应用统计学丛书·结构方程模型：Mplus与应用（英文版） [Structural Equation Modeling：Applications Using Mplus] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

王济川，王小倩 著

图书标签:

• 结构方程模型
• Mplus
• 统计学
• 应用统计学
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育测量
• 统计建模
• 量化研究

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040348286

版次：1

商品编码：11080754

包装：平装

外文名称：Structural Equation Modeling：Applications Using Mplus

开本：16开

出版时间：2012-08-01

用纸：胶版纸

页数：453

字数：750000

正文语种

内容简介

《应用统计学丛书·结构方程模型：Mplus与应用（英文版）》以通俗易懂的方式系统地阐述结构方程模型的基本概念和统计原理，侧重各种结构方程模型的实际应用。《应用统计学丛书·结构方程模型：Mplus与应用（英文版）》采用国际著名SEM软件Mplus，使用真实数据来演示各种常见的以及某些新近发展起来的较高级的结构方程模型，提供相应的Mplus程序，并详细解读程序输出结果。参照《应用统计学丛书·结构方程模型：Mplus与应用（英文版）》提供的例题和相应的计算机程序，读者便能自己实践各种SEM模型。本书可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生教材，也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。

内页插图

目录

1 Introduction
1.1 Modelformulation
1.1.1 Measurement model
1.1.2 Structuralmodel
1.1.3 Model formulation in equations
1.2 Modelidentification
1.3 Modelestimation
1.4 Modelevaluation
1.5 Modelmodification
1.6 Computer programs for SEM
Appendix 1.A Expressing variances and covariances among observed variables as functions of model parameters
Appendix 1.B Maximum likelihood function for SEM

2 Confirmatory factor analysis
2.1 Basics ofCFA model
2.2 CFA model with continuous indicators
2.3 CFA model with non-normal and censoredcontinuous indicators
2.3.1 Testingnon-normality
2.3.2 CFA model with non-normalindicators
2.3.3 CFA model with censored data
2.4 CFA model with categoricalindicators
2.4.1 CFAmodelwithbinaryindicators '
2.4.2 CFA model with ordered categoricalindicators
2.5 Higher order CFA model
Appendix 2.A BSI-18 instrument
Appendix 2.B Item reliability
Appendix 2.C Cronbach's alpha coefficient
Appendix 2.D Calculating probabilities using PROBIT regression Coefficients

3 Structuralequations withlatent variables
3.1 MIMIC model
3.2 Structuralequationmodel
3.3 Correcting for measurement errorsin single indicator variables
3.4 Testinginteractionsinvolvinglatentvariables
Appendix 3.A Influence of measurement errors

4 Latent growth models for longitudinal data analysis
4.1 LinearLGM
4.2 NonlinearLGM
4.3 Multi-processLGM
4.4 Two-partLGM
4.5 LGM with categoricaloutcomes

5 Multi-groupmodeling
5.1 Multi-group CFA model
5.1.1 Multi-group first-order CFA
5.1.2 Multi-group second-order CFA
5.2 Multi-group SEM model
5.3 Multi-groupLGM

6 Mixturemodeling
6.1 LCAmodel
6.1.1 ExampleofLCA
6.1.2 Example of LCA model with covariates
6.2 LTAmodel
6.2.1 ExampleofLTA
6.3 Growth mixture model
6.3.1 Example of GMM
6.4 Factor mixture model
Appendix 6.A Including covariate in the LTA model

7 Sample size for structural equation modeling
7.1 The rules of thumb for sample size needed for SEM
7.2 Satorra and Saris's method for sample size estimation
7.2.1 Application of Satorra and Saris's method to CFA model
7.2.2 Application of Satorra and Saris's method to LGM
7.3 Monte Carlo simulation for sample size estimation
7.3.1 Application ofMonte Carlo simulation to CFA model
7.3.2 Application of Monte Carlo simulation to LGM
……

References
Index

应用统计学丛书·结构方程模型：Mplus与应用（英文版） [Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus] 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面深入的结构方程模型（SEM）入门指南，特别侧重于其在实际研究中的应用，并以强大的统计软件Mplus为主要实现工具。结构方程模型作为一种强大的统计技术，能够同时处理复杂变量之间的关系，包括直接效应、间接效应、中介效应以及调节效应等，在社会科学、心理学、教育学、医学、市场营销等众多领域的研究中扮演着日益重要的角色。本书的编写目标是让读者不仅理解SEM的理论基础，更能掌握如何运用Mplus软件进行模型的构建、检验、评估和解释，从而能够独立地开展相关研究。 本书结构与内容梗概 本书的组织结构清晰，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到更复杂的模型和应用。 第一部分：结构方程模型基础 第一章：导论 介绍结构方程模型的概念、历史发展及其在现代研究中的重要性。 阐述SEM相较于传统统计方法（如回归分析、因子分析）的优势，强调其能够处理潜变量、测量误差以及复杂路径关系的能力。 简要介绍本书的整体结构和学习目标。 第二章：测量模型 深入探讨测量模型（Measurement Model）的核心概念，包括潜变量（Latent Variables）与显变量（Observed Variables）的关系。 详细介绍因子分析（Factor Analysis）作为构建测量模型的理论基础，包括探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的基本原理、模型设定、参数估计和模型拟合评估。 讨论信度（Reliability）和效度（Validity）的概念，以及在SEM中如何评估测量模型的质量。 引入Mplus软件的基本界面和操作流程，演示如何使用Mplus进行简单的因子分析。 第三章：结构模型 介绍结构模型（Structural Model）的概念，即探究潜变量之间关系的框架。 阐述路径分析（Path Analysis）作为结构模型的起点，以及如何构建和检验路径模型。 详细讲解 SEM中的回归关系、中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）。 介绍如何将测量模型和结构模型结合起来，构建完整的SEM模型（即“两步法”或“联立模型”）。 演示在Mplus中如何构建和运行包含测量模型和结构模型的SEM。 第四章：模型拟合评估 强调模型拟合（Model Fit）在SEM中的关键作用，解释为什么需要评估模型的拟合程度。 详细介绍常用的模型拟合指标，包括但不限于：卡方统计量 ($chi^2$)、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）、CFI（Comparative Fit Index）、TLI（Tucker-Lewis Index）、SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）等。 解释不同拟合指标的含义、计算方法以及如何根据这些指标来判断模型的拟合优劣。 讨论模型修正（Model Modification）的策略和注意事项。 在Mplus输出中定位和解释拟合指标。 第二部分：Mplus软件应用与高级主题 第五章：Mplus入门与基础操作 详细介绍Mplus软件的安装、界面布局和基本语法结构。 讲解Mplus输入文件（Input File）的构成要素：`TITLE`、`DATA`、`VARIABLE`、`MODEL`、`OUTPUT` 等命令。 通过一系列实际数据集，演示如何读取数据、定义变量、指定模型、运行分析以及查看输出结果。 重点讲解 `VARIABLE` 命令中关于变量类型、缺失值处理、分组变量等重要选项。 演示如何在Mplus中对数据进行描述性统计分析。 第六章：验证性因子分析（CFA）与Mplus 深入讲解如何使用Mplus进行验证性因子分析（CFA）。 详细介绍CFA的模型设定语法，包括因子载荷（Factor Loadings）、因子协方差（Factor Covariances）、残差协方差（Residual Covariances）等。 演示如何处理单因子模型、多因子模型（包括高阶因子模型）。 讲解如何在CFA中进行项目（Item）的删除或保留决策，以及如何评估测量模型的信度和效度。 通过实际研究案例，展示Mplus在CFA中的应用。 第七章：路径分析、中介分析与调节分析 学习如何在Mplus中构建和分析路径模型，包括直接效应、间接效应的检验。 深入探讨中介效应（Mediation）的SEM模型构建方法，包括单中介、多重中介以及序列中介。 详细介绍中介效应的检验方法，如Bootstrap方法。 学习如何在Mplus中进行调节效应（Moderation）的建模，包括交互项的设定和解释。 通过实例，演示Mplus在这些复杂路径关系分析中的具体操作。 第八章：潜变量增长模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM） 介绍潜变量增长模型（LGCM）的概念及其在研究纵向数据中的应用。 解释LGCM如何捕捉个体在时间维度上的变化轨迹。 讲解如何设定常数增长模型、线性增长模型、二次增长模型等。 演示在Mplus中如何构建和拟合LGCM，包括起始值、斜率的均值和方差、协方差等参数的估计和解释。 探讨 LGCM中的协变量和中介效应。 第九章：纵向数据分析：交叉滞后模型与增长混合模型 介绍用于分析纵向数据的其他重要SEM模型，如交叉滞后模型（Cross-Lagged Panel Models），用于探究变量之间的动态因果关系。 讲解如何在Mplus中构建和分析交叉滞后模型，包括自回归系数、交叉滞后系数、同期协方差的解释。 介绍增长混合模型（Growth Mixture Models, GMM），用于识别不同的增长轨迹类别。 演示GMM的模型设定、参数估计和类别分配过程。 探讨在纵向数据分析中可能遇到的挑战和Mplus的解决方案。 第十章：潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与因子混合模型（Factor Mixture Models） 介绍潜在类别分析（LCA）的概念，用于识别具有离散潜在类别的个体群体。 讲解LCA的模型设定、参数估计和类别判别。 介绍因子混合模型，结合了因子分析和混合模型的思想，用于识别具有连续和离散潜变量的个体群体。 演示在Mplus中如何执行LCA和因子混合模型分析。 第十一章：多层结构方程模型（Multilevel Structural Equation Modeling） 介绍多层数据结构（如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）以及传统SEM分析的局限性。 讲解多层SEM的基本原理，包括个体层（Level 1）和群体层（Level 2）的模型构建。 介绍如何设定随机效应（Random Effects）和固定效应（Fixed Effects）。 演示在Mplus中如何进行多层SEM分析，包括个体层回归、群体层回归以及跨层交互效应。 第十二章：缺失数据处理与模型评估的高级话题 深入讨论在SEM中处理缺失数据（Missing Data）的重要性。 详细介绍最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）以及多重插补（Multiple Imputation, MI）在处理缺失数据方面的优势。 演示如何在Mplus中应用这些方法。 探讨模型辨识（Model Identification）问题、参数估计的稳健性以及Bootstrap方法在参数估计和效应量计算中的应用。 讨论模型比较（Model Comparison）技术，如嵌套模型和非嵌套模型的比较。 第十三章：案例研究与实践指导 本书将贯穿多个精心设计的案例研究，涵盖社会科学、心理学、教育学等不同领域的真实研究问题。 这些案例将引导读者一步一步地完成模型设定、数据准备、Mplus程序编写、结果解释和论文撰写的过程。 提供关于研究设计、模型选择、结果呈现和潜在研究陷阱的实践建议。 鼓励读者将所学知识应用于自己的研究项目中。 本书的特点 理论与实践并重： 本书不仅深入阐述了结构方程模型的理论框架，更强调了在Mplus软件中的实际操作。 Mplus软件的全面应用： Mplus作为目前功能最强大、最灵活的SEM软件之一，本书将贯穿始终地展示其在各种模型中的应用。 由浅入深，循序渐进： 从最基础的测量模型和结构模型开始，逐步引导读者掌握更复杂的模型和分析技术。 丰富的案例研究： 通过真实的、跨学科的案例研究，帮助读者理解SEM的实际应用价值，并能将其迁移到自己的研究中。 清晰易懂的语言： 尽管涉及复杂的统计概念，本书力求使用清晰、简洁的语言进行阐述，并辅以图示和表格，便于读者理解。 针对研究人员和学生： 本书适合作为社会科学、心理学、教育学、统计学等相关专业的高年级本科生、研究生以及从事相关领域研究的学者阅读。 读者收益 通过学习本书，读者将能够： 掌握结构方程模型的基本原理和核心概念。 熟练运用Mplus软件进行各种SEM模型的构建、运行和结果解释。 能够独立地设计和开展包含SEM分析的研究项目。 批判性地评估现有研究中使用的SEM模型。 提升在学术论文和研究报告中呈现SEM结果的能力。 本书将成为您掌握结构方程模型并将其成功应用于研究的宝贵工具。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度的角度来说，我个人对统计学书籍的期待，在于它能超越基础的描述性统计和初级回归分析。我更倾向于那些能够深入探讨模型假设、潜变量测量理论，以及如何进行复杂模型构建和检验的著作。特别是涉及到结构方程模型这种需要对潜在结构有深刻理解的方法时，我希望作者能够提供一些前沿的视角，比如多层次模型、增长曲线模型或者更精细的测量不变性检验等方面的介绍。如果能将理论背后的哲学思考融入其中，那就更好了——毕竟，统计模型是现实世界的简化映射，理解其局限性比单纯掌握操作技巧更为重要。我希望能从这本书中，获得那种“豁然开朗”的感觉，明白某些复杂的模型结构选择背后的科学逻辑和研究设计的考量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究者，我深知出版物的时效性对统计软件和方法论的重要性。统计软件的更新迭代速度非常快，新版本往往会引入更高效的算法、更友好的用户界面或者更强大的功能模块。因此，对于一本聚焦于特定软件（如Mplus）的应用书籍来说，紧跟软件版本的步伐至关重要。如果一本书的案例使用的是好几年前的旧版语法，那么读者在实际操作中很可能会遇到大量的兼容性问题，这会极大地挫伤学习的积极性。我希望这本书的内容是基于当前主流或较新版本的软件环境来编写的，这样才能保证我们学习的知识能够直接应用于当前的研究实践中，减少“学非所用”的尴尬局面。软件特性的变迁，往往也暗示着方法的进步，所以这一点万分重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有现代感，那种深沉的蓝色调配上清晰的白色字体，一下子就抓住了我的眼球。我拿起它的时候，首先注意到的是纸张的质感，不是那种廉价的铜版纸，而是带有一点点纹理的哑光纸，翻起来手感非常舒适。装帧也很扎实，感觉能够经受住经常翻阅的考验。我平时工作比较忙，阅读时间总是不固定，有时候只能挤出零碎的时间来看，所以希望一本书拿在手里就有种“值得信赖”的感觉，这本在物理层面上确实做到了。而且，书的开本适中，既不会太大导致携带不便，也不会太小影响阅读的舒适度，放在书架上也显得非常专业和有档次，与我书架上其他几本经典统计学著作放在一起，显得非常协调。这本书的排版也极其考究，字体大小和行间距拿捏得恰到好处，即便是处理那些复杂的数学公式和代码块时，也保持了极佳的可读性，这对于我们这种需要细致核对每一个参数的人来说，简直是太重要了。

评分☆☆☆☆☆

我刚开始接触这类高级统计方法时，最大的困扰就是理论和实操之间的鸿沟。很多教材把理论讲得天花乱坠，等到实际操作起来，面对软件界面的那些密密麻麻的选项和语法时，就彻底抓瞎了。我希望找到一本能把“如何做”和“为什么这么做”无缝连接起来的书。我期望它能提供非常具体、可复制的案例，而不是那种抽象的、只停留在公式推导层面的讲解。毕竟，我们做研究，最终的目的是要解决实际问题，得出可信的结论。所以，我非常看重工具的书籍是否能够真正做到“手把手”地指导。如果一本书能清晰地展示每一个步骤，甚至包括一些常见的错误代码应该如何调试，那就太棒了。这种实用性上的深度，往往决定了一本工具书的价值，我期待它能在这方面有亮眼的表现。

评分☆☆☆☆☆

对于任何需要长时间研读的专业书籍，其作者的权威性和写作风格是决定我是否能坚持读完的关键因素。我希望能感觉到作者不仅是技术的精通者，更是一位优秀的“知识传播者”。这意味着作者的论述不应只是干巴巴的指令堆砌，而应该富有条理性和逻辑性，能够引导读者的思维逐步深入。我期待看到作者能用一种既严谨又不失亲和力的方式来阐述复杂的概念，仿佛一位经验丰富的导师在我身边耐心指导一般。如果能有一些“过来人”的经验总结，比如在特定研究领域应用这种模型时应该注意的陷阱，或者不同分析策略之间的权衡利弊，那这本书的价值将得到指数级的提升。这种“人性化”的指导，是冰冷的代码和公式所无法替代的。

评分☆☆☆☆☆

书还不错，就是封面磨得有点脏

评分☆☆☆☆☆

先去图书馆借了中文的书看，觉得比较适合用来学习mplus软件。中文书看起来效率要高很多，但是为了对应，特别是某些专业词汇，同时也买了英文版的。而且英文版比中文版要多一个章节。

评分☆☆☆☆☆

是学习mplus软件的一本非常不错的书

评分☆☆☆☆☆

现在MPLUS功能比LISREL与AMOS强多

评分☆☆☆☆☆

可惜不是中文版

评分☆☆☆☆☆

书都有破损，且脏兮兮的，印刷质量不好。

评分☆☆☆☆☆

值得学习 很好的书

评分☆☆☆☆☆

不错的书，但是还是有点难，对于我这么数据白痴来说

评分☆☆☆☆☆

是学习mplus软件的一本非常不错的书