结构方程模型——AMOS的操作与应用 吴明隆 重庆大学出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

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
• 重庆大学出版社
• 吴明隆
• 模型构建
• 统计建模

店铺： 杰城图书专营店

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562457206

商品编码：11968657947

包装：平装-胶订

出版时间：2010-10-01

图书基本信息
图书名称	结构方程模型——AMOS的操作与应用	作者	吴明隆
定价	65.00元	出版社	重庆大学出版社
ISBN	9787562457206	出版日期	2010-10-01
字数	815000	页码	520
版次	2	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.881Kg

内容简介

本书详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。 本书前半部介绍结构方程模型(SEM)的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，*的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在*短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。 本书的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

作者简介

目录

章 结构方程模型的基本概念 节 结构方程模型的特性 第二节 测量模型 第三节 结构模型 第四节 结构方程模型图中的符号与意义 第五节 参数估计方法 第六节 模型的概念化 第七节 模型的修正 第八节 模型的复核效化 第二章 模型适配度统计量的介绍 节 模型适配度检核指标 一、模型基本适配指标 二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估） 三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验） 四、模型统计检验力的评估 第二节 模型识别的范例 一、正好识别模型 二、过度识别模型 三、低度识别模型 第三章 amos graphics界面介绍 节 amos graphics窗口的介绍 一、开启应用软件 二、工具箱窗口的图像钮操作介绍 第二节 图像钮综合应用 一、绘制个测量模型 二、绘制第二个测量模型 三、绘制第三个测量模型 第四章 amos执行步骤与程序 节 路径分析的程序与执行 一、建立路径模型图 二、开启数据文件 三、设定观察变量 四、设定误差变量的变量名称 五、设定文字报表要呈现的统计量 六、将路径模型图存盘与计算估计值 七、浏览模型的结果 第二节 路径因果模型图的设定 一、外因变量间没有相关的设定 二、内因变量没有界定残差项 第三节 饱和模型与独立模型 一、饱和模型 二、独立模型 第四节 结构方程模型图 一、结构方程模型图的绘制步骤 二、执行结果的标准化参数估计值路径图 三、模型的平行检验 第五节 结构模型与修正指标 一、模型a：初始模型 二、模型b：修正模型1 三、模型c：修正模型2 四、模型d：修正模型3 第六节 单一文件多重模型的设定 第五章 参数标签与测量模型 节 参数标签的设定与特定样本的分析 一、更改特定群体名称与模型名称 二、开启数据文件选人指标变量 三、设定分析属性与计算估计值 四、增列模型变量或对象的参数标称 五、增列参数标称的模型估计结果 六、全体群体假设模型的修正 第二节 特定群体的分析 一、分析男生群体 二、分析女生群体 第三节 测量模型参数值的界定 一、测量模型假设模型 二、限制不同测量指标的路径参数a 三、低度辨识的模型 四、增列参数限制条件 五、误差变量的界定 六、测量模型的修正 七、测量模型参数标称的设定 第四节 测量模型的平行测验检验 第五节 多因子测量模型潜在变量的界定 一、初始模型 二、修正模型 三、斜交关系的测量模型 四、界定测量模型潜在变量间没有相关 五、完全独立潜在变量参数修正 六、单向度测量模型与多向度测量模型 第六章 验证性因素分析 节 一阶验证性因素分析——多因素斜交模型 一、假设模型 二、输出结果 第二节 一阶验证性因素分析——多因素直交模型 一、假设模型 二、模型适配度摘要表 第三节 二阶验证性因素分析 第四节 一阶cfa模型多模型的比较 第五节 一阶cfa模型测量不变性检验 一、描绘一阶cfa假设模型图 二、单一群组多个模型的设定 三、模型估计结果 第七章 路径分析 节 路径分析的模型与效果 第二节 路径分析模型——递归模型 一、研究问题 二、采用传统复回归求各路径系数 三、amos graphics的应用 四、模型图执行结果l 五、文字报表输出结果 第三节 饱和模型的路径分析 一、饱和模型假设模型图 二、参数估计的模型图 三、参数估计及适配度结果 第四节 非递归模型的路径分析一 一、假设模型图 二、参数估计的模型图 三、参数估计值 四、模型适配度摘要表 第五节 非递归模型的路径分析二 一、设定回归系数的变量名称 二、设定回归系数值w5=w6 三、参数估计的模型图 四、参数估计值 五、设定两个内因变量测量误差的方差相等 第六节 模型界定搜寻 一、饱和模型图 二、执行模型界定搜寻 第八章 潜在变量的路径分析 节 潜在变量路径分析的相关议题 一、原始数据文件变量排列 二、快速复制对象及参数格式 三、增列简要图像标题 四、增列参数标称 五、估计值模型图参数移动 六、模型适配度的评估 七、模型的修正 八、pa—lv模型修正 第二节 数学效能pa—lv理论模型的检验 一、研究问题 二、aitl08 graphics窗口中的模型图 三、计算估计的模型图 四、参数估计相关报表 第三节 模型的修正 一、参数格式的模型图 二、参数估计相关统计量 第四节 混合模型的路径分析 一、路径分析假设模型图 二、增列模型图像标题 三、路径分析模型估计结果 四、采用潜在变量路径分析模型 五、混合路径分析模型范例二 六、混合路径分析模型范例三 七、混合路径分析模型——非递归模型 第九章 多群组分析 节 多群组分析的基本理念 一、绘制男生群体路径分析模型图 二、开启数据文件及选择目标群组变量 三、开启数据文件界定观察变量 四、设定参数标称 五、设定群组名称 六、输出结果 七、女生群体的分析模型图 八、多群组分析 第二节 多群组路径分析 一、绘制理论模型图 二、读取数据文件及观察变量 三、设定群体名称 四、界定群体的水平数值及样本 五、界定群体模型图的参数名称 六、界定输出格式 七、预设模型输出结果 第三节 多重模型的设定 一、预设模型（未限制参数） 二、协方差相等模型 三、方差相等模型 四、路径系数相等模型 五、模型不变性模型 六、多个模型的输出结果 第四节 多群组验证性因素分析 一、绘制理论模型图 二、读取数据文件及观察变量 三、设定群体名称 四、界定群体分组变量名称及其水平数值 五、设定多群组分析模型 六、输出结果 第五节 多群组结构方程模型 一、绘制amos理论模型图 二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值 三、设定多群组分析模型 四、群组模型执行结果 五、模型注解说明 第六节 三个群组测量恒等性的检验 第七节 多群组路径分析 一、绘制模型图与读人数据文件 二、增列群组及设定群组名称 三、设定两个群组数据文件变量与变量水平 四、执行多群组分析 五、计算估计值 六、输出结果 第十章 多群组结构平均数的检验 一、spss数据文件 二、设定平均数参数 三、范例一模型a 四、范例一模型b 五、范例二模型a 六、范例二模型b 节 结构平均数的操作程序 一、绘制理论模型与设定模型变量 二、增列群组与群组的变量水平数值 三、增列平均数与截距项参数标签 四、执行多群组分析程序 五、模型估计 第二节 增列测量误差项间有相关 一、执行多群组分析 二、模型截距项、平均数相等模型评估 三、测量残差模型的修正 第三节 结构平均数的因素分析 一、增列平均数与截距项参数标签 二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签 三、设定多群组分析模型 四、输出结果 第十一章 sem实例应用与相关议题 节 社会支持量表测量模型的验证 一、测量模型的区别效度 二、测量模型的收敛效度 第二节 缺失值数据文件的处理 一、观察变量中有缺失值 二、增列估计平均数与截距项 三、数据取代 第三节 sem模型适配度与参数估计关系 一、模型a：初始模型 二、模型b 第四节 样本大小与适配度卡方值 一、样本数n为100 二、样本数n为300 三、样本数n为500 四、样本数n为700 五、样本数n为900 六、样本数n为1100 七、样本数n为1500 八、样本数n为2000 第十二章 典型相关分析与结构方程模型关系 节 典型相关分析 一、cancorr语法指令 二、典型相关分析结果 第二节 sem执行程序 一、个典型变量 二、第二个典型变量 三、mimic分析结果 参考文献

编辑推荐

本书是“万卷方法统计分析方法丛书”之一，全书共分12个章节，主要对AMOS的操作与应用知识作了介绍，具体内容包括结构方程模型的基本概念、模型适配度统计量的介绍、amos graphics界面介绍、参数标签与测量模型、验证性因素分析等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

文摘

序言

引言：探寻事物内在联系的科学画卷 我们生活的世界，充满了复杂而又精妙的相互作用。从心理学中的人格特质如何影响行为，到经济学中宏观经济指标的联动效应，再到教育学中教学方法对学习效果的作用机制，无不体现着事物之间千丝万缕的联系。然而，这些联系往往并非显而易见，需要我们运用科学的工具和严谨的方法去揭示。结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）正是这样一种强大的统计分析技术，它能够帮助我们构建和检验复杂的研究模型，深入理解变量之间的因果关系、中介效应和调节效应，从而为我们提供更深刻的洞察，解决现实世界中的难题。 本书旨在带领读者走进结构方程模型的精彩世界，系统阐述其理论基础、操作方法以及在不同领域的应用。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到模型的构建、参数估计、拟合优度检验、以及模型修正等关键环节。通过丰富的案例分析和详实的步骤解析，读者将能够掌握使用AMOS这一主流SEM软件进行实际操作的能力，并学会如何解读分析结果，将其转化为有价值的研究发现。 第一篇：结构方程模型概览——理解模型的本质与魅力 在踏上建模之旅之前，首先需要对结构方程模型有一个宏观的认识。本篇将深入浅出地介绍SEM的核心概念。 认识模型：我们将探讨为什么需要SEM。传统的统计方法，如回归分析，虽然能揭示变量间的关系，但往往难以处理潜变量（不可直接观测的构念，如智力、满意度）以及变量间的复杂因果链。SEM则能有效弥补这些不足。我们将详细解释什么是显变量（直接观测到的变量）和潜变量，以及它们在SEM中的地位。 SEM的构成要素：SEM的精髓在于其模型结构，主要由测量模型和结构模型两部分构成。 测量模型：它关注如何通过一组显变量来测量一个潜变量。我们会介绍因子分析（Factor Analysis）作为测量模型的典型代表，并解释因子载荷（Factor Loadings）、误差方差（Error Variance）等关键概念。理解测量模型，就是理解我们如何构建有效的测量工具。 结构模型：它则探讨不同潜变量之间以及潜变量与显变量之间的因果关系。我们会介绍路径图（Path Diagram）这一可视化工具，以及路径系数（Path Coefficients）、解释的方差（Explained Variance）等重要指标。结构模型是我们检验理论假设的关键。 SEM的优势与应用领域：我们将列举SEM在心理学、教育学、社会学、市场营销、医学、经济学等众多学科中的广泛应用，例如： 心理学：检验人格因素对情绪的影响，考察学习动机与学业成绩的关系。 教育学：评估教学干预措施的效果，探究家庭背景对学生学业成就的影响路径。 市场营销：分析品牌形象、产品质量、广告投入如何影响消费者购买意愿。 医学：研究生活方式、基因与疾病发生之间的复杂联系。 SEM强大的灵活性和解释力，使其成为现代实证研究不可或缺的利器。 SEM的基本假设：任何统计模型都有其基本假设，SEM也不例外。我们将简要介绍正态性、独立性、线性关系、以及误差独立等核心假设，并解释违反这些假设可能带来的影响。 第二篇：AMOS操作入门——从数据到模型的搭建 理论的理解离不开实践的支撑。本篇将带领读者熟悉AMOS软件的操作流程，从数据准备到模型搭建，一步步完成实操。 AMOS软件介绍：我们将简要介绍AMOS软件的界面布局、主要功能模块以及其在SEM分析中的核心地位。 数据准备与导入：在进行SEM分析之前，我们需要对数据进行预处理。我们将讲解如何准备数据文件（通常是SPSS或Excel格式），以及如何在AMOS中正确导入数据。 绘制路径图：SEM的强大之处在于其直观的图形化建模界面。我们将详细介绍如何在AMOS中绘制路径图，包括： 添加潜变量和显变量：如何定义模型中的各个构念。 绘制路径与协方差：如何表示变量之间的关系，包括直接效应、间接效应和回归关系。 指定误差项：如何为测量模型和结构模型中的变量添加误差项。 模型识别：在构建模型时，一个至关重要的问题是模型是否可识别。我们将解释什么是模型识别，并介绍识别不足、恰好识别和过度识别的概念，以及如何通过规则（如自由参数数量大于或等于观测变量方差-协方差矩阵的参数数量）来初步判断模型的可识别性。 定义模型参数：在绘制完路径图后，我们需要定义模型中的参数，包括路径系数、方差、协方差等。我们将介绍如何设置这些参数的估计值，以及如何通过固定参数（如将某个路径系数固定为1）来达到模型识别的目的。 第三篇：参数估计与模型检验——揭示变量关系的真相 模型搭建完成后，接下来的关键步骤是估计模型参数，并对模型的拟合优度进行评估，以判断模型是否能很好地解释样本数据。 参数估计方法：我们将介绍SEM中常用的参数估计方法，如最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE），并解释其基本原理和应用场景。 拟合优度指标：评估模型拟合优度是SEM分析中的重中之重。一个好的模型应该能够很好地拟合数据，即模型的理论预测值与样本的观测值之间的差异尽可能小。我们将详细讲解一系列常用的拟合优度指标，并解释它们的计算方式和解读标准： 绝对拟合指数：卡方值（Chi-square, χ²）、RMSEA（Root Mean Square Error of Approximation）、SRMR（Standardized Root Mean Square Residual）。 增量拟合指数：CFI（Comparative Fit Index）、TLI（Tucker-Lewis Index）。 简约拟合指数：AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion）。 我们将强调，单一的拟合优度指标往往不足以全面评估模型，需要结合多个指标进行综合判断。 模型修正：当模型的拟合优度不佳时，我们可能需要对模型进行修正。我们将介绍常见的模型修正方法，如利用修正指数（Modification Indices, MI）来指导模型添加或删除路径，并强调模型修正应基于理论依据，而非仅仅为了追求统计上的优越。 参数估计结果解读：我们将指导读者如何解读AMOS输出的参数估计结果，包括： 标准化路径系数（Standardized Path Coefficients）：用于比较不同路径的相对效应大小。 非标准化路径系数（Unstandardized Path Coefficients）：直接反映变量之间的线性关系。 P值（P-values）：用于检验参数的统计显著性。 置信区间（Confidence Intervals）：提供参数估计值的精确范围。 R²值（R-squared）：表示模型能够解释的潜变量方差比例。 第四篇：高级模型分析——深入挖掘变量间的复杂关系 掌握了基础的SEM操作和模型检验后，我们还可以运用SEM进行更深入、更复杂的分析，揭示变量之间更精妙的联系。 中介效应分析（Mediation Analysis）：中介效应是指一个变量（自变量）通过另一个变量（中介变量）来影响另一个变量（因变量）的间接效应。我们将介绍如何使用SEM来检验中介效应，包括直接效应、间接效应和总效应的分解，并重点讲解Bootstrap方法在检验中介效应中的应用，它能够提供更可靠的置信区间。 调节效应分析（Moderation Analysis）：调节效应是指一个变量（调节变量）对自变量和因变量之间关系强度的影响。我们将介绍如何通过在模型中引入交互项（Interaction Terms）来检验调节效应，以及如何解读调节变量对关系强度的影响。 多组比较（Multi-group Analysis）：当我们想要比较不同群体（如性别、年龄组、教育程度组）在模型结构或参数上是否存在差异时，可以使用多组比较。我们将介绍如何设置多组模型，并检验模型的结构不变性（Configural Invariance）、度量不变性（Metric Invariance）和标度不变性（Scalar Invariance），从而得出群体间的差异结论。 潜在类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与混合模型（Mixture Modeling）：当数据中存在未知的潜在类别时，SEM也可以与LCA结合，或者直接使用混合模型来识别这些类别，并考察类别之间的差异。 模型比较：在SEM分析中，我们常常会构建多个备选模型，然后通过比较它们的拟合优度来选择最优模型。我们将介绍模型比较的方法，如Δχ²检验、AIC、BIC等。 第五篇：应用案例解析——在实践中巩固模型技能 理论学习最终要回归到实际应用。本篇将通过一系列不同领域的典型研究案例，来展示如何运用SEM解决实际问题。 案例一：心理学研究——人格特质与幸福感的关系 我们将以一个假设的心理学研究为例，构建一个包含外向性、神经质等潜变量，以及幸福感显变量的模型，并演示如何利用SEM分析这些变量之间的直接和间接关系。 案例二：教育学研究——学习策略对学业成绩的影响 本案例将聚焦教育学领域，构建一个模型来考察不同学习策略（如精细加工、复述）如何影响学生的学业成绩，并可能引入学习动机作为中介变量。 案例三：社会学研究——社会经济地位与健康状况的关联 我们将构建一个包含社会经济地位（如收入、教育程度）潜变量，以及健康状况显变量的模型，并分析其间的关系，可能还会考虑社会支持等中介或调节变量。 案例四：市场营销研究——品牌忠诚度的影响因素 在本案例中，我们将构建一个模型来探究产品质量、顾客满意度、品牌形象等如何影响消费者的品牌忠诚度，并分析其中可能存在的路径。 每个案例都将从研究问题出发，到模型构建，再到数据分析和结果解读，进行系统性的演示，帮助读者将所学知识融会贯通。 结语：探索未知，赋能研究 结构方程模型是一种强大而灵活的统计工具，它为我们提供了一种系统性地探索变量间复杂关系的方法。通过本书的学习，我们希望读者不仅能够掌握AMOS软件的操作技能，更重要的是能够深刻理解SEM背后的统计原理和研究逻辑，并将这一工具灵活地应用于自己的研究领域。 SEM并非万能的“银弹”，其应用的前提是对研究领域有深入的理解，并能够理论驱动地构建模型。本书致力于帮助读者建立起坚实的SEM理论基础和实践能力，为未来的学术研究和实践探索赋能。愿本书成为您在探索事物内在联系的科学画卷中，一位得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑推进简直是教科书级别的典范，它没有一上来就抛出艰深的理论，而是像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导读者进入结构方程模型（SEM）的世界。开篇对SEM基本概念的阐述，没有陷入过多的哲学思辨，而是用非常直观的语言和类比解释了其核心思想，这种“搭脚手架”式的教学方法极大地降低了初学者的心理门槛。随着章节的深入，作者巧妙地将理论讲解与软件操作的实际步骤紧密结合，每一步骤都配有详尽的截图说明，让抽象的统计过程瞬间可视化。我特别欣赏它在概念引入和实操之间的无缝切换，这使得学习路径非常清晰——你知道你学的是什么原理，同时也清楚地知道如何在软件中实现它。这种设计极大地避免了“知其然不知其所以然”的尴尬境地，让学习过程充满了掌控感，让人感觉即便是复杂的模型构建，也变得触手可及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面色彩搭配既专业又不失活泼，那种沉稳的蓝色调与少量亮色点缀的结合，立刻给人一种可靠且易于接近的感觉。初次翻阅时，我发现纸张的质感也相当不错，印刷清晰度极高，即便是那些复杂的统计图表和公式，也看得一清二楚，这对于我们这些需要长时间盯着书本学习的人来说，简直是福音。排版布局上，作者显然花了不少心思，章节标题的层级划分非常明确，行距和字号的设置也达到了一个非常舒适的平衡点，阅读起来几乎没有压迫感。特别是那些案例分析部分的图文混排，处理得非常流畅自然，不像有些教材那样生硬地将图表塞进去。这种对细节的关注，体现了出版社在出版流程中的专业水准，也从侧面反映出内容本身的严谨性，让人觉得这本书不仅仅是一本工具书，更是一件值得收藏的学术品。书脊的装订也比较牢固，即便我经常带着它往返于办公室和图书馆，也没有出现松动或脱页的迹象，这点在经常翻阅的参考书上尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书在案例选择和应用层面的丰富性，可以说是其最大的亮点之一。它似乎涵盖了多个社会科学领域的研究场景，从教育测量到心理学建构，再到社会学的人际关系探究，每一个案例都仿佛是从实际科研论文中截取出来的典型样本。案例不仅仅是用来演示操作的工具，它们本身也提供了一种研究设计思维的示范。我尤其喜欢它对案例背景的交代，这使得我们不仅仅是在“点鼠标”，而是在真正理解“为什么”要建立这个模型，以及模型结果在特定情境下意味着什么。通过这些贴近实际的案例，读者可以清晰地看到SEM是如何将复杂的理论假设转化为可量化的统计模型，以及如何解读那些复杂的拟合指标和参数估计。这种“理论植入情境”的方式，极大地提升了学习的迁移性，让我能更有信心地将书中学到的方法应用到我自己的研究课题中去。

评分☆☆☆☆☆

从内容深度来看，这本书绝非泛泛而谈的入门读物，它对高级模型的探讨也颇具洞察力。例如，在处理潜变量测量模型和结构关系模型时，作者对信度和效度的评估标准、模型拟合的各种指标的权衡利弊，都进行了深入的剖析，并且给出了非常实用的操作建议，而非仅仅罗列公式。更难得的是，书中对于常见问题的处理策略——比如因子载荷不显著、共线性问题、非正态数据的影响等，都提供了切实可行的诊断和修正路径，这些内容在很多基础教材中常常是一笔带过。这种对“实战”难题的关注，表明作者非常了解真实研究中会遇到的各种“坑”。对于那些已经掌握了基础SEM，希望将模型复杂化或优化模型的进阶研究者来说，这些章节无疑提供了极具价值的参考，它帮助我们将理论模型从理想状态拉回到复杂多变的现实数据中进行检验和优化。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的价值远超其印刷成本，它更像是一个经过精心打磨的“工具箱”，而不仅仅是一本“说明书”。我感受最深的是，它成功地弥合了统计理论与软件实践之间的巨大鸿沟。很多教材要么过于侧重理论推导，让软件操作成为次要的附庸；要么就是纯粹的“傻瓜式”软件操作指南，缺乏对背后统计逻辑的阐述。而这本书巧妙地平衡了两者的关系，每一个操作步骤的背后，都有坚实的统计学基础作为支撑，这使得学习者在掌握了“如何做”的同时，也领悟了“为何要这样做”。这种深度和广度的结合，对于培养具有批判性思维和扎实技能的研究生来说，是至关重要的。它不仅仅教会你如何运行分析，更教会你如何像一个结构方程模型专家那样去思考和设计你的研究。