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出版社： 重庆大学出版社
ISBN：9787562457206
商品编码：28893674520
包装：平装-胶订
开本：16
出版时间：2017-11-01
具体描述
商品参数
| 结构方程模型——AMOS的操作与应用 | ||
| 定价 | 78.00 | |
| 出版社 | 重庆大学出版社 | |
| 出版时间 | 2017年11月 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 吴明隆 著 | |
| 页数 | ||
| ISBN编码 | 9787562457206 | |
内容介绍
《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。 《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》前半部介绍结构方程模型（SEM）的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在*短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。 《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。
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《结构方程模型：AMOS的操作与应用（第2版）》是“万卷方法统计分析方法丛书”之一，全书共分12个章节，主要对AMOS的操作与应用知识作了介绍，具体内容包括结构方程模型的基本概念、模型适配度统计量的介绍、amos graphics界面介绍、参数标签与测量模型、验证性因素分析等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
目录
第*章 结构方程模型的基本概念 第*节 结构方程模型的特性 第*节 测量模型 第三节 结构模型 第四节 结构方程模型图中的符号与意义 第五节 参数估计方法 第六节 模型的概念化 第七节 模型的修正 第八节 模型的复核效化 第*章 模型适配度统计量的介绍 第*节 模型适配度检核指标 一、模型基本适配指标 二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估） 三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）第*章 结构方程模型的基本概念
第*节 结构方程模型的特性
第*节 测量模型
第三节 结构模型
第四节 结构方程模型图中的符号与意义
第五节 参数估计方法
第六节 模型的概念化
第七节 模型的修正
第八节 模型的复核效化
第*章 模型适配度统计量的介绍
第*节 模型适配度检核指标
一、模型基本适配指标
二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估）
三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）
四、模型统计检验力的评估
第*节 模型识别的范例
一、正好识别模型
二、过度识别模型
三、低度识别模型
第三章 amos graphics界面介绍
第*节 amos graphics窗口的介绍
一、开启[amos graphic]应用软件
二、工具箱窗口的图像钮操作介绍
第*节 图像钮综合应用
一、绘制第*个测量模型
二、绘制第*个测量模型
三、绘制第三个测量模型
第四章 amos执行步骤与程序
第*节 路径分析的程序与执行
一、建立路径模型图
二、开启数据文件
三、设定观察变量
四、设定误差变量的变量名称
五、设定文字报表要呈现的统计量
六、将路径模型图存盘与计算估计值
七、浏览模型的结果
第*节 路径因果模型图的设定
一、外因变量间没有相关的设定
二、内因变量没有界定残差项
第三节 饱和模型与独立模型
一、饱和模型
二、独立模型
第四节 结构方程模型图
一、结构方程模型图的绘制步骤
二、执行结果的标准化参数估计值路径图
三、模型的平行检验
第五节 结构模型与修正指标
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
第六节 单一文件多重模型的设定
第五章 参数标签与测量模型
第*节 参数标签的设定与特定样本的分析
一、更改特定群体名称与模型名称
二、开启数据文件选人指标变量
三、设定分析属性与计算估计值
四、增列模型变量或对象的参数标签名称
五、增列参数标签名称的模型估计结果
六、全体群体假设模型的修正
第*节 特定群体的分析
一、分析男生群体
二、分析女生群体
第三节 测量模型参数值的界定
一、测量模型假设模型
二、限制不同测量指标的路径参数a
三、低度辨识的模型
四、增列参数限制条件
五、误差变量的界定
六、测量模型的修正
七、测量模型参数标签名称的设定
第四节 测量模型的平行测验检验
第五节 多因子测量模型潜在变量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交关系的测量模型
四、界定测量模型潜在变量间没有相关
五、完全独立潜在变量参数修正
六、单向度测量模型与多向度测量模型
第六章 验证性因素分析
第*节 一阶验证性因素分析——多因素斜交模型
一、假设模型
二、输出结果
第*节 一阶验证性因素分析——多因素直交模型
一、假设模型
二、模型适配度摘要表
第三节 二阶验证性因素分析
第四节 一阶cfa模型多模型的比较
第五节 一阶cfa模型测量不变性检验
一、描绘一阶cfa假设模型图
二、单一群组多个模型的设定
三、模型估计结果
第七章 路径分析
第*节 路径分析的模型与效果
第*节 路径分析模型——递归模型
一、研究问题
二、采用传统复回归求各路径系数
三、amos graphics的应用
四、模型图执行结果l
五、文字报表输出结果
第三节 饱和模型的路径分析
一、饱和模型假设模型图
二、参数估计的模型图
三、参数估计及适配度结果
第四节 非递归模型的路径分析一
一、假设模型图
二、参数估计的模型图
三、参数估计值
四、模型适配度摘要表
第五节 非递归模型的路径分析二
一、设定回归系数的变量名称
二、设定回归系数值w5=w6
三、参数估计的模型图
四、参数估计值
五、设定两个内因变量测量误差的方差相等
第六节 模型界定搜寻
一、饱和模型图
二、执行模型界定搜寻
第八章 潜在变量的路径分析
第*节 潜在变量路径分析的相关议题
一、原始数据文件变量排列
二、快速复制对象及参数格式
三、增列简要图像标题
四、增列参数标签名称
五、估计值模型图参数移动
六、模型适配度的评估
七、模型的修正
八、pa—lv模型修正
第*节 数学效能pa—lv理论模型的检验
一、研究问题
二、aitl08 graphics窗口中的模型图
三、计算估计的模型图
四、参数估计相关报表
第三节 模型的修正
一、参数格式的模型图
二、参数估计相关统计量
第四节 混合模型的路径分析
一、路径分析假设模型图
二、增列模型图像标题
三、路径分析模型估计结果
四、采用潜在变量路径分析模型
五、混合路径分析模型范例二
六、混合路径分析模型范例三
七、混合路径分析模型——非递归模型
第九章 多群组分析
第*节 多群组分析的基本理念
一、绘制男生群体路径分析模型图
二、开启数据文件及选择目标群组变量
三、开启数据文件界定观察变量
四、设定参数标签名称
五、设定群组名称
六、输出结果
七、女生群体的分析模型图
八、多群组分析
第*节 多群组路径分析
一、绘制理论模型图
二、读取数据文件及观察变量
三、设定群体名称
四、界定群体的水平数值及样本
五、界定群体模型图的参数名称
六、界定输出格式
七、预设模型输出结果
第三节 多重模型的设定
一、预设模型（未限制参数）
二、协方差相等模型
三、方差相等模型
四、路径系数相等模型
五、模型不变性模型
六、多个模型的输出结果
第四节 多群组验证性因素分析
一、绘制理论模型图
二、读取数据文件及观察变量
三、设定群体名称
四、界定群体分组变量名称及其水平数值
五、设定多群组分析模型
六、输出结果
第五节 多群组结构方程模型
一、绘制amos理论模型图
二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值
三、设定多群组分析模型
四、群组模型执行结果
五、模型注解说明
第六节 三个群组测量恒等性的检验
第七节 多群组路径分析
一、绘制模型图与读人数据文件
二、增列群组及设定群组名称
三、设定两个群组数据文件变量与变量水平
四、执行多群组分析
五、计算估计值
六、输出结果
第十章 多群组结构平均数的检验
一、spss数据文件
二、设定平均数参数
三、范例一模型a
四、范例一模型b
五、范例二模型a
六、范例二模型b
第*节 结构平均数的操作程序
一、绘制理论模型与设定模型变量
二、增列群组与群组的变量水平数值
三、增列平均数与截距项参数标签
四、执行多群组分析程序
五、模型估计
第*节 增列测量误差项间有相关
一、执行多群组分析
二、模型截距项、平均数相等模型评估
三、测量残差模型的修正
第三节 结构平均数的因素分析
一、增列平均数与截距项参数标签
二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签
三、设定多群组分析模型
四、输出结果
第十一章 sem实例应用与相关议题
第*节 社会支持量表测量模型的验证
一、测量模型的区别效度
二、测量模型的收敛效度
第*节 缺失值数据文件的处理
一、观察变量中有缺失值
二、增列估计平均数与截距项
三、数据取代
第三节 sem模型适配度与参数估计关系
一、模型a：初始模型
二、模型b
第四节 样本大小与适配度卡方值
一、样本数n为100
二、样本数n为300
三、样本数n为500
四、样本数n为700
五、样本数n为900
六、样本数n为1100
七、样本数n为1500
八、样本数n为2000
第十二章 典型相关分析与结构方程模型关系
第*节 典型相关分析
一、cancorr语法指令
二、典型相关分析结果
第*节 sem执行程序
一、第*个典型变量
二、第*个典型变量
三、mimic分析结果
参考文献 显示全部信息
结构方程模型：原理、实践与前沿探索 本书聚焦于结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的理论基石、实际操作流程以及近年来在不同研究领域中的创新应用。我们旨在为读者提供一个全面而深入的指南，帮助他们从零开始掌握 SEM 的建模思维，并能够独立完成高质量的实证研究。 --- 第一部分：结构方程模型的基础与理论框架 本部分将系统梳理结构方程模型赖以建立的统计学基础，并清晰界定 SEM 在社会科学、管理学、心理学、教育学等领域中的地位和优势。 1. 统计推断的基石：从传统方法到 SEM 传统统计方法的局限性回顾： 深入探讨因子分析、回归分析（多元回归、路径分析）等传统方法在处理潜在变量（Latent Variables）、测量误差（Measurement Error）以及模型整体拟合度评估方面的固有缺陷。 结构方程模型的范式转移： 解释 SEM 如何通过集成因子分析（测量模型）和路径分析（结构模型）来提供一个统一的、更具灵活性的统计框架。强调 SEM 在处理复杂因果关系网络和检验理论假设方面的强大能力。 模型设定的核心要素： 详细阐述潜变量、测量指标（观测变量）、路径系数、误差方差以及协方差矩阵在 SEM 理论构建中的作用。 2. 潜变量测量的科学：验证性因子分析（CFA） 测量模型的构建原则： 介绍如何基于理论假设来定义潜变量及其对应的可观测指标。讨论维度划分、指标选择的原则，以及单维性与多维性的判断标准。 指标的信度评估： 深入讲解内部一致性信度（如 Cronbach's $alpha$）的局限性，重点介绍基于因子载荷的复合信度（Composite Reliability, CR）和平均方差提取量（Average Variance Extracted, AVE）的计算与解释。 效度性的多维度检验： 全面阐述区分效度（Discriminant Validity）的检验方法，包括比较 AVE 与相关潜变量的平方相关系数，以及因子载荷的显著性检验。介绍收敛效度（Convergent Validity）的判断标准。 高阶因子模型（Higher-Order Models）： 探讨如何构建和检验包含更高层次抽象概念的层次化因子结构，例如“领导力”下的“变革型领导”和“交易型领导”等。 3. 路径关系的检验：结构模型的构建与解释 理论路径的设定与假设检验： 讲解如何将研究假设转化为可检验的路径图，包括直接效应、间接效应的设定。强调路径系数的符号和显著性在支持或反驳理论中的关键作用。 中介效应（Mediation）的深入分析： 不仅限于传统的 Baron & Kenny 步骤，重点讲解基于 Bollen 路径法的检验，以及使用自助法（Bootstrap）对间接效应进行更稳健的检验和效应大小的确定。 调节效应（Moderation）的处理： 详细说明如何将交互项纳入结构模型，以及交互项对路径关系的调节作用的解释。讨论交互项的中心化（Centering）处理对多重共线性问题的缓解作用。 --- 第二部分：模型拟合、评估与诊断技术 SEM 的核心优势在于其能够评估整个理论模型相对于观测数据的拟合程度。本部分将细致介绍拟合优度的衡量标准和模型修正的必要步骤。 1. 模型拟合优度指标体系 绝对拟合指标： 详细解读卡方检验 ($chi^2$) 的原理、局限性（对大样本的敏感性），以及如何结合自由度（df）进行合理的判断。 增量拟合指标（Incremental Fit Indices）： 重点介绍 CFI (Comparative Fit Index) 和 TLI (Tucker-Lewis Index)，阐述它们衡量模型相对于基线模型的改进程度。 绝对拟合指标（Absolute Fit Indices）： 讲解 RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) 和 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) 的计算逻辑、目标值范围，以及它们在评估模型误差方面的重要性。 标准与阈值： 提供当前学术界普遍接受的各项拟合指标的判断标准（如 $chi^2/df < 3$ 或 $5$、CFI/TLI $> 0.90$ 或 $0.95$、RMSEA $< 0.08$ 或 $0.06$）。 2. 模型诊断与修正策略 残差分析与标准化残差： 解释模型中预测值与实际观测值之间的差异如何通过标准化残差矩阵来定位。重点关注大型的负值残差对模型改进的指导意义。 修正指标（Modification Indices, MI）： 深入讲解 MI 的原理——它指示了增加一个未设定路径或固定为零的误差协方差将使模型 $chi^2$ 值下降多少。强调修正应严格基于理论基础，而非盲目追求拟合度。 参数的显著性与估计稳定性： 讨论标准化系数与非标准化系数的解释，以及参数估计值是否收敛、是否存在参数估计的无界性（Unboundedness）问题。 --- 第三部分：高级应用与前沿技术拓展 随着统计软件和计算能力的提升，SEM 的应用范围不断扩大，本部分将介绍几种重要的扩展技术。 1. 多群组比较（Multi-Group Analysis, MGA） 跨文化与跨群体研究的核心工具： MGA 用于检验不同群体（如不同性别、不同文化背景、不同时间点）的测量模型或结构模型是否存在系统性差异。 层级检验流程： 详细介绍进行 MGA 的标准步骤：首先检验量表的度量不变性（Metric Invariance），包括： 配置水平不变性（Configural Invariance）： 因子结构是否相同。 度量水平不变性（Metric/Weak Invariance）： 因子载荷是否相同。 严格不变性（Strong Invariance）： 潜变量均值和误差方差是否相同。 结构路径的差异化检验： 在确定量表结构一致后，对比不同群组间路径系数、中介效应或调节效应的差异是否具有统计学意义。 2. 潜在增长模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM） 纵向数据的建模利器： LGCM 是一种用于分析个体在时间维度上变化轨迹的 SEM 技术。它将增长轨迹（如截距项和斜率项）作为潜变量进行建模。 轨迹的个体差异化分析： 探讨如何检验个体差异（如起始水平和变化速率的方差）的显著性，并探讨协变量（如年龄、干预措施）如何预测这些变化轨迹。 模型选择： 对比线性增长、二次增长以及分段线性增长模型的选择标准和应用场景。 3. 贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM） 范式转换与优势： 对比频率学派 SEM 与贝叶斯 SEM 在参数估计和不确定性表达上的根本区别。贝叶斯方法天然地允许纳入先验信息，并在小样本研究中表现出稳健性。 MCMC 采样与后验分布： 介绍马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）抽样在估计后验分布中的作用，以及如何基于后验分布来计算参数的置信区间（Credible Intervals）。 模型评估的扩展： 介绍后验预测检验（Posterior Predictive Checks, PPC）作为评估模型拟合的替代或补充方法。 --- 第四部分：研究实践中的工具与伦理考量 本书的最后一部分将侧重于实际操作中的软件应用、数据准备以及研究的规范性要求。 1. 数据准备与预处理的精细化步骤 缺失数据处理： 详细说明完全信息最大似然估计（FIML）在 SEM 中的应用优势，以及与多重插补（Multiple Imputation）的比较。强调 FIML 对处理随机缺失数据的有效性。 异常值与非正态性： 分析极端值（Outliers）对 SEM 估计（特别是基于最大似然估计）的影响。讨论如何通过残差分析、Mahalanobis 距离等方法识别和处理异常值。介绍当数据严重偏态或峰度过大时，应采用的鲁棒估计方法（如 MLR/MLMV）。 共线性与多重共线性： 识别和处理高相关性变量对模型稳定性的影响。 2. 研究伦理与报告规范 透明度与可重复性： 强调在方法论部分必须详细报告所使用的 SEM 类型（如 ML, WLSMV, MLR）、拟合指标的判据、样本量要求（如 GPower 辅助确定）以及所有关键参数的估计值和标准误。 模型的可识别性（Identification）： 解释模型可识别性的重要性，并指导读者检查复杂模型是否存在欠识别或过度识别问题。 结果的可解释性： 确保研究结论的论证逻辑清晰，区分出描述性发现、因果性推断和局限性讨论。 本书以详实的步骤和丰富的案例，引导读者超越基础的路径分析，深入掌握结构方程模型的全貌，从而提升其在经验研究中的建模与分析能力。
用户评价
评分
作为一名有一定研究基础的在读博士，我对结构方程模型已经有所了解，但始终觉得在模型构建和结果解释方面不够深入。这本书恰好填补了我的这一知识空白。作者在讲解复杂的模型概念时，逻辑清晰，层层递进，没有冗余的术语，也没有晦涩难懂的数学公式，而是通过大量的实例和生动的比喻，将抽象的概念具象化。尤其是在模型修正部分，作者详细介绍了模型修正的原则和方法，以及如何避免过度拟合，这对于我正在进行的复杂模型构建至关重要。书中对不同模型的适用场景也做了详细的区分，比如单层模型、多层模型、潜在类别分析等，让我能够根据自己的研究问题选择最合适的模型。另外，书中的一些“小技巧”和“注意事项”也让我受益匪浅，比如如何处理缺失数据、如何进行中介效应和调节效应的检验，这些都是在实际研究中经常遇到的难题，而这本书都给出了行之有效的解决方案。
评分这本书的价值远不止于对软件操作的简单介绍，更在于它深入浅出地阐述了结构方程模型背后的统计学原理和研究逻辑。作者在解释每一个模型构建的环节时，都巧妙地将理论知识与实际应用相结合，让我不仅知道“怎么做”，更明白了“为什么这么做”。例如，在讲解测量模型时，作者详细分析了因子载荷、平均提取方差（AVE）和复合信度（CR）等指标的意义，以及如何通过这些指标来评估变量的效度和信度。这一点对我来说尤为重要，因为我之前的研究在信效度检验方面总是做得不够严谨。此外，书中还提供了多个不同学科领域的案例研究，涵盖了心理学、教育学、市场营销等，这些案例让我看到了SEM在不同领域的研究潜力，也为我自己的研究提供了很多启发。作者在案例分析中，不仅展示了如何构建模型，还详细解读了模型的拟合结果，并对研究发现进行了深入的讨论，这让我学习到了如何将统计结果转化为有意义的研究结论。
评分这本书的优点在于它既有学术深度，又有实践广度。对于初学者，它提供了坚实的理论基础和详细的操作指导；对于有一定基础的研究者，它则提供了更深入的模型构建技巧和更 nuanced 的结果解释方法。我尤其欣赏书中对模型评估和修正部分的细致讲解，作者强调了模型拟合度与理论契合度的平衡，并提供了多种修正策略，帮助研究者优化模型。在实际操作方面，书中提供的案例非常贴近实际研究，涵盖了多种常见的研究场景，让我能够快速理解如何将SEM应用于不同领域。书中的语言流畅，逻辑严谨，图文并茂，阅读起来毫不费力。总而言之，这是一本我愿意反复阅读和参考的经典著作，它不仅提升了我的统计分析能力，更激发了我对结构方程模型研究的兴趣，让我能够更自信地开展我的研究项目。
评分这本书给我的最大感受是它的“完整性”和“实用性”。它不仅仅是一本关于AMOS操作的指南，更是一本关于结构方程模型方法论的百科全书。从研究设计的早期构思，到数据收集、模型构建、结果分析，再到论文撰写，几乎涵盖了SEM研究的整个流程。作者在讲解每一个步骤时，都非常细致，考虑到了研究者可能遇到的各种问题，并提供了相应的解决方案。例如，在模型设定部分，作者详细介绍了如何根据理论和研究假设来设定路径，如何设定参照变量，以及如何处理模型识别问题。在结果解释部分，作者不仅讲解了各项拟合指标的含义，还强调了理论解释的重要性，避免了“唯指标论”的误区。书中还包含了一个非常实用的附带光盘，里面提供了大量的案例数据和AMOS程序文件，可以直接下载和运行，这对于学习者来说是极大的便利。
评分一本理论扎实、实操性强的结构方程模型入门宝典，对于我这样刚刚接触SEM的研究生来说，简直是及时雨。书的开篇就从最基础的概念讲起，循序渐进，完全不用担心跟不上。作者用通俗易懂的语言解释了SEM的各个组成部分，比如测量模型、结构模型、路径分析等等，还配有大量的图示，这对于理解抽象的统计概念非常有帮助。最让我惊喜的是，书中对AMOS软件的操作进行了非常细致的讲解。从数据导入、变量定义，到模型构建、参数估计，再到模型拟合优度的判断和结果解读，每一个步骤都讲解得清清楚楚，还给出了很多实际操作的截图，就像有一个经验丰富的老师手把手教我一样。特别是书中关于如何处理共线性、选择合适的拟合指标、以及如何进行模型修正的章节，解决了我之前很多困惑的问题。读完这本书，我感觉自己已经掌握了使用AMOS进行SEM分析的基本技能，迫不及待地想把学到的知识应用到自己的研究中去。
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