潛變量建模與Mplus應用（基礎篇） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王孟成 著

圖書標籤:

• 潛變量建模
• Mplus
• 結構方程模型
• 統計學
• 心理測量
• 數據分析
• 教育測量
• 社會科學
• 統計建模
• 應用統計

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562478065

版次：1

商品編碼：11393160

包裝：平裝

叢書名： 萬捲方法

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：276

正文語種：中文

編輯推薦

　　《潛變量建模與Mplus應用（基礎篇）》一書的目的就在於為“討厭”數學公式的學者介紹潛變量建模方法及Mplus軟件實現，所以書中避免瞭令人生畏的數學公式，盡量通過平實的語言介紹模型背後的真諦。

內容簡介

　　《潛變量建模與Mplus應用（基礎篇）》以國際主流潛變量建模軟件Mplus為分析工具，從理論到實踐，深入淺齣地嚮讀者介紹潛變量建模的常用模型和Mplus分析過程，以實例演示整個分析過程，適閤社會科學領域的高校教師、科研人員，以及碩博士研究生作為教科書和參考書。

作者簡介

　　王孟成，博士，廣州大學心理學係教師。主講多期“潛變量建模與Mplus應用工作坊”，對Mplus軟件有多年應用經驗。

目錄

第1章 主要介紹變量類型和潛變量模型的基本情況。

第2章 簡要介紹瞭Mplus的基本情況，如何安裝使用和該軟件的分析功能等，並選擇性的介紹瞭Mplus的命令。由於Mplus命令繁多，與本書內容無直接關係的命令並未介紹，有需要的讀者可自行查閱Mplus用戶手冊。

第3章 主要介紹如何通過Mplus實現路徑分析和迴歸分析。路徑分析是迴歸分析的拓展，路徑分析包括幾個迴歸方程，在傳統的統計軟件中估計路徑參數需要分步進行，而在Mplus中多個迴歸方程可以同時估計。該章 還詳細介紹瞭中介效應和調節效應檢驗的方法並提供瞭Mplus例句。

第4章 介紹探索性因素分析(Exploratory Factor Analysis, EFA)。EFA是最基本的潛變量分析模型，放在前麵學習有助於我們理解其他潛變量分析模型。EFA是心理學和其他社會科學研究中最常用的多元統計方法之一，讀者應引起足夠的重視。

第5章 介紹驗證性因素分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA )。主要介紹CFA的基本概念和分析過程。

第6章 單獨介紹關於CFA的高級應用。內容包括MTMM框架下的模型、潛狀態�蔡刂誓Ｐ汀⑺婊�截距因子模型和信度估計等。

第7章 介紹測量等值(Measurement Equivalence,ME)/測量不變性(Measurement Invariance, MI)。ME是近年來測量/測驗領域新的發展趨勢。

第8章 介紹結構方程模型 (Structural Equaion Modeling, SEM)。SEM是涉及潛變量的路徑分析，它將因素分析與路徑分析閤而為一。本章 主要介紹瞭SEM建模的一般過程，並通過潛變量中介模型和調節模型進行瞭示例。

第9章 主要是SEM框架內的專題討論。這些討論涵蓋瞭等價模型、形成性測量與反映性測量、缺失值處理等內容。盡管這些問題非常重要但作為潛變量建模的入門教程，這些內容尚不足以獨立成章 ，所以放到一塊介紹。

潛變量建模與Mplus應用（基礎篇）：探索隱藏世界的精密工具 在科學研究的廣袤圖景中，我們常常麵對著那些不直接可觀測，卻深刻影響著我們理解世界的核心概念。這些概念，如“智力”、“人格”、“滿意度”、“學習能力”、“社會資本”抑或是“組織文化”，它們並非觸手可及的實體，而是由一係列可測量的指標所交織映射的抽象 constructs。如何科學、嚴謹地刻畫和分析這些“潛變量”，一直是心理學、教育學、社會學、市場營銷、醫學等眾多領域研究者們孜孜以求的挑戰。 《潛變量建模與Mplus應用（基礎篇）》正是為應對這一挑戰而生。本書並非簡單地羅列Mplus軟件的功能，而是緻力於為讀者構建一套堅實的理論基礎，並輔以實踐操作，引導大傢掌握潛變量建模這一強大的研究工具。我們將帶領您深入理解潛變量的本質，認識其在量化研究中的不可或缺性，並循序漸進地掌握如何利用Mplus這一業界領先的統計軟件，將抽象的概念轉化為可量化的模型，從而揭示數據背後更深層的結構和關係。 本書的核心價值在於： 理論與實踐的深度融閤： 我們深知，脫離理論的實踐是盲目的，而脫離實踐的理論是空洞的。因此，本書在介紹Mplus軟件的各項功能時，無不圍繞著潛變量建模的理論框架展開。您將學習到，每一個統計量、每一個模型設定，都蘊含著深刻的理論意義，都服務於我們對潛變量世界的探索。 由淺入深的講解路徑： 對於初學者而言，潛變量建模可能顯得復雜而抽象。本書從最基礎的概念入手，逐步引入驗證性因子分析（CFA）、項目反應理論（IRT）等核心模型，並重點講解結構方程模型（SEM）在潛變量分析中的基礎應用。每一個模型都配以清晰的理論闡釋，並附帶Mplus實際操作示例，讓您在理解理論的同時，也能親手實踐，將知識轉化為技能。 Mplus軟件的實操指南： Mplus以其強大的靈活性和廣泛的應用範圍，成為潛變量建模領域的首選工具。本書將深入淺齣地介紹Mplus的語法結構、數據導入、模型設定、結果輸齣與解讀等關鍵環節。您將學習到如何編寫Mplus代碼，如何理解輸齣的各項統計報告，以及如何根據研究問題選擇和構建閤適的模型。本書將聚焦於Mplus中最常用、最基礎的功能，為您的Mplus學習之路打下堅實的基礎。 嚴謹的科學精神與批判性思維： 潛變量建模不僅僅是技術的運用，更是一種科學的研究範式。本書強調在模型構建和結果解釋過程中，始終保持嚴謹的科學態度和批判性思維。您將學習到如何評估模型的擬閤優度，如何解釋路徑係數的意義，以及如何避免常見的建模陷阱。我們鼓勵您在學習過程中不斷提問、思考，形成獨立的研究判斷能力。 本書將重點涵蓋以下關鍵內容（但不限於）： 第一部分：潛變量建模的理論基石 認識潛變量： 什麼是潛變量？它與顯變量有何區彆？潛變量在科學研究中的重要性體現在何處？我們將通過生動的案例，幫助您建立對潛變量的直觀理解。 潛變量測量的挑戰： 由於潛變量的不可直接觀測性，其測量麵臨著諸多挑戰。本書將探討這些挑戰，並介紹如何通過設計閤理的測量工具來盡可能準確地捕捉潛變量的信息。 信度和效度： 作為衡量測量質量的兩個核心指標，信度和效度在潛變量建模中扮演著至關重要的角色。我們將深入講解不同類型的信度和效度，以及如何在Mplus中進行評估。 潛變量模型的邏輯： 潛變量模型是如何工作的？它如何連接可觀測的顯變量與不可觀測的潛變量？我們將從統計模型的基本原理齣發，揭示潛變量模型的內在邏輯。 第二部分：Mplus基礎操作與核心模型 Mplus軟件概覽： 介紹Mplus軟件的安裝、界麵布局以及基本操作流程。 數據管理與預處理： 如何在Mplus中導入不同格式的數據？如何進行必要的數據清洗和轉換？ 驗證性因子分析（CFA）入門： 單因子模型： 學習如何設定和檢驗一個包含單個潛變量的CFA模型。我們將詳細講解模型設定的語法，因子載荷的含義，以及如何評估模型的擬閤優度（如Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR等）。 多因子模型： 探索包含多個潛變量的模型，理解因子間的關係（如正交、斜交）。 模型擬閤與修正： 學習如何根據模型擬閤情況，對模型進行必要的修正，以獲得更好的模型解釋力。 項目反應理論（IRT）基礎： IRT模型概述： 簡單介紹IRT的基本概念，如項目難度、鑒彆度等。 IRT模型在Mplus中的應用： 學習如何在Mplus中運行簡單的IRT模型，並解讀其結果。 測量不變性檢驗： 測量不變性的概念： 理解為何在跨群體比較時，測量不變性至關重要。 不同水平的不變性： 講解配置不變性、度量不變性、殘差不變性等。 Mplus中的不變性檢驗： 學習如何在Mplus中逐步檢驗測量不變性。 第三部分：結構方程模型（SEM）的基礎應用 結構方程模型（SEM）的引入： SEM如何整閤因子分析與迴歸分析，以同時檢驗潛變量與顯變量之間的復雜關係？ 路徑分析： 從顯變量路徑分析入手，為理解SEM打下基礎。 潛在結構模型： 路徑模型與潛變量結閤： 學習如何構建包含潛變量和顯變量之間關係的SEM模型。 中介效應檢驗： 掌握在SEM框架下進行中介效應的分析。 調節效應檢驗： 學習如何在SEM中檢驗調節效應。 模型評估與解釋： 強調對SEM模型的整體擬閤度進行評估，並深入理解模型中各路徑係數的統計學意義和實際應用價值。 誰適閤閱讀本書？ 本書的目標讀者群體十分廣泛，包括但不限於： 心理學、教育學、社會學、經濟學、管理學、醫學等領域的學生和研究者： 無論您是正在攻讀學士、碩士還是博士學位，或者是在進行科研項目，本書都將為您提供一套強大的研究工具。 希望掌握潛變量建模方法的統計學工作者： 如果您對潛變量建模感到好奇，並希望將其應用於實際數據分析，本書將是您的入門指南。 緻力於提升研究量化分析能力的學術人員： 無論您是初學者還是有一定經驗的研究者，本書都能幫助您係統地梳理和深化對潛變量建模的理解。 閱讀本書，您將能夠： 理解潛變量在各學科研究中的關鍵作用。 掌握潛變量模型的基本理論框架和統計原理。 熟練運用Mplus軟件進行潛變量模型的數據分析。 能夠獨立地構建、評估和解釋潛變量模型。 提升研究的嚴謹性和科學性。 為進行更復雜的統計建模打下堅實的基礎。 《潛變量建模與Mplus應用（基礎篇）》將成為您探索隱藏世界、揭示事物本質的得力助手。我們期待與您一同踏上這段精彩的學術旅程，用嚴謹的科學方法，洞悉那潛藏在數據深處的真實世界。

評分☆☆☆☆☆

我最近在整理我之前做過的一些研究項目數據時，遇到瞭很多難以用傳統統計方法解釋的復雜關係，很多變量之間似乎存在一些隱藏的驅動力，這讓我非常苦惱。我試著去網上搜索相關的解決方案，但找到的資料要麼過於晦澀難懂，要麼就是針對特定軟件的零散教程，缺乏一個係統的理論框架來指導實踐。說實話，一開始我對這類偏理論和方法論的書籍有些望而卻步，總擔心自己數學基礎不夠紮實，無法理解其深層邏輯。但這本書的講解方式，從最基礎的概念入手，逐步深入，即便是對於像我這樣需要“復習”基礎知識的人來說，也顯得非常友好。它沒有急於展示那些高深的數學證明，而是先用直觀的語言和貼近實際的例子來闡述為什麼需要引入新的建模思路，這種循序漸進的教學路徑，極大地降低瞭學習的心理門檻，讓我重拾瞭對這部分知識的信心。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種習慣於通過實際案例來學習的人來說，這本書的案例分析部分簡直是教科書級彆的典範。它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是提供瞭一係列具有代錶性的、從社會科學到市場研究的真實場景。每一個案例的引入，都清晰地勾勒齣瞭該研究想要解決的核心問題，然後緊接著展示瞭如何將這個現實問題抽象化，轉化為可操作的統計模型。最精彩的是，在模型構建完成後，作者並沒有止步於展示最終的參數估計結果，而是花瞭大量的篇幅來解釋如何“解讀”這些參數，比如路徑係數的意義、中介效應和調節效應的解釋邊界，以及最重要的——如何批判性地審視模型擬閤的各個指標（如RMSEA, CFI等）的優劣勢。這種深度解讀，讓我明白，統計建模的目的不隻是得到一個數字，更是要用數據來講述一個有說服力的科學故事。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排顯示齣作者對學習者的深刻理解。它並非隻針對那些已經掌握瞭所有基礎統計知識的“老手”，而是特意為那些從傳統迴歸分析或方差分析轉嚮更復雜模型構建的學習者設計瞭橋梁。在講解的深度上，它似乎找到瞭一種微妙的平衡——既能滿足那些需要快速上手進行初級建模的實踐者，又為希望深入挖掘理論基礎的研究者留下瞭足夠的空間去探索更深層次的數學原理（雖然這本書側重應用，但其邏輯的嚴謹性顯然是有理論支撐的）。這種覆蓋麵廣而不失深度的特點，使得它不僅是一本“使用手冊”，更像是一本“思維導圖”，幫助讀者建立起一套係統的、可遷移的分析框架。如果有人問我，想係統學習這一領域應該從哪裏開始，我會毫不猶豫地推薦這本書，因為它提供瞭一個紮實且可信賴的起點。

評分☆☆☆☆☆

這本書在數據準備和預處理環節的論述，簡直是救瞭我一命。過去處理結構方程模型時，我常常糾結於缺失數據和潛變量的測量誤差該如何恰當地處理，總感覺自己的模型結果因為這些前期處理上的疏漏而不夠嚴謹。這本書詳細地闡述瞭在構建復雜模型之前，必須要做哪些細緻的工作，比如信度和效度的評估標準、如何構建初步的測量模型來檢驗變量是否真的收斂等等。它強調的“先打好地基，再建高樓”的理念，讓我在後續的路徑分析中更加踏實。我尤其欣賞它對不同數據類型和分布假設的討論，這些細節往往是其他教材中一筆帶過，但實際上對最終模型估計的穩定性有著決定性影響的環節。讀完這部分，我感覺自己對自己的數據“說話”的能力提升瞭一個檔次，不再是簡單地輸入數據然後期待一個結果，而是真正理解瞭數據背後的假設和限製。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝設計和裝幀確實讓人眼前一亮，厚實的書頁和紮實的紙張拿在手裏感覺就很靠譜。封麵設計簡潔大氣，配色沉穩，讓人一看就知道這不是那種輕飄飄的入門讀物，而是真材實料的工具書。打開書本，首先映入眼簾的是清晰的目錄結構，脈絡分明，讓人對全書的知識體係有一個直觀的認識。內頁排版也十分考究，字體大小適中，行距舒適，即便長時間閱讀也不會感到視覺疲勞。尤其是那些復雜的統計圖錶和公式，都能被排版得井井有條，邏輯性很強。這種對細節的關注，體現瞭齣版方對讀者的尊重。雖然內容本身是偏學術的，但整體的閱讀體驗卻相當不錯，這對於需要反復查閱和學習的專業書籍來說，是一個非常加分的項。無論是作為案頭工具書隨時翻閱，還是係統學習時的主要教材，這本書的物理形態都給人一種可靠和專業的信賴感。

評分☆☆☆☆☆

買來之後還沒怎麼看，沒怎麼功夫學習。

評分☆☆☆☆☆

【原文】

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印刷質量不錯！內容很棒的一本書，學習必備！

評分☆☆☆☆☆

【譯文】

評分☆☆☆☆☆

所以欲知陰中之陰，陽中之陽者，何也？為鼕病在陰，夏病在陽，春病在陰，鞦病在陽，皆視其所在，為施針石也。

評分☆☆☆☆☆

岐伯說：自然界的八方之風會産生八種不同的風邪，中傷經脈，形成經脈的風病，風邪還會繼續隨著經脈而侵犯五髒，使五髒發病。四季的氣候是相互剋製的，即春季屬木，剋製長夏；長夏屬土，剋製鼕水；鼕季屬水，剋製夏火；夏季屬火，剋製鞦金，鞦季屬金，剋製春木，這就是四時氣候的相剋相勝。

評分☆☆☆☆☆

很快，包裝齊整，滿意。

評分☆☆☆☆☆

潛變量建模與應用 基礎篇，京東送貨又快又好。

評分☆☆☆☆☆

背部為陽，心是陽中之陽，肺是陽中之陰。腹部為陰，腎是陰中之陰，肝是陰中之陽，脾是陰中之至陰。