与修正： AMOS 允许研究者比较不同模型的拟合效果，并提供模型修正的建议，以获得更优的模型。 本书内容体系概览 本书将带领您循序渐进地掌握结构方程模型在AMOS软件中的操作与应用，内容涵盖以下核心模块： 第一部分：基础认知与准备 第一章：结构方程模型导论 结构方程模型的核心思想与概念 结构方程模型在不同学科领域的应用前景 与传统统计方法的比较优势 潜变量与显变量的概念及区分 研究设计与模型构建的基本原则 第二章：AMOS软件介绍与安装 AMOS软件的安装与基本界面 AMOS软件的功能概览 常见问题解答与初步操作体验 第三章：数据准备与预处理 数据收集与格式要求 缺失值处理策略 异常值检测与处理 数据转换与变量构建 量规数据（Scale Data）的信度与效度评估初步认识 第二部分：核心建模技术 第四章：路径分析模型（Path Analysis） 路径分析的概念与应用场景 在AMOS中绘制路径分析模型 模型参数的估计与解释 模型拟合度的评估 案例分析：研究变量之间的直接与间接路径 第五章：测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA） 验证性因子分析的原理与目的 在AMOS中构建测量模型 因子载荷（Factor Loadings）的解释 信度（Reliability）与效度（Validity）的检验 案例分析：构建和检验一个多维测量量表 第六章：整体模型（Full SEM） 结合测量模型和路径分析，构建完整的结构方程模型 在AMOS中整合测量模型与结构关系 参数估计、模型拟合与结果解读 案例分析：检验一个包含潜变量的理论模型 第三部分：进阶建模与应用 第七章：中介效应检验（Mediation Analysis） 中介效应的理论基础 在AMOS中设置和检验中介效应 Sobel检验与Bootstrap方法 案例分析：探究变量间的传导机制 第八章：调节效应检验（Moderation Analysis） 调节效应的概念与解释 在AMOS中实现调节效应的检验 交互项的构建与解读 案例分析：研究一个变量如何调节另一个变量的影响 第九章：多组比较（Multi-group Analysis） 跨群体检验模型在不同群组中的差异 在AMOS中进行多组比较 模型整体拟合与参数差异检验 案例分析：比较不同性别、年龄组的研究对象 第十章：模型修正与比较 模型拟合不佳时的诊断策略 常见的模型修正方法（如考虑误差协方差） 模型比较的原则与常用指标（如AIC, BIC） 案例分析：逐步优化模型结构 第四部分：实战案例与专题 第十一章：典型研究领域的应用案例 组织行为学中的领导力研究 市场营销中的消费者行为研究 教育心理学中的学习动机研究 健康科学中的行为干预研究 （根据实际情况可增加其他领域案例） 第十二章：常见问题与高级技巧 收敛性问题处理 模型识别问题 潜变量方差的设定 模型中包含分类变量 贝叶斯结构方程模型简介（可选） 本书的特色与优势 实践导向，强调操作： 本书以AMOS软件为载体，通过丰富的截图和详细的操作步骤，确保读者能够轻松上手。每一个模型构建的步骤都经过精心设计，力求清晰明了。 理论与实践并重： 在教授操作技巧的同时，本书也深入浅出地阐述了结构方程模型的理论基础，帮助读者理解“为何”这样做，而不仅仅是“如何”去做。 案例丰富，贴近研究： 本书提供了多个来自不同研究领域的典型案例，这些案例不仅具有代表性，而且贴近实际研究需求，能够帮助读者将所学知识迁移到自己的研究中。 语言通俗，避免术语堆砌： 我们力求使用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念，避免不必要的术语堆砌，让不同背景的读者都能轻松理解。 结构清晰，循序渐进： 本书的章节安排循序渐进，从基础概念到核心技术，再到进阶应用，逐步深入，帮助读者构建完整的知识体系。 谁适合阅读本书？ 本书适合以下人群： 研究生和博士生： 在撰写学位论文、进行实证研究时，需要运用结构方程模型来检验理论假设的硕博士研究生。 学术研究人员： 希望深入理解和应用结构方程模型，以提升研究质量和创新性的科研工作者。 统计学和相关专业学生： 对高级统计分析方法感兴趣，并希望掌握一门强大数据分析工具的学生。 具有一定统计学基础的实践者： 在商业分析、市场调研、教育管理、心理咨询等领域，希望运用数据驱动方法进行决策和优化的专业人士。 任何对探究变量间复杂关系感兴趣的人： 无论您的研究领域如何，只要您希望更深入地理解事物之间的相互影响，本书都能为您提供有力的支持。 开启您的数据洞察之旅 掌握结构方程模型，就像获得了一双“透视眼”，能够穿透数据的表面，直抵变量之间错综复杂的脉络。它不仅是一种分析技术，更是一种提升研究深度和洞察力的思维方式。通过本书的学习，您将能够： 构建和检验您的理论模型： 将抽象的理论转化为可检验的统计模型，并用数据来验证其合理性。 揭示潜在的因果关系： 区分直接效应与间接效应，深入理解变量间的传导机制。 准确评估测量工具的质量： 确保您使用的测量指标能够真实反映研究构念。 做出更科学、更具说服力的研究结论： 为您的研究提供坚实的统计证据。 在学术研究和实际应用中取得突破： 提升您的分析能力和解决问题的能力。 立即翻开本书，踏上结构方程模型的操作与应用之旅，解锁数据背后的深刻洞察，成为一名更出色的数据驱动型研究者和决策者！

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常独特，它不仅仅停留在教会你如何“点点鼠标”生成结果，而是深入到了研究设计和结果解释的层面。我尤其欣赏作者在讨论模型构建时所展现出的那种审慎和批判性思维。他没有把AMOS描绘成一个“万能药”，而是强调了模型设定前理论基础的重要性，以及如何根据研究问题来灵活选择不同的模型设定，比如验证性因子分析（CFA）与结构模型之间的衔接。在结果报告部分，作者对各种拟合指标的解读也十分到位，不像有些教材那样只是罗列一堆数字，而是结合实际情境，教导我们如何判断一个模型是“好”还是“不好”，以及在模型不理想时，有哪些合理的修正方向。这种注重质量而非数量的论述方式，让我在撰写研究报告时，能够更有底气和说服力地阐述我的模型发现。这本书提供的不仅仅是软件指南，更是一种严谨的量化研究方法论的熏陶。

评分☆☆☆☆☆

我是在准备我的硕士毕业论文时接触到这本书的，当时时间紧任务重，必须快速掌握SEM来处理我的问卷数据。这本书的结构安排得极具逻辑性，简直是为“项目驱动型学习者”量身定做的。它不是按部就班地介绍软件菜单，而是直接将学习内容与实际的分析任务挂钩——从数据导入、初步描述性统计，到复杂的路径分析、中介效应和调节效应的检验，每一个步骤都清晰地对应着研究中可能遇到的实际问题。阅读过程中，我发现自己不是在“学习”一个软件，而是在“完成”一个研究项目。这种以问题为导向的学习路径，极大地提高了我的学习效率和投入感。每完成一章的学习，就相当于成功攻克了一个研究难点，这种即时的成就感，是支撑我坚持下来的重要动力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上很多统计软件的操作手册都写得干巴巴的，读起来味同嚼蜡，感觉就像在看一份冗长的产品说明书。但这本关于AMOS的应用指南，却让人读出了“人情味”和实战的温度。作者在穿插讲解软件操作时，总能巧妙地融入一些他自己多年教学和研究中遇到的“坑”和“陷阱”。比如，在处理缺失数据和异常值时，他给出的建议非常接地气，远比官方文档里的标准流程更具操作指导性。我个人认为，对于已经有一定统计学背景，但对AMOS界面和流程不熟悉的研究者来说，这本书的价值就体现出来了。它省去了我们自己摸索和试错的大量时间，直接把那些宝贵的经验教训浓缩在了每一个章节里。它更像是一位经验丰富的导师，在你身边耐心指导你，让你在实践中少走弯路，迅速掌握这门复杂技术的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图例清晰度，也是我非常赞赏的一点。在处理复杂的统计模型图形时，清晰的视觉呈现至关重要，任何模糊不清的截图都可能导致学习者对模型的理解产生偏差。这本书在这方面做得非常出色，所有的软件界面截图都高清且标注明确，路径图上的变量和参数设置看得一清二楚。更值得一提的是，它在讲解结束后经常会附带一些“案例探讨”或者“常见错误解析”，这些小节常常能起到画龙点睛的作用。比如，它会解释为什么有时候模型权重矩阵出现问题，或者某些拟合指标虽然达标但理论上说不通。这种对细节的关注和对常见困惑的预判，使得这本书的实用性和可靠性大大提升。对于那些希望将研究结果准确无误地呈现给评审委员会的读者而言，这本书提供的细致入微的指导是不可或缺的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是理论与实践的完美结合！我本来对结构方程模型（SEM）这个概念感到非常头疼，总觉得它高深莫测，充满了各种复杂的数学公式和统计学名词。然而，作者吴明隆用一种极其清晰、由浅入深的方式，将复杂的理论框架拆解成了易于理解的模块。特别是书中对于AMOS软件操作步骤的讲解，那真是细致到了像素级的指导。我记得第一次尝试自己建模型时，对着软件界面一头雾水，但跟着书里的截图和文字一步步操作，竟然奇迹般地顺利完成了。这种手把手的教学风格，极大地增强了我学习的信心，让我不再惧怕那些看起来吓人的“路径图”和“拟合指数”。对于初学者来说，这本书无疑是一剂强心针，它不只是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”，确保你在操作的同时，也能领悟背后的统计学逻辑。可以说，它成功地架起了从零基础到能够独立运用SEM进行数据分析的桥梁。