正版 結構方程模型——AMOS的操作與應用社會科學 統計學 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562457206N

商品編碼：28464977820

品牌：青葫蘆

商品參數
書 名：結構方程模型——AMOS的操作與應用
作 者：吳明隆
ISBN ：9787562457206
齣 版 社：重慶大學齣版社
齣版時間：2010-10-01
印刷時間：2010-10-01
字 數：字
頁 數：520頁
開 本：16開
包 裝：平裝
重 量：g
定 價：65元
內容簡介
　　《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》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1本理想的AMOS與結構方程模型應用方麵的指導讀物。
　　《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》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1個步驟都有詳細的講解和圖示。這是1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。
　　《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》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。
目錄
第1章 結構方程模型的基本概念
第1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
第1節 模型適配度檢核指標
1、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
1、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
第1節 amos graphics窗口的介紹
1、開啓[amos graphic]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
1、繪製第1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
第1節 路徑分析的程序與執行
1、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
1、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
1、飽和模型
二、獨立模型
第四節 結構方程模型圖
1、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
1、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1文件多重模型的設定
第五章 參數標簽與測量模型
第1節 參數標簽的設定與特定樣本的分析
1、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簽名稱
五、增列參數標簽名稱的模型估計結果
六、全體群體假設模型的修正
第二節 特定群體的分析
1、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
1、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、測量模型參數標簽名稱的設定
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
1、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
第1節 1階驗證性因素分析——多因素斜交模型
1、假設模型
二、輸齣結果
第二節 1階驗證性因素分析——多因素直交模型
1、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 1階cfa模型多模型的比較
第五節 1階cfa模型測量不變性檢驗
1、描繪1階cfa假設模型圖
二、單1群組多個模型的設定
三、模型估計結果
第七章 路徑分析
第1節 路徑分析的模型與效果
第二節 路徑分析模型——遞歸模型
1、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
1、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1
1、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
1、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
1、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
第1節 潛在變量路徑分析的相關議題
1、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、增列參數標簽名稱
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
1、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
1、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
1、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
第1節 多群組分析的基本理念
1、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、設定參數標簽名稱
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
1、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
1、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
1、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
1、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
1、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
1、spss數據文件
二、設定平均數參數
三、範例1模型a
四、範例1模型b
五、範例二模型a
六、範例二模型b
第1節 結構平均數的操作程序
1、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
1、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
1、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
第十1章 sem實例應用與相關議題
第1節 社會支持量錶測量模型的驗證
1、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
1、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
1、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
1、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
第1節 典型相關分析
1、cancorr語法指令
二、典型相關分析結果
第二節 sem執行程序
1、第1個典型變量
二、第二個典型變量
三、mimic分析結果
參考文獻

揭秘量化研究新維度：構建嚴謹、可靠的社會科學實證體係 在瞬息萬變的社會現實麵前，如何運用嚴謹科學的工具，深入挖掘現象背後的復雜關聯，構建齣具有說服力的理論模型，是每一位社會科學研究者不懈的追求。傳統的統計方法雖然為我們提供瞭描述和檢驗數據的基本框架，但麵對諸如測量誤差、潛在變量、多重因果路徑等更為精細和復雜的社會現象時，往往顯得力不從心。是時候拓展我們的研究視野，擁抱更強大的量化分析利器，為我們的研究注入前所未有的深度與嚴謹。 本書旨在為您打開一扇通往現代量化研究前沿的大門，為您深入理解和掌握一項在心理學、教育學、管理學、經濟學、社會學等眾多領域都日益受到重視的強大統計分析技術——結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）。與傳統的單變量或簡單多變量分析不同，結構方程模型提供瞭一個高度靈活且功能強大的框架，能夠同時處理復雜的測量模型和結構模型，允許研究者同時檢驗理論假設，量化變量之間的直接和間接效應，並能有效地控製測量誤差的影響。 本書不是一本關於“結構方程模型——AMOS的操作與應用社會科學 統計學 書籍”的介紹，而是一本引領您係統掌握結構方程模型核心理念、理論基礎、實際操作及廣泛應用的指南。 核心內容概述： 本書將帶領您從零開始，係統性地學習結構方程模型。我們將從最基礎的概念講起，逐步深入到模型構建、參數估計、模型擬閤度評估、以及如何解釋分析結果等關鍵環節。無論您是初次接觸結構方程模型，還是希望深化對該技術的理解，本書都能為您提供清晰、詳盡的指引。 第一部分：結構方程模型概覽與理論基石 在開始實際操作之前，我們首先需要建立對結構方程模型堅實的理論認識。 何為結構方程模型？ 本部分將深入剖析結構方程模型的核心概念，例如潛在變量（Latent Variables）與觀測變量（Observed Variables）的區彆與聯係，路徑分析（Path Analysis）的原理，以及如何將它們整閤形成更強大的模型。我們將闡釋SEM如何超越傳統迴歸分析，一次性處理多個因變量和自變量，以及它們之間的復雜交互關係。 理論模型與統計模型： 理解理論假設如何轉化為可檢驗的統計模型是SEM成功的關鍵。我們將探討如何基於已有的理論框架，構建齣具有邏輯性和研究意義的SEM模型。這包括識彆關鍵的潛在變量和觀測變量，以及它們之間的假設關係（如因果路徑、相關性等）。 測量誤差的重要性： 測量誤差是社會科學研究中普遍存在的問題，它會降低研究的效度和信度。SEM的一大優勢在於能夠顯式地考慮和量化測量誤差，從而得齣更準確的參數估計和更可靠的結論。我們將深入探討測量誤差的影響，以及SEM如何有效地處理這個問題。 SEM的優勢與局限性： 全麵瞭解SEM的優點，如處理潛在變量、測量誤差，檢驗復雜模型，以及可視化研究假設，能夠幫助我們更好地發揮其優勢。同時，認識到SEM的應用前提、模型設定的重要性以及潛在的解釋陷阱，也能幫助我們避免不當使用。 第二部分：模型構建與數據準備 在理論鋪墊之後，我們將進入模型的實際構建階段。 觀測變量與潛在變量的測量模型： SEM模型通常包含兩大部分：測量模型（Measurement Model）和結構模型（Structural Model）。測量模型關注的是如何用一組觀測變量來有效地測量一個潛在變量。我們將詳細介紹因子分析（Factor Analysis）在SEM中的應用，包括探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）的策略，以及如何評估測量模型的擬閤度。 潛在變量之間的關係——結構模型： 結構模型則關注潛在變量之間的因果或相關關係。我們將學習如何設定這些路徑，並理解路徑係數的含義。這包括直綫路徑、中介路徑、調節路徑等多種關係的設定。 模型的符號係統與可視化： SEM模型有其獨特的符號係統，用以錶示變量、路徑和誤差項。掌握這套符號係統是理解和構建模型的基礎。本書將通過豐富的圖示，清晰地展示不同模型組件的含義，幫助您直觀地理解復雜的模型結構。 數據要求與準備： 任何統計分析都離不開高質量的數據。我們將討論SEM分析所需的數據類型、樣本量大小、數據分布的要求，以及數據預處理的一些常見策略，例如缺失值處理、異常值識彆等，為模型分析奠定堅實基礎。 第三部分：參數估計與模型擬閤度評估 構建好模型隻是第一步，接下來我們需要對模型進行估計，並評估模型的擬閤程度。 參數估計方法： SEM中有多種參數估計方法，最常用的是最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）。我們將介紹MLE的工作原理，以及在實際應用中需要關注的估計收斂問題。 模型擬閤度的評估： 評估模型是否能夠“擬閤”觀測數據是SEM分析的核心環節。我們將係統介紹一係列常用的模型擬閤指數，例如Chi-square (χ²)、RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation)、SRMR (Standardized Root Mean Square Residual)、CFI (Comparative Fit Index)、TLI (Tucker-Lewis Index) 等。我們會深入解釋這些指數的含義、計算方法，以及如何根據它們來判斷模型的優劣，並提供判斷模型是否“足夠好”的指導原則。 模型比較： 在實際研究中，我們可能需要比較不同模型哪個更能解釋數據。本書將介紹模型比較的策略，例如嵌套模型比較（如使用Δχ²檢驗）和非嵌套模型比較的方法。 第四部分：模型修正與結果解釋 即使模型初次擬閤不佳，SEM也提供瞭靈活的修正策略。 模型修正的原則與策略： 當模型擬閤不理想時，我們需要對其進行修正。本書將詳細闡述模型修正的理論基礎，例如基於修正指數（Modification Indices）的修正策略，以及在進行模型修正時需要遵循的原則，強調理論指導的重要性，避免“數據導嚮”的過度擬閤。 參數解釋與效應量： 模型估計齣參數後，最重要的是對其進行科學閤理的解釋。我們將深入解讀標準化路徑係數、非標準化路徑係數、R²值等。特彆是，我們將詳細講解如何通過標準化路徑係數來評估變量之間的相對影響大小。 間接效應與中介分析： SEM在檢驗變量間的直接效應之外，還能非常有效地檢驗間接效應，即一個變量通過另一個變量對第三個變量産生的影響。這將是本書的重點內容之一，我們將詳細介紹中介效應的檢驗方法，以及如何解釋中介效應的大小和顯著性。 效應分解： SEM還可以將總效應分解為直接效應和間接效應，這為我們理解變量間復雜關係提供瞭更精細的視角。 第五部分：結構方程模型的擴展與進階應用 在掌握瞭SEM的基礎之後，本書將進一步為您介紹一些更高級的應用和擴展。 縱嚮數據分析（例如增長模型）： 隨著研究的深入，我們常常需要分析隨時間變化的變量。我們將探討如何使用SEM分析縱嚮數據，例如構建個體成長軌跡模型，揭示變量隨時間的變化模式。 多組比較（Multi-group Analysis）： 當我們需要比較不同群體（如男性與女性、不同文化背景群體）的理論模型是否存在差異時，多組比較功能將非常有用。我們將介紹如何設置和解釋多組比較結果。 多層結構方程模型（Multilevel SEM）： 在社會科學研究中，數據常常具有嵌套結構（例如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中）。多層SEM能夠有效地處理這種層級數據，避免傳統方法的偏誤。 潛在類彆分析（Latent Class Analysis, LCA）與潛在剖麵分析（Latent Profile Analysis, LPA）： 這兩種技術可以識彆具有相似模式的個體群體，在細分研究對象、探索異質性方麵具有重要應用。 SEM與測量不變性（Measurement Invariance）： 在跨群體或跨時間比較研究中，確保測量工具在不同情境下具有一緻的測量性能至關重要。我們將探討如何通過SEM檢驗測量不變性。 本書的特點： 理論與實踐並重： 本書不僅會深入講解結構方程模型的理論基礎，更會提供詳細的實踐操作指南，幫助您將理論知識轉化為實際的分析技能。 循序漸進的教學模式： 內容設計從易到難，層層遞進，確保您能夠逐步掌握復雜的概念和技術。 豐富的案例分析： 我們將穿插大量的社會科學領域經典案例，通過對真實研究數據的分析演示，讓您更直觀地理解SEM的應用過程和結果解讀。 強調理論與研究邏輯： 本書始終強調結構方程模型作為一種研究工具，其應用必須以嚴謹的理論框架和清晰的研究邏輯為支撐。我們鼓勵您將SEM視為檢驗理論、深化理解的有力武器，而非簡單的統計技術。 您將從本書中獲得什麼？ 掌握一套強大的量化分析工具： 能夠獨立構建、估計、評估和解釋復雜的結構方程模型。 提升研究的科學性與嚴謹性： 能夠更有效地處理測量誤差，檢驗更復雜的理論假設，得齣更可靠的研究結論。 拓展研究視野與創新能力： 能夠應用SEM解決以往難以處理的研究問題，為您的學術研究注入新的活力。 信心與能力： 掌握瞭結構方程模型，您將對利用量化方法深入探究社會現象充滿信心。 無論您是在讀博士生、在職研究人員，還是對社會科學量化研究充滿熱情的探索者，本書都將是您學習和掌握結構方程模型不可或缺的寶貴資源。讓我們一起，用結構方程模型構建更嚴謹、更深刻的社會科學知識體係！

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事方式，用一種近乎口語化的方式講解那些原本枯燥晦澀的統計學概念，簡直是社科研究者的一大福音。作者似乎深知我們這些非數學專業的學生在麵對矩陣運算和潛變量定義時的頭疼，所以他沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是先用一個非常貼近現實的社會學研究案例來引入概念，讓你先建立起“這個工具是用來解決什麼問題”的直觀認識。這種“先應用，後理論”的處理手法，極大地降低瞭學習的心理門檻。我感覺不像是在啃一本厚厚的教科書，更像是在聽一位經驗豐富的導師，耐心地為你剖析研究設計中的每一個環節，細緻到數據清洗和模型迭代的微小步驟都會被詳細地標注齣來，讓人感覺每一步操作都有據可依，心中有底。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是沒得挑，紙張的質感摸上去就讓人覺得踏實，那種微微泛著啞光的高級感，非常適閤需要反復翻閱和做筆記的學術書籍。內頁的排版也看得齣是用心瞭，字號大小適中，行間距也處理得恰到好處，長時間閱讀下來眼睛不容易疲勞。我尤其欣賞它在章節劃分和圖錶引用上的邏輯性，每一部分內容的銜接都非常自然流暢，即便是對於初次接觸復雜統計方法的讀者，也能循序漸進地跟上作者的思路。更不用說，封麵那一抹沉穩的色彩，放在書架上顯得既專業又不失品味，完全符閤一本嚴肅的社會科學統計學著作應有的氣質。整體來看，這絕對是一本值得收藏，並且在閱讀體驗上做得非常齣色的教材或參考書。

評分☆☆☆☆☆

最讓我驚喜的是，這本書對於結果的解釋和批判性思考的引導，遠超齣瞭一個純粹的技術手冊範疇。作者非常強調“模型擬閤優度指標”背後的含義，而不是簡單地羅列齣一堆指標值（如CFI、RMSEA等）。他會引導讀者思考：為什麼這個指標高或低意味著什麼？如果擬閤不佳，我們應該從哪些角度去修正模型，而不是盲目地增減路徑？這種對研究倫理和科學嚴謹性的強調，使得讀者在學習技術的同時，也提升瞭自己的研究素養。這本書不僅教會瞭我如何“跑模型”，更重要的是，它教會瞭我如何“像一個真正的研究者那樣思考”我的模型，這纔是其真正寶貴的價值所在。

評分☆☆☆☆☆

我過去嘗試過幾本關於結構方程模型的書籍，很多都停留在理論闡述的層麵，工具操作部分往往一帶而過，或者針對的軟件版本過於老舊，導緻實際操作中經常遇到各種兼容性問題和報錯。然而，這本書在實操層麵的詳盡程度，簡直是令人颳目相看。它不僅提供瞭詳盡的軟件界麵截圖和操作流程，每一步的點擊選擇都標注得清清楚楚，甚至連不同選項之間的細微差彆帶來的模型解釋差異都做瞭深入的對比分析。這種對“如何做”的極緻關注，使得讀者在跟隨案例進行模仿練習時，能夠即時獲得成就感，有效避免瞭在軟件操作界麵迷失方嚮的窘境。它真正做到瞭理論指導實踐，實踐反哺理論的良性循環。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度達到瞭一個非常精妙的平衡點。一方麵，它沒有為瞭追求高深而犧牲基礎知識的夯實，對於因子分析、路徑分析等基礎模塊的講解，紮實而全麵，確保瞭讀者對SEM的核心思想有牢固的理解。另一方麵，它敢於觸及一些更前沿或更具挑戰性的高級主題，比如多層結構方程模型（MLSEM）或者潛變量的混閤建模，並且在處理這些復雜議題時，依然保持瞭那種清晰的邏輯架構和易於理解的語言風格。這種能力使得這本書既可以作為初學者入門的引路燈，又能充當資深研究者在麵對復雜研究設計時，查找特定技術細節的權威參考手冊，適用人群跨度非常大。