應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版） [Structural Equation Modeling：Applications Using Mplus] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王濟川，王小倩 著

圖書標籤:

• 結構方程模型
• Mplus
• 統計學
• 應用統計學
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 統計建模
• 量化研究

齣版社： 高等教育齣版社

ISBN：9787040348286

版次：1

商品編碼：11080754

包裝：平裝

外文名稱：Structural Equation Modeling：Applications Using Mplus

開本：16開

齣版時間：2012-08-01

用紙：膠版紙

頁數：453

字數：750000

正文語種

內容簡介

《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》以通俗易懂的方式係統地闡述結構方程模型的基本概念和統計原理，側重各種結構方程模型的實際應用。《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》采用國際著名SEM軟件Mplus，使用真實數據來演示各種常見的以及某些新近發展起來的較高級的結構方程模型，提供相應的Mplus程序，並詳細解讀程序輸齣結果。參照《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》提供的例題和相應的計算機程序，讀者便能自己實踐各種SEM模型。本書可作為大學社會科學及公共衛生學院研究生以及統計和生物統計專業本科生教材，也可作為相關學科的研究人員從事統計分析的工具書。

內頁插圖

目錄

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

應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版） [Structural Equation Modeling: Applications Using Mplus] 圖書簡介 本書旨在為讀者提供一個全麵深入的結構方程模型（SEM）入門指南，特彆側重於其在實際研究中的應用，並以強大的統計軟件Mplus為主要實現工具。結構方程模型作為一種強大的統計技術，能夠同時處理復雜變量之間的關係，包括直接效應、間接效應、中介效應以及調節效應等，在社會科學、心理學、教育學、醫學、市場營銷等眾多領域的研究中扮演著日益重要的角色。本書的編寫目標是讓讀者不僅理解SEM的理論基礎，更能掌握如何運用Mplus軟件進行模型的構建、檢驗、評估和解釋，從而能夠獨立地開展相關研究。 本書結構與內容梗概 本書的組織結構清晰，循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到更復雜的模型和應用。 第一部分：結構方程模型基礎 第一章：導論 介紹結構方程模型的概念、曆史發展及其在現代研究中的重要性。 闡述SEM相較於傳統統計方法（如迴歸分析、因子分析）的優勢，強調其能夠處理潛變量、測量誤差以及復雜路徑關係的能力。 簡要介紹本書的整體結構和學習目標。 第二章：測量模型 深入探討測量模型（Measurement Model）的核心概念，包括潛變量（Latent Variables）與顯變量（Observed Variables）的關係。 詳細介紹因子分析（Factor Analysis）作為構建測量模型的理論基礎，包括探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）的基本原理、模型設定、參數估計和模型擬閤評估。 討論信度（Reliability）和效度（Validity）的概念，以及在SEM中如何評估測量模型的質量。 引入Mplus軟件的基本界麵和操作流程，演示如何使用Mplus進行簡單的因子分析。 第三章：結構模型 介紹結構模型（Structural Model）的概念，即探究潛變量之間關係的框架。 闡述路徑分析（Path Analysis）作為結構模型的起點，以及如何構建和檢驗路徑模型。 詳細講解 SEM中的迴歸關係、中介效應（Mediation）和調節效應（Moderation）。 介紹如何將測量模型和結構模型結閤起來，構建完整的SEM模型（即“兩步法”或“聯立模型”）。 演示在Mplus中如何構建和運行包含測量模型和結構模型的SEM。 第四章：模型擬閤評估 強調模型擬閤（Model Fit）在SEM中的關鍵作用，解釋為什麼需要評估模型的擬閤程度。 詳細介紹常用的模型擬閤指標，包括但不限於：卡方統計量 ($chi^2$)、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）、CFI（Comparative Fit Index）、TLI（Tucker-Lewis Index）、SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）等。 解釋不同擬閤指標的含義、計算方法以及如何根據這些指標來判斷模型的擬閤優劣。 討論模型修正（Model Modification）的策略和注意事項。 在Mplus輸齣中定位和解釋擬閤指標。 第二部分：Mplus軟件應用與高級主題 第五章：Mplus入門與基礎操作 詳細介紹Mplus軟件的安裝、界麵布局和基本語法結構。 講解Mplus輸入文件（Input File）的構成要素：`TITLE`、`DATA`、`VARIABLE`、`MODEL`、`OUTPUT` 等命令。 通過一係列實際數據集，演示如何讀取數據、定義變量、指定模型、運行分析以及查看輸齣結果。 重點講解 `VARIABLE` 命令中關於變量類型、缺失值處理、分組變量等重要選項。 演示如何在Mplus中對數據進行描述性統計分析。 第六章：驗證性因子分析（CFA）與Mplus 深入講解如何使用Mplus進行驗證性因子分析（CFA）。 詳細介紹CFA的模型設定語法，包括因子載荷（Factor Loadings）、因子協方差（Factor Covariances）、殘差協方差（Residual Covariances）等。 演示如何處理單因子模型、多因子模型（包括高階因子模型）。 講解如何在CFA中進行項目（Item）的刪除或保留決策，以及如何評估測量模型的信度和效度。 通過實際研究案例，展示Mplus在CFA中的應用。 第七章：路徑分析、中介分析與調節分析 學習如何在Mplus中構建和分析路徑模型，包括直接效應、間接效應的檢驗。 深入探討中介效應（Mediation）的SEM模型構建方法，包括單中介、多重中介以及序列中介。 詳細介紹中介效應的檢驗方法，如Bootstrap方法。 學習如何在Mplus中進行調節效應（Moderation）的建模，包括交互項的設定和解釋。 通過實例，演示Mplus在這些復雜路徑關係分析中的具體操作。 第八章：潛變量增長模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM） 介紹潛變量增長模型（LGCM）的概念及其在研究縱嚮數據中的應用。 解釋LGCM如何捕捉個體在時間維度上的變化軌跡。 講解如何設定常數增長模型、綫性增長模型、二次增長模型等。 演示在Mplus中如何構建和擬閤LGCM，包括起始值、斜率的均值和方差、協方差等參數的估計和解釋。 探討 LGCM中的協變量和中介效應。 第九章：縱嚮數據分析：交叉滯後模型與增長混閤模型 介紹用於分析縱嚮數據的其他重要SEM模型，如交叉滯後模型（Cross-Lagged Panel Models），用於探究變量之間的動態因果關係。 講解如何在Mplus中構建和分析交叉滯後模型，包括自迴歸係數、交叉滯後係數、同期協方差的解釋。 介紹增長混閤模型（Growth Mixture Models, GMM），用於識彆不同的增長軌跡類彆。 演示GMM的模型設定、參數估計和類彆分配過程。 探討在縱嚮數據分析中可能遇到的挑戰和Mplus的解決方案。 第十章：潛在類彆分析（Latent Class Analysis, LCA）與因子混閤模型（Factor Mixture Models） 介紹潛在類彆分析（LCA）的概念，用於識彆具有離散潛在類彆的個體群體。 講解LCA的模型設定、參數估計和類彆判彆。 介紹因子混閤模型，結閤瞭因子分析和混閤模型的思想，用於識彆具有連續和離散潛變量的個體群體。 演示在Mplus中如何執行LCA和因子混閤模型分析。 第十一章：多層結構方程模型（Multilevel Structural Equation Modeling） 介紹多層數據結構（如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中）以及傳統SEM分析的局限性。 講解多層SEM的基本原理，包括個體層（Level 1）和群體層（Level 2）的模型構建。 介紹如何設定隨機效應（Random Effects）和固定效應（Fixed Effects）。 演示在Mplus中如何進行多層SEM分析，包括個體層迴歸、群體層迴歸以及跨層交互效應。 第十二章：缺失數據處理與模型評估的高級話題 深入討論在SEM中處理缺失數據（Missing Data）的重要性。 詳細介紹最大似然估計（Maximum Likelihood, ML）以及多重插補（Multiple Imputation, MI）在處理缺失數據方麵的優勢。 演示如何在Mplus中應用這些方法。 探討模型辨識（Model Identification）問題、參數估計的穩健性以及Bootstrap方法在參數估計和效應量計算中的應用。 討論模型比較（Model Comparison）技術，如嵌套模型和非嵌套模型的比較。 第十三章：案例研究與實踐指導 本書將貫穿多個精心設計的案例研究，涵蓋社會科學、心理學、教育學等不同領域的真實研究問題。 這些案例將引導讀者一步一步地完成模型設定、數據準備、Mplus程序編寫、結果解釋和論文撰寫的過程。 提供關於研究設計、模型選擇、結果呈現和潛在研究陷阱的實踐建議。 鼓勵讀者將所學知識應用於自己的研究項目中。 本書的特點 理論與實踐並重： 本書不僅深入闡述瞭結構方程模型的理論框架，更強調瞭在Mplus軟件中的實際操作。 Mplus軟件的全麵應用： Mplus作為目前功能最強大、最靈活的SEM軟件之一，本書將貫穿始終地展示其在各種模型中的應用。 由淺入深，循序漸進： 從最基礎的測量模型和結構模型開始，逐步引導讀者掌握更復雜的模型和分析技術。 豐富的案例研究： 通過真實的、跨學科的案例研究，幫助讀者理解SEM的實際應用價值，並能將其遷移到自己的研究中。 清晰易懂的語言： 盡管涉及復雜的統計概念，本書力求使用清晰、簡潔的語言進行闡述，並輔以圖示和錶格，便於讀者理解。 針對研究人員和學生： 本書適閤作為社會科學、心理學、教育學、統計學等相關專業的高年級本科生、研究生以及從事相關領域研究的學者閱讀。 讀者收益 通過學習本書，讀者將能夠： 掌握結構方程模型的基本原理和核心概念。 熟練運用Mplus軟件進行各種SEM模型的構建、運行和結果解釋。 能夠獨立地設計和開展包含SEM分析的研究項目。 批判性地評估現有研究中使用的SEM模型。 提升在學術論文和研究報告中呈現SEM結果的能力。 本書將成為您掌握結構方程模型並將其成功應用於研究的寶貴工具。

評分☆☆☆☆☆

我剛開始接觸這類高級統計方法時，最大的睏擾就是理論和實操之間的鴻溝。很多教材把理論講得天花亂墜，等到實際操作起來，麵對軟件界麵的那些密密麻麻的選項和語法時，就徹底抓瞎瞭。我希望找到一本能把“如何做”和“為什麼這麼做”無縫連接起來的書。我期望它能提供非常具體、可復製的案例，而不是那種抽象的、隻停留在公式推導層麵的講解。畢竟，我們做研究，最終的目的是要解決實際問題，得齣可信的結論。所以，我非常看重工具的書籍是否能夠真正做到“手把手”地指導。如果一本書能清晰地展示每一個步驟，甚至包括一些常見的錯誤代碼應該如何調試，那就太棒瞭。這種實用性上的深度，往往決定瞭一本工具書的價值，我期待它能在這方麵有亮眼的錶現。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有現代感，那種深沉的藍色調配上清晰的白色字體，一下子就抓住瞭我的眼球。我拿起它的時候，首先注意到的是紙張的質感，不是那種廉價的銅版紙，而是帶有一點點紋理的啞光紙，翻起來手感非常舒適。裝幀也很紮實，感覺能夠經受住經常翻閱的考驗。我平時工作比較忙，閱讀時間總是不固定，有時候隻能擠齣零碎的時間來看，所以希望一本書拿在手裏就有種“值得信賴”的感覺，這本在物理層麵上確實做到瞭。而且，書的開本適中，既不會太大導緻攜帶不便，也不會太小影響閱讀的舒適度，放在書架上也顯得非常專業和有檔次，與我書架上其他幾本經典統計學著作放在一起，顯得非常協調。這本書的排版也極其考究，字體大小和行間距拿捏得恰到好處，即便是處理那些復雜的數學公式和代碼塊時，也保持瞭極佳的可讀性，這對於我們這種需要細緻核對每一個參數的人來說，簡直是太重要瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名研究者，我深知齣版物的時效性對統計軟件和方法論的重要性。統計軟件的更新迭代速度非常快，新版本往往會引入更高效的算法、更友好的用戶界麵或者更強大的功能模塊。因此，對於一本聚焦於特定軟件（如Mplus）的應用書籍來說，緊跟軟件版本的步伐至關重要。如果一本書的案例使用的是好幾年前的舊版語法，那麼讀者在實際操作中很可能會遇到大量的兼容性問題，這會極大地挫傷學習的積極性。我希望這本書的內容是基於當前主流或較新版本的軟件環境來編寫的，這樣纔能保證我們學習的知識能夠直接應用於當前的研究實踐中，減少“學非所用”的尷尬局麵。軟件特性的變遷，往往也暗示著方法的進步，所以這一點萬分重要。

評分☆☆☆☆☆

從內容深度的角度來說，我個人對統計學書籍的期待，在於它能超越基礎的描述性統計和初級迴歸分析。我更傾嚮於那些能夠深入探討模型假設、潛變量測量理論，以及如何進行復雜模型構建和檢驗的著作。特彆是涉及到結構方程模型這種需要對潛在結構有深刻理解的方法時，我希望作者能夠提供一些前沿的視角，比如多層次模型、增長麯綫模型或者更精細的測量不變性檢驗等方麵的介紹。如果能將理論背後的哲學思考融入其中，那就更好瞭——畢竟，統計模型是現實世界的簡化映射，理解其局限性比單純掌握操作技巧更為重要。我希望能從這本書中，獲得那種“豁然開朗”的感覺，明白某些復雜的模型結構選擇背後的科學邏輯和研究設計的考量。

評分☆☆☆☆☆

對於任何需要長時間研讀的專業書籍，其作者的權威性和寫作風格是決定我是否能堅持讀完的關鍵因素。我希望能感覺到作者不僅是技術的精通者，更是一位優秀的“知識傳播者”。這意味著作者的論述不應隻是乾巴巴的指令堆砌，而應該富有條理性和邏輯性，能夠引導讀者的思維逐步深入。我期待看到作者能用一種既嚴謹又不失親和力的方式來闡述復雜的概念，仿佛一位經驗豐富的導師在我身邊耐心指導一般。如果能有一些“過來人”的經驗總結，比如在特定研究領域應用這種模型時應該注意的陷阱，或者不同分析策略之間的權衡利弊，那這本書的價值將得到指數級的提升。這種“人性化”的指導，是冰冷的代碼和公式所無法替代的。

評分☆☆☆☆☆

京東上的東西我覺得非常好，我的所有東西都在京東上麵買的，送貨速度非常快，買瞭東西就知道什麼時候來，我在京東買東西好多年瞭，京東的東西都是正品，售後服務特彆好，我太喜歡瞭！這次買的東西還是一如繼往的好，買瞭我就迫不及待的打開，確實很不錯，我真是太喜歡瞭。在京東消費很多，都成鑽石會員瞭，哈哈，以後還會買，所有的東西都在京東買，京東商城是生活首選！

評分☆☆☆☆☆

值得學習 很好的書

評分☆☆☆☆☆

書還不錯，就是封麵磨得有點髒

評分☆☆☆☆☆

印刷很好，是正版書，學習中。

評分☆☆☆☆☆

《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》以通俗易懂的方式係統地闡述結構方程模型的基本概念和統計原理，側重各種結構方程模型的實際應用。《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》采用國際著名SEM軟件Mplus，使用真實數據來演示各種常見的以及某些新近發展起來的較高級的結構方程模型，提供相應的Mplus程序，並詳細解讀程序輸齣結果。參照《應用統計學叢書·結構方程模型：Mplus與應用（英文版）》提供的例題和相應的計算機程序，讀者便能自己實踐各種SEM模型。本書可作為大學社會科學及公共衛生學院研究生以及統計和生物統計專業本科生教材，也可作為相關學科的研究人員從事統計分析的工具書。

評分☆☆☆☆☆

為啥沒有配套軟件？！

評分☆☆☆☆☆

盜版書，紙質差

評分☆☆☆☆☆

是學習mplus軟件的一本非常不錯的書

評分☆☆☆☆☆

專業必備。。。。。。。。。。。。。。。