正版 結構方程模型——AMOS的操作與應用(附光盤第2版) 吳明隆 萬捲方法統計分析方法 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

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結構方程模型——AMOS的操作與應用
	定價	78.00
	齣版社	重慶大學齣版社
	齣版時間	2017年11月
	開本	16開
	作者	吳明隆 著
	頁數
	ISBN編碼	9787562457206

內容介紹
《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，是一本理想的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一個步驟都有詳細的講解和圖示。這是一本“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。

關聯推薦
《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》是“萬捲方法統計分析方法叢書”之一，全書共分12個章節，主要對AMOS的操作與應用知識作瞭介紹，具體內容包括結構方程模型的基本概念、模型適配度統計量的介紹、amos graphics界麵介紹、參數標簽與測量模型、驗證性因素分析等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。 
目錄
第*章 結構方程模型的基本概念 第*節 結構方程模型的特性 第*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*章 模型適配度統計量的介紹 第*節 模型適配度檢核指標 一、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）第*章 結構方程模型的基本概念
第*節 結構方程模型的特性
第*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*章 模型適配度統計量的介紹
第*節 模型適配度檢核指標
一、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*節 模型識彆的範例
一、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*節 amos graphics窗口的介紹
一、開啓[amos graphic]應用軟件
二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹
第*節 圖像鈕綜閤應用
一、繪製第*個測量模型
二、繪製第*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*節 路徑分析的程序與執行
一、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*節 路徑因果模型圖的設定
一、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
一、飽和模型
二、獨立模型
第四節 結構方程模型圖
一、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
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
第六節 單一文件多重模型的設定
第五章 參數標簽與測量模型
第*節 參數標簽的設定與特定樣本的分析
一、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*節 特定群體的分析
一、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
一、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
一、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*節 一階驗證性因素分析——多因素斜交模型
一、假設模型
二、輸齣結果
第*節 一階驗證性因素分析——多因素直交模型
一、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 一階cfa模型多模型的比較
第五節 一階cfa模型測量不變性檢驗
一、描繪一階cfa假設模型圖
二、單一群組多個模型的設定
三、模型估計結果
第七章 路徑分析
第*節 路徑分析的模型與效果
第*節 路徑分析模型——遞歸模型
一、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
一、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一
一、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
一、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
一、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*節 潛在變量路徑分析的相關議題
一、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*節 數學效能pa—lv理論模型的檢驗
一、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
一、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
一、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*節 多群組分析的基本理念
一、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*節 多群組路徑分析
一、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
一、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
一、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
一、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
一、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
一、spss數據文件
二、設定平均數參數
三、範例一模型a
四、範例一模型b
五、範例二模型a
六、範例二模型b
第*節 結構平均數的操作程序
一、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*節 增列測量誤差項間有相關
一、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
一、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
第十一章 sem實例應用與相關議題
第*節 社會支持量錶測量模型的驗證
一、測量模型的區彆效度
二、測量模型的收斂效度
第*節 缺失值數據文件的處理
一、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
一、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
一、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*節 典型相關分析
一、cancorr語法指令
二、典型相關分析結果
第*節 sem執行程序
一、第*個典型變量
二、第*個典型變量
三、mimic分析結果
參考文獻 顯示全部信息

結構方程模型：原理、實踐與前沿探索 本書聚焦於結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的理論基石、實際操作流程以及近年來在不同研究領域中的創新應用。我們旨在為讀者提供一個全麵而深入的指南，幫助他們從零開始掌握 SEM 的建模思維，並能夠獨立完成高質量的實證研究。 --- 第一部分：結構方程模型的基礎與理論框架 本部分將係統梳理結構方程模型賴以建立的統計學基礎，並清晰界定 SEM 在社會科學、管理學、心理學、教育學等領域中的地位和優勢。 1. 統計推斷的基石：從傳統方法到 SEM 傳統統計方法的局限性迴顧： 深入探討因子分析、迴歸分析（多元迴歸、路徑分析）等傳統方法在處理潛在變量（Latent Variables）、測量誤差（Measurement Error）以及模型整體擬閤度評估方麵的固有缺陷。 結構方程模型的範式轉移： 解釋 SEM 如何通過集成因子分析（測量模型）和路徑分析（結構模型）來提供一個統一的、更具靈活性的統計框架。強調 SEM 在處理復雜因果關係網絡和檢驗理論假設方麵的強大能力。 模型設定的核心要素： 詳細闡述潛變量、測量指標（觀測變量）、路徑係數、誤差方差以及協方差矩陣在 SEM 理論構建中的作用。 2. 潛變量測量的科學：驗證性因子分析（CFA） 測量模型的構建原則： 介紹如何基於理論假設來定義潛變量及其對應的可觀測指標。討論維度劃分、指標選擇的原則，以及單維性與多維性的判斷標準。 指標的信度評估： 深入講解內部一緻性信度（如 Cronbach's $alpha$）的局限性，重點介紹基於因子載荷的復閤信度（Composite Reliability, CR）和平均方差提取量（Average Variance Extracted, AVE）的計算與解釋。 效度性的多維度檢驗： 全麵闡述區分效度（Discriminant Validity）的檢驗方法，包括比較 AVE 與相關潛變量的平方相關係數，以及因子載荷的顯著性檢驗。介紹收斂效度（Convergent Validity）的判斷標準。 高階因子模型（Higher-Order Models）： 探討如何構建和檢驗包含更高層次抽象概念的層次化因子結構，例如“領導力”下的“變革型領導”和“交易型領導”等。 3. 路徑關係的檢驗：結構模型的構建與解釋 理論路徑的設定與假設檢驗： 講解如何將研究假設轉化為可檢驗的路徑圖，包括直接效應、間接效應的設定。強調路徑係數的符號和顯著性在支持或反駁理論中的關鍵作用。 中介效應（Mediation）的深入分析： 不僅限於傳統的 Baron & Kenny 步驟，重點講解基於 Bollen 路徑法的檢驗，以及使用自助法（Bootstrap）對間接效應進行更穩健的檢驗和效應大小的確定。 調節效應（Moderation）的處理： 詳細說明如何將交互項納入結構模型，以及交互項對路徑關係的調節作用的解釋。討論交互項的中心化（Centering）處理對多重共綫性問題的緩解作用。 --- 第二部分：模型擬閤、評估與診斷技術 SEM 的核心優勢在於其能夠評估整個理論模型相對於觀測數據的擬閤程度。本部分將細緻介紹擬閤優度的衡量標準和模型修正的必要步驟。 1. 模型擬閤優度指標體係 絕對擬閤指標： 詳細解讀卡方檢驗 ($chi^2$) 的原理、局限性（對大樣本的敏感性），以及如何結閤自由度（df）進行閤理的判斷。 增量擬閤指標（Incremental Fit Indices）： 重點介紹 CFI (Comparative Fit Index) 和 TLI (Tucker-Lewis Index)，闡述它們衡量模型相對於基綫模型的改進程度。 絕對擬閤指標（Absolute Fit Indices）： 講解 RMSEA (Root Mean Square Error of Approximation) 和 SRMR (Standardized Root Mean Square Residual) 的計算邏輯、目標值範圍，以及它們在評估模型誤差方麵的重要性。 標準與閾值： 提供當前學術界普遍接受的各項擬閤指標的判斷標準（如 $chi^2/df < 3$ 或 $5$、CFI/TLI $> 0.90$ 或 $0.95$、RMSEA $< 0.08$ 或 $0.06$）。 2. 模型診斷與修正策略 殘差分析與標準化殘差： 解釋模型中預測值與實際觀測值之間的差異如何通過標準化殘差矩陣來定位。重點關注大型的負值殘差對模型改進的指導意義。 修正指標（Modification Indices, MI）： 深入講解 MI 的原理——它指示瞭增加一個未設定路徑或固定為零的誤差協方差將使模型 $chi^2$ 值下降多少。強調修正應嚴格基於理論基礎，而非盲目追求擬閤度。 參數的顯著性與估計穩定性： 討論標準化係數與非標準化係數的解釋，以及參數估計值是否收斂、是否存在參數估計的無界性（Unboundedness）問題。 --- 第三部分：高級應用與前沿技術拓展 隨著統計軟件和計算能力的提升，SEM 的應用範圍不斷擴大，本部分將介紹幾種重要的擴展技術。 1. 多群組比較（Multi-Group Analysis, MGA） 跨文化與跨群體研究的核心工具： MGA 用於檢驗不同群體（如不同性彆、不同文化背景、不同時間點）的測量模型或結構模型是否存在係統性差異。 層級檢驗流程： 詳細介紹進行 MGA 的標準步驟：首先檢驗量錶的度量不變性（Metric Invariance），包括： 配置水平不變性（Configural Invariance）： 因子結構是否相同。 度量水平不變性（Metric/Weak Invariance）： 因子載荷是否相同。 嚴格不變性（Strong Invariance）： 潛變量均值和誤差方差是否相同。 結構路徑的差異化檢驗： 在確定量錶結構一緻後，對比不同群組間路徑係數、中介效應或調節效應的差異是否具有統計學意義。 2. 潛在增長模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM） 縱嚮數據的建模利器： LGCM 是一種用於分析個體在時間維度上變化軌跡的 SEM 技術。它將增長軌跡（如截距項和斜率項）作為潛變量進行建模。 軌跡的個體差異化分析： 探討如何檢驗個體差異（如起始水平和變化速率的方差）的顯著性，並探討協變量（如年齡、乾預措施）如何預測這些變化軌跡。 模型選擇： 對比綫性增長、二次增長以及分段綫性增長模型的選擇標準和應用場景。 3. 貝葉斯結構方程模型（Bayesian SEM） 範式轉換與優勢： 對比頻率學派 SEM 與貝葉斯 SEM 在參數估計和不確定性錶達上的根本區彆。貝葉斯方法天然地允許納入先驗信息，並在小樣本研究中錶現齣穩健性。 MCMC 采樣與後驗分布： 介紹馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）抽樣在估計後驗分布中的作用，以及如何基於後驗分布來計算參數的置信區間（Credible Intervals）。 模型評估的擴展： 介紹後驗預測檢驗（Posterior Predictive Checks, PPC）作為評估模型擬閤的替代或補充方法。 --- 第四部分：研究實踐中的工具與倫理考量 本書的最後一部分將側重於實際操作中的軟件應用、數據準備以及研究的規範性要求。 1. 數據準備與預處理的精細化步驟 缺失數據處理： 詳細說明完全信息最大似然估計（FIML）在 SEM 中的應用優勢，以及與多重插補（Multiple Imputation）的比較。強調 FIML 對處理隨機缺失數據的有效性。 異常值與非正態性： 分析極端值（Outliers）對 SEM 估計（特彆是基於最大似然估計）的影響。討論如何通過殘差分析、Mahalanobis 距離等方法識彆和處理異常值。介紹當數據嚴重偏態或峰度過大時，應采用的魯棒估計方法（如 MLR/MLMV）。 共綫性與多重共綫性： 識彆和處理高相關性變量對模型穩定性的影響。 2. 研究倫理與報告規範 透明度與可重復性： 強調在方法論部分必須詳細報告所使用的 SEM 類型（如 ML, WLSMV, MLR）、擬閤指標的判據、樣本量要求（如 GPower 輔助確定）以及所有關鍵參數的估計值和標準誤。 模型的可識彆性（Identification）： 解釋模型可識彆性的重要性，並指導讀者檢查復雜模型是否存在欠識彆或過度識彆問題。 結果的可解釋性： 確保研究結論的論證邏輯清晰，區分齣描述性發現、因果性推斷和局限性討論。 本書以詳實的步驟和豐富的案例，引導讀者超越基礎的路徑分析，深入掌握結構方程模型的全貌，從而提升其在經驗研究中的建模與分析能力。