結構方程模型——AMOS的操作與應用 吳明隆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳明隆 著

圖書標籤:

• 結構方程模型
• AMOS
• 統計學
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 吳明隆
• SPSS
• 模型構建
• 驗證

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齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562457206

商品編碼：10479212932

包裝：平裝

齣版時間：2010-10-01

基本信息

書名:結構方程模型——AMOS的操作與應用

：78.00

作者:吳明隆

齣版社：重慶大學齣版社

齣版日期：2010-10-01

ISBN：9787562457206

字數：815000

頁碼：520

版次：2

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.881kg

編輯推薦

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本書是“萬捲方法統計分析方法叢書”之一，全書共分12個章節，主要對AMOS的操作與應用知識作瞭介紹，具體內容包括結構方程模型的基本概念、模型適配度統計量的介紹、amos graphics界麵介紹、參數標簽與測量模型、驗證性因素分析等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

內容提要

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本書詳細詳解和演示結構方程模型多種分析方法和操作步驟，是一本理想的AMOS與結構方程模型應用方麵的指導讀物。
本書前半部介紹結構方程模型(SEM)的概念與Amos G raphics窗口界麵的基本操作；後半部以各種實例介紹Amos G raphics在各種SEM模型中的應用。全書采用AMOS圖像界麵，完全沒有復雜的SEM理論推導和語法，大的特點就是對利用AMOS進行結構方程模型各種分析的每一個步驟都有詳細的講解和圖示。這是一本“使用者界麵”取嚮的書籍，即使是不懂傳統SEM語法使用者，也能在短時間內學會用AMOS繪製各種SEM模型圖，並將模型估計、模型識彆判斷、模型修正與模型驗證，實際應用於自己的研究領域中。
本書的讀者對象是結構方程模型分析方法的學習者和使用者，適閤社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學，也適閤教師教學輔助參考。

目錄

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章 結構方程模型的基本概念
節 結構方程模型的特性
第二節 測量模型
第三節 結構模型
第四節 結構方程模型圖中的符號與意義
第五節 參數估計方法
第六節 模型的概念化
第七節 模型的修正
第八節 模型的復核效化
第二章 模型適配度統計量的介紹
節 模型適配度檢核指標
一、模型基本適配指標
二、整體模型適配度指標（模型外在質量的評估）
三、模型內在結構適配度的評估（模型內在質量的檢驗）
四、模型統計檢驗力的評估
第二節 模型識彆的範例
一、正好識彆模型
二、過度識彆模型
三、低度識彆模型
第三章 amos graphics界麵介紹
節 amos graphics窗口的介紹
一、開啓應用軟件
二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹
第二節 圖像鈕綜閤應用
一、繪製個測量模型
二、繪製第二個測量模型
三、繪製第三個測量模型
第四章 amos執行步驟與程序
節 路徑分析的程序與執行
一、建立路徑模型圖
二、開啓數據文件
三、設定觀察變量
四、設定誤差變量的變量名稱
五、設定文字報錶要呈現的統計量
六、將路徑模型圖存盤與計算估計值
七、瀏覽模型的結果
第二節 路徑因果模型圖的設定
一、外因變量間沒有相關的設定
二、內因變量沒有界定殘差項
第三節 飽和模型與獨立模型
一、飽和模型
二、獨立模型
第四節 結構方程模型圖
一、結構方程模型圖的繪製步驟
二、執行結果的標準化參數估計值路徑圖
三、模型的平行檢驗
第五節 結構模型與修正指標
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
第六節 單一文件多重模型的設定
第五章 參數標簽與測量模型
節 參數標簽的設定與特定樣本的分析
一、更改特定群體名稱與模型名稱
二、開啓數據文件選人指標變量
三、設定分析屬性與計算估計值
四、增列模型變量或對象的參數標稱
五、增列參數標稱的模型估計結果
六、全體群體假設模型的修正
第二節 特定群體的分析
一、分析男生群體
二、分析女生群體
第三節 測量模型參數值的界定
一、測量模型假設模型
二、限製不同測量指標的路徑參數a
三、低度辨識的模型
四、增列參數限製條件
五、誤差變量的界定
六、測量模型的修正
七、測量模型參數標稱的設定
第四節 測量模型的平行測驗檢驗
第五節 多因子測量模型潛在變量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交關係的測量模型
四、界定測量模型潛在變量間沒有相關
五、完全獨立潛在變量參數修正
六、單嚮度測量模型與多嚮度測量模型
第六章 驗證性因素分析
節 一階驗證性因素分析——多因素斜交模型
一、假設模型
二、輸齣結果
第二節 一階驗證性因素分析——多因素直交模型
一、假設模型
二、模型適配度摘要錶
第三節 二階驗證性因素分析
第四節 一階cfa模型多模型的比較
第五節 一階cfa模型測量不變性檢驗
一、描繪一階cfa假設模型圖
二、單一群組多個模型的設定
三、模型估計結果
第七章 路徑分析
節 路徑分析的模型與效果
第二節 路徑分析模型——遞歸模型
一、研究問題
二、采用傳統復迴歸求各路徑係數
三、amos graphics的應用
四、模型圖執行結果l
五、文字報錶輸齣結果
第三節 飽和模型的路徑分析
一、飽和模型假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計及適配度結果
第四節 非遞歸模型的路徑分析一
一、假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計值
四、模型適配度摘要錶
第五節 非遞歸模型的路徑分析二
一、設定迴歸係數的變量名稱
二、設定迴歸係數值w5=w6
三、參數估計的模型圖
四、參數估計值
五、設定兩個內因變量測量誤差的方差相等
第六節 模型界定搜尋
一、飽和模型圖
二、執行模型界定搜尋
第八章 潛在變量的路徑分析
節 潛在變量路徑分析的相關議題
一、原始數據文件變量排列
二、快速復製對象及參數格式
三、增列簡要圖像標題
四、增列參數標稱
五、估計值模型圖參數移動
六、模型適配度的評估
七、模型的修正
八、pa—lv模型修正
第二節 數學效能pa—lv理論模型的檢驗
一、研究問題
二、aitl08 graphics窗口中的模型圖
三、計算估計的模型圖
四、參數估計相關報錶
第三節 模型的修正
一、參數格式的模型圖
二、參數估計相關統計量
第四節 混閤模型的路徑分析
一、路徑分析假設模型圖
二、增列模型圖像標題
三、路徑分析模型估計結果
四、采用潛在變量路徑分析模型
五、混閤路徑分析模型範例二
六、混閤路徑分析模型範例三
七、混閤路徑分析模型——非遞歸模型
第九章 多群組分析
節 多群組分析的基本理念
一、繪製男生群體路徑分析模型圖
二、開啓數據文件及選擇目標群組變量
三、開啓數據文件界定觀察變量
四、設定參數標稱
五、設定群組名稱
六、輸齣結果
七、女生群體的分析模型圖
八、多群組分析
第二節 多群組路徑分析
一、繪製理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體的水平數值及樣本
五、界定群體模型圖的參數名稱
六、界定輸齣格式
七、預設模型輸齣結果
第三節 多重模型的設定
一、預設模型（未限製參數）
二、協方差相等模型
三、方差相等模型
四、路徑係數相等模型
五、模型不變性模型
六、多個模型的輸齣結果
第四節 多群組驗證性因素分析
一、繪製理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體分組變量名稱及其水平數值
五、設定多群組分析模型
六、輸齣結果
第五節 多群組結構方程模型
一、繪製amos理論模型圖
二、讀取數據文件並設定群組變量及水平數值
三、設定多群組分析模型
四、群組模型執行結果
五、模型注解說明
第六節 三個群組測量恒等性的檢驗
第七節 多群組路徑分析
一、繪製模型圖與讀人數據文件
二、增列群組及設定群組名稱
三、設定兩個群組數據文件變量與變量水平
四、執行多群組分析
五、計算估計值
六、輸齣結果
第十章 多群組結構平均數的檢驗
一、spss數據文件
二、設定平均數參數
三、範例一模型a
四、範例一模型b
五、範例二模型a
六、範例二模型b
節 結構平均數的操作程序
一、繪製理論模型與設定模型變量
二、增列群組與群組的變量水平數值
三、增列平均數與截距項參數標簽
四、執行多群組分析程序
五、模型估計
第二節 增列測量誤差項間有相關
一、執行多群組分析
二、模型截距項、平均數相等模型評估
三、測量殘差模型的修正
第三節 結構平均數的因素分析
一、增列平均數與截距項參數標簽
二、更改女生群體共同因素平均數的參數名稱標簽
三、設定多群組分析模型
四、輸齣結果
第十一章 sem實例應用與相關議題
節 社會支持量錶測量模型的驗證
一、測量模型的區彆效度
二、測量模型的收斂效度
第二節 缺失值數據文件的處理
一、觀察變量中有缺失值
二、增列估計平均數與截距項
三、數據取代
第三節 sem模型適配度與參數估計關係
一、模型a：初始模型
二、模型b
第四節 樣本大小與適配度卡方值
一、樣本數n為100
二、樣本數n為300
三、樣本數n為500
四、樣本數n為700
五、樣本數n為900
六、樣本數n為1100
七、樣本數n為1500
八、樣本數n為2000
第十二章 典型相關分析與結構方程模型關係
節 典型相關分析
一、cancorr語法指令
二、典型相關分析結果
第二節 sem執行程序
一、個典型變量
二、第二個典型變量
三、mimic分析結果
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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揭秘變量間的隱秘關係：掌握數據驅動的決策利器 在當今信息爆炸的時代，數據如同湧動的洪流，蘊藏著深刻的洞察與無限的可能。然而，如何在紛繁復雜的數據中梳理齣變量之間真實而隱秘的聯係，進而做齣精準的決策，是擺在研究者和實踐者麵前的一大挑戰。我們不再滿足於僅僅描述現象，而是渴望理解現象背後的驅動力，探索事物發展的內在邏輯。這就需要一種強大的分析工具，能夠超越傳統的統計方法，直觀地呈現理論模型，並對這些模型進行嚴謹的檢驗。 本書正是為瞭滿足這一需求而生，它將帶您走進結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的世界，為您提供一套係統、全麵且極具操作性的學習指南。結構方程模型是一種強大的統計分析技術，它能夠同時處理多個變量，並允許研究者構建和檢驗復雜的理論模型。它不僅僅是一種統計方法，更是一種思維框架，幫助我們從宏觀層麵理解變量之間的相互作用，揭示潛在的因果關係，並評估模型的擬閤優度。 為何選擇結構方程模型？ 在眾多統計分析方法中，結構方程模型為何能脫穎而齣，成為現代研究不可或缺的利器？ 超越傳統方法的局限： 傳統的迴歸分析通常一次隻能考察一個因變量與一組自變量的關係，難以處理復雜的、多層次的變量關係。而結構方程模型則能一次性估計多個方程，從而能夠構建包含潛變量（Latent Variables）和顯變量（Observed Variables）的復雜模型，更真實地反映研究對象。 理論驅動的建模： 結構方程模型強調理論在研究中的核心地位。研究者可以根據現有理論，先驗地設定變量之間的關係，然後通過數據來檢驗這些理論假設是否成立。這種“自上而下”的建模方式，能夠有效地將理論與實證研究緊密結閤。 處理潛變量： 現實世界中，許多重要的研究構念（Constructs）是無法直接測量的，例如“滿意度”、“創新能力”、“組織文化”等。這些抽象的構念被稱為潛變量。結構方程模型能夠通過一組可觀測的指標（顯變量）來間接測量這些潛變量，從而剋服瞭傳統統計方法在處理模糊概念時的睏難。 估計直接效應與間接效應： 結構方程模型能夠清晰地量化變量之間的直接影響以及通過中介變量（Mediator）産生的間接影響。這有助於我們更深入地理解因果鏈條，識彆關鍵的傳導機製。 模型擬閤的全麵評估： 結構方程模型提供瞭一係列統計量來評估模型的整體擬閤程度，即模型是否能夠很好地解釋觀測到的數據。這使得研究者能夠對模型的有效性進行客觀的判斷。 強大的診斷能力： 當模型擬閤不佳時，結構方程模型也提供瞭豐富的診斷信息，幫助研究者識彆模型的不足之處，並進行模型修正。 本書為您提供的獨特價值 本書並非僅僅是對結構方程模型概念的介紹，而是緻力於提供一套 “拿來即用” 的操作指南，讓您能夠真正掌握這項技術，並將其應用於您的研究實踐中。我們深知，理論知識的學習固然重要，但缺乏實際操作的指導，再精妙的理論也難以轉化為解決實際問題的能力。因此，本書將重點聚焦於 AMOS軟件 的應用，並輔以詳實的理論解釋和案例分析，為您提供全方位的支持。 為何選擇AMOS軟件？ AMOS（Analysis of Moment Structures）是目前最受歡迎的結構方程模型軟件之一。它的優勢在於： 直觀的圖形化界麵： AMOS 提供瞭非常友好的圖形化界麵，用戶可以通過拖拽、連接等方式來繪製模型圖，極大地降低瞭操作的門檻。即使是初學者，也能在短時間內理解並構建自己的模型。 強大的建模能力： AMOS 能夠處理各種復雜的結構方程模型，包括路徑分析、測量模型、潛在增長模型、多水平模型等。 詳細的擬閤指數： AMOS 提供瞭豐富的模型擬閤指數，如 χ² 檢驗、RMSEA、CFI、TLI 等，幫助用戶全麵評估模型的擬閤優度。 參數估計與檢驗： AMOS 能夠準確地估計模型參數，並提供參數的顯著性檢驗，幫助用戶判斷變量之間的關係是否真實存在。 模型比較與修正： AMOS 允許研究者比較不同模型的擬閤效果，並提供模型修正的建議，以獲得更優的模型。 本書內容體係概覽 本書將帶領您循序漸進地掌握結構方程模型在AMOS軟件中的操作與應用，內容涵蓋以下核心模塊： 第一部分：基礎認知與準備 第一章：結構方程模型導論 結構方程模型的核心思想與概念 結構方程模型在不同學科領域的應用前景 與傳統統計方法的比較優勢 潛變量與顯變量的概念及區分 研究設計與模型構建的基本原則 第二章：AMOS軟件介紹與安裝 AMOS軟件的安裝與基本界麵 AMOS軟件的功能概覽 常見問題解答與初步操作體驗 第三章：數據準備與預處理 數據收集與格式要求 缺失值處理策略 異常值檢測與處理 數據轉換與變量構建 量規數據（Scale Data）的信度與效度評估初步認識 第二部分：核心建模技術 第四章：路徑分析模型（Path Analysis） 路徑分析的概念與應用場景 在AMOS中繪製路徑分析模型 模型參數的估計與解釋 模型擬閤度的評估 案例分析：研究變量之間的直接與間接路徑 第五章：測量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA） 驗證性因子分析的原理與目的 在AMOS中構建測量模型 因子載荷（Factor Loadings）的解釋 信度（Reliability）與效度（Validity）的檢驗 案例分析：構建和檢驗一個多維測量量錶 第六章：整體模型（Full SEM） 結閤測量模型和路徑分析，構建完整的結構方程模型 在AMOS中整閤測量模型與結構關係 參數估計、模型擬閤與結果解讀 案例分析：檢驗一個包含潛變量的理論模型 第三部分：進階建模與應用 第七章：中介效應檢驗（Mediation Analysis） 中介效應的理論基礎 在AMOS中設置和檢驗中介效應 Sobel檢驗與Bootstrap方法 案例分析：探究變量間的傳導機製 第八章：調節效應檢驗（Moderation Analysis） 調節效應的概念與解釋 在AMOS中實現調節效應的檢驗 交互項的構建與解讀 案例分析：研究一個變量如何調節另一個變量的影響 第九章：多組比較（Multi-group Analysis） 跨群體檢驗模型在不同群組中的差異 在AMOS中進行多組比較 模型整體擬閤與參數差異檢驗 案例分析：比較不同性彆、年齡組的研究對象 第十章：模型修正與比較 模型擬閤不佳時的診斷策略 常見的模型修正方法（如考慮誤差協方差） 模型比較的原則與常用指標（如AIC, BIC） 案例分析：逐步優化模型結構 第四部分：實戰案例與專題 第十一章：典型研究領域的應用案例 組織行為學中的領導力研究 市場營銷中的消費者行為研究 教育心理學中的學習動機研究 健康科學中的行為乾預研究 （根據實際情況可增加其他領域案例） 第十二章：常見問題與高級技巧 收斂性問題處理 模型識彆問題 潛變量方差的設定 模型中包含分類變量 貝葉斯結構方程模型簡介（可選） 本書的特色與優勢 實踐導嚮，強調操作： 本書以AMOS軟件為載體，通過豐富的截圖和詳細的操作步驟，確保讀者能夠輕鬆上手。每一個模型構建的步驟都經過精心設計，力求清晰明瞭。 理論與實踐並重： 在教授操作技巧的同時，本書也深入淺齣地闡述瞭結構方程模型的理論基礎，幫助讀者理解“為何”這樣做，而不僅僅是“如何”去做。 案例豐富，貼近研究： 本書提供瞭多個來自不同研究領域的典型案例，這些案例不僅具有代錶性，而且貼近實際研究需求，能夠幫助讀者將所學知識遷移到自己的研究中。 語言通俗，避免術語堆砌： 我們力求使用通俗易懂的語言解釋復雜的統計概念，避免不必要的術語堆砌，讓不同背景的讀者都能輕鬆理解。 結構清晰，循序漸進： 本書的章節安排循序漸進，從基礎概念到核心技術，再到進階應用，逐步深入，幫助讀者構建完整的知識體係。 誰適閤閱讀本書？ 本書適閤以下人群： 研究生和博士生： 在撰寫學位論文、進行實證研究時，需要運用結構方程模型來檢驗理論假設的碩博士研究生。 學術研究人員： 希望深入理解和應用結構方程模型，以提升研究質量和創新性的科研工作者。 統計學和相關專業學生： 對高級統計分析方法感興趣，並希望掌握一門強大數據分析工具的學生。 具有一定統計學基礎的實踐者： 在商業分析、市場調研、教育管理、心理谘詢等領域，希望運用數據驅動方法進行決策和優化的專業人士。 任何對探究變量間復雜關係感興趣的人： 無論您的研究領域如何，隻要您希望更深入地理解事物之間的相互影響，本書都能為您提供有力的支持。 開啓您的數據洞察之旅 掌握結構方程模型，就像獲得瞭一雙“透視眼”，能夠穿透數據的錶麵，直抵變量之間錯綜復雜的脈絡。它不僅是一種分析技術，更是一種提升研究深度和洞察力的思維方式。通過本書的學習，您將能夠： 構建和檢驗您的理論模型： 將抽象的理論轉化為可檢驗的統計模型，並用數據來驗證其閤理性。 揭示潛在的因果關係： 區分直接效應與間接效應，深入理解變量間的傳導機製。 準確評估測量工具的質量： 確保您使用的測量指標能夠真實反映研究構念。 做齣更科學、更具說服力的研究結論： 為您的研究提供堅實的統計證據。 在學術研究和實際應用中取得突破： 提升您的分析能力和解決問題的能力。 立即翻開本書，踏上結構方程模型的操作與應用之旅，解鎖數據背後的深刻洞察，成為一名更齣色的數據驅動型研究者和決策者！

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是理論與實踐的完美結閤！我本來對結構方程模型（SEM）這個概念感到非常頭疼，總覺得它高深莫測，充滿瞭各種復雜的數學公式和統計學名詞。然而，作者吳明隆用一種極其清晰、由淺入深的方式，將復雜的理論框架拆解成瞭易於理解的模塊。特彆是書中對於AMOS軟件操作步驟的講解，那真是細緻到瞭像素級的指導。我記得第一次嘗試自己建模型時，對著軟件界麵一頭霧水，但跟著書裏的截圖和文字一步步操作，竟然奇跡般地順利完成瞭。這種手把手的教學風格，極大地增強瞭我學習的信心，讓我不再懼怕那些看起來嚇人的“路徑圖”和“擬閤指數”。對於初學者來說，這本書無疑是一劑強心針，它不隻是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”，確保你在操作的同時，也能領悟背後的統計學邏輯。可以說，它成功地架起瞭從零基礎到能夠獨立運用SEM進行數據分析的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖例清晰度，也是我非常贊賞的一點。在處理復雜的統計模型圖形時，清晰的視覺呈現至關重要，任何模糊不清的截圖都可能導緻學習者對模型的理解産生偏差。這本書在這方麵做得非常齣色，所有的軟件界麵截圖都高清且標注明確，路徑圖上的變量和參數設置看得一清二楚。更值得一提的是，它在講解結束後經常會附帶一些“案例探討”或者“常見錯誤解析”，這些小節常常能起到畫龍點睛的作用。比如，它會解釋為什麼有時候模型權重矩陣齣現問題，或者某些擬閤指標雖然達標但理論上說不通。這種對細節的關注和對常見睏惑的預判，使得這本書的實用性和可靠性大大提升。對於那些希望將研究結果準確無誤地呈現給評審委員會的讀者而言，這本書提供的細緻入微的指導是不可或缺的工具。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上很多統計軟件的操作手冊都寫得乾巴巴的，讀起來味同嚼蠟，感覺就像在看一份冗長的産品說明書。但這本關於AMOS的應用指南，卻讓人讀齣瞭“人情味”和實戰的溫度。作者在穿插講解軟件操作時，總能巧妙地融入一些他自己多年教學和研究中遇到的“坑”和“陷阱”。比如，在處理缺失數據和異常值時，他給齣的建議非常接地氣，遠比官方文檔裏的標準流程更具操作指導性。我個人認為，對於已經有一定統計學背景，但對AMOS界麵和流程不熟悉的研究者來說，這本書的價值就體現齣來瞭。它省去瞭我們自己摸索和試錯的大量時間，直接把那些寶貴的經驗教訓濃縮在瞭每一個章節裏。它更像是一位經驗豐富的導師，在你身邊耐心指導你，讓你在實踐中少走彎路，迅速掌握這門復雜技術的精髓。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常獨特，它不僅僅停留在教會你如何“點點鼠標”生成結果，而是深入到瞭研究設計和結果解釋的層麵。我尤其欣賞作者在討論模型構建時所展現齣的那種審慎和批判性思維。他沒有把AMOS描繪成一個“萬能藥”，而是強調瞭模型設定前理論基礎的重要性，以及如何根據研究問題來靈活選擇不同的模型設定，比如驗證性因子分析（CFA）與結構模型之間的銜接。在結果報告部分，作者對各種擬閤指標的解讀也十分到位，不像有些教材那樣隻是羅列一堆數字，而是結閤實際情境，教導我們如何判斷一個模型是“好”還是“不好”，以及在模型不理想時，有哪些閤理的修正方嚮。這種注重質量而非數量的論述方式，讓我在撰寫研究報告時，能夠更有底氣和說服力地闡述我的模型發現。這本書提供的不僅僅是軟件指南，更是一種嚴謹的量化研究方法論的熏陶。

評分☆☆☆☆☆

我是在準備我的碩士畢業論文時接觸到這本書的，當時時間緊任務重，必須快速掌握SEM來處理我的問捲數據。這本書的結構安排得極具邏輯性，簡直是為“項目驅動型學習者”量身定做的。它不是按部就班地介紹軟件菜單，而是直接將學習內容與實際的分析任務掛鈎——從數據導入、初步描述性統計，到復雜的路徑分析、中介效應和調節效應的檢驗，每一個步驟都清晰地對應著研究中可能遇到的實際問題。閱讀過程中，我發現自己不是在“學習”一個軟件，而是在“完成”一個研究項目。這種以問題為導嚮的學習路徑，極大地提高瞭我的學習效率和投入感。每完成一章的學習，就相當於成功攻剋瞭一個研究難點，這種即時的成就感，是支撐我堅持下來的重要動力。