图解AMOS在学术研究中的应用 李茂能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李茂能 著

图书标签:

• AMOS
• 结构方程模型
• SEM
• 统计分析
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• 社会科学
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• 李茂能
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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562462231

商品编码：11968678326

包装：平装

出版时间：2011-08-01

图书基本信息
图书名称	图解AMOS在学术研究中的应用	作者	李茂能
定价	39.00元	出版社	重庆大学出版社
ISBN	9787562462231	出版日期	2011-08-01
字数	399000	页码
版次	1	装帧	平装
开本	12k	商品重量	0.581Kg

内容简介

《图解AMOS在学术研究中的应用》简体中文版专有出版权由台湾五南图书出版股份有限公司授权重庆大学出版社在大陆地区出版发行简体字版本。未经出版者书面许可，不得以任何形式复制。图解AMOS在学术研究中的应用。原书由台湾五南图书出版股份有限公司出版。原书版权属台湾五南图书出版股份有限公司。

作者简介

李茂能，嘉义大学教育系教授。台湾师范大学心辅所硕士，美国乔治亚大学博士。

目录

章 Amos 5.0与Amos 6.0不相容与变动之处. 节 使用者界面变动之处 第二节 Amos 5.0与Amos 6.0不相容之处 第三节 操作方法相异之处 第四节 Amos 6.0之新增四项操作功能. 本章习题 第二章 Amos 6.0新增功能与特色简介 节 贝氏估计法与马克夫链模拟法 第二节 贝氏SEM的Amos 操作与解释 第三节 MCMC聚敛之诊断分析 第四节 缺失数据填补法. 第五节 Amos 的数据填补操作步骤 第六节 利用Amos 内建之编辑器撰写增益集：以SRMR为例 本章习题. 第三章 Amos 7.0新增功能与特色简介 节 BayesianSEM已能处理次序性类别数据与截断数据 第二节 提供次序性类别数据与截断数据的缺失值填补法 第三节 提供缺失值、次序性类别数据与截断数据的事后预测概率分布 第四节 增加Hamiltonian MCMC演算法 第五节 MCMC参数的自动调节 第六节 提供贝氏模型适配度指标 第七节 剪贴簿功能的改善 本章习题 第四章 Bootstrapping的意义及其在模型比较上的运用 节 Bootstrapping的意义与用途 第二节 Bootstrapping统计分析之实例示范 第三节 Bootstrapping在模型比较上的运用 本章习题 第五章 潜在特质变化分析 节 潜在特质变化分析的意义与重要性 第二节 Amos 的LCA分析路径图的操作 第三节 LCA在统计及研究设计上的要求 第四节 单因子潜在特质变化分析 第五节 双因子潜在特质变化分析 第六节 双因子潜在特质变化的共变分析 第七节 多重指标潜在特质成长模型 第八节 Amos Basic程序 本章习题 第六章 Amos Bayesian SEM与Bootstrapping的应用及相对效能分析 节 贝氏SEM参数估计误差与抽样样本大小的关系 第二节 Bootstrapping的参数估计误差与抽样样本大小的关系 第三节 传统SEM的参数估计误差与抽样样本大小的关系 第四节 贝氏SEM与BootstrappingSEM的相对效能分析 本章习题 第七章 复核效度的意义与应用实例 节 复核效度的意义与策略 第二节 复核效度统计分析程序 第三节 复核效度的不同形式与内容 第四节 Amos 应用实例分析与解释 本章习题 第八章 回归分析与方差分析、SEM分析韵关系 节 虚拟编码 第二节 效果值编码 第三节 正交编码 本章习题 第九章 交互作用效果与间接效果的检验 节 交互作用效果的检验方法 第二节 直接效果的检验方法 第三节 间接效果检验的基本假设与流程 第四节 间接效果的检验方法 第五节 条件式中介效果 第六节 中介效果的实例解说 本章习题. 第十章 测量工具的编制：量表发展与指标建构 节 反映性指标与形成性指标的定义 第二节 反映性指标与形成性指标的特点与不同 第三节 形成性测量的争议 第四节 量表发展的过程 第五节 指标建构的过程 第六节 量表效度检验的内涵与方法 第七节 后记 本章习题 第十一章 结语：继往开来 节 Amos 16.0的新功能 第二节 Amos 17.0的新功能 参考文献 附录1 二层次因素分析VB.NET程序：Amos 6.O程序设计 附录2 NumberSense四因素修正结构：Amos 6.0程序 附录3 间接效果检验的VB.NET程序设计：Amos 6.0程序 附录4 建构信度的Amos 语法程序 附录5 SEMCAI增益集：SEMCAI.xla的操作步骤 附录6 Vanishing Tetrad统计检验的步骤 术语对照表

编辑推荐

立足AMOS6.0之后到**版本的新增功能，分别介绍了Bootstrapping抽样、Bayesian（贝叶斯）SEM、类别变量编码法、线性与非线性成长曲线分析、复核效度分析、中介变量与调节变量分析、反映性指标与形成性指标编制的原理、应用及研究实例，并演示如何编写计算程序。 　　反映了SEM的**动向，如Tetrad SEM、Krippendorffa、幽灵变量法、调节型中介效果、片段线性成长模型等。 　　强调如何针对不同的研究目的、变量类型进行研究方法的选择，对于每一种统计方法在AMOS中的各个步骤，均有研究实例示范和操作界面截图，使读者很容易理解和掌握。 　　详细讲解交互作用效果和间接效果的检验。 　　对于测量工具的编制——量表发展和指标构建，荟萃各家观点，从原理到操作，做了比较详细的介绍。 　　每章均配有习题，方便读者通过练习更好地理解和掌握相关知识点。

文摘

序言

《图解AMOS在学术研究中的应用》：一本深入探索结构方程模型的实用指南 在当今快速发展的学术研究领域，量化研究方法扮演着至关重要的角色。其中，结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）以其强大的数据分析能力，能够帮助研究者检验复杂的理论模型，揭示变量之间的潜在关系，成为社会科学、心理学、教育学、管理学等众多学科研究的有力工具。然而，结构方程模型本身具有一定的理论深度和技术门槛，对于许多初学者和中级研究者而言，如何有效地掌握和应用它，尤其是在实际研究中，常常面临挑战。 正是在这样的背景下，《图解AMOS在学术研究中的应用》应运而生。本书并非一本枯燥的统计理论教科书，而是致力于将抽象的结构方程模型概念，通过清晰直观的图解方式，与实际的学术研究应用相结合。本书旨在为读者提供一套系统、实用且易于理解的学习路径，帮助研究者们充分利用AMOS这一业界主流的结构方程模型分析软件，在自己的研究中构建、检验和解释模型，从而提升研究的科学性和影响力。 本书的核心价值与内容前瞻： 本书的核心价值在于其“图解”与“应用”的双重定位。我们深知，理解复杂的统计模型，尤其是结构方程模型，视觉化的呈现方式能够极大地降低学习难度，加深理解。因此，本书在阐述每一个概念、每一个步骤时，都配以精心设计的图示，将抽象的统计公式和模型路径转化为易于理解的图形语言。这种图解式的教学方法，不仅能帮助读者快速掌握理论要点，更能培养研究者对模型结构的直观认识，为后续的实际操作打下坚实基础。 同时，本书将理论知识与学术研究的实际应用紧密地结合起来。它不是简单地罗列AMOSS软件的功能，而是从一个真实的研究者视角出发，探讨如何在不同的研究情境下，运用结构方程模型解决实际问题。从研究问题的提出、理论模型的构建，到数据准备、模型识别、参数估计，再到模型拟合度评估、中介效应检验、调节效应分析，直至模型的修正与报告，本书都将提供详细的步骤指导和案例分析。 理论基石与模型构建： 在深入讲解AMOSS软件的操作之前，本书将首先为读者构建扎实的理论基础。我们将从最基本的概念入手，例如潜变量与显变量、因子载荷、测量模型、结构模型等，并用生动的图解展示这些概念之间的关系。随后，我们将逐步深入到结构方程模型的核心理论，包括路径分析、验证性因子分析（CFA）以及更复杂的整体模型。本书将清晰地解释为什么需要结构方程模型，它与传统统计方法（如回归分析）有何不同，以及它在处理测量误差、多重共线性、异质性样本等方面所展现出的独特优势。 在理论铺垫之后，本书将重点指导读者如何将自己的研究构想转化为可操作的结构方程模型。我们将详细讲解如何根据理论假设，绘制概念模型图，并将概念模型转化为AMOSS软件中的图形化模型。这一过程不仅包括变量的设置、路径的连接，还包括对潜在变量的定义、测量变量的选择，以及如何进行合理的模型设定。本书将强调模型设定的合理性与理论依据的重要性，帮助读者避免走入误区。 AMOSS软件操作与模型检验： 本书的另一大亮点是其对AMOSS软件操作的详尽讲解。我们认识到，再精妙的理论，也需要强大的工具来落地。AMOSS作为一款功能强大且用户友好的结构方程模型软件，在学术界拥有广泛的应用。本书将以AMOSS软件的实际界面和操作流程为蓝本，一步一步地带领读者完成模型的构建、数据导入、参数估计、模型检验等关键步骤。 我们不会简单地列出软件按钮的功能，而是将每一个操作与模型构建的逻辑相结合。例如，在讲解如何进行验证性因子分析时，我们将演示如何在AMOSS中定义测量模型，设定因子载荷，以及如何解读输出结果中关于因子载荷、模型拟合度等关键指标。在讲解如何构建整体模型时，我们将展示如何将测量模型与结构模型相结合，如何设定结构路径，以及如何进行参数估计。 本书将重点关注模型拟合度的评估。我们将详细介绍常用的模型拟合指标，如Chi-square (χ²), RMSEA, CFI, TLI, SRMR等，并深入解释这些指标的计算原理、解读方法以及在实际研究中的应用。我们将强调，一个拟合良好的模型是进行后续解释和推论的基础。 深入模型应用与高级技巧： 在掌握了基本的模型构建与检验之后，本书将带领读者进入更高级的应用领域。 中介效应分析（Mediation Analysis）： 许多研究关注变量之间是否存在间接效应，即一个变量如何通过另一个变量影响最终结果。本书将详细介绍如何在AMOSS中检验中介效应，包括直接效应、间接效应和总效应的计算，以及bootstrap法在检验中介效应时的应用。我们将提供具体的案例，指导读者如何设计和报告中介效应研究。 调节效应分析（Moderation Analysis）： 调节效应是指一个变量对其他变量之间关系的影响强度或方向。本书将讲解如何在AMOSS中检验调节效应，包括如何构建包含调节变量的模型，以及如何解释调节效应的系数。我们将展示如何通过图示清晰地呈现调节效应。 多群体分析（Multi-group Analysis）： 当研究者需要比较不同群体（例如，男性与女性，不同文化背景的群体）之间模型的差异时，多群体分析是必不可少的。本书将指导读者如何在AMOSS中进行多群体分析，包括如何设置分组变量，如何进行测量不变性检验和结构不变性检验，以及如何解释群体差异。 纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）： 对于研究变量随时间变化的现象，纵向数据分析显得尤为重要。本书将简要介绍如何利用AMOSS进行一些基础的纵向数据模型，例如增长模型，以帮助读者理解如何处理时间序列数据。 模型修正（Model Modification）： 在实际研究中，很少有模型能够一次性完美拟合数据。本书将讲解在模型拟合度不佳时，如何根据理论和统计指标，谨慎地对模型进行修正，并强调修正过程中需要注意的原则，避免过度拟合和“数据挖掘”。 实践指导与案例分析： 本书的每一个章节都将伴随精心设计的案例分析。这些案例将来源于不同学科的真实研究，涵盖社会科学、心理学、教育学、管理学等多个领域。我们将从研究问题的提出开始，逐步展示如何将实际研究问题转化为结构方程模型，并利用AMOSS软件完成所有分析步骤。通过这些案例，读者不仅能学习到AMOSS软件的具体操作技巧，更能理解结构方程模型在解决不同类型研究问题时的灵活性和适用性。 每个案例都将包含： 研究背景与研究问题： 清晰阐述研究的出发点。 理论框架与模型构建： 展示如何基于理论构建模型。 数据准备与管理： 介绍实际数据处理中的注意事项。 AMOSS软件操作演示： 详细的截图和操作指导。 结果解读与解释： 引导读者理解统计输出的意义。 研究结论与讨论： 阐述研究发现的学术价值和实践意义。 读者对象与学习目标： 本书主要面向以下读者群体： 高等院校的硕士和博士研究生： 在进行学位论文研究时，需要运用量化分析方法，特别是结构方程模型。 从事量化研究的科研人员： 希望掌握结构方程模型这一强大工具，以提升研究的深度和广度。 对结构方程模型感兴趣的其他读者： 希望系统学习结构方程模型理论和实践应用的研究者。 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解结构方程模型的理论基础和核心概念。 熟练掌握AMOSS软件的各项功能，从模型构建到结果输出。 独立完成验证性因子分析、测量模型和结构模型的构建与检验。 有效地评估模型拟合度，并根据拟合结果进行模型解释。 掌握中介效应、调节效应等多变量关系的检验方法。 具备运用结构方程模型解决实际研究问题的能力，撰写高质量的量化研究报告。 结语： 《图解AMOS在学术研究中的应用》不仅仅是一本关于软件操作的书籍，更是一本关于如何运用结构方程模型进行严谨科学研究的实用指南。我们相信，通过本书的图解化教学和丰富的实践案例，读者将能够克服结构方程模型学习的难点，将其转化为自己研究中最得力的助手，从而在学术的道路上迈出更坚实的步伐，产出更具影响力的研究成果。本书期待与您一同踏上这段探索结构方程模型的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本关于AMOS应用的指南，对于那些刚刚接触结构方程模型（SEM）的研究者来说，无疑是一盏明灯。我记得我刚开始接触这个领域时，面对众多的统计软件和复杂的理论框架，常常感到无从下手。市面上介绍统计方法的书籍汗牛充栋，但真正能将理论与软件操作完美结合，并且深入浅出地剖析实际研究案例的，却屈指可数。这本书的叙述风格非常注重实操性，它不像有些学术专著那样堆砌晦涩的公式，而是将每一个步骤，从数据准备到模型拟合、再到结果解释，都用清晰的图示和详尽的文字进行了拆解。尤其是对于那些希望在自己的论文中引入SEM的学生而言，这种“手把手”的教学方式极大地降低了学习门槛。我特别欣赏作者在处理数据预处理和模型诊断环节的细致程度，很多初学者容易忽略的细节，比如多重共线性、缺失值处理等，都在书中得到了充分的关注和恰当的建议。这种对细节的把控，体现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验，让读者在学习过程中少走了很多弯路，能够更自信地构建和验证自己的研究模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是“扎实”且“面向应用”。在如今这个强调跨学科研究和实证检验的时代，掌握一套强大的数据分析工具是科研人员的必备技能。对于那些身处管理学、教育学、心理学等领域的硕士和博士研究生来说，这本书的实用价值是显而易见的。它并非空泛地介绍软件功能，而是紧密结合了各个领域中经常出现的典型研究问题来进行讲解。比如，当探讨品牌忠诚度与消费者满意度之间的关系时，如何构建一个包含多个潜在变量的测量模型，并验证其结构关系，书中的案例提供了极其详细的操作步骤和结果解读模板。我发现，许多人在写论文时，最大的难点在于如何用规范的语言来撰写“方法论”和“结果”两部分，这本书恰好在这方面提供了极大的便利，它不仅告诉你“怎么做”，更告诉你“如何说”，这对于提升论文的规范性和可读性具有直接的助益。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我而言，更像是一次深入理解社会科学研究方法的再教育。我曾经尝试过其他一些统计软件的学习资料，但往往在面对模型识别和参数估计的深层原理时，就陷入了僵局。这本书的高明之处在于，它没有回避统计学的底层逻辑，而是用一种更加直观、图形化的方式来阐述复杂的数学概念。例如，路径图（Path Diagram）作为SEM的核心表达工具，在书中得到了极其透彻的讲解，从最早的绘制规范到后来的多层模型表示，图示的演进清晰地映射了理论的复杂化。我尤其喜欢作者在讨论模型修正指数（Modification Indices）时的审慎态度。很多初学者容易过度依赖这些指数进行“数据驱动”的修正，从而导致模型过度拟合和理论脱节。而本书则反复强调，任何模型修正都必须有充分的理论依据支撑，这对于培养研究者的学术严谨性至关重要。这种对学术规范的强调，远比单纯教会如何点击鼠标要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

相较于市面上其他侧重于特定统计理论的著作，这本指南给我的感受更像是与一位经验丰富的导师并肩工作。它的叙述语言平易近人，没有太多学究式的矫饰，但其内容的深度和广度却足以应对绝大多数的学术挑战。特别是在模型验证和结果的可视化呈现方面，作者提供的建议极具操作性。例如，如何恰当地展示因子载荷、如何清晰地报告拟合指标（如 CFI, TLI, RMSEA），以及如何将复杂的SEM结果转化为简洁明了的图表，这些都是日常研究中耗费大量精力的环节。通过学习这本书，我不仅掌握了操作软件的技巧，更重要的是，我对于如何构建一个既符合统计学要求又能够有力支持研究假设的实证模型，形成了一个更清晰、更可靠的知识框架。它极大地提升了我在处理复杂量化数据时的信心和效率，是一本真正能将“工具”转化为“研究能力”的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深研究者的角度来看，这本书的价值在于它提供了一种系统化、可复制的研究范式。当我们不再满足于简单的描述性统计或回归分析，转而追求更深层次的变量间关系探究时，AMOS作为SEM的代表性工具，其重要性不言而喻。这本书的编排逻辑非常严谨，它似乎是按照研究者在实际课题推进中的时间线来设计的。第一部分基础知识的夯实，为后续的复杂模型构建打下了坚实的基础；中间部分对各种常见模型的展示，如同一个精心策划的案例库，涵盖了中介效应、调节效应等当代学术研究中的热点问题；而最后对结果报告的规范化指导，则直接对接了学术期刊的发表要求。我发现，书中对于不同模型假设检验的侧重点把握得十分到位，不会让读者陷入“模型拟合度越高越好”的误区，而是强调理论支撑的重要性。这种对研究科学性的坚守，使得这本书不仅仅是一本软件使用手册，更像是一本关于如何进行高质量量化研究的实战指南。它帮助我们将那些抽象的理论假设，成功地转化为了可检验的、具有说服力的实证证据。