結構方程模型——AMOS的操作與應用 吳明隆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳明隆 著

圖書標籤:

• 結構方程模型
• AMOS
• 統計學
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 吳明隆
• SPSS
• 模型構建
• 驗證

店鋪： 福州文豪圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562457206

商品編碼：11968666232

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2010-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	結構方程模型——AMOS的操作與應用	作者	吳明隆
定價	65.00元	齣版社	重慶大學齣版社
ISBN	9787562457206	齣版日期	2010-10-01
字數	815000	頁碼	520
版次	2	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.881Kg

內容簡介

本書詳細詳解和演示結構方程模型多種分析方法和操作步驟，是一本理想的AMOS與結構方程模型應用方麵的指導讀物。 本書前半部介紹結構方程模型(SEM)的概念與Amos G raphics窗口界麵的基本操作；後半部以各種實例介紹Amos G raphics在各種SEM模型中的應用。全書采用AMOS圖像界麵，完全沒有復雜的SEM理論推導和語法，*的特點就是對利用AMOS進行結構方程模型各種分析的每一個步驟都有詳細的講解和圖示。這是一本“使用者界麵”取嚮的書籍，即使是不懂傳統SEM語法使用者，也能在*短時間內學會用AMOS繪製各種SEM模型圖，並將模型估計、模型識彆判斷、模型修正與模型驗證，實際應用於自己的研究領域中。 本書的讀者對象是結構方程模型分析方法的學習者和使用者，適閤社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學，也適閤教師教學輔助參考。

作者簡介

目錄

章 結構方程模型的基本概念 節 結構方程模型的特性 第二節 測量模型 第三節 結構模型 第四節 結構方程模型圖中的符號與意義 第五節 參數估計方法 第六節 模型的概念化 第七節 模型的修正 第八節 模型的復核效化 第二章 模型適配度統計量的介紹 節 模型適配度檢核指標 一、模型基本適配指標 二、整體模型適配度指標（模型外在質量的評估） 三、模型內在結構適配度的評估（模型內在質量的檢驗） 四、模型統計檢驗力的評估 第二節 模型識彆的範例 一、正好識彆模型 二、過度識彆模型 三、低度識彆模型 第三章 amos graphics界麵介紹 節 amos graphics窗口的介紹 一、開啓應用軟件 二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹 第二節 圖像鈕綜閤應用 一、繪製個測量模型 二、繪製第二個測量模型 三、繪製第三個測量模型 第四章 amos執行步驟與程序 節 路徑分析的程序與執行 一、建立路徑模型圖 二、開啓數據文件 三、設定觀察變量 四、設定誤差變量的變量名稱 五、設定文字報錶要呈現的統計量 六、將路徑模型圖存盤與計算估計值 七、瀏覽模型的結果 第二節 路徑因果模型圖的設定 一、外因變量間沒有相關的設定 二、內因變量沒有界定殘差項 第三節 飽和模型與獨立模型 一、飽和模型 二、獨立模型 第四節 結構方程模型圖 一、結構方程模型圖的繪製步驟 二、執行結果的標準化參數估計值路徑圖 三、模型的平行檢驗 第五節 結構模型與修正指標 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 第六節 單一文件多重模型的設定 第五章 參數標簽與測量模型 節 參數標簽的設定與特定樣本的分析 一、更改特定群體名稱與模型名稱 二、開啓數據文件選人指標變量 三、設定分析屬性與計算估計值 四、增列模型變量或對象的參數標稱 五、增列參數標稱的模型估計結果 六、全體群體假設模型的修正 第二節 特定群體的分析 一、分析男生群體 二、分析女生群體 第三節 測量模型參數值的界定 一、測量模型假設模型 二、限製不同測量指標的路徑參數a 三、低度辨識的模型 四、增列參數限製條件 五、誤差變量的界定 六、測量模型的修正 七、測量模型參數標稱的設定 第四節 測量模型的平行測驗檢驗 第五節 多因子測量模型潛在變量的界定 一、初始模型 二、修正模型 三、斜交關係的測量模型 四、界定測量模型潛在變量間沒有相關 五、完全獨立潛在變量參數修正 六、單嚮度測量模型與多嚮度測量模型 第六章 驗證性因素分析 節 一階驗證性因素分析——多因素斜交模型 一、假設模型 二、輸齣結果 第二節 一階驗證性因素分析——多因素直交模型 一、假設模型 二、模型適配度摘要錶 第三節 二階驗證性因素分析 第四節 一階cfa模型多模型的比較 第五節 一階cfa模型測量不變性檢驗 一、描繪一階cfa假設模型圖 二、單一群組多個模型的設定 三、模型估計結果 第七章 路徑分析 節 路徑分析的模型與效果 第二節 路徑分析模型——遞歸模型 一、研究問題 二、采用傳統復迴歸求各路徑係數 三、amos graphics的應用 四、模型圖執行結果l 五、文字報錶輸齣結果 第三節 飽和模型的路徑分析 一、飽和模型假設模型圖 二、參數估計的模型圖 三、參數估計及適配度結果 第四節 非遞歸模型的路徑分析一 一、假設模型圖 二、參數估計的模型圖 三、參數估計值 四、模型適配度摘要錶 第五節 非遞歸模型的路徑分析二 一、設定迴歸係數的變量名稱 二、設定迴歸係數值w5=w6 三、參數估計的模型圖 四、參數估計值 五、設定兩個內因變量測量誤差的方差相等 第六節 模型界定搜尋 一、飽和模型圖 二、執行模型界定搜尋 第八章 潛在變量的路徑分析 節 潛在變量路徑分析的相關議題 一、原始數據文件變量排列 二、快速復製對象及參數格式 三、增列簡要圖像標題 四、增列參數標稱 五、估計值模型圖參數移動 六、模型適配度的評估 七、模型的修正 八、pa—lv模型修正 第二節 數學效能pa—lv理論模型的檢驗 一、研究問題 二、aitl08 graphics窗口中的模型圖 三、計算估計的模型圖 四、參數估計相關報錶 第三節 模型的修正 一、參數格式的模型圖 二、參數估計相關統計量 第四節 混閤模型的路徑分析 一、路徑分析假設模型圖 二、增列模型圖像標題 三、路徑分析模型估計結果 四、采用潛在變量路徑分析模型 五、混閤路徑分析模型範例二 六、混閤路徑分析模型範例三 七、混閤路徑分析模型——非遞歸模型 第九章 多群組分析 節 多群組分析的基本理念 一、繪製男生群體路徑分析模型圖 二、開啓數據文件及選擇目標群組變量 三、開啓數據文件界定觀察變量 四、設定參數標稱 五、設定群組名稱 六、輸齣結果 七、女生群體的分析模型圖 八、多群組分析 第二節 多群組路徑分析 一、繪製理論模型圖 二、讀取數據文件及觀察變量 三、設定群體名稱 四、界定群體的水平數值及樣本 五、界定群體模型圖的參數名稱 六、界定輸齣格式 七、預設模型輸齣結果 第三節 多重模型的設定 一、預設模型（未限製參數） 二、協方差相等模型 三、方差相等模型 四、路徑係數相等模型 五、模型不變性模型 六、多個模型的輸齣結果 第四節 多群組驗證性因素分析 一、繪製理論模型圖 二、讀取數據文件及觀察變量 三、設定群體名稱 四、界定群體分組變量名稱及其水平數值 五、設定多群組分析模型 六、輸齣結果 第五節 多群組結構方程模型 一、繪製amos理論模型圖 二、讀取數據文件並設定群組變量及水平數值 三、設定多群組分析模型 四、群組模型執行結果 五、模型注解說明 第六節 三個群組測量恒等性的檢驗 第七節 多群組路徑分析 一、繪製模型圖與讀人數據文件 二、增列群組及設定群組名稱 三、設定兩個群組數據文件變量與變量水平 四、執行多群組分析 五、計算估計值 六、輸齣結果 第十章 多群組結構平均數的檢驗 一、spss數據文件 二、設定平均數參數 三、範例一模型a 四、範例一模型b 五、範例二模型a 六、範例二模型b 節 結構平均數的操作程序 一、繪製理論模型與設定模型變量 二、增列群組與群組的變量水平數值 三、增列平均數與截距項參數標簽 四、執行多群組分析程序 五、模型估計 第二節 增列測量誤差項間有相關 一、執行多群組分析 二、模型截距項、平均數相等模型評估 三、測量殘差模型的修正 第三節 結構平均數的因素分析 一、增列平均數與截距項參數標簽 二、更改女生群體共同因素平均數的參數名稱標簽 三、設定多群組分析模型 四、輸齣結果 第十一章 sem實例應用與相關議題 節 社會支持量錶測量模型的驗證 一、測量模型的區彆效度 二、測量模型的收斂效度 第二節 缺失值數據文件的處理 一、觀察變量中有缺失值 二、增列估計平均數與截距項 三、數據取代 第三節 sem模型適配度與參數估計關係 一、模型a：初始模型 二、模型b 第四節 樣本大小與適配度卡方值 一、樣本數n為100 二、樣本數n為300 三、樣本數n為500 四、樣本數n為700 五、樣本數n為900 六、樣本數n為1100 七、樣本數n為1500 八、樣本數n為2000 第十二章 典型相關分析與結構方程模型關係 節 典型相關分析 一、cancorr語法指令 二、典型相關分析結果 第二節 sem執行程序 一、個典型變量 二、第二個典型變量 三、mimic分析結果 參考文獻

編輯推薦

本書是“萬捲方法統計分析方法叢書”之一，全書共分12個章節，主要對AMOS的操作與應用知識作瞭介紹，具體內容包括結構方程模型的基本概念、模型適配度統計量的介紹、amos graphics界麵介紹、參數標簽與測量模型、驗證性因素分析等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。

文摘

序言

復雜關係揭秘：探索量化研究新範式 在當今信息爆炸的時代，跨學科研究已成為常態，學科間的界限日益模糊。無論是在社會科學、行為科學，還是在管理科學、教育學等領域，研究者都麵臨著日益復雜的現象和變量之間的相互作用。如何有效地捕捉和分析這些錯綜復雜的關係，並從中提煉齣具有說服力的結論，是擺在每一位緻力於嚴謹學術研究者麵前的挑戰。傳統的統計方法，如迴歸分析，在處理簡單綫性關係時錶現齣色，但當研究對象涉及多個潛在變量、測量誤差以及多層級的因果路徑時，其局限性便逐漸顯現。此時，一種更為強大、更為靈活的研究工具的需求變得迫切。 一種能夠同時考察多個變量之間的直接和間接影響，能夠區分測量誤差與真實變異，並能構建和檢驗復雜理論模型的統計方法應運而生，並逐漸成為量化研究的基石。這種方法論不僅允許研究者將理論模型轉化為可量化的統計檢驗，還能係統地評估模型的擬閤優度，從而判斷理論在現實數據中是否得到支持。它為研究者提供瞭一個強大的框架，能夠超越簡單的變量間相關性，深入探究變量之間的因果機製。 超越錶麵：洞察潛在結構與測量精度 許多我們感興趣的研究概念，如“社會支持”、“學習動機”、“組織承諾”或“幸福感”，並非直接可觀測的。它們是抽象的、潛在的構念，隻能通過一係列具體的、可測量的指標來間接反映。例如，我們無法直接測量“社會支持”本身，但可以通過詢問一個人是否有人願意傾聽他們的煩惱、是否有人能在睏難時提供實際幫助等一係列問題來間接評估。然而，這些可測量的指標往往帶有一定的測量誤差，即它們並不能完美地反映背後的潛在構念。 傳統的統計方法在處理這類問題時，往往將這些可測量指標視為“真實”變量，忽視瞭其中存在的測量誤差，這可能會導緻對變量間關係的估計産生偏差，低估真實關係或産生虛假的顯著性。而一種先進的研究範式，則能巧妙地將潛在變量（Latent Variables）和顯性變量（Manifest Variables）區分開來。它允許研究者構建一個模型，其中潛在變量通過一係列顯性變量來測量，並且模型能夠同時估計潛在變量之間的關係以及顯性變量測量誤差的大小。 這種區分的意義在於，它能夠更精確地估計潛在變量之間的真實關係，剔除掉由測量誤差帶來的“噪音”。這意味著研究者可以更清晰地看到“社會支持”這個潛在構念與“工作滿意度”這個潛在構念之間的真實聯係，而不是僅僅看到一組測量“社會支持”的題目得分與一組測量“工作滿意度”的題目得分之間的相關。這種對測量精度的關注，為建立更可靠、更穩固的研究發現奠定瞭基礎。 因果網絡：描繪錯綜復雜的影響路徑 現實世界中的事物並非孤立存在，它們往往相互關聯，形成一個復雜的因果網絡。一個變量的影響可能並非僅僅通過一個直接的路徑發生，而是可能通過一個或多個中間變量，間接地傳遞給另一個變量。例如，一個國傢的經濟發展水平（A）可能直接影響其國民的健康水平（C），但也可能通過改善教育普及率（B），進而間接影響國民的健康水平（C）。 傳統的綫性迴歸模型通常隻能檢驗兩個變量之間的直接關係，或者通過引入控製變量來試圖解釋其他變量的影響。但當研究者想要同時考察A對B的影響，B對C的影響，以及A對C的直接影響和間接影響時，綫性迴歸的局限性就非常明顯。此時，一種強大的建模工具便顯得尤為重要。 這種工具能夠允許研究者構建包含多個潛在變量和顯性變量的復雜模型，並明確指定變量之間的路徑關係。它可以檢驗“A→B”和“B→C”的直接路徑，同時還能計算並檢驗“A→B→C”的間接路徑。通過這種方式，研究者可以更細緻地描繪齣復雜的因果網絡，理解一個因素是如何一步步地影響另一個因素的。這對於揭示復雜的社會、心理或經濟現象的運作機製至關重要。例如，在教育研究中，可以檢驗“教師期望”對“學生努力程度”的直接影響，以及“教師期望”通過“課堂互動質量”間接影響“學生學習成績”的路徑。 模型擬閤：檢驗理論的有效性 構建瞭一個反映理論假設的統計模型後，下一步至關重要的問題是：這個模型在多大程度上能夠“擬閤”我們收集到的實際數據？換句話說，我們構建的理論模型是否真實地反映瞭現實世界中變量之間的關係？僅僅是建立模型是不夠的，更重要的是對模型的“擬閤優度”進行係統性的評估。 先進的研究範式提供瞭一係列多維度的擬閤指標，來幫助研究者判斷模型的優劣。這些指標從不同的角度考察模型與數據的一緻性，例如，有些指標衡量模型是否能解釋數據中的大部分變異，有些指標則評估模型相比於最簡單的模型（如隻考慮變量的獨立性）的改進程度，還有些指標則會懲罰過於復雜的模型，以避免模型“過度擬閤”數據。 通過綜閤分析這些擬閤指標，研究者可以對模型的有效性做齣嚴謹的判斷。如果模型擬閤優度差，說明我們提齣的理論模型可能與現實不符，需要對模型進行修正或重新審視理論假設。如果模型擬閤優度好，則錶明我們提齣的理論模型在數據中得到瞭有效的支持，為理解研究問題提供瞭有力的證據。這種對模型擬閤的係統評估，是確保研究結論科學性和可靠性的關鍵步驟。 應用廣泛：賦能跨領域探索 這種先進的研究方法論並非局限於某一特定學科，而是擁有極其廣泛的應用領域。在教育學中，研究者可以利用它來檢驗教學方法對學生學習成果的影響，分析影響學生學業成就的多種因素（如傢庭背景、教師質量、學習動機）之間的復雜關係。在心理學領域，它可以用於構建和檢驗關於人格特質、情緒調節、心理健康等潛在構念的理論模型。 在社會學研究中，它可以分析社會資本、社會網絡、社會不平等對個體或群體行為的影響路徑。在管理科學中，研究者可以利用它來理解組織文化、領導風格、員工滿意度與組織績效之間的關係，構建更有效的組織管理模型。在市場營銷領域，可以用於分析消費者行為、品牌忠誠度、廣告效應等。 甚至在醫學和公共衛生領域，它也被用於研究疾病的危險因素、健康乾預措施的效果，以及不同社會經濟因素對健康 outcomes 的影響。這種跨領域的適應性和強大的解釋能力，使得該方法論成為現代量化研究中不可或缺的工具。它為研究者提供瞭一種係統化、科學化的方法，去探索那些隱藏在數據深處、錯綜復雜的變量關係，從而為解決現實世界中的難題提供堅實的理論基礎和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的邏輯組織結構堪稱教科書級彆的典範。從基礎的理論引入到軟件的安裝配置，再到核心的分析模塊的逐一擊破，整個閱讀脈絡順暢得如同設計精密的流水綫。作者似乎對讀者的認知麯綫有著深刻的洞察力，總能把握好知識點鋪陳的節奏感，不會一下子拋齣過多復雜的概念讓你感到窒息。每完成一個小章節的學習，總會有一個小結或者迴顧，幫助你鞏固剛剛學到的知識點，這種循序漸進的教學設計，有效地避免瞭“隻見樹木不見森林”的睏境，讓人能夠穩紮穩打地構建起完整的知識體係，對於係統性學習一門復雜技術而言，這種結構上的嚴謹性是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

從排版細節來看，這本書在圖文混排上的處理達到瞭很高的水準。很多統計分析軟件界麵截圖的清晰度令人印象深刻，那些需要用戶在軟件界麵中定位的按鈕和選項，都能被清晰地標注齣來，根本不存在“看不清”或者“找不到”的尷尬情況。此外，書中穿插的一些關鍵術語的專業釋義和對比錶格，也體現瞭編者對細節的極緻追求。這種對用戶體驗的關注，使得閱讀過程中的“摩擦力”被降到瞭最低，讓讀者可以將注意力集中在學習模型本身，而不是糾結於工具的使用問題上。總而言之，這本書在形式和內容上都展現齣極高的專業度和實用價值，讀起來是一種享受而非負擔。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在案例選擇上非常用心，幾乎每一個重要的統計技術點，後麵都緊跟著一個貼閤實際研究背景的例子。這些案例的設置，涵蓋瞭從基礎的測量模型構建到復雜的路徑分析，視角非常全麵。更難得的是，作者對於案例數據的來源和處理過程交代得極為細緻，讓人能清晰地追溯每一個分析步驟背後的邏輯。這對於我們建立科學的建模思維至關重要，因為它不僅僅是教你“怎麼點鼠標”，更重要的是讓你明白“為什麼要這麼點”。相比那些隻展示最終結果的教材，這種強調過程透明化的處理方式，極大地增強瞭學習者對結果可信度的判斷能力，是我個人非常看重的一點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格簡直就像一位經驗老道的導師在手把手地教你操作，完全不是那種高高在上、晦澀難懂的學術腔調。作者似乎深諳我們這些“實乾型”學習者的痛點，總能在最關鍵的地方插入一些非常實用的“經驗之談”或者“注意事項”。比如，在講解數據清洗和前置檢驗時，他提供的那些細節步驟，絕對是那種隻有在真實項目中摸爬滾打過纔能總結齣來的寶貴經驗，市麵上很多理論書籍是根本不會提及的。讀起來讓人感覺非常踏實，仿佛手裏拿著的不是一本冰冷的說明書，而是一個充滿智慧的“秘籍”。這種注重實戰、貼近業務場景的寫作手法，極大地提升瞭閱讀的代入感和學習的效率，讓人迫不及待地想立刻打開軟件跟著敲一遍。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計確實挺吸引眼球的，那種深沉的藍色調搭配著簡潔的字體，給人一種專業又不失親和力的感覺。剛拿到手的時候，我就被它厚實的質感吸引住瞭，感覺這是一本可以經常翻閱的工具書，而不是那種看完一次就束之高閣的理論教材。我尤其欣賞作者在排版上下的功夫，字體大小適中，行距安排得當，即便是初次接觸SEM（結構方程模型）的新手，也能比較輕鬆地跟上閱讀的節奏。而且，書中插圖和圖錶的質量非常高，那些流程圖和模型示意圖清晰明瞭，極大地幫助瞭我理解那些抽象的統計概念。對於我這種偏愛動手實踐的讀者來說，這種視覺上的友好度至關重要，它讓原本枯燥的統計學習過程變得更加直觀和有趣，可以說是為入門者鋪設瞭一條平坦的道路。