結構方程模式的基本原理 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
• 統計學
• 心理測量
• 數據分析
• 社會科學
• 研究方法
• 模型構建
• AMOS
• LISREL

　　 本書是寫給那些想要使用結構方程模式，卻又感到他們需要更多SEM背景的研究者。本書比先前齣版的書籍在取嚮上比較溫和。作為一個長期的結構方程模式的使用者，作者的觀點是，許多企圖使用這些技術的人們犯瞭一些根本的錯誤，因為他們對這些方法的基本根源與邏輯缺乏瞭解。他們也會犯瞭一些可笑的錯誤，這些錯誤不僅讓他們感到挫摺且讓他們的分析變得無效，因為那些作者皆假設讀者應該對方法的基礎有所瞭解 (例如：什麼被稱為參照指標？)。

　　 作者是以對這些方法具有強烈興趣的使用者的角度來寫這本書，而不是以一位在SEM取嚮最先進的統計學者角度來撰寫。本書反映作者我獲得這些方法的方嚮，主要是以理論以及一組來自於學校種族隔離研究的資料為開始，且從那些計畫用來檢驗不同理論觀點似真性的方法中尋找可以被使用在非實驗資料的方法。作者企圖以一種讀者能夠概念化他們的模式的方法來呈現主題與議題。特彆是，企圖花時間討論其它可使用取嚮的邏輯。

　　 本書分為四個部分：背景、單一測量取嚮、因素分析與多元指標，以及潛在變項結構方程取嚮。具有很強量化技術的讀者應當可以從本書中前三部分 (1到7章) 做選擇性的閱讀，將焦點放在其餘呈現潛在變項結構方程模式的章節。所有的讀者應當確保他們對潛藏在方法之下的邏輯能夠瞭解。此外，例子與說明的輔助，更可以讓以一種比較抽象方式所呈現的議題變得實質些。

《高級計量經濟學：前沿理論與應用實踐》 內容簡介 本書旨在為計量經濟學領域的學者、研究人員和高級學生提供一個全麵、深入且前沿的知識體係。不同於側重於基礎概念介紹的入門教材，本書聚焦於現代計量經濟學理論的精髓及其在復雜現實問題中的應用，涵蓋瞭從經典模型深化到前沿計量方法的全麵內容。全書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在幫助讀者建立起堅實的理論基礎，並掌握解決當代經濟、金融及社會科學研究中遇到的復雜計量挑戰的能力。 第一部分：計量經濟學基礎的深化與拓展 本書首先對經典綫性迴歸模型（OLS）進行瞭深入的迴顧與拓展。我們不再將OLS視為終點，而是將其置於更廣闊的統計推斷框架下進行審視。重點討論瞭多重共綫性、異方差性（如異方差模型、異方差穩健標準誤的使用，包括White檢驗與HCCM估計）和自相關（如Durbin-Watson檢驗、Newey-West估計）的理論根源及其對估計量和推斷效率的影響。針對這些經典問題，我們詳細闡述瞭廣義最小二乘法（GLS）和可行廣義最小二乘法（FGLS）的推導過程和實際操作的優缺點。 隨後，本書引入瞭麵闆數據分析的深度討論。超越簡單的固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型，我們詳細探討瞭處理時間序列相關性與截麵相關性並存的復雜情境。內容包括動態麵闆模型（如Arellano-Bond GMM、Blundell-Bond係統GMM）的係統推導，重點分析瞭工具變量的選擇標準、慣性矩（Moment Condition）的有效性檢驗，以及在有限樣本和大規模模型下的估計一緻性。此外，高維麵闆數據（$N$大且$T$大）的估計挑戰，如協變矩陣的估計與推斷，也得到瞭詳盡的闡述。 第二部分：時間序列分析的復雜性與前沿模型 時間序列部分是本書的重點之一，它著眼於金融與宏觀經濟數據中普遍存在的非平穩性和時變性問題。我們從平穩性的嚴格定義（矩平穩與協方差平穩）開始，係統介紹瞭單位根檢驗（如Augmented Dickey-Fuller, Phillips-Perron檢驗）的統計功效與局限性。對於非平穩序列，本書詳細分析瞭協整理論，包括Engle-Granger兩步法、Johansen檢驗的矩陣代數基礎，並討論瞭協整關係在長期均衡建模中的應用，如誤差修正模型（VECM）。 針對資産定價和波動性建模，本書深入探討瞭條件異方差模型。從ARCH到GARCH族模型（GJR-GARCH, EGARCH）的演進，我們側重於對實際收益率數據的波動率集群效應、杠杆效應的捕捉能力進行比較分析。此外，隨機波動率（Stochastic Volatility, SV）模型作為一種更具理論吸引力的替代方案，其貝葉斯估計方法和與GARCH模型的聯係也作為高階內容進行瞭介紹。 對於經濟預測與政策分析，本書重點討論瞭嚮量自迴歸（VAR）模型及其擴展。在VAR模型中，我們詳細分析瞭滯後階數的選擇標準（AIC, BIC, HQIC），以及如何通過Granger因果關係檢驗、脈衝響應函數（IRF）和預測誤差方差分解（FEVD）來理解變量間的動態交互作用。對於非平穩數據的VAR，協整VAR（VECM）的構建與解釋被置於核心地位。 第三部分：因果推斷與微觀計量經濟學的新範式 本書的第三部分轉嚮瞭現代計量經濟學最關注的領域之一：識彆和估計因果效應。我們假設讀者已瞭解基礎的迴歸分析，因此直接切入如何剋服內生性問題，實現準實驗研究。 在工具變量（IV）方法上，本書超越瞭簡單的兩階段最小二乘法（2SLS），深入探討瞭限定信息（Limited Information）估計的效率問題。重點分析瞭弱工具變量（Weak Instruments）的嚴重後果，並介紹瞭基於檢驗統計量（如Cragg-Donald F 統計量）和基於最優工具變量（Optimal IV）的解決方案。同時，針對存在多個工具變量和多個內生變量的復雜情境，係統GMM（System GMM）作為一種靈活且一緻的估計工具被詳細解析。 對於微觀數據的因果推斷，傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）和雙重穩健估計（Doubly Robust Estimation）是核心內容。我們不僅講解瞭匹配的原理，更強調瞭選擇協變量（Covariates）和設定模型的閤理性對結果的決定性影響。 識彆策略的重大飛躍在於準實驗方法。本書詳盡分析瞭斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）的嚴格識彆假設——局部隨機化——及其應用邊界。無論是清晰斷點（Sharp RDD）還是模糊斷點（Fuzzy RDD），其最優帶寬選擇、核加權估計和穩健性檢驗都進行瞭嚴謹的數學推導和案例演示。此外，雙重差分法（Difference-in-Differences, DID）的推廣與挑戰，如處理多期DID和處理效應異質性的模型設定，也作為實證分析的關鍵工具得到充分論述。 第四部分：高階主題與前沿方法 最後一部分匯集瞭當前計量經濟學研究中的一些高階主題。 首先是模型設定檢驗與模型選擇的統計學原理。我們深入討論瞭嵌套與非嵌套模型檢驗（如Likelihood Ratio Test, Wald Test, Score Test）的漸近性質，並介紹瞭信息準則在模型選擇中的作用。在此基礎上，本書轉嚮瞭非參數和半參數方法，包括局部綫性迴歸和平滑樣條法，旨在探索數據中可能存在的非綫性結構，而無需預設嚴格的函數形式。 其次，貝葉斯計量經濟學的興起及其在處理復雜模型中的優勢被單獨成章介紹。內容包括馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的核心算法（如Metropolis-Hastings, Gibbs Sampling）及其在狀態空間模型和復雜非綫性模型中的應用。 本書的編寫力求在理論的嚴謹性與實際操作的可行性之間找到最佳平衡點。每一章節的理論推導後都附有對應用場景的深刻洞察，並指明瞭在專業統計軟件（如Stata, R）中實現這些高級方法的關鍵命令和注意事項，是構建計量經濟學研究者高級技能樹的必備參考書。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是給瞭我很多啓發！它讓我看到瞭如何將抽象的統計模型與實際的研究問題緊密地結閤起來。我尤其喜歡作者在講解路徑分析和結構方程模型之間的區彆與聯係時所做的闡述。從最簡單的迴歸模型開始，逐步擴展到包含潛在變量的SEM，整個過程循序漸進，讓我能夠清晰地理解模型的演進和功能。書中的案例分析非常豐富，涵蓋瞭不同學科的研究場景，比如在社會科學研究中如何檢驗理論模型，在管理學研究中如何分析組織行為，以及在醫學研究中如何探索疾病的風險因素。這些案例不僅展示瞭SEM的應用範圍，也為我提供瞭思考自己研究問題的靈感。我特彆關注瞭關於測量模型和結構模型分離解釋的部分，這讓我能夠更清晰地理解SEM的兩個主要組成部分，以及如何分彆對其進行評估和優化。這本書讓我對SEM的理解不再停留在錶麵，而是能夠深入到其核心思想和操作層麵。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期望並不高，覺得可能隻是又一本堆砌公式的書。但事實證明我錯瞭，這本書的可讀性相當強！作者的寫作風格非常幽默，常常會在講解枯燥的統計概念時加入一些生活化的例子，讓學習過程輕鬆不少。我印象最深刻的是關於“模型識彆”的部分，作者用瞭一個非常生動的比喻，把模型比作一個謎題，說明瞭我們需要足夠的信息纔能解開它，否則就會齣現“無解”或“多解”的情況。這讓我對模型識彆這個看似抽象的概念有瞭全新的認識。書中還討論瞭模型修正的策略，當模型擬閤不佳時，我們不能盲目地調整，而是要有理論依據地進行修正。這一點非常重要，避免瞭我們在實踐中走彎路。另外，作者還分享瞭一些關於SEM研究中常見誤區的糾正，比如混淆相關和因果，以及過度擬閤模型等。這些都是我們在做研究時需要警惕的問題。總的來說，這本書在理論深度和實踐指導之間取得瞭很好的平衡，讓我能夠更紮實地掌握SEM的精髓。

评分☆☆☆☆☆

這本書真讓我耳目一新！雖然我本來對統計建模瞭解不多，但作者用一種非常直觀的方式，把復雜的概念一點點拆解開來。一開始，我以為“結構方程模式”聽起來會很嚇人，但這本書就像一個循序漸進的嚮導，從最基礎的變量、路徑關係開始講起，然後逐漸引入潛在變量、測量模型、結構模型，最後到整個模型的擬閤與評估。我尤其喜歡作者在解釋因果推斷時所做的類比，比如用一個簡單的“學生學習努力程度”影響“考試成績”的例子，一步步引齣中介效應和調節效應。書中的圖示也非常清晰，那些箭頭和方框不再是抽象的符號，而是能夠代錶現實中復雜關係的具象化錶達。我最欣賞的是，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的案例研究，展示瞭如何在實際研究中應用SEM，比如在心理學、教育學、市場營銷等領域，這讓我看到瞭SEM的強大生命力，也激發瞭我自己去嘗試構建模型的興趣。讀完之後，我感覺自己不再是統計知識的“門外漢”，而是能夠初步理解和分析那些更深層次的變量間關係瞭。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為統計模型離我們普通研究者很遙遠，直到我讀瞭這本書。它用一種非常平易近人的語言，把結構方程模式的原理娓娓道來。我特彆欣賞作者在解釋“模型擬閤”這個概念時所做的努力，用瞭很多形象的比喻，比如把模型比作一個“地圖”，而擬閤指標則是在衡量這張地圖與真實世界的“貼閤度”。這讓我不再覺得擬閤指標是天書。書中還詳細介紹瞭如何通過不同的擬閤指標來評估模型的優劣，並且強調瞭單一指標的局限性，需要綜閤考量。我還在書中看到瞭關於“模型識彆”問題的深入探討，這對於我們構建模型至關重要，避免瞭因為識彆不足導緻的結果不可靠。作者還分享瞭一些關於如何處理缺失數據和異常值的方法，這些都是在實際數據分析中經常會遇到的問題。總而言之，這本書讓我覺得SEM不再是高不可攀的統計技術，而是我們每個研究者都能夠掌握並有效運用的一種強大的工具。

评分☆☆☆☆☆

我抱著學習研究方法的心態翻開瞭這本書，結果發現它比我預期的要實用得多！這本書的結構安排非常有邏輯性，從研究假設的提齣，到測量工具的選擇，再到模型構建和數據分析，都給齣瞭非常詳盡的指導。我特彆關注瞭關於模型擬閤指標的部分，作者對各種指標的優缺點、適用範圍進行瞭深入的剖析，並且還提供瞭如何解讀和改進不理想擬閤指標的建議。這對於我們這些在實際研究中常常會遇到模型擬閤不佳的研究者來說，簡直是雪中送炭！書中還重點介紹瞭如何處理模型中的潛在變量，以及如何通過驗證性因子分析來評估測量模型的有效性和信度。這些內容對於確保我們研究的嚴謹性和科學性至關重要。此外，作者還探討瞭模型比較的一些方法，比如使用卡方差異檢驗、AIC、BIC等，這讓我們能夠更有依據地選擇最優模型。總而言之，這本書就像一個全麵的研究助手，讓我能夠係統地學習如何設計和執行基於SEM的研究。