潜变量建模与Mplus应用(进阶篇) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王孟成毕向阳 编

图书标签:

• 潜变量建模
• Mplus
• 结构方程模型
• 统计学
• 心理测量
• 数据分析
• 进阶
• 应用
• 模型评估
• 纵向数据分析

店铺： 博睿图书

出版社： 重庆大学

ISBN：9787568908160

商品编码：29763234706

出版时间：2018-04-01

基本信息

• 商品名称：潜变量建模与Mplus应用(进阶篇)
• 作者：王孟成//毕向阳
• 定价：65
• 出版社：重庆大学
• ISBN号：9787568908160

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2018-04-01
• 印刷时间：2018-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：
• 页数：342

目录

**部分 混合模型
1 潜类别模型
2 回归混合模型
3 因子混合模型
4 潜增长曲线模型
5 增长混合模型——潜类别增长模型与增长混合模型
第二部分 多水平模型
6 多水平回归模型
7 多水平增长模型
8 多水平结构方程模型
9 多水平中介效应分析
第三部分 贝叶斯结构方程模型
10 潜变量建模的贝叶斯方法

好的，这是一份针对一本名为《潜变量建模与Mplus应用（进阶篇）》的图书所撰写的、不涉及该书具体内容的详细图书简介，旨在突出其潜在关注领域和适用读者的特点。 --- 图书简介：高级定量研究方法与统计模型构建 聚焦：复杂数据结构、结构方程建模前沿与深度实证研究 本书旨在为已经掌握基础统计学原理和初级计量方法的研究人员提供一个深入探究复杂数据结构和高级统计建模技术的平台。我们深知，在当代社会科学、心理学、教育学、医学乃至市场营销等领域，数据往往呈现出多层次、非线性的复杂特征，单一的回归模型已难以充分捕捉其内在的动态关系与潜在机制。因此，本书将视角投向那些能够有效处理这些复杂性的尖端定量分析工具与理论框架。 核心议题与内容方向 本书不局限于对基础模型的简单复述，而是着力于拓宽读者在处理高阶研究问题时的工具箱。我们将深入剖析那些在标准统计软件中往往需要更精细化操作才能实现的分析路径。 第一部分：纵向数据与时间序列分析的精细化处理 现代研究中，对个体行为或现象随时间变化的追踪愈发重要。本书将侧重于动态系统建模的视角，探讨如何利用先进的纵向分析技术来区分和量化不同时间点效应的复杂交互。我们将详细讨论增长曲线模型（Growth Curve Modeling）的进阶应用，不仅仅是描述平均增长轨迹，更重要的是探索个体差异如何影响这些轨迹，以及协变量（如干预措施或环境因素）如何在不同阶段调节或中介这一过程。 此外，我们还将进入向量自回归（VAR）模型在面板数据中的应用前沿，探讨如何建立更具解释力的因果推断框架，并讨论如何处理和识别时间序列数据中的非平稳性问题，这对于长期追踪研究的有效性至关重要。 第二部分：多层次数据的结构化分解与信息提取 现实世界的数据往往嵌套在不同的环境中。个体表现受其所属群体特征的显著影响。本书将超越基础的随机截距模型，深入研究随机斜率模型（Random Slope Models）的构建与解释。我们将详细论述如何精确地识别和分离“组间差异”和“组内差异”的贡献，并重点讨论如何处理跨层次交互作用（Cross-Level Interactions）——即群体层面的变量如何影响个体层面的关系模式。这要求读者对模型拟合的复杂性有深刻理解，包括如何评估随机效应的方差成分，以及如何对嵌套结构进行稳健的参数估计。 第三部分：测量模型的高级诊断与校准 严谨的实证研究必须建立在可靠和有效的测量基础之上。本书将对因子分析（Factor Analysis）的深度应用进行系统阐述，尤其是在面对复杂构念（Constructs）时。我们将探讨测量不变性（Measurement Invariance）检验的系列步骤，这对于跨文化研究、不同时间点比较或不同群体间进行参数比较的有效性至关重要。书中将详细演示如何进行不同水平（截距、斜率、方差）不变性的逐步检验，并阐述当发现不一致性时应采取的修正策略。同时，我们也会探讨高阶因子模型在简化复杂测量结构中的应用。 第四部分：复杂因果推断的建模策略 在许多实证研究中，核心目标是确定干预或暴露的净效应。本书将探讨如何利用统计模型来逼近理想的随机对照实验设计，特别是在无法进行随机分配的情况下。我们将深入讲解中介与调节分析的路径模型扩展，包括间接效应的检验与估计。重点将放在如何通过构建路径模型来系统地检验多重中介链条，并讨论在面对非正态数据或存在潜在混淆变量时，模型的稳健性处理方案，例如Bootstrap方法在效应量估计中的精确应用。 第五部分：模型比较、选择与报告的规范化 高级建模的挑战之一是如何在多个理论上合理的模型中做出最佳选择。本书将提供一套系统化的模型比较框架，包括基于信息准则（如AIC、BIC）的评估，以及更精细的基于似然比检验的嵌套模型比较。同时，本书将强调在高级定量研究中，报告的清晰度和透明度至关重要。我们将详细指导读者如何结构化地报告模型设定、参数估计的稳健性检验结果，以及最终的模型解释，确保研究成果的可重复性与可验证性。 适用读者群体 本书面向的是已经具备统计学扎实基础，并希望从“应用者”升级为“建模专家”的研究人员。理想的读者应熟悉基本假设检验、多元回归的基本原理，并具备对结构化方程模型有初步概念的背景。这包括： 1. 在读的博士研究生及博士后研究人员，其研究课题涉及复杂的纵向数据、团队研究或多水平结构。 2. 高校或研究机构的青年教师及高级研究员，需要利用前沿统计技术解决领域内的核心理论问题。 3. 需要进行复杂数据分析的行业专家，例如临床试验设计人员、大型市场调研分析师等，他们需要超越基础统计软件预设功能的深度定制化分析。 本书不提供软件操作的入门级指导，而是将重点放在模型背后的统计逻辑、理论假设的内涵，以及如何在复杂情境下进行合理的模型构建与批判性解释。通过深入学习这些高级技术，读者将能够设计出更具解释力、更贴合现实复杂性的实证研究。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在学术研究中，掌握灵活运用统计软件来解决实际问题是至关重要的。我所在的领域，潜变量建模的应用越来越广泛，但很多时候，即使理论知识储备不错，在Mplus的操作上却会遇到很多障碍，尤其是当研究模型变得更加复杂时，例如涉及多个潜在变量之间的相互作用，或者处理非正态分布的数据。这本书就像是我期盼已久的“及时雨”。它在Mplus的应用方面，特别是“进阶”的内容，做得非常出色。书中不仅仅是介绍了Mplus的基本语法，更是深入讲解了如何设计和执行那些更具挑战性的分析，比如如何构建和检验有调节效应的模型，如何运用潜在类别分析来识别不同的研究群体，以及如何处理纵向数据中的增长轨迹。我尤其欣赏书中对模型检验和模型修正的详细指导，这对于确保研究结果的稳健性和解释的准确性至关重要。阅读过程中，我能够清晰地看到如何将复杂的统计概念转化为实际可执行的Mplus代码，并且能够理解这些代码背后所代表的统计原理。这本书的深度和广度，让我对潜变量建模的应用有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真的期待了好久！之前断断续续地看过一些关于潜变量建模的资料，但总感觉碎片化，不够系统，尤其是在实际操作层面，很多时候感觉摸不着头脑，不知道Mplus到底怎么设置才能得到我想要的结果。特别是当遇到一些更复杂的情况，比如中介效应、调节效应，或者多层数据分析时，就更加手足无措了。市面上关于潜变量建模的书籍不少，但很多要么理论讲得太深奥，让人望而却步，要么就是Mplus的应用部分过于基础，无法满足进阶的需求。所以，当看到《潜变量建模与Mplus应用(进阶篇)》这个书名时，我简直眼前一亮。从书名就能看出，这本书是专门针对我们这些有一定基础，但想进一步提升技能的研究者们设计的，这正是我的痛点所在。我非常好奇作者会如何深入浅出地讲解这些进阶的主题，比如如何构建复杂的潜在结构模型，如何处理潜在类别分析（LCA）和潜在剖面分析（LPA）的细节，以及如何进行模型比较和选择。我尤其期待书中关于模型拟合、修正指数的解读，以及如何根据这些信息来优化模型，这对于提升研究的严谨性至关重要。还有，像增长混合模型、随机效应模型这类更高级的模型，书中会有怎样的阐述和Mplus实现方法，我都非常好奇。这本书的出现，感觉就像是为我量身打造的学习路线图，指引我突破瓶颈，更自如地驾驭潜变量建模的强大分析能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对潜变量建模充满兴趣的研究者，我一直在寻找一本能够真正帮助我提升Mplus应用能力的进阶书籍。《潜变量建模与Mplus应用(进阶篇)》这本书的出现，无疑满足了我的这一迫切需求。我曾经尝试阅读过一些相关的文献和教程，但它们要么理论过于抽象，要么代码示例过于简单，很难应对我在实际研究中遇到的复杂情况。这本书的独特之处在于，它将理论深度与Mplus的实践操作巧妙地结合起来。作者并没有回避那些令人头疼的复杂模型，而是以清晰、逻辑性强的方式，一步步地引导读者理解和应用。我特别喜欢书中对如何处理潜在变量测量误差、如何进行模型拟合检验以及如何解释复杂模型结果的详细讲解。书中提供的Mplus脚本示例，都经过精心设计，能够有效地反映书中讨论的概念。我感觉自己仿佛置身于一个高级的研究工作坊，在作者的指导下，我能够更自信地解决那些过去让我束手无策的问题，例如如何构建复杂的路径模型，如何进行多组比较，以及如何运用潜变量建模来回答更具挑战性的研究问题。这本书让我对潜变量建模的掌握更上了一个层次。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一感觉就是它非常扎实，内容密度很高。我之前尝试过自己摸索Mplus进行一些复杂的模型分析，但常常陷入各种报错和不理解的境地。特别是对于一些模型诊断的指标，比如 CFI、TLI、RMSEA、SRMR 这些，我能看懂它们是什么，但究竟如何解读，它们之间的关系是什么，以及在什么情况下需要关注哪些指标，我总觉得似是而非。这本书在这方面给了我很大的启发。它不仅仅是罗列Mplus的语法，更重要的是深入剖析了模型拟合的原理，以及如何根据拟合结果来判断模型的优劣。书中对模型修正的讲解也很有条理，从最初的模型设定，到模型拟合不佳后的识别和处理，都有详细的指导。我特别喜欢书中通过具体案例来演示这些过程，比如如何一步步地检查模型，如何根据修正指数来添加或删除路径，以及如何解释修正后的模型含义。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我对潜变量建模有了更深刻的理解，不再是简单地复制粘贴代码，而是能够真正地根据研究问题和数据特点来构建和优化模型。此外，书中关于工具变量法（IV）和中介模型（mediation）的深入探讨，也让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一直对潜变量建模感到有点畏惧，总觉得它离我遥不可及，尤其是在处理一些复杂的研究设计时。过去我接触的一些材料，要么理论性太强，让人难以理解，要么就是Mplus的讲解过于简单，无法满足实际研究的需求。但《潜变量建模与Mplus应用(进阶篇)》这本书，完全颠覆了我之前的看法。它将复杂的理论概念，如多层潜变量模型、增长混合模型等，用一种非常直观易懂的方式呈现出来。作者似乎深谙研究者的痛点，他没有仅仅停留在理论层面，而是将重点放在了Mplus的具体操作上。书中提供了大量详实的Mplus代码示例，并且对每一个代码块的功能和作用都进行了详细的解释。我印象最深刻的是书中关于如何处理缺失数据和异常值的部分，以及如何利用Mplus进行模型比较和选择的策略。这些都是在实际研究中经常会遇到的难题，而这本书给了我非常清晰和实用的解决方案。我感觉自己不再是孤军奋战，而是有了一个非常可靠的学习伙伴，可以一步一步地带领我攻克潜变量建模的难关。