结构方程模型：Amos实务进阶 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴明隆 著

图书标签:

• 结构方程模型
• Amos
• 统计学
• 数据分析
• 社会科学
• 心理学
• 教育测量
• 问卷分析
• 模型建构
• 统计建模

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562471455

版次：1

商品编码：11216867

包装：平装

丛书名： 万卷方法

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：383

正文语种：中文

内容简介

　　《结构方程模型：Amos实务进阶》实例方式解析AMOS於SEM的应用，包括模型界定与模型适配的判别、验证性因素分析、形成性指标与反映性指标的实例、潜在及混合变项的路径分析、多群组SEM分析、贝氏估计法的应用等，《结构方程模型：Amos实务进阶》以深入浅出的方式，以不同实际案例说明SEM的各种应用，是一本SEM量化研究的参考用书。

目录

第1章 结构方程模型理论内涵
一、假设模型与模型的界定
二、样本的大小
三、模型适配度的评估
四、数据插补法
五、模型估计程序
参考文献

第2章 测量模型的验证与模型聚敛效度检验
一、测量模型验证的相关理论
二、测量模型的识别
三、量表或测量之 CFA 模型验证
四、测量模型之聚敛效度
五、一阶因素模型与二阶因素模型
六、反映性测量与形成性测量
参考文献

第3章 因素构念之区别效度的检验
一、区别效度的意涵
二、量表区别效度的操作实务
三、区别效度解析——以父母期望量表为例
参考文献

第4章 潜在变量路径分析
一、Amos的操作流程
二、界定参照指标之路径系数
三、参数估计与模型检验
参考文献

第5章 模型界定与模型修正
一、模型的测量模型与结构模型
二、限定特殊群体为分析样本数据
三、模型的修正或再界定
参考文献

第6章 因果结构效度的检验
一、混合测量模型的因果结构分析
二、退休教师生活满意因果模型分析
三、未符合模型简约原则的修正
四、模型简化修正图
参考文献

第7章 多群组分析
一、多群组分析相关理论
二、测量模型不变性
三、多群组分析范例说明
四、建立基线模型
五、建立多群组分析模型图与模型估计
六、多群组分析之竞争模型
七、性别变量之多群组分析
参考文献

第8章 贝氏估计法
一、贝氏估计法相关理论
二、贝氏估计法的操作实例
三、CFA 模型的贝氏估计应用
四、非散布事前分布的贝氏估计法
五、潜在变量路径分析_贝氏估计法
六、贝氏估计法之PP p值解析
七、贝氏估计法于多群组之应用
参考文献

附录 模型估计的其他议题
一、 不适当解值的问题
二、 非正定问题
三、 潜在变量间关系的修正

结构方程模型：AMOS实务进阶 本书旨在为已经掌握结构方程模型（SEM）基础理论和AMOS软件基本操作的读者提供一套全面、深入且高度实战化的进阶指南。 我们深知，在实际的数据分析与研究实践中，仅仅理解模型的概念和软件的基本功能远远不够。真正的挑战在于如何处理复杂的模型结构、解决实际数据中遇到的各种技术难题、以及如何将研究发现清晰、有力地传达给学术界或决策层。 本书将不再赘述SEM的基本概念，例如潜变量、测量模型、结构模型、信效度检验等基础知识。我们的核心目标是填补理论与实践之间的鸿沟，聚焦于那些在标准教材中常常被轻描淡写，但在真实研究中却至关重要的高级议题和操作技巧。 --- 第一部分：复杂模型构建与高级测量策略 本部分将深入探讨如何超越基础的一对多或简单的中介/调节模型，构建更贴近现实的复杂理论结构。 第一章：多层结构方程模型（ML-SEM）的实战部署 当数据具有嵌套结构（例如学生嵌套在班级、员工嵌套在团队）时，标准SEM方法会产生有偏的参数估计和错误的标准误。本章将详尽介绍如何使用AMOS（或结合其他统计软件的接口）来实施多层SEM。 1. 两阶段分析法与ML-SEM的对比：清晰阐述为何需要多层模型，并对比传统的两阶段估计方法（如分层线性模型MLM）与AMOS内嵌的ML-SEM模块的优势与局限。 2. 模型设定与数据输入：详细指导如何正确组织嵌套数据，并在AMOS中指定层次结构（Level 1, Level 2）。 3. 随机截距与随机斜率模型：重点讲解如何检验和解释随机截距（Random Intercepts）的存在性，以及如何逐步引入随机斜率（Random Slopes），分析个体差异对关系的影响。 4. 结果的层级解释：如何解读跨层次交互作用（Cross-Level Interactions），确保研究结论的层级归属准确无误。 第二章：潜变量的进阶处理与检验 本章关注潜变量测量的精细化，确保测量模型的高质量。 1. 高阶因子模型（Higher-Order Factor Models）：探讨如何处理由多个低阶因子汇聚而成的更高层次的潜在构念。我们将对比使用反射式（Reflective）和格式塔式（Formative）模型来表示高阶潜变量的不同情境和模型拟合策略。 2. 测量不变性检验（Measurement Invariance Testing）：这是跨群体比较（如跨文化、跨时间）研究的基石。本书将提供一个循序渐进的流程，从形态不变性（Metric Invariance）到量表点不变性（Scalar Invariance）的检验，详细指导如何在AMOS中通过多组比较（Multi-Group Analysis, MGA）实现这些检验，并提供具体的模型约束设置指南。 3. 潜变量的离散性与连续性处理：对于一些本质上是分类的潜变量（如“类型”），如何使用潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）的思维来构建模型，以及如何将其整合到路径分析框架中。 --- 第二部分：高级模型检验与分析技术 本部分将解决在模型中加入复杂关系（中介、调节、反馈）后出现的各种统计和解释难题。 第三章：复杂中介与调节机制的深化分析 超越简单的单中介或双中介，本章聚焦于更贴近现实的动态关系。 1. 间接效应的精细化检验（Bootstrapping in Depth）：深入探讨使用非参数自助法（Bootstrapping）来检验间接效应的稳健性。本书将详细比较不同样本量和分布下，基于正态分布的检验方法与自助法的差异，并提供AMOS中自定义间接效应计算的实用脚本或操作技巧。 2. 调节的中介作用与中介的中介作用（Mediation-Moderation Interaction）： 调节的中介（Moderated Mediation）：讲解如何使用Hayes提出的“指数原理”概念，在AMOS中通过交互项或混合模型实现对中介效应的调节检验，并精确报告调节效应的强度。 中介的中介（Mediated Moderation）：分析调节效应本身是否可以通过另一个中介变量来传递的复杂路径。 3. 反馈回路与纵向模型（Reciprocal Relationships & Longitudinal SEM）：在研究变量相互影响的动态系统中，如何设定和识别具有反馈效应（Bidirectional Effects）的模型。对于同期数据，我们将介绍如何通过设定滞后变量来实现初步的因果推断；对于追踪数据，则侧重于交叉滞后模型（Cross-Lagged Panel Models, CLPM）的实施与结果解读。 第四章：模型拟合与识别的疑难排解 模型拟合不佳是实务研究中最常见也最令人头疼的问题。本章将作为一本“问题解决手册”。 1. 模型识别（Identification）的深入探究：解释为什么某些模型（如完全饱和模型、过度识别模型）会出现识别问题。提供诊断工具，例如计算模型的自由度，并教授如何通过增加约束或简化模型结构来解决不识别问题。 2. 拟合指标的深入解读与权衡：超越对CFI、RMSEA的简单报告，本章将深入讨论各种拟合指标的敏感性。例如，在大型样本中对RMSEA的容忍度、在小样本中对卡方检验的过度敏感性。我们将提供不同研究领域推荐的拟合标准集。 3. 残差分析与模型修正的艺术：详细指导如何解读标准化残差矩阵（Modification Indices, MI）。重点在于，修正应基于理论而非仅仅追求拟合度。教授读者如何系统性地评估MI建议的修正路径（如增加路径、增加误差协方差）是否符合理论逻辑，避免“模型修补”导致的结果不可解释。 --- 第三部分：报告、可视化与前沿实践 本部分致力于提升研究的透明度和影响力，确保分析结果能够专业地呈现。 第五章：结构方程模型的报告规范与可视化 一份高质量的研究成果，其报告和可视化至关重要。 1. APA规范下的结果报告：详尽指导如何撰写“方法”部分中关于数据收集和分析模型的描述，以及如何在“结果”部分规范地报告因子载荷、路径系数、标准误、置信区间以及模型拟合指标。 2. 模型图示的精进技巧：AMOS默认生成的路径图有时难以阅读。本章教授读者如何利用AMOS的绘图工具，结合外部软件（如PowerPoint, Adobe Illustrator）对模型图进行专业美化，包括： 区分显著与不显著的路径线； 恰当标注潜变量与可观测变量的测量误差； 突出核心路径和调节/中介效应的视觉焦点。 第六章：处理常见数据挑战与模型稳健性检验 真实世界的数据总是不完美的，本章提供处理这些不理想情况的有效策略。 1. 缺失数据处理的进阶策略：对比列表删除法（Listwise Deletion）、平均值填补法，并详细演示AMOS内置的最大似然估计（ML）或多重填补法（Multiple Imputation, MI）在处理缺失数据时的操作流程和优势，确保模型估计的稳健性。 2. 异常值与非正态数据的应对：结构方程模型对多变量非正态性敏感。本章将指导读者使用AMOS提供的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）诊断，并介绍如何使用稳健的最大似然估计（MLR）或贝叶斯SEM（作为趋势介绍）来解决非正态问题，并解释MLR输出结果的解读差异。 3. 模型比较与嵌套模型选择：在存在多个理论合理的备选模型时，如何科学地进行模型选择。详细介绍嵌套模型（Nested Models）的卡方差异检验（Chi-Square Difference Test）以及非嵌套模型（如使用AIC/BIC信息准则）的比较方法。 本书的所有案例均基于真实的社会科学或管理学数据，操作步骤详尽，配有大量AMOS软件的屏幕截图和关键菜单提示。我们致力于将复杂的理论转化为可操作的步骤，帮助读者在结构方程模型的应用中真正实现从“会用”到“精通”的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，简单却又不失专业，深邃的蓝色基调给人一种沉静而睿智的感觉，非常契合结构方程模型这样一种严谨的统计分析方法。我一直对结构方程模型（SEM）抱有浓厚的兴趣，尤其是在我接触到一些前沿的社会科学研究时，SEM的身影无处不在，它能够帮助我们揭示变量之间复杂的作用机制，远比传统的回归分析更为强大。然而，SEM的学习过程并非一帆风顺，尤其是对于像我这样，在统计学理论方面并非科班出身的研究者来说，理论的晦涩和软件操作的复杂性常常让人望而却步。Amos作为SEM领域的一个重要工具，其强大的建模能力和易用性受到了广泛赞誉，但我本人在学习和使用Amos的过程中，也遇到了不少瓶颈。因此，当看到这本书的标题——《结构方程模型：Amos实务进阶》，我心中涌起了无限的期待。我非常希望这本书能够提供详实的Amos操作指导，能够循序渐进地讲解如何从数据输入到模型构建，再到结果解释的整个流程。我尤其关注书中对于模型拟合度指标的深入解读，以及如何根据这些指标对模型进行优化和修正。如果书中还能包含一些典型的研究案例，通过实际数据的演示，我相信这本“进阶”之作，定能帮助我真正掌握SEM这一利器，在我的学术研究道路上更上一层楼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为那些在量化研究领域摸索前行的学者们提供了一盏明灯。作为一名刚刚起步的研究者，我常常被复杂的统计模型和软件操作弄得焦头烂额，尤其是结构方程模型，虽然理论听起来很有吸引力，但在实际操作中却常常卡壳。Amos这款软件虽然功能强大，但其学习曲线也相对陡峭。这本书的出现，就像在我迷茫之际递过来的一份详细的地图，指引我如何在Amos的世界里游刃有余。我非常看重书中“实务”二字，这意味着它不仅仅停留在理论的层面，更会注重实际操作的细节和技巧。我期望书中能够提供清晰的操作步骤，配以详实的截图，让我能够一步步跟着学，直到能够独立完成模型的构建和分析。此外，关于模型拟合的诊断和修复，常常是新手最头疼的部分，如果书中能有针对性地讲解如何解读各种拟合指标，以及在模型不拟合时，如何有效地调整模型，那将是极大的帮助。这本书的“进阶”定位，也让我对接下来的学习充满了信心，希望它能帮助我从一个SEM的初学者，蜕变为一个能够熟练运用SEM解决实际研究问题的“进阶者”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术研究的道路上不断探索的学者，我深切地体会到掌握扎实的统计分析方法是多么的重要。结构方程模型（SEM）无疑是当前量化研究中一项非常强大的工具，它能够帮助我们深入理解变量之间的复杂关系，构建理论模型并进行实证检验。然而，理论的掌握往往只是第一步，将这些理论转化为实际可行的操作，尤其是在使用Amos这样的专业软件时，常常会遇到各种挑战。这本书的标题——《结构方程模型：Amos实务进阶》，让我眼前一亮。我一直渴望找到一本能够将SEM理论与Amos软件操作完美结合的读物，并且能够超越基础的介绍，提供更深层次的“进阶”内容。我期待书中能够包含一些关于模型构建的常见策略和最佳实践，例如如何有效地检验中介效应、调节效应，以及如何处理潜在变量测量误差等问题。同时，我也希望书中能够提供一些具有启发性的案例研究，通过真实的、贴近研究实际的例子，来演示Amos软件在模型设定、数据分析、结果解读等方面的应用。如果书中还能对一些高级的SEM技术，如多层结构方程模型、增长曲线模型等有所提及，那将更是锦上添花。这本书的出现，让我看到了突破SEM学习瓶颈的希望。

评分☆☆☆☆☆

在学术研究的漫长征途中，统计方法往往是连接理论与实证的关键桥梁。结构方程模型（SEM）作为一种能够处理复杂因果关系的高级统计技术，在社会科学、心理学、教育学等众多领域都扮演着越来越重要的角色。然而，想要熟练运用SEM，尤其是在实际数据分析中，需要深入的理论理解和精湛的软件操作技巧。Amos作为SEM领域的佼佼者，其强大的建模能力和直观的操作界面深受研究者的喜爱。正因如此，一本专注于“Amos实务进阶”的书籍，对我而言具有极大的吸引力。我非常看重书中能够提供的“实务”层面的指导，希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能够手把手地教我如何在Amos中构建、检验和优化结构方程模型。我期待书中能够详细讲解如何进行模型拟合的诊断，如何解读各种拟合指标，以及在模型不符合预期时，如何有策略地进行模型修正。此外，我尤其希望书中能够包含一些关于如何处理常见数据问题的技巧，例如缺失数据、非正态数据等，以及如何进行更高级的模型扩展，比如多组分析、潜变量增长模型等。这本书的“进阶”定位，让我相信它能够帮助我从SEM的初学者，成长为一名能够独立、自信地运用SEM进行严谨学术研究的研究者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种非常专业、严谨的感觉，深蓝色的底色搭配简洁明亮的标题，让人一看就知道这是一本关于学术研究方法的著作。我一直对结构方程模型（SEM）这个概念很感兴趣，尤其是在我的毕业论文写作过程中，虽然接触过一些基础的概念，但总觉得不够深入，在实际操作中遇到不少困难。了解到这本书的标题中有“Amos实务进阶”，我立刻被吸引了。Amos作为SEM领域非常主流的软件之一，其操作技巧和模型构建思路对于提升研究的效率和准确性至关重要。我非常期待书中能够详细讲解如何利用Amos进行数据分析，例如如何构建复杂的模型，如何解释模型的拟合优度指标，以及如何处理各种常见的建模问题。我尤其希望这本书能提供一些实际案例，通过真实的研究数据来演示SEM的应用过程，这样我才能更好地理解书中的理论知识，并将其迁移到自己的研究中。书中的“进阶”二字也让我充满期待，希望它能超越基础的SEM介绍，深入探讨一些更高级的话题，比如多层SEM、潜类别分析（LCA）与SEM的结合，或者如何进行中介效应和调节效应的深入分析。总而言之，这本书对我来说，是解决学术研究中实际操作难题、提升研究水平的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

一、中国的对外直接投资

评分☆☆☆☆☆

学习结构方程的好书，很不错

评分☆☆☆☆☆

（三）同时估计因子结构和因子关系

评分☆☆☆☆☆

结构方程模型：Amos实务进阶结构方程模型：Amos实务进阶

评分☆☆☆☆☆

学术研究中的应用是结构方程模式、研究方法学、多变项统计、与量表编制或指标建构等课程之最佳指定教材。 马德保的理论课上得人心涣散，两个礼拜里退社的人数到了十五个。马德保嘴上说文学是自愿，留到最后的最有出息。心里还是着急，暗地里向校领导反映。校方坚持自愿原则，和马德保的高见不谋而合也说留到最后的最有出息。又过半个礼拜，没出息的人越来越多，而且都退得理由充足，有自己写条子的，说 本人尚有作家之梦，但最近拜谒老师，尊听讲座，觉得我离文学有很大的距离，不是搞文学的料，故浅尝辄止，半途而废，属有自知之举。兹为辞呈。 这封退组信写得半古不白，马德保捧一本字典翻半天，终于搞懂是要退出，气得撕掉。手头还有几张，惶恐地再看，下封就有了直奔主题的爽快 马老师，您好。我由于有些事情，想要退出文学社。祝文学社越办越好！ 马德保正在气头上，最后一句祝福读着也像是讥讽，再撕掉。第三封就文采飞扬情景交融了 我是文学社一个普通的社员，但是，最近外公卧病，我要常去照顾，而且我也已经是毕业班的学生了，为了圆我的梦，为未来抹上一层光辉，我决定暂时退出文学社，安心读书，考取好的高中。马老师的讲课精彩纷呈，博古通今，贯通中西，我十分崇敬，但为了考试，我不得不割爱。 马德保第一次被人称之为爱，心里高兴，所以没撕。读了两遍信，被拍中马屁，乐滋滋地想还是这种学生体贴人心。 在正式的教学方面，马德保终于步入正轨，开始循规蹈矩。教好语文是不容易的，但教语文却可能是美事里的美事，只要一个劲叫学生读课文，书读百遍，其义自见。这古训在今天却不大管用，可见读书人是越来越笨而写书人越来越聪明了。语文书里作者文章的主题立意仿佛保守男女的爱情，隐隐约约觉得有那么一点，却又深藏着不露学生要探明主题辛苦得像挖掘古文物，先要去掉厚厚的泥，再拂掉层层的灰，古文物出土后还要加以保护，碰上大一点的更要粉刷修补，累不堪言。 马德保就直接多了，不讨论，不提问，劈头就把其他老师的多年考古成果传授给学生。学生只负责转抄，把黑板上的抄到本子上，把本子上的抄到试卷上，几次测验下来成果显赫，谬误极少。惟一令马德保不顺心的就剩下文学社。 这天他偶然在教学园地里发现一篇论文，说要激发学生的兴趣就要让学生参与。他心想这是什么歪论，让学生参与岂不是扫了老师的威风，降了老师的威信心里暗骂是放屁，但好奇地想见识一下施放者的大名，看了吓一跳，那人后面有一大串的旁介，光专家头衔就有两个，还是资深的教育家，顿时肃然起敬，仔细拜读，觉得所言虽然不全对，但有可取之处，决心一试。 第三次活动马德保破例，没讲

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比较专业，科学

评分☆☆☆☆☆

结构方程分析可同时考虑并处理多个因变量。在回归分析或路径分析中，就算统计结果的图表中展示多个因变量，其实在计算回归系数或路径系数时，仍是对每个因变量逐一计算。所以图表看似对多个因变量同时考虑，但在计算对某一个因变量的影响或关系时，都忽略了其他因变量的存在及其影响。

评分☆☆☆☆☆

（一）同时处理多个因变量

评分☆☆☆☆☆

（二）容许自变量和因变量含测量误差