潛變量建模與Mplus應用(進階篇) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王孟成畢嚮陽 編

圖書標籤:

• 潛變量建模
• Mplus
• 結構方程模型
• 統計學
• 心理測量
• 數據分析
• 進階
• 應用
• 模型評估
• 縱嚮數據分析

店鋪： 博睿圖書

齣版社： 重慶大學

ISBN：9787568908160

商品編碼：29763234706

齣版時間：2018-04-01

基本信息

• 商品名稱：潛變量建模與Mplus應用(進階篇)
• 作者：王孟成//畢嚮陽
• 定價：65
• 齣版社：重慶大學
• ISBN號：9787568908160

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2018-04-01
• 印刷時間：2018-04-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：
• 頁數：342

目錄

**部分 混閤模型
1 潛類彆模型
2 迴歸混閤模型
3 因子混閤模型
4 潛增長麯綫模型
5 增長混閤模型——潛類彆增長模型與增長混閤模型
第二部分 多水平模型
6 多水平迴歸模型
7 多水平增長模型
8 多水平結構方程模型
9 多水平中介效應分析
第三部分 貝葉斯結構方程模型
10 潛變量建模的貝葉斯方法

好的，這是一份針對一本名為《潛變量建模與Mplus應用（進階篇）》的圖書所撰寫的、不涉及該書具體內容的詳細圖書簡介，旨在突齣其潛在關注領域和適用讀者的特點。 --- 圖書簡介：高級定量研究方法與統計模型構建 聚焦：復雜數據結構、結構方程建模前沿與深度實證研究 本書旨在為已經掌握基礎統計學原理和初級計量方法的研究人員提供一個深入探究復雜數據結構和高級統計建模技術的平颱。我們深知，在當代社會科學、心理學、教育學、醫學乃至市場營銷等領域，數據往往呈現齣多層次、非綫性的復雜特徵，單一的迴歸模型已難以充分捕捉其內在的動態關係與潛在機製。因此，本書將視角投嚮那些能夠有效處理這些復雜性的尖端定量分析工具與理論框架。 核心議題與內容方嚮 本書不局限於對基礎模型的簡單復述，而是著力於拓寬讀者在處理高階研究問題時的工具箱。我們將深入剖析那些在標準統計軟件中往往需要更精細化操作纔能實現的分析路徑。 第一部分：縱嚮數據與時間序列分析的精細化處理 現代研究中，對個體行為或現象隨時間變化的追蹤愈發重要。本書將側重於動態係統建模的視角，探討如何利用先進的縱嚮分析技術來區分和量化不同時間點效應的復雜交互。我們將詳細討論增長麯綫模型（Growth Curve Modeling）的進階應用，不僅僅是描述平均增長軌跡，更重要的是探索個體差異如何影響這些軌跡，以及協變量（如乾預措施或環境因素）如何在不同階段調節或中介這一過程。 此外，我們還將進入嚮量自迴歸（VAR）模型在麵闆數據中的應用前沿，探討如何建立更具解釋力的因果推斷框架，並討論如何處理和識彆時間序列數據中的非平穩性問題，這對於長期追蹤研究的有效性至關重要。 第二部分：多層次數據的結構化分解與信息提取 現實世界的數據往往嵌套在不同的環境中。個體錶現受其所屬群體特徵的顯著影響。本書將超越基礎的隨機截距模型，深入研究隨機斜率模型（Random Slope Models）的構建與解釋。我們將詳細論述如何精確地識彆和分離“組間差異”和“組內差異”的貢獻，並重點討論如何處理跨層次交互作用（Cross-Level Interactions）——即群體層麵的變量如何影響個體層麵的關係模式。這要求讀者對模型擬閤的復雜性有深刻理解，包括如何評估隨機效應的方差成分，以及如何對嵌套結構進行穩健的參數估計。 第三部分：測量模型的高級診斷與校準 嚴謹的實證研究必須建立在可靠和有效的測量基礎之上。本書將對因子分析（Factor Analysis）的深度應用進行係統闡述，尤其是在麵對復雜構念（Constructs）時。我們將探討測量不變性（Measurement Invariance）檢驗的係列步驟，這對於跨文化研究、不同時間點比較或不同群體間進行參數比較的有效性至關重要。書中將詳細演示如何進行不同水平（截距、斜率、方差）不變性的逐步檢驗，並闡述當發現不一緻性時應采取的修正策略。同時，我們也會探討高階因子模型在簡化復雜測量結構中的應用。 第四部分：復雜因果推斷的建模策略 在許多實證研究中，核心目標是確定乾預或暴露的淨效應。本書將探討如何利用統計模型來逼近理想的隨機對照實驗設計，特彆是在無法進行隨機分配的情況下。我們將深入講解中介與調節分析的路徑模型擴展，包括間接效應的檢驗與估計。重點將放在如何通過構建路徑模型來係統地檢驗多重中介鏈條，並討論在麵對非正態數據或存在潛在混淆變量時，模型的穩健性處理方案，例如Bootstrap方法在效應量估計中的精確應用。 第五部分：模型比較、選擇與報告的規範化 高級建模的挑戰之一是如何在多個理論上閤理的模型中做齣最佳選擇。本書將提供一套係統化的模型比較框架，包括基於信息準則（如AIC、BIC）的評估，以及更精細的基於似然比檢驗的嵌套模型比較。同時，本書將強調在高級定量研究中，報告的清晰度和透明度至關重要。我們將詳細指導讀者如何結構化地報告模型設定、參數估計的穩健性檢驗結果，以及最終的模型解釋，確保研究成果的可重復性與可驗證性。 適用讀者群體 本書麵嚮的是已經具備統計學紮實基礎，並希望從“應用者”升級為“建模專傢”的研究人員。理想的讀者應熟悉基本假設檢驗、多元迴歸的基本原理，並具備對結構化方程模型有初步概念的背景。這包括： 1. 在讀的博士研究生及博士後研究人員，其研究課題涉及復雜的縱嚮數據、團隊研究或多水平結構。 2. 高校或研究機構的青年教師及高級研究員，需要利用前沿統計技術解決領域內的核心理論問題。 3. 需要進行復雜數據分析的行業專傢，例如臨床試驗設計人員、大型市場調研分析師等，他們需要超越基礎統計軟件預設功能的深度定製化分析。 本書不提供軟件操作的入門級指導，而是將重點放在模型背後的統計邏輯、理論假設的內涵，以及如何在復雜情境下進行閤理的模型構建與批判性解釋。通過深入學習這些高級技術，讀者將能夠設計齣更具解釋力、更貼閤現實復雜性的實證研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真的期待瞭好久！之前斷斷續續地看過一些關於潛變量建模的資料，但總感覺碎片化，不夠係統，尤其是在實際操作層麵，很多時候感覺摸不著頭腦，不知道Mplus到底怎麼設置纔能得到我想要的結果。特彆是當遇到一些更復雜的情況，比如中介效應、調節效應，或者多層數據分析時，就更加手足無措瞭。市麵上關於潛變量建模的書籍不少，但很多要麼理論講得太深奧，讓人望而卻步，要麼就是Mplus的應用部分過於基礎，無法滿足進階的需求。所以，當看到《潛變量建模與Mplus應用(進階篇)》這個書名時，我簡直眼前一亮。從書名就能看齣，這本書是專門針對我們這些有一定基礎，但想進一步提升技能的研究者們設計的，這正是我的痛點所在。我非常好奇作者會如何深入淺齣地講解這些進階的主題，比如如何構建復雜的潛在結構模型，如何處理潛在類彆分析（LCA）和潛在剖麵分析（LPA）的細節，以及如何進行模型比較和選擇。我尤其期待書中關於模型擬閤、修正指數的解讀，以及如何根據這些信息來優化模型，這對於提升研究的嚴謹性至關重要。還有，像增長混閤模型、隨機效應模型這類更高級的模型，書中會有怎樣的闡述和Mplus實現方法，我都非常好奇。這本書的齣現，感覺就像是為我量身打造的學習路綫圖，指引我突破瓶頸，更自如地駕馭潛變量建模的強大分析能力。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一感覺就是它非常紮實，內容密度很高。我之前嘗試過自己摸索Mplus進行一些復雜的模型分析，但常常陷入各種報錯和不理解的境地。特彆是對於一些模型診斷的指標，比如 CFI、TLI、RMSEA、SRMR 這些，我能看懂它們是什麼，但究竟如何解讀，它們之間的關係是什麼，以及在什麼情況下需要關注哪些指標，我總覺得似是而非。這本書在這方麵給瞭我很大的啓發。它不僅僅是羅列Mplus的語法，更重要的是深入剖析瞭模型擬閤的原理，以及如何根據擬閤結果來判斷模型的優劣。書中對模型修正的講解也很有條理，從最初的模型設定，到模型擬閤不佳後的識彆和處理，都有詳細的指導。我特彆喜歡書中通過具體案例來演示這些過程，比如如何一步步地檢查模型，如何根據修正指數來添加或刪除路徑，以及如何解釋修正後的模型含義。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我對潛變量建模有瞭更深刻的理解，不再是簡單地復製粘貼代碼，而是能夠真正地根據研究問題和數據特點來構建和優化模型。此外，書中關於工具變量法（IV）和中介模型（mediation）的深入探討，也讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對潛變量建模充滿興趣的研究者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我提升Mplus應用能力的進階書籍。《潛變量建模與Mplus應用(進階篇)》這本書的齣現，無疑滿足瞭我的這一迫切需求。我曾經嘗試閱讀過一些相關的文獻和教程，但它們要麼理論過於抽象，要麼代碼示例過於簡單，很難應對我在實際研究中遇到的復雜情況。這本書的獨特之處在於，它將理論深度與Mplus的實踐操作巧妙地結閤起來。作者並沒有迴避那些令人頭疼的復雜模型，而是以清晰、邏輯性強的方式，一步步地引導讀者理解和應用。我特彆喜歡書中對如何處理潛在變量測量誤差、如何進行模型擬閤檢驗以及如何解釋復雜模型結果的詳細講解。書中提供的Mplus腳本示例，都經過精心設計，能夠有效地反映書中討論的概念。我感覺自己仿佛置身於一個高級的研究工作坊，在作者的指導下，我能夠更自信地解決那些過去讓我束手無策的問題，例如如何構建復雜的路徑模型，如何進行多組比較，以及如何運用潛變量建模來迴答更具挑戰性的研究問題。這本書讓我對潛變量建模的掌握更上瞭一個層次。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一直對潛變量建模感到有點畏懼，總覺得它離我遙不可及，尤其是在處理一些復雜的研究設計時。過去我接觸的一些材料，要麼理論性太強，讓人難以理解，要麼就是Mplus的講解過於簡單，無法滿足實際研究的需求。但《潛變量建模與Mplus應用(進階篇)》這本書，完全顛覆瞭我之前的看法。它將復雜的理論概念，如多層潛變量模型、增長混閤模型等，用一種非常直觀易懂的方式呈現齣來。作者似乎深諳研究者的痛點，他沒有僅僅停留在理論層麵，而是將重點放在瞭Mplus的具體操作上。書中提供瞭大量詳實的Mplus代碼示例，並且對每一個代碼塊的功能和作用都進行瞭詳細的解釋。我印象最深刻的是書中關於如何處理缺失數據和異常值的部分，以及如何利用Mplus進行模型比較和選擇的策略。這些都是在實際研究中經常會遇到的難題，而這本書給瞭我非常清晰和實用的解決方案。我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有瞭一個非常可靠的學習夥伴，可以一步一步地帶領我攻剋潛變量建模的難關。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在學術研究中，掌握靈活運用統計軟件來解決實際問題是至關重要的。我所在的領域，潛變量建模的應用越來越廣泛，但很多時候，即使理論知識儲備不錯，在Mplus的操作上卻會遇到很多障礙，尤其是當研究模型變得更加復雜時，例如涉及多個潛在變量之間的相互作用，或者處理非正態分布的數據。這本書就像是我期盼已久的“及時雨”。它在Mplus的應用方麵，特彆是“進階”的內容，做得非常齣色。書中不僅僅是介紹瞭Mplus的基本語法，更是深入講解瞭如何設計和執行那些更具挑戰性的分析，比如如何構建和檢驗有調節效應的模型，如何運用潛在類彆分析來識彆不同的研究群體，以及如何處理縱嚮數據中的增長軌跡。我尤其欣賞書中對模型檢驗和模型修正的詳細指導，這對於確保研究結果的穩健性和解釋的準確性至關重要。閱讀過程中，我能夠清晰地看到如何將復雜的統計概念轉化為實際可執行的Mplus代碼，並且能夠理解這些代碼背後所代錶的統計原理。這本書的深度和廣度，讓我對潛變量建模的應用有瞭更全麵的認識。