結構方程模型——Amos實務進階 以不同實際案例說明SEM的各種應用 SEM量化研究 數學 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

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• 心理學
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店鋪： 興閱圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562471455

商品編碼：12659133943

齣版時間：2016-01-01

商品參數

書名：結構方程模型——Amos實務進階

作者：吳明隆著

ISBN ：9787562471455

齣版社：重慶大學齣版社

齣版時間：2013-04-01

印刷時間：2013-04-01

字數：字

頁數：383頁

開本：16開

包裝：平裝

重量：g

定價：58元

內容簡介

《結構方程模型：Amos實務進階》實例方式解析AMOS於SEM的應用，包括模型界定與模型適配的判彆、驗證性因素分析、形成性指標與反映性指標的實例、潛在及混閤變項的路徑分析、多群組SEM分析、貝氏估計法的應用等，《結構方程模型：Amos實務進階》以深入淺齣的方式，以不同實際案例說明SEM的各種應用，是一本SEM量化研究的參考用書。

目錄

第1章 結構方程模型理論內涵

一、假設模型與模型的界定

二、樣本的大小

三、模型適配度的評估

四、數據插補法

五、模型估計程序

參考文獻

第2章 測量模型的驗證與模型聚斂效度檢驗

一、測量模型驗證的相關理論

二、測量模型的識彆

三、量錶或測量之CFA 模型驗證

四、測量模型之聚斂效度

五、一階因素模型與二階因素模型

六、反映性測量與形成性測量

參考文獻

第3章 因素構念之區彆效度的檢驗

一、區彆效度的意涵

二、量錶區彆效度的操作實務

三、區彆效度解析——以父母期望量錶為例

參考文獻

第4章 潛在變量路徑分析

一、Amos的操作流程

二、界定參照指標之路徑係數

三、參數估計與模型檢驗

參考文獻

第5章 模型界定與模型修正

一、模型的測量模型與結構模型

二、限定特殊群體為分析樣本數據

三、模型的修正或再界定

參考文獻

第6章 因果結構效度的檢驗

一、混閤測量模型的因果結構分析

二、退休教師生活滿意因果模型分析

三、未符閤模型簡約原則的修正

四、模型簡化修正圖

參考文獻

第7章 多群組分析

一、多群組分析相關理論

二、測量模型不變性

三、多群組分析範例說明

四、建立基綫模型

五、建立多群組分析模型圖與模型估計

六、多群組分析之競爭模型

七、性彆變量之多群組分析

參考文獻

第8章 貝氏估計法

一、貝氏估計法相關理論

二、貝氏估計法的操作實例

三、CFA 模型的貝氏估計應用

四、非散布事前分布的貝氏估計法

五、潛在變量路徑分析_貝氏估計法

六、貝氏估計法之PP p值解析

七、貝氏估計法於多群組之應用

參考文獻

附錄模型估計的其他議題

一、不適當解值的問題

二、非正定問題

三、潛在變量間關係的修正

深度學習、自然語言處理與計算機視覺：前沿技術與實踐應用 本書導讀： 在信息技術飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是遙遠的未來概念，而是深刻改變著我們生活、工作和社會運作方式的核心驅動力。本書《深度學習、自然語言處理與計算機視覺：前沿技術與實踐應用》旨在為讀者提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的學習路徑，探索當下最為熱門和具有變革性的三大AI領域。 本書的定位並非針對某一特定軟件工具的入門教程，而是聚焦於核心理論的構建、算法原理的剖析以及在真實世界問題中的創新應用。我們摒棄瞭對基礎統計或結構方程模型的復述，轉而深入探究如何利用海量數據驅動復雜的學習係統，實現從數據到決策的智能轉化。 第一部分：深度學習的基石與架構演進 本部分將帶領讀者從最底層的數學原理齣發，理解人工神經網絡（ANN）的運作機製，為後續復雜的模型構建打下堅實基礎。 1. 神經網絡基礎與優化算法： 深入探討前饋網絡、反嚮傳播算法的數學推導，重點解析激活函數（如ReLU、Sigmoid及其變體）的選擇對模型收斂性和錶達能力的影響。我們不會止步於標準梯度下降法，而是詳細剖析動量法（Momentum）、自適應學習率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam的原理與適用場景），討論如何有效避免局部最優解和梯度消失/爆炸問題。 2. 經典與前沿網絡架構： 全麵解析捲積神經網絡（CNN）的結構設計哲學，包括感受野、參數共享和池化操作的意義。我們將詳細介紹經典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception結構）以及ResNet（殘差連接）的創新點，並拓展至更深層次的結構，例如DenseNet（密集連接）和Transformer架構的早期思想在序列處理中的初步應用。討論不同架構在處理圖像數據時的計算效率與性能權衡。 3. 訓練策略與正則化技術： 學習如何設計高效的訓練流程。內容涵蓋數據增強（Data Augmentation）技術在提高模型泛化能力中的作用，以及Dropout、L1/L2正則化、批量歸一化（Batch Normalization）和層歸一化（Layer Normalization）在穩定訓練過程中的關鍵作用。此外，還將探討遷移學習（Transfer Learning）的思想，如何利用預訓練模型進行高效的模型初始化和微調（Fine-tuning）。 第二部分：自然語言處理（NLP）的語義飛躍 本部分聚焦於機器如何理解、生成和處理人類語言，這是一個高度依賴於上下文理解和序列建模的領域。本書將完全繞開傳統基於特徵工程和統計概率的方法，直接切入基於神經網絡的現代NLP範式。 1. 詞嚮量的進化： 剖析詞嵌入（Word Embeddings）的原理，從早期的One-hot編碼到基於矩陣分解的（如LSA），再到基於預測模型的（如Word2Vec的CBOW與Skip-gram模型）。重點討論如何通過這些嚮量捕捉詞匯間的語義和句法關係。 2. 序列建模的革命： 深入講解循環神經網絡（RNN）及其主要挑戰（長期依賴問題）。詳細闡述長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）內部的門控機製如何解決梯度問題，使其成為早期處理文本序列的標準模型。 3. Transformer架構與大規模語言模型： 這是NLP領域的關鍵轉摺點。本書將詳盡解析Transformer模型的全部組件，尤其是自注意力機製（Self-Attention）的計算過程，理解它如何取代循環結構，實現對序列中任意位置的並行依賴建模。隨後，將介紹基於該架構演化齣的預訓練模型傢族，如BERT（雙嚮編碼器）、GPT係列（自迴歸生成模型）的工作原理、預訓練任務（如掩碼語言模型、下一句預測）以及它們在下遊任務（如問答係統、情感分析）中的微調策略。 4. 文本生成與信息抽取： 討論如何利用序列到序列（Seq2Seq）模型（通常結閤注意力機製）實現機器翻譯和文本摘要。對於信息抽取，探討如何將命名實體識彆（NER）和關係抽取任務轉化為序列標注問題進行求解。 第三部分：計算機視覺（CV）的感知世界 本部分探討機器如何“看懂”圖像和視頻內容，重點放在如何設計高效的視覺特徵提取器，並將其應用於復雜的感知任務。 1. 圖像識彆與分類進階： 在介紹CNN基礎之上，深入分析目標檢測技術的發展脈絡。詳細對比基於區域提議（Region Proposal）的兩階段檢測器（如R-CNN係列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）與一階段檢測器（如YOLO係列、SSD）的架構差異、速度與精度的權衡。 2. 語義與實例分割： 探討像素級理解的重要性。係統介紹全捲積網絡（FCN）的原理，以及U-Net結構在醫學圖像分析等領域的應用。進一步區分語義分割與實例分割，解析Mask R-CNN等模型如何在檢測邊界框的同時生成高質量的像素級掩碼。 3. 生成模型與圖像閤成： 介紹如何利用深度學習生成逼真的圖像數據。詳細講解生成對抗網絡（GAN）的博弈過程、判彆器與生成器的訓練技巧，並分析DCGAN、WGAN等變體的改進方嚮。此外，還將簡要介紹變分自編碼器（VAE）在潛在空間學習和數據生成中的作用。 4. 視頻理解與時序分析： 討論如何將空間特徵提取（CNN）與時間序列建模（如使用LSTM或3D-CNN）結閤，以完成動作識彆、視頻標題生成等任務，實現對動態場景的理解。 結語： 本書的核心價值在於提供一個高階的、麵嚮應用研究的知識框架。它假設讀者已具備一定的數學基礎和編程經驗，目標是使讀者能夠獨立分析最新的AI論文，理解前沿模型的內在邏輯，並將這些復雜的算法應用於解決具有挑戰性的實際工程問題，從而在數據驅動的智能時代占據技術製高點。本書不涉及通過迴歸分析或路徑圖來驗證特定變量間關係的傳統計量方法。

評分☆☆☆☆☆

這本關於結構方程模型的著作，其深度和廣度都超齣瞭我的預期。初次翻閱時，我就被其行文的流暢感所吸引，作者似乎有一種魔力，能將那些原本令人望而生畏的統計學概念，通過生動活潑的語言娓娓道來。尤其是在處理模型設定和路徑分析時，作者並沒有陷入枯燥的公式堆砌，而是巧妙地融入瞭大量貼近現實的研究場景。例如，在探討中介效應的檢驗時，作者所舉的案例涉及的變量關係錯綜復雜，但最終呈現的解釋卻清晰得令人拍案叫絕。我感受到的是一種紮實的理論功底與豐富的實操經驗的完美結閤，這對於我們這些試圖將SEM技術真正落地到具體研究中的實踐者來說，無疑是極大的福音。書中的邏輯推進自然而然，從基礎構建到復雜模型的迭代，每一步都有清晰的步驟指引，讓人在學習新知的同時，也能不斷反思自己過往研究中的不足之處，無疑是一本值得反復研讀的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計風格，簡直是為我們這些偏愛動手操作的定量分析愛好者量身定做的。我尤其欣賞作者在案例選擇上的獨到眼光，它們並非那些教科書上韆篇一律的“標準模型”，而是帶著鮮明的時代烙印和行業特色。我記得書中有一個關於消費者行為與品牌忠誠度之間關係的探討，那套數據處理流程和參數估計的解讀，與我目前手頭上正在處理的一個市場調研項目驚人地相似。作者沒有停留在給齣最終的結果，而是深入剖析瞭模型修正過程中可能遇到的各種陷阱，比如多重共綫性、測量誤差的處理策略，以及如何根據修正指數（Modification Indices）進行閤理的理論指導下的模型再構。這種“手把手”的教學方式，極大地增強瞭我對AMOS軟件實際操作的信心，讓原本冰冷的統計軟件界麵，瞬間變得富有生命力和可操作性，閱讀體驗堪稱一流。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，這本書的學術厚重感是毋庸置疑的，但最讓我感到驚喜的是其強大的“解惑”能力。很多時候，我們在使用SEM軟件時，會遇到一些突發狀況，比如模型收斂失敗、標準化路徑係數齣現反常等問題，這些在其他入門書籍中往往是一筆帶過。然而，這本書卻用專門的篇幅，係統梳理瞭這些“疑難雜癥”的成因，並提供瞭詳盡的診斷和解決步驟。例如，關於“負的殘差方差”的討論，作者不僅指齣瞭其潛在的理論不閤理性，還提供瞭諸如增加樣本量、重新審視測量模型等多種實用的補救措施。這種對實務操作中“不完美”情況的關注和指導，極大地提升瞭這本書的實用價值，它更像是一位經驗豐富、耐心細緻的導師，時刻伴隨著我們進行嚴謹的量化研究。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種偏愛學術鑽研的讀者來說，這本書的價值在於其對方法論前沿的把握能力。它不僅僅是簡單地介紹AMOS軟件的功能，更是將SEM置於當代量化研究方法的宏大背景下進行審視。書中對潛變量交互作用和高階模型的處理，展現瞭作者對於該領域最新進展的深刻洞察。我特彆留意瞭關於“模型擬閤度指標”的章節，作者沒有簡單地羅列χ²、RMSEA、CFI等指標，而是深入探討瞭它們各自的局限性以及在不同樣本量和復雜模型下的適用條件，這種審慎的態度，是保證研究結果可靠性的關鍵。讀完後，我感覺自己的研究工具箱得到瞭極大的升級，對於如何構建一個既具有統計學穩健性，又能深刻反映理論內涵的復雜模型，心中已經有瞭一套清晰的行動藍圖。

評分☆☆☆☆☆

如果用一個詞來形容這本書的閱讀感受，我會選擇“蛻變”。在接觸這本書之前，我對結構方程模型（SEM）的理解還停留在因子分析和迴歸分析的簡單疊加階段，總覺得它像是一個高高在上的黑箱。然而，隨著閱讀的深入，特彆是涉及到潛變量的測量模型構建和驗證性因子分析（CFA）部分，我纔真正體會到SEM的精髓所在——即對潛變量的精確測量和關係建模。作者對信度和效度的討論極其詳盡，不同指標的取捨和權重分配都有詳細的案例佐證，這讓我對自己的研究數據質量有瞭全新的審視角度。這本書不是那種隻會告訴你“怎麼做”的書，它更側重於教你“為什麼這麼做”，它是在培養你作為研究者的批判性思維，這種深度遠非一般教程可比擬，真正做到瞭將數學工具的嚴謹性與社會科學的復雜性完美融閤。