結構方程模式(SEM)－精通LISREL(附範例光碟片) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 結構方程模型
• SEM
• LISREL
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 統計建模
• 多元統計

　　結構方程模式（SEM）是國內外研究發錶所需的利器，是唯一可解決因素與因素（深層考量）之間關係的分析，舉凡社會、教育、心理、商管、企管、資管、醫學、工程等領域方麵的問題，藉由SEM的分析，許多神秘的麵紗已被揭露。

結構方程模式（SEM）理論與實踐深度解析：超越基礎應用的進階指南 本書導讀： 本書旨在為渴望在社會科學、心理學、教育學、市場研究及相關量化研究領域內，係統掌握和精深運用結構方程模式（Structural Equation Modeling, SEM）的學者、研究生及專業研究人員提供一本全麵、深入且高度實用的進階教材。我們專注於構建紮實的理論基礎，輔以對模型設定、檢驗與解釋的精細化操作指導，尤其側重於解決復雜研究問題時，SEM技術的靈活運用與常見陷阱的規避。 本書的結構設計遵循從概念框架構建到復雜模型實施的邏輯遞進，確保讀者不僅知其“然”，更能明其“所以然”。我們摒棄瞭對軟件操作界麵的簡單羅列，而是將重點置於模型背後的統計學原理、假設檢驗的嚴謹性，以及結果的實際學術詮釋上。 --- 第一部分：SEM的統計哲學與基礎重構（The Philosophical Foundations and Basic Re-establishment） 本部分著力於為讀者打下堅實的理論基石，將SEM置於更宏大的統計推斷框架下進行審視。 第一章：從經典測量理論到現代潛在變量模型（From CTT to Modern Latent Variable Modeling） 本章詳細梳理瞭從測量誤差的早期處理方法，如經典測量理論（CTT），逐步演進至潛變量模型的必要性。我們深入探討瞭信度（Reliability）與效度（Validity）的現代界定，區分瞭真分數、測量誤差與具體測量的關係。重點解析瞭因子分析（Factor Analysis）在SEM中的核心地位，特彆是其作為“測量模型”的職能，為後續的結構模型奠定基礎。 第二章：模型設定的核心邏輯與路徑分析迴顧（Core Logic of Model Specification and Path Analysis Review） 在介紹SEM的完整框架之前，本章首先迴顧瞭路徑分析（Path Analysis）的優勢與局限。隨後，我們嚴格界定瞭SEM的兩個核心組件：測量模型（Measurement Model）和結構模型（Structural Model）。本章強調，模型設定並非單純的軟件操作，而是一個理論驅動的構建過程。我們將討論如何基於理論預期，準確地識彆和指定變量間的路徑係數、誤差方差以及共變關係，並探討模型識彆（Identification）問題的理論要求——即確保模型具備唯一解的可能性。 第三章：最大似然估計與擬閤度評估的統計本質（The Statistical Essence of ML Estimation and Model Fit Evaluation） 本章深入講解瞭SEM中最常用的估計方法——最大似然估計（Maximum Likelihood, ML）。我們不再停留在“軟件自動選擇”的層麵，而是剖析ML估計的原理，包括其對多變量正態分布的依賴性，以及在偏離正態分布時可能産生的估計偏差和標準誤校正的必要性。至關重要的是，本章詳細拆解瞭模型擬閤度指標體係： 絕對擬閤指標： 如$chi^2$檢驗（及其自由度）、RMR/SRMR。 增量擬閤指標： 如CFI, TLI，探討它們對模型復雜度的敏感性。 信息準則： 如AIC和BIC在模型選擇中的應用。 本章強調瞭擬閤優度並非模型“正確”的絕對證明，而是對現有理論框架與數據擬閤程度的量化描述。 --- 第二部分：進階測量模型的精細化處理（Refinement of Advanced Measurement Models） 測量模型是SEM的基石。本部分聚焦於如何構建具有高可靠性和高有效性的潛變量測量係統。 第四章：驗證性因子分析（CFA）的層次結構與多構念檢驗（Hierarchical CFA and Multi-Construct Testing） 本書將CFA提升到檢驗復雜潛變量結構的層麵。我們不僅討論單層CFA，更重點分析： 1. 二階/高階因子模型（Second-Order/Higher-Order Models）： 如何通過高階因子來解釋低階指標的共變性，並檢驗理論上的維度結構。 2. 聚閤（Reflective）與因生（Formative）測量模型的區分與應用： 探討在不同研究情境下，應選擇何種測量模式，以及它們的估計與解釋差異。 第五章：測量不變性檢驗（Measurement Invariance Testing）的跨文化與縱嚮應用 對於使用同一量錶在不同群體（如不同性彆、不同國傢）或不同時間點收集數據的研究，測量不變性是進行組間或縱嚮比較的前提。本章詳細介紹瞭檢驗不變性的層級結構： 配置不變性（Configural Invariance） 度量不變性（Metric Invariance） 標度不變性（Scalar Invariance） 每一步的統計邏輯、所需的軟件設置以及如何根據檢驗結果進行理論推導，都進行瞭細緻的闡述。 第六章：潛變量的評估：組閤可靠性與平均方差萃取（CR and AVE beyond Cronbach's Alpha） 拋棄僅依賴剋朗巴赫$alpha$的局限性，本章集中討論潛變量測量的現代標準：復閤可靠性（Composite Reliability, CR）和平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）。闡釋瞭為何AVE必須大於0.5，以及何時CR被認為是可接受的（如大於0.7或0.8），並討論瞭潛變量與指標殘差之間的關係。 --- 第三部分：結構模型的復雜路徑與高級分析技術（Complex Paths and Advanced SEM Techniques） 本部分是本書的核心，聚焦於如何使用SEM迴答復雜的因果關係和中介調節問題。 第七章：中介作用的精確檢驗與非參數方法（Precise Testing of Mediation and Non-Parametric Approaches） 本章深入探討瞭結構模型中最常見的路徑：中介效應。我們將區分傳統Baron & Kenny三步法（及其局限性），重點講解基於模型估計的標準誤和檢驗統計量的現代方法： Bootstrap法： 強調其在處理非正態分布和間接效應檢驗中的優越性，並指導讀者設定閤適的自抽樣次數。 模型比較法： 如何使用嵌套模型檢驗（Nested Model Comparison）來確定中介效應的顯著性。 第八章：調節效應、多重群組分析與交互作用（Moderation, Multi-Group Analysis, and Interactions） 本章探討如何將調節變量整閤入結構模型。除瞭在路徑上引入交互項（乘法項）外，我們更詳細介紹瞭多重群組結構方程模型（Multi-Group SEM, MGSEM）。MGSEM不僅用於檢驗調節作用，更是進行跨群體差異性檢驗的有力工具，指導讀者如何係統地分層檢驗差異是否源於路徑係數、殘差方差或潛變量均值。 第九章：縱嚮數據分析：自迴歸交叉滯後模型與增長麯綫模型（Longitudinal SEM: ARCL and Growth Curve Modeling） 針對追蹤研究數據，本章介紹瞭處理時間序列數據的SEM應用。重點解析瞭： 自迴歸交叉滯後模型（Autoregressive Cross-Lagged Panel Model, ARCL）： 用於檢驗變量間隨時間推移的相互影響方嚮性。 潛變量增長麯綫模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM）： 如何將個體隨時間的變化軌跡（如截距和斜率）本身建模為潛變量，從而探究影響這些變化率的協變量。 第十章：處理非正態性、缺失數據與模型修正策略（Handling Non-Normality, Missing Data, and Model Modification） 本章關注實際研究中常見的數據質量問題： 1. 非正態處理： 比較ML估計在嚴重非正態下的局限，並詳細介紹替代方法，如穩健最大似然估計（Robust ML）、漸近自由的再采樣估計（MLR），以及貝葉斯方法。 2. 缺失數據： 深入探討完全信息最大似然（FIML）處理隨機缺失數據的原理和操作優勢，對比列錶刪除法（Listwise Deletion）的弊端。 3. 模型修正： 審慎討論模型修正指標（Modification Indices, MI）的正確解讀和使用邊界，強調修正必須基於理論邏輯而非純粹的統計契閤度。 --- 總結：研究者的高階思維 本書的最終目標是培養研究者將SEM視為一種靈活的“理論檢驗與構建”工具，而非僅僅是一個“擬閤模型”的軟件步驟。通過對上述各環節的深入剖析，讀者將能夠獨立設計、實施和批判性評估高度復雜的潛變量模型，從而推動其研究成果達到更高的學術標準。

第一章　SEM概論
第二章　SEM相關名詞及重要概念
第三章　SEM理論與過程
第四章　模式適配度
第五章　SEM軟體－LISREL
第六章　驗證性因素分析
第七章　觀察變數路徑分析
第八章　潛伏變數路徑分析
第九章　重要SEM閱讀文章及未來SEM的發展性

评分☆☆☆☆☆

**第二段評價：** 我是一名已經接觸 SEM 有一段時間的研究者，雖然掌握瞭一些基本操作，但在模型的構建和解釋方麵總是感覺有些捉襟見肘，尤其是在處理一些比較復雜的模型時，更是力不從心。直到我讀到《結構方程模式(SEM)－精通LISREL(附範例光碟片)》，我纔感覺自己像是找到瞭多年的“武功秘籍”。這本書的深度和廣度都遠超我的預期。它並沒有停留在基礎的介紹，而是深入探討瞭 SEM 的各種高級應用，比如多組比較、縱嚮數據分析、中介效應和調節效應的檢驗等等。作者在講解這些復雜模型時，邏輯嚴謹，條理清晰，而且大量的範例，配閤 LISREL 軟件的操作指導，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際技能。最讓我驚喜的是，書中對於模型擬閤的評估和問題診斷的部分，提供瞭非常詳盡的指導，這對於我之前經常遇到的模型擬閤不佳的問題，簡直是及時雨。我按照書中提到的方法，嘗試對我的研究數據進行更精細化的模型調整，結果發現模型的解釋力和擬閤度都有瞭顯著的提升。這本書不愧是“精通”LISREL，它真正幫助我跨越瞭 SEM 研究中的瓶頸，讓我能夠更自信地處理更具挑戰性的研究課題。

评分☆☆☆☆☆

**第三段評價：** 作為一名應用心理學的博士生，SEM 是我的必修課，也是我論文的關鍵工具。在選擇學習教材時，我非常慎重。《結構方程模式(SEM)－精通LISREL(附範例光碟片)》這本書，在我看來，是將理論知識與實踐操作完美結閤的典範。作者的語言風格非常接地氣，沒有過多晦澀難懂的學術術語，而是用通俗易懂的方式講解 SEM 的核心概念，即便是統計學背景相對薄弱的學生，也能輕鬆理解。書中的每一個範例都經過精心設計，貼近實際研究場景，這對於我進行論文研究非常有啓發性。光盤裏的 LISREL 軟件操作步驟講解得非常詳細，從數據導入到模型構建，再到結果輸齣，每一個細節都涵蓋在內，讓我感覺就像是在一位經驗豐富的導師手把手地教學。我特彆喜歡書中對於 SEM 模型假設和限製的討論，這讓我對 SEM 的理解更加全麵和深入，也避免瞭我在研究中可能犯的一些常識性錯誤。總而言之，這本書不僅教會瞭我如何使用 LISREL，更重要的是，它讓我真正理解瞭 SEM 的精髓，為我順利完成博士論文打下瞭堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

**第五段評價：** 當我看到《結構方程模式(SEM)－精通LISREL(附範例光碟片)》這本書的書名時，我內心是充滿期待的。SEM 這個概念對我來說，就像一個神秘的黑匣子，我渴望瞭解它的內部運作機製，但又苦於找不到閤適的入門指南。幸運的是，這本書恰好滿足瞭我的需求。作者在講解 SEM 的過程中，循序漸進，從最基礎的因子分析講起，逐步過渡到 SEM 的核心模型，邏輯清晰，層次分明。我最欣賞的是作者在講解過程中，始終堅持用易於理解的語言，避免瞭過多的專業術語，讓 SEM 變得不再那麼令人望而卻步。而那張附帶的 LISREL 光盤，更是為我打開瞭實踐的大門。我之前嘗試過其他統計軟件，但總覺得操作界麵復雜，學習麯綫陡峭。LISREL 的操作界麵相對直觀，配閤著書中的詳細步驟，我很快就上手瞭。我甚至可以根據書中的範例，嘗試著修改模型，觀察不同參數設置對結果的影響，這個探索的過程讓我對 SEM 的理解更加深刻。這本書不僅僅是一本教材，更像是一把鑰匙，幫助我解鎖瞭 SEM 的奧秘，讓我能夠更有信心地將 SEM 應用於我的學術研究中。

评分☆☆☆☆☆

**第一段評價：** 這本書的齣現，簡直是為我這種 SEM 新手量身定做的救星！我一直對結構方程模式（SEM）這個概念感到既好奇又畏懼，總覺得它高深莫測，像是隻有統計學大神纔能玩轉的領域。翻開這本書，我纔發現原來 SEM 並沒有想象中那麼遙不可及。作者用非常生動形象的比喻，將復雜的統計概念拆解開來，讓我這個之前對統計模型隻有模糊概念的人，也能慢慢理解 SEM 的邏輯。尤其是書裏附帶的 LISREL 光盤，簡直是打開瞭新世界的大門！以往學習統計軟件總是磕磕絆絆，不知道從何下手，而有瞭這個光盤，我可以直接跟著書中的範例進行操作，每一步都清晰明瞭，錯誤率大大降低。我嘗試著跟著書中的例子，輸入數據，運行模型，然後解讀結果，這個過程讓我第一次真正體會到 SEM 的強大之處。它不僅僅是冰冷的數字，更是能夠揭示變量之間隱藏聯係的有力工具。之前睏擾我的很多研究問題，在 SEM 的幫助下，仿佛都有瞭清晰的答案。雖然我纔剛開始學習，但這本書已經讓我看到瞭 SEM 在實際研究中的巨大潛力，也給瞭我持續深入學習的信心。

评分☆☆☆☆☆

**第四段評價：** 我一直認為，學習任何一門技術，最怕的就是“紙上談兵”。《結構方程模式(SEM)－精通LISREL(附範例光碟片)》這本書，則徹底打消瞭我對 SEM 理論與實踐脫節的擔憂。這本書最大的亮點在於其“範例光碟片”的配置。有瞭這個光盤，我不再是被動地閱讀教材，而是主動地參與到實踐中。我跟著光盤裏的 LISREL 軟件，一步步地復現書中的範例，感覺就像是在真實地進行一項研究項目。作者在講解每一個範例時，都會詳細闡述研究背景、變量的定義、模型的構建思路，以及結果的解釋。這讓我不僅學會瞭操作，更重要的是理解瞭“為什麼”要這麼做。我嘗試用自己的研究數據，套用書中介紹的建模思路，竟然也得到瞭非常滿意的結果。書中對於一些疑難雜癥的處理，比如如何診斷和解決模型擬閤不良的問題，提供瞭非常實用的技巧和建議，這在其他教材中是很難找到的。這本書就像一位耐心的老師，時刻準備著為我解答 SEM 學習路上的每一個疑問，讓我的 SEM 之旅不再孤單和迷茫。