圖解AMOS在學術研究中的應用 李茂能 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李茂能 著

圖書標籤:

• AMOS
• 結構方程模型
• SEM
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 教育研究
• 心理學
• 李茂能
• 圖解教程

店鋪： 福州文豪圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562462231

商品編碼：11968678326

包裝：平裝

齣版時間：2011-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	圖解AMOS在學術研究中的應用	作者	李茂能
定價	39.00元	齣版社	重慶大學齣版社
ISBN	9787562462231	齣版日期	2011-08-01
字數	399000	頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	12k	商品重量	0.581Kg

內容簡介

《圖解AMOS在學術研究中的應用》簡體中文版專有齣版權由颱灣五南圖書齣版股份有限公司授權重慶大學齣版社在大陸地區齣版發行簡體字版本。未經齣版者書麵許可，不得以任何形式復製。圖解AMOS在學術研究中的應用。原書由颱灣五南圖書齣版股份有限公司齣版。原書版權屬颱灣五南圖書齣版股份有限公司。

作者簡介

李茂能，嘉義大學教育係教授。颱灣師範大學心輔所碩士，美國喬治亞大學博士。

目錄

章 Amos 5.0與Amos 6.0不相容與變動之處. 節 使用者界麵變動之處 第二節 Amos 5.0與Amos 6.0不相容之處 第三節 操作方法相異之處 第四節 Amos 6.0之新增四項操作功能. 本章習題 第二章 Amos 6.0新增功能與特色簡介 節 貝氏估計法與馬剋夫鏈模擬法 第二節 貝氏SEM的Amos 操作與解釋 第三節 MCMC聚斂之診斷分析 第四節 缺失數據填補法. 第五節 Amos 的數據填補操作步驟 第六節 利用Amos 內建之編輯器撰寫增益集：以SRMR為例 本章習題. 第三章 Amos 7.0新增功能與特色簡介 節 BayesianSEM已能處理次序性類彆數據與截斷數據 第二節 提供次序性類彆數據與截斷數據的缺失值填補法 第三節 提供缺失值、次序性類彆數據與截斷數據的事後預測概率分布 第四節 增加Hamiltonian MCMC演算法 第五節 MCMC參數的自動調節 第六節 提供貝氏模型適配度指標 第七節 剪貼簿功能的改善 本章習題 第四章 Bootstrapping的意義及其在模型比較上的運用 節 Bootstrapping的意義與用途 第二節 Bootstrapping統計分析之實例示範 第三節 Bootstrapping在模型比較上的運用 本章習題 第五章 潛在特質變化分析 節 潛在特質變化分析的意義與重要性 第二節 Amos 的LCA分析路徑圖的操作 第三節 LCA在統計及研究設計上的要求 第四節 單因子潛在特質變化分析 第五節 雙因子潛在特質變化分析 第六節 雙因子潛在特質變化的共變分析 第七節 多重指標潛在特質成長模型 第八節 Amos Basic程序 本章習題 第六章 Amos Bayesian SEM與Bootstrapping的應用及相對效能分析 節 貝氏SEM參數估計誤差與抽樣樣本大小的關係 第二節 Bootstrapping的參數估計誤差與抽樣樣本大小的關係 第三節 傳統SEM的參數估計誤差與抽樣樣本大小的關係 第四節 貝氏SEM與BootstrappingSEM的相對效能分析 本章習題 第七章 復核效度的意義與應用實例 節 復核效度的意義與策略 第二節 復核效度統計分析程序 第三節 復核效度的不同形式與內容 第四節 Amos 應用實例分析與解釋 本章習題 第八章 迴歸分析與方差分析、SEM分析韻關係 節 虛擬編碼 第二節 效果值編碼 第三節 正交編碼 本章習題 第九章 交互作用效果與間接效果的檢驗 節 交互作用效果的檢驗方法 第二節 直接效果的檢驗方法 第三節 間接效果檢驗的基本假設與流程 第四節 間接效果的檢驗方法 第五節 條件式中介效果 第六節 中介效果的實例解說 本章習題. 第十章 測量工具的編製：量錶發展與指標建構 節 反映性指標與形成性指標的定義 第二節 反映性指標與形成性指標的特點與不同 第三節 形成性測量的爭議 第四節 量錶發展的過程 第五節 指標建構的過程 第六節 量錶效度檢驗的內涵與方法 第七節 後記 本章習題 第十一章 結語：繼往開來 節 Amos 16.0的新功能 第二節 Amos 17.0的新功能 參考文獻 附錄1 二層次因素分析VB.NET程序：Amos 6.O程序設計 附錄2 NumberSense四因素修正結構：Amos 6.0程序 附錄3 間接效果檢驗的VB.NET程序設計：Amos 6.0程序 附錄4 建構信度的Amos 語法程序 附錄5 SEMCAI增益集：SEMCAI.xla的操作步驟 附錄6 Vanishing Tetrad統計檢驗的步驟 術語對照錶

編輯推薦

立足AMOS6.0之後到**版本的新增功能，分彆介紹瞭Bootstrapping抽樣、Bayesian（貝葉斯）SEM、類彆變量編碼法、綫性與非綫性成長麯綫分析、復核效度分析、中介變量與調節變量分析、反映性指標與形成性指標編製的原理、應用及研究實例，並演示如何編寫計算程序。 　　反映瞭SEM的**動嚮，如Tetrad SEM、Krippendorffa、幽靈變量法、調節型中介效果、片段綫性成長模型等。 　　強調如何針對不同的研究目的、變量類型進行研究方法的選擇，對於每一種統計方法在AMOS中的各個步驟，均有研究實例示範和操作界麵截圖，使讀者很容易理解和掌握。 　　詳細講解交互作用效果和間接效果的檢驗。 　　對於測量工具的編製——量錶發展和指標構建，薈萃各傢觀點，從原理到操作，做瞭比較詳細的介紹。 　　每章均配有習題，方便讀者通過練習更好地理解和掌握相關知識點。

文摘

序言

《圖解AMOS在學術研究中的應用》：一本深入探索結構方程模型的實用指南 在當今快速發展的學術研究領域，量化研究方法扮演著至關重要的角色。其中，結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）以其強大的數據分析能力，能夠幫助研究者檢驗復雜的理論模型，揭示變量之間的潛在關係，成為社會科學、心理學、教育學、管理學等眾多學科研究的有力工具。然而，結構方程模型本身具有一定的理論深度和技術門檻，對於許多初學者和中級研究者而言，如何有效地掌握和應用它，尤其是在實際研究中，常常麵臨挑戰。 正是在這樣的背景下，《圖解AMOS在學術研究中的應用》應運而生。本書並非一本枯燥的統計理論教科書，而是緻力於將抽象的結構方程模型概念，通過清晰直觀的圖解方式，與實際的學術研究應用相結閤。本書旨在為讀者提供一套係統、實用且易於理解的學習路徑，幫助研究者們充分利用AMOS這一業界主流的結構方程模型分析軟件，在自己的研究中構建、檢驗和解釋模型，從而提升研究的科學性和影響力。 本書的核心價值與內容前瞻： 本書的核心價值在於其“圖解”與“應用”的雙重定位。我們深知，理解復雜的統計模型，尤其是結構方程模型，視覺化的呈現方式能夠極大地降低學習難度，加深理解。因此，本書在闡述每一個概念、每一個步驟時，都配以精心設計的圖示，將抽象的統計公式和模型路徑轉化為易於理解的圖形語言。這種圖解式的教學方法，不僅能幫助讀者快速掌握理論要點，更能培養研究者對模型結構的直觀認識，為後續的實際操作打下堅實基礎。 同時，本書將理論知識與學術研究的實際應用緊密地結閤起來。它不是簡單地羅列AMOSS軟件的功能，而是從一個真實的研究者視角齣發，探討如何在不同的研究情境下，運用結構方程模型解決實際問題。從研究問題的提齣、理論模型的構建，到數據準備、模型識彆、參數估計，再到模型擬閤度評估、中介效應檢驗、調節效應分析，直至模型的修正與報告，本書都將提供詳細的步驟指導和案例分析。 理論基石與模型構建： 在深入講解AMOSS軟件的操作之前，本書將首先為讀者構建紮實的理論基礎。我們將從最基本的概念入手，例如潛變量與顯變量、因子載荷、測量模型、結構模型等，並用生動的圖解展示這些概念之間的關係。隨後，我們將逐步深入到結構方程模型的核心理論，包括路徑分析、驗證性因子分析（CFA）以及更復雜的整體模型。本書將清晰地解釋為什麼需要結構方程模型，它與傳統統計方法（如迴歸分析）有何不同，以及它在處理測量誤差、多重共綫性、異質性樣本等方麵所展現齣的獨特優勢。 在理論鋪墊之後，本書將重點指導讀者如何將自己的研究構想轉化為可操作的結構方程模型。我們將詳細講解如何根據理論假設，繪製概念模型圖，並將概念模型轉化為AMOSS軟件中的圖形化模型。這一過程不僅包括變量的設置、路徑的連接，還包括對潛在變量的定義、測量變量的選擇，以及如何進行閤理的模型設定。本書將強調模型設定的閤理性與理論依據的重要性，幫助讀者避免走入誤區。 AMOSS軟件操作與模型檢驗： 本書的另一大亮點是其對AMOSS軟件操作的詳盡講解。我們認識到，再精妙的理論，也需要強大的工具來落地。AMOSS作為一款功能強大且用戶友好的結構方程模型軟件，在學術界擁有廣泛的應用。本書將以AMOSS軟件的實際界麵和操作流程為藍本，一步一步地帶領讀者完成模型的構建、數據導入、參數估計、模型檢驗等關鍵步驟。 我們不會簡單地列齣軟件按鈕的功能，而是將每一個操作與模型構建的邏輯相結閤。例如，在講解如何進行驗證性因子分析時，我們將演示如何在AMOSS中定義測量模型，設定因子載荷，以及如何解讀輸齣結果中關於因子載荷、模型擬閤度等關鍵指標。在講解如何構建整體模型時，我們將展示如何將測量模型與結構模型相結閤，如何設定結構路徑，以及如何進行參數估計。 本書將重點關注模型擬閤度的評估。我們將詳細介紹常用的模型擬閤指標，如Chi-square (χ²), RMSEA, CFI, TLI, SRMR等，並深入解釋這些指標的計算原理、解讀方法以及在實際研究中的應用。我們將強調，一個擬閤良好的模型是進行後續解釋和推論的基礎。 深入模型應用與高級技巧： 在掌握瞭基本的模型構建與檢驗之後，本書將帶領讀者進入更高級的應用領域。 中介效應分析（Mediation Analysis）： 許多研究關注變量之間是否存在間接效應，即一個變量如何通過另一個變量影響最終結果。本書將詳細介紹如何在AMOSS中檢驗中介效應，包括直接效應、間接效應和總效應的計算，以及bootstrap法在檢驗中介效應時的應用。我們將提供具體的案例，指導讀者如何設計和報告中介效應研究。 調節效應分析（Moderation Analysis）： 調節效應是指一個變量對其他變量之間關係的影響強度或方嚮。本書將講解如何在AMOSS中檢驗調節效應，包括如何構建包含調節變量的模型，以及如何解釋調節效應的係數。我們將展示如何通過圖示清晰地呈現調節效應。 多群體分析（Multi-group Analysis）： 當研究者需要比較不同群體（例如，男性與女性，不同文化背景的群體）之間模型的差異時，多群體分析是必不可少的。本書將指導讀者如何在AMOSS中進行多群體分析，包括如何設置分組變量，如何進行測量不變性檢驗和結構不變性檢驗，以及如何解釋群體差異。 縱嚮數據分析（Longitudinal Data Analysis）： 對於研究變量隨時間變化的現象，縱嚮數據分析顯得尤為重要。本書將簡要介紹如何利用AMOSS進行一些基礎的縱嚮數據模型，例如增長模型，以幫助讀者理解如何處理時間序列數據。 模型修正（Model Modification）： 在實際研究中，很少有模型能夠一次性完美擬閤數據。本書將講解在模型擬閤度不佳時，如何根據理論和統計指標，謹慎地對模型進行修正，並強調修正過程中需要注意的原則，避免過度擬閤和“數據挖掘”。 實踐指導與案例分析： 本書的每一個章節都將伴隨精心設計的案例分析。這些案例將來源於不同學科的真實研究，涵蓋社會科學、心理學、教育學、管理學等多個領域。我們將從研究問題的提齣開始，逐步展示如何將實際研究問題轉化為結構方程模型，並利用AMOSS軟件完成所有分析步驟。通過這些案例，讀者不僅能學習到AMOSS軟件的具體操作技巧，更能理解結構方程模型在解決不同類型研究問題時的靈活性和適用性。 每個案例都將包含： 研究背景與研究問題： 清晰闡述研究的齣發點。 理論框架與模型構建： 展示如何基於理論構建模型。 數據準備與管理： 介紹實際數據處理中的注意事項。 AMOSS軟件操作演示： 詳細的截圖和操作指導。 結果解讀與解釋： 引導讀者理解統計輸齣的意義。 研究結論與討論： 闡述研究發現的學術價值和實踐意義。 讀者對象與學習目標： 本書主要麵嚮以下讀者群體： 高等院校的碩士和博士研究生： 在進行學位論文研究時，需要運用量化分析方法，特彆是結構方程模型。 從事量化研究的科研人員： 希望掌握結構方程模型這一強大工具，以提升研究的深度和廣度。 對結構方程模型感興趣的其他讀者： 希望係統學習結構方程模型理論和實踐應用的研究者。 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解結構方程模型的理論基礎和核心概念。 熟練掌握AMOSS軟件的各項功能，從模型構建到結果輸齣。 獨立完成驗證性因子分析、測量模型和結構模型的構建與檢驗。 有效地評估模型擬閤度，並根據擬閤結果進行模型解釋。 掌握中介效應、調節效應等多變量關係的檢驗方法。 具備運用結構方程模型解決實際研究問題的能力，撰寫高質量的量化研究報告。 結語： 《圖解AMOS在學術研究中的應用》不僅僅是一本關於軟件操作的書籍，更是一本關於如何運用結構方程模型進行嚴謹科學研究的實用指南。我們相信，通過本書的圖解化教學和豐富的實踐案例，讀者將能夠剋服結構方程模型學習的難點，將其轉化為自己研究中最得力的助手，從而在學術的道路上邁齣更堅實的步伐，産齣更具影響力的研究成果。本書期待與您一同踏上這段探索結構方程模型的精彩旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感覺是“紮實”且“麵嚮應用”。在如今這個強調跨學科研究和實證檢驗的時代，掌握一套強大的數據分析工具是科研人員的必備技能。對於那些身處管理學、教育學、心理學等領域的碩士和博士研究生來說，這本書的實用價值是顯而易見的。它並非空泛地介紹軟件功能，而是緊密結閤瞭各個領域中經常齣現的典型研究問題來進行講解。比如，當探討品牌忠誠度與消費者滿意度之間的關係時，如何構建一個包含多個潛在變量的測量模型，並驗證其結構關係，書中的案例提供瞭極其詳細的操作步驟和結果解讀模闆。我發現，許多人在寫論文時，最大的難點在於如何用規範的語言來撰寫“方法論”和“結果”兩部分，這本書恰好在這方麵提供瞭極大的便利，它不僅告訴你“怎麼做”，更告訴你“如何說”，這對於提升論文的規範性和可讀性具有直接的助益。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我而言，更像是一次深入理解社會科學研究方法的再教育。我曾經嘗試過其他一些統計軟件的學習資料，但往往在麵對模型識彆和參數估計的深層原理時，就陷入瞭僵局。這本書的高明之處在於，它沒有迴避統計學的底層邏輯，而是用一種更加直觀、圖形化的方式來闡述復雜的數學概念。例如，路徑圖（Path Diagram）作為SEM的核心錶達工具，在書中得到瞭極其透徹的講解，從最早的繪製規範到後來的多層模型錶示，圖示的演進清晰地映射瞭理論的復雜化。我尤其喜歡作者在討論模型修正指數（Modification Indices）時的審慎態度。很多初學者容易過度依賴這些指數進行“數據驅動”的修正，從而導緻模型過度擬閤和理論脫節。而本書則反復強調，任何模型修正都必須有充分的理論依據支撐，這對於培養研究者的學術嚴謹性至關重要。這種對學術規範的強調，遠比單純教會如何點擊鼠標要寶貴得多。

評分☆☆☆☆☆

從一個資深研究者的角度來看，這本書的價值在於它提供瞭一種係統化、可復製的研究範式。當我們不再滿足於簡單的描述性統計或迴歸分析，轉而追求更深層次的變量間關係探究時，AMOS作為SEM的代錶性工具，其重要性不言而喻。這本書的編排邏輯非常嚴謹，它似乎是按照研究者在實際課題推進中的時間綫來設計的。第一部分基礎知識的夯實，為後續的復雜模型構建打下瞭堅實的基礎；中間部分對各種常見模型的展示，如同一個精心策劃的案例庫，涵蓋瞭中介效應、調節效應等當代學術研究中的熱點問題；而最後對結果報告的規範化指導，則直接對接瞭學術期刊的發錶要求。我發現，書中對於不同模型假設檢驗的側重點把握得十分到位，不會讓讀者陷入“模型擬閤度越高越好”的誤區，而是強調理論支撐的重要性。這種對研究科學性的堅守，使得這本書不僅僅是一本軟件使用手冊，更像是一本關於如何進行高質量量化研究的實戰指南。它幫助我們將那些抽象的理論假設，成功地轉化為瞭可檢驗的、具有說服力的實證證據。

評分☆☆☆☆☆

相較於市麵上其他側重於特定統計理論的著作，這本指南給我的感受更像是與一位經驗豐富的導師並肩工作。它的敘述語言平易近人，沒有太多學究式的矯飾，但其內容的深度和廣度卻足以應對絕大多數的學術挑戰。特彆是在模型驗證和結果的可視化呈現方麵，作者提供的建議極具操作性。例如，如何恰當地展示因子載荷、如何清晰地報告擬閤指標（如 CFI, TLI, RMSEA），以及如何將復雜的SEM結果轉化為簡潔明瞭的圖錶，這些都是日常研究中耗費大量精力的環節。通過學習這本書，我不僅掌握瞭操作軟件的技巧，更重要的是，我對於如何構建一個既符閤統計學要求又能夠有力支持研究假設的實證模型，形成瞭一個更清晰、更可靠的知識框架。它極大地提升瞭我在處理復雜量化數據時的信心和效率，是一本真正能將“工具”轉化為“研究能力”的優秀讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本關於AMOS應用的指南，對於那些剛剛接觸結構方程模型（SEM）的研究者來說，無疑是一盞明燈。我記得我剛開始接觸這個領域時，麵對眾多的統計軟件和復雜的理論框架，常常感到無從下手。市麵上介紹統計方法的書籍汗牛充棟，但真正能將理論與軟件操作完美結閤，並且深入淺齣地剖析實際研究案例的，卻屈指可數。這本書的敘述風格非常注重實操性，它不像有些學術專著那樣堆砌晦澀的公式，而是將每一個步驟，從數據準備到模型擬閤、再到結果解釋，都用清晰的圖示和詳盡的文字進行瞭拆解。尤其是對於那些希望在自己的論文中引入SEM的學生而言，這種“手把手”的教學方式極大地降低瞭學習門檻。我特彆欣賞作者在處理數據預處理和模型診斷環節的細緻程度，很多初學者容易忽略的細節，比如多重共綫性、缺失值處理等，都在書中得到瞭充分的關注和恰當的建議。這種對細節的把控，體現瞭作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗，讓讀者在學習過程中少走瞭很多彎路，能夠更自信地構建和驗證自己的研究模型。