格致方法·定量研究系列·协方差结构模型：LISREL导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] J.斯科特·朗（J.Seott Long） 著，李忠路 译

图书标签:

• 协方差结构模型
• LISREL
• 结构方程模型
• 定量研究
• 统计分析
• 社会科学研究
• 心理测量
• 数据分析
• 统计建模
• 研究方法

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543224421

版次：1

商品编码：11573495

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：113

字数：81000

正文语种：中文

内容简介

　　《格致方法·定量研究系列·协方差结构模型：LISREL导论》的主要内容是介绍协方差结构模型。协方差结构分析模型是用比较少的潜变量来解释一组观测变量之间的关系。本书的重点是简洁而又被普遍应用的模型，也就是协方差结构模型的基础介绍。作者首先简单地介绍了测量模型、结构方程模型及整合了两者的协方差结构模型，然后在验证因子模型的基础上讨论了测量模型，其后介绍了结构方程模型和协方差结构方程模型。

内页插图

目录

标注说明
序
前言
第1章 导论
第2章 测量模型
第1节 测量模型的设定
第2节 两个因子模型之间的关系
第3节 协方差结构
第4节 小结
第3章 结构方程模型
第1节 数学模型
第2节 协方差结构
第3节 结构方程模型的类型
第4节 模型的识别
第5节 模型的估计
第6节 实践中的考虑
第7节 评估模型拟合度
第8节 结构系数的解释
第9节 小结
第4章 协方差结构模型
第1节 数学模型
第2节 协方差结构
第3节 协方差结构模型的特例
第4节 实例
第5节 模型的识别
第6节 模型的估计
第7节 模型拟合度
第8节 小结
第5章 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

　　本书所介绍的统计模型可以被称做协方差结构模型、协方差结构分析、线性结构模型、矩阵结构模型、线性结构中的潜变量方程组，或常见的LISREI，模型。本书采用协方差结构模型这一更为广泛的概念。协方差结构模型的估计需要复杂的统计软件，由约瑞斯科（Jreskc，g）和索尔波姆所发展的L：ISREL是目前应用最为广泛的协方差结构分析软件。LISREL的重要性不仅体现在其软件功能上，而且这一词语已经成为代表数据分析的一种模型和方法。本书的副标题“LISREL导论”也体现了其重要性。需要注意的是，本书并非关于如何使用LISREL软件的入门读物。
　　许多读者可能不熟悉复杂的协方差结构模型，但是他们或许已经掌握了这个模型的部分知识。因为协方差结构分析是由众所周知且极为重要的两种统计技术组成的。第一部分是心理学家经常使用的验证性因子分析；第二部分则是计量经济中的结构方程模型。读者如果至少熟悉其中的一种方法，就会比较容易理解本书的内容。
　　作者假定读者已经熟悉了《验证性因子分析》中所介绍的验证性因子分析模型及数学工具。对结构方程模型感兴趣的读者也许会发现，本书的讨论对于参数等同限定及误差相关的估计会很有帮助。
　　全面理解协方差结构模型需要将其运用到实际的数据分析中，因此，我们鼓励读者运用本书附录中的数据去练习和再现书中的例子。如果能得到相似的结果，就表明读者已经很好地理解了本书的内容。一般的统计软件（如Sf‘SS、SAS、BMDP）通常没有关于协方差结构模型的估计程序，本书结尾会简单介绍一些可以应用于协方差结构分析的统计软件。
　　许多人对本书的出版给予了慷慨的建议和评价。我想在此表达对他们的感谢。他们是保罗·艾利森（PatllAllison）、格雷格·邓肯（Grcg Durman）、卡伦·普格利西、杰伊·斯图尔特（Jay Stewan）、布莱尔·惠顿、罗纳德·舍恩伯格，及两位匿名评阅人。卡罗尔·赫克曼通读了本书和《验证性因子分析》的草稿，她的评阅极大地提高了本书的精确性和清晰性。当然，本书中的错误与上面提到的诸位无关。

格致方法·定量研究系列·协方差结构模型：LISREL导论 本书简介 在当今科研领域，对复杂现象进行深入理解和精确建模的需求日益增长。尤其是在社会科学、教育学、心理学、经济学、市场营销以及生物医学等众多学科中，研究者常常面临着需要同时考察多个变量之间错综复杂关系的问题。传统的统计方法，如多元回归分析，虽然能够揭示变量间的线性关系，但其在处理潜在变量、模型拟合优度评估以及多组数据比较等方面存在固有的局限性。正是在这样的背景下，协方差结构模型（Covariance Structure Models, CSMs）应运而生，并迅速发展成为一种强大而灵活的数据分析工具。 本书“格致方法·定量研究系列·协方差结构模型：LISREL导论”正是致力于为广大研究者提供一个系统、深入且实用的协方差结构模型学习指南。我们深信，“格致”之道，在于穷究事物的原理，洞察其本质。“定量研究”作为现代科学研究的重要基石，其核心在于通过精确的数据和严谨的统计方法来检验和发展理论。本书正是遵循这一理念，旨在帮助读者掌握协方差结构模型的理论基础、核心概念以及在实际研究中的应用，特别是以LISREL（Linear Structural Relations）软件为工具，进行模型构建、参数估计、模型检验和结果解释。 本书内容概览 本书的编写旨在为读者构建一个完整的知识体系，从基础概念铺垫到高级应用展示，层层递进，力求深入浅出。 第一部分：基础理论与概念铺垫 在正式介绍协方差结构模型之前，本书首先会为读者打下坚实的统计学基础。我们将回顾一些关键的统计学概念，例如： 变量类型与测量尺度： 区分显性变量（observed variables）与潜在变量（latent variables），以及定类、定序、定距和定比等测量尺度，为后续模型构建奠定基础。 相关与回归： 深入理解变量之间的相关关系及其在回归模型中的体现，为理解协方差结构模型的多元性奠定基础。 方差与协方差： 核心概念的梳理，协方差结构模型正是基于变量的协方差矩阵进行建模，因此对这两个概念的透彻理解至关重要。 多元统计初步： 简要介绍多元正态分布、主成分分析（PCA）和因子分析（FA）等相关概念，它们是协方差结构模型的理论渊源和重要组成部分。 在巩固了基础知识后，我们将正式引入协方差结构模型的概念： 协方差结构模型的定义与目的： 阐述协方差结构模型是什么，以及它为何能解决传统统计方法难以应对的问题，例如：同时分析多个因果路径、处理测量误差、构建和检验潜在变量模型等。 显性变量模型与潜在变量模型： 区分仅包含显性变量的模型（有时也称为结构方程模型，SEM，或因果模型，path analysis）和包含潜在变量的模型（通常称为因子分析模型，confirmatory factor analysis, CFA；或完整的结构方程模型，SEM）。 模型的图示表示： 引入路径图（path diagram）这一直观的工具，用于表示变量之间的关系，包括直接效应、间接效应和总效应，以及测量误差的表示。 第二部分：协方差结构模型的核心构成 本书将协方差结构模型分解为几个核心部分，逐一进行详细阐述： 测量模型（Measurement Model）： 这是协方差结构模型的重要组成部分，专门用于处理潜在变量。我们将深入探讨： 因子分析（Factor Analysis）与验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）： 区分探索性因子分析（EFA）与验证性因子分析（CFA）的本质区别。本书重点在于CFA，即在已有理论假设的基础上，检验预设的因子结构是否能够很好地拟合数据。 因子载荷（Factor Loadings）： 解释因子载荷的含义，它表示显性变量与潜在变量之间的关系强度。 测量误差（Measurement Error）： 强调模型中对测量误差的处理，这是协方差结构模型相对于传统方法的一大优势。 因子间相关（Factor Correlations）： 探讨潜在变量之间可能存在的相关关系，及其在模型中的体现。 结构模型（Structural Model）： 在测量模型的基础上，结构模型进一步考察潜在变量与潜在变量之间，或潜在变量与显性变量之间的因果关系。我们将详细介绍： 路径系数（Path Coefficients）： 解释结构模型中的路径系数，它代表一个变量对另一个变量的直接预测作用。 直接效应、间接效应与总效应： 学习如何分解和解释变量之间的因果链条，理解中介效应（mediation）和调节效应（moderation）的内在机制。 模型拟合（Model Fit）： 这是协方差结构模型分析的关键环节。我们将详细介绍多种模型拟合指标，并解释它们的意义和应用场景，包括： 卡方检验（Chi-square Test）： 及其在模型拟合评估中的作用与局限性。 拟合优度指数（Goodness-of-Fit Indices）： 如GFI, AGFI, NFI, NNFI, CFI等，以及如何综合判断模型的拟合程度。 残差分析（Residual Analysis）： 审视模型未能解释的部分，为模型改进提供依据。 标准化均方根残差（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）： 常用且有效的拟合指标。 第三部分：LISREL软件操作与应用 本书的核心应用工具是LISREL软件，它是一款功能强大、历史悠久的协方差结构模型分析软件。我们将以LISREL为载体，引导读者完成实际的数据分析过程： LISREL软件界面与基本操作： 熟悉LISREL软件的界面布局，了解如何导入数据、设置分析参数等。 DA（Data Description）文件： 学习如何编写DA文件，用于描述数据、变量和模型结构。 MO（Model Specification）部分： LY（Lambda-Y）矩阵： 定义测量模型中，显性因变量（Y）与其潜在自变量（Eta）之间的关系。 LX（Lambda-X）矩阵： 定义测量模型中，显性因变量（X）与其潜在自变量（Xi）之间的关系。 BE（Beta）矩阵： 定义结构模型中，潜在因变量（Eta）与其潜在自变量（Xi）之间的关系。 GA（Gamma）矩阵： 定义结构模型中，潜在因变量（Eta）与显性自变量（X）之间的关系。 PS（Psi）矩阵： 定义潜在自变量（Xi）之间的协方差。 PH（Phi）矩阵： 定义潜在因变量（Eta）之间的协方差。 TD（Theta-Delta）矩阵： 定义显性因变量（Y）的测量误差方差。 TE（Theta-Epsilon）矩阵： 定义显性因变量（X）的测量误差方差。 （可选）定值、自由参数与约束： 学习如何通过设定矩阵中的数值来固定参数、允许参数自由估计或施加约束。 LISREL输出结果解读： 详细解析LISREL软件的输出报告，包括参数估计值、标准误、显著性检验、模型拟合指标等，并学会如何从中提取有价值的信息。 案例分析： 通过一系列精心设计的案例，我们将引导读者将所学理论和LISREL操作相结合。这些案例将涵盖： 验证性因子分析（CFA）： 检验预设的测量模型，例如，检验一个问卷是否能够准确测量几个理论上的潜在构念。 路径分析（Path Analysis）： 分析显性变量之间的因果关系，例如，研究不同社会经济因素对学业成绩的影响。 带有潜在变量的结构方程模型（SEM）： 结合测量模型和结构模型，全面分析潜在变量和显性变量之间的复杂关系，例如，构建一个包含学习动机、学习策略和学业成就的完整模型。 多组比较（Multi-group Analysis）： 学习如何在不同群体（例如，不同性别、不同年龄组）之间比较模型结构和参数，检验群组间是否存在差异。 中介效应分析（Mediation Analysis）： 深入探索变量之间的间接影响机制。 调节效应分析（Moderation Analysis）： 检验一个变量是否会影响另一个变量与结果变量之间的关系强度。 第四部分：高级主题与进阶应用 在掌握了基础的协方差结构模型和LISREL操作后，本书还将触及一些更高级的主题，为读者的进一步研究和探索提供方向： 模型修正（Model Modification）： 当模型拟合不佳时，如何根据模型修正指数（Modification Indices）等信息，对模型进行合理的修正和改进。 潜变量交互作用（Latent Variable Interactions）： 如何在模型中引入潜在变量之间的交互作用项。 纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）： 简要介绍协方差结构模型在处理纵向数据，如增长模型（growth models）中的应用。 贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM）： 简要提及与传统最大似然估计不同的贝叶斯方法在SEM中的应用。 与其他软件的比较： 简要提及 Amos, Mplus, lavaan (R包)等其他流行的SEM软件，帮助读者了解不同软件的特点。 研究设计与报告规范： 指导读者在研究设计阶段就应考虑协方差结构模型的适用性，并在研究报告中清晰、规范地呈现模型结果。 本书特色与目标读者 本书的突出特点在于： 1. 理论与实践并重： 既深入浅出地讲解了协方差结构模型的统计学原理，又提供了大量的LISREL软件操作指导和案例分析，确保读者能够学以致用。 2. 逻辑清晰，结构严谨： 按照从基础到高级的逻辑顺序组织内容，层层递进，易于读者理解和掌握。 3. 案例丰富，覆盖面广： 案例来源于实际研究，涵盖了多个学科领域，能够帮助读者理解协方差结构模型在不同情境下的应用。 4. LISREL软件操作详尽： 对LISREL软件的操作步骤和输出解读进行了详细的介绍，帮助初学者快速上手。 本书的目标读者包括但不限于： 研究生及博士生： 特别是社会科学、教育学、心理学、经济学、市场营销等领域的研究生，他们需要在学位论文中进行复杂的变量关系建模。 科研人员： 希望提升自身定量研究能力，掌握更高级统计分析方法的科研工作者。 对协方差结构模型感兴趣的学者： 希望系统学习和了解协方差结构模型理论和应用的学习者。 教师： 旨在为相关课程提供教材或参考资料的教师。 通过阅读本书，读者将能够： 深刻理解协方差结构模型的理论精髓，掌握潜在变量和显性变量建模的核心思想。 熟练运用LISREL软件进行协方差结构模型的构建、估计、检验和解释。 能够独立设计和执行包含复杂变量关系的实证研究。 批判性地阅读和评估他人发表的协方差结构模型研究。 将协方差结构模型应用于解决实际研究问题，从而提升研究的科学性和影响力。 我们期待本书能够成为您在定量研究道路上的良师益友，帮助您更好地运用协方差结构模型这一强大的分析工具，深入洞察研究对象的本质，推动您的学术研究迈向新的高度。

评分☆☆☆☆☆

作为一个侧重于心理测量学应用的研究者，我对于这本书是否能深入探讨潜变量模型的复杂性非常感兴趣。传统的因子分析和回归模型已经不能满足我现在处理信效度、测量误差以及潜变量间相互作用的需求了。这本书的标题直接点明了“协方差结构模型”，这暗示了它会聚焦于如何从样本协方差矩阵出发，反向推导出潜在的理论结构。我希望看到书中对于“间接效应”和“调节效应”在LISREL框架下的模型构建与检验策略有深入的论述。例如，当存在多个中介变量或调节变量嵌套在一起的复杂路径结构时，LISREL的矩阵运算是如何处理这些复杂的间接路径的标准误和显著性检验的？如果能提供一些高级的后验分析技巧，比如模型比较中AIC/BIC准则的运用，或者Bootstrapping方法在模型拟合优度检验中的应用细节，这本书的实用价值将大大提升。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅到方法论介绍的章节时，我注意到作者在引用文献上做了非常扎实的铺垫，这让人对内容的权威性更有信心。这本书显然不是近期才匆忙赶工出来的，它汇集了经典理论和实际应用的精髓。我个人最希望从这本书中学到的是如何“诊断”一个拟合不佳的模型。很多教材只教你如何建立一个“好”模型，却很少详细说明当你的模型拟合指数（如$chi^2$、CFI、RMSEA）不理想时，应该从哪些方面入手进行系统排查。是约束条件设置不当？是存在多重共线性问题？还是特定的残差项需要被考虑进去？我期待这本书能提供一个详尽的、像“故障排除指南”一样的章节，指导读者如何根据残差矩阵和修正指数（Modification Indices）进行合理的模型修正，而不是盲目地增加参数。只有掌握了这种“反向工程”的能力，才能真正驾驭协方差结构模型的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我购买这本书很大程度上是冲着“格致方法·定量研究系列”这个前缀去的。这个系列在学界的名声一向不错，代表着一种对研究方法论的深度挖掘和严谨态度。我目前手头上关于结构方程模型的资料，大多是侧重于SPSS的AMOS或者R语言的lavaan包，但总感觉在理解模型识别和参数估计的底层逻辑时，少了一份工具本身的视角。LISREL作为结构方程模型领域的开山鼻祖之一，其理论基础无疑是最扎实的。我希望这本书能够弥补我在基础理论上的短板，尤其是在协方差矩阵分解和最大似然估计（ML）的推导过程中，能有详尽而清晰的阐述。我不是那种满足于“输入数据，点击运行”的读者，我更想知道模型背后的“引擎”是如何工作的。如果书中能够穿插一些关于模型设定谬误的经典案例分析，对比不同估计方法（如WLS, MLR等）在处理非正态数据时的差异表现，那就更具参考价值了，这对于我后续的论文撰写至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和纸张质量确实体现了出版社对学术类书籍的重视，拿在手里很有分量，阅读体验算得上舒适，这对于一本需要长时间研读的专业教材来说是必要的。我刚开始阅读导论部分，发现作者在引言中就非常开诚布公地指出了当前定量研究中常见的一些“炫技式”建模倾向，并强调回归本质——如何通过严谨的数学框架来检验理论假设。这一点我很欣赏，它把这本书的定位从一个单纯的软件操作手册，提升到了方法论的探讨层面。我特别关注了关于“模型定标”（Scaling）和“测量不变性”（Measurement Invariance）的章节安排。在跨文化研究中，确保测量的等值性是首要任务，而这恰恰是LISREL系统处理起来非常精妙的部分。我期待书中能提供那些不同层次不变性检验的逐步实施流程，并附带实际数据集的运行结果截图，这样才能真正做到学以致用，而不是停留在理论的纸上谈兵。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺吸引人的，那种带着点复古和严谨感的字体搭配上简洁的排版，让人一看就知道这是一本专注于硬核学术内容的作品。我最近在整理自己的书单，打算系统地学习一下计量经济学和高级统计模型的应用，尤其是涉及到结构方程建模（SEM）的部分，这本书的名字《协方差结构模型：LISREL导论》正中我的下怀。我原本对LISREL这个软件平台了解不多，只停留在听说过它的强大之处，但苦于找不到一本既有理论深度又能手把手教实操的入门材料。拿到书后，首先翻阅了目录，结构安排得很清晰，从最基本的矩阵代数回顾开始，逐步过渡到路径分析、验证性因素分析，再到复杂的潜变量模型的建立与检验，似乎每一个知识点都被精心串联起来了。我特别期待它在模型设定和残差分析部分的讲解，因为这往往是初学者最容易感到困惑的地方，希望作者能用直观的例子来阐释那些抽象的数学符号背后的实际意义。如果这本书能在介绍LISREL操作步骤时，不只是罗列命令，而是能解释为什么选择特定的拟合函数或者约束条件，那就太棒了，那样读起来会更有“解惑”的踏实感。

评分☆☆☆☆☆

非常好的产品 京东一如既往的值得信赖

评分☆☆☆☆☆

正版图书的。。。

评分☆☆☆☆☆

东西不错，真的很不错。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

正版，值得收藏

评分☆☆☆☆☆

书写得简单有用，值得收藏！

评分☆☆☆☆☆

好书，值得阅读，值得收藏的一套书。

评分☆☆☆☆☆

本来打算换方法，成本太高，还是先用amos吧

评分☆☆☆☆☆

书写得简单有用，值得收藏！