結構方程模式—方法與實務應用 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
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• LISREL
• AMOS
• SPSS

　　本書是《結構方程模式—AMOS的操作與應用》的係列叢書之二。內容以實例方式解析AMOS於結構方程模式的應用，包括驗證性因素分析、競爭模式/選替模式、測量?等性檢定、完整SEM範例分析、多群組SEM分析等，全書以深入淺齣的方式，以實際案例說明SEM的各種應用，是一本SEM量化研究的參考用書。

　　全書以多個不同實際範例完整而有係統的介紹AMOS於SEM上的各種應用，結閤實例問題與圖錶，讓使用者對SEM各種模式估計有清晰完整的概念，錶格範例與資料詮釋可作為研究者進行模式檢定與論文撰寫的參考，是一本簡單易懂而實用的SEM工具書。

作者簡介

吳明隆

　　學曆：高雄師範大學教育學博士

　　現職：高雄師範大學師資培育中心副教授

　　研究專長：班級經營、教育統計、課程與教學、資訊科技與教育、測驗與套裝軟體統計應用

好的，這是一份關於一本名為《結構方程模式——方法與實務應用》的書籍的圖書簡介，內容側重於該書未涵蓋的領域，旨在提供一個詳盡的視角，避開對該書具體內容的描述。 --- 圖書簡介：跨越傳統統計藩籬的深度探索 本書籍旨在為讀者提供一個全麵的視角，聚焦於那些在當前主流量化研究方法論中，尚未被充分挖掘或係統整閤的領域。我們的視野橫跨瞭統計建模的前沿進展、定性研究的深層哲學，以及介於兩者之間的混閤方法論的復雜實踐。這本書的敘事主綫，是圍繞著對傳統數據分析範式的挑戰與超越而展開的，旨在揭示數據背後的復雜機製，而非僅僅停留在模型擬閤的錶麵。 第一部分：後實證主義的統計哲學與模型構建的邊界 本捲首先深入探討瞭哲學基礎層麵對於量化研究的根本性影響。我們考察瞭批判實在論（Critical Realism）和建構主義（Constructivism）等後實證主義思想如何重塑我們對“變量”、“關係”和“因果性”的理解。在統計建模的語境下，這意味著超越瞭簡單的綫性假設和隨機抽樣的嚴格限製，去審視那些更具情境依賴性、路徑依賴性或湧現性的社會現象。 我們詳細分析瞭“理論飽和度”（Theoretical Saturation）在模型構建中的作用，這是一種源自定性研究的洞察力，如何被整閤進定量模型的初始設定中，以確保模型能夠捕獲到研究現象的全部光譜，而非僅僅是可測量的部分。書中重點討論瞭如何識彆和納入那些難以量化的“潛變量”（Latent Variables）的非標準測量誤差，例如通過曆史語境的權重分配，而非僅僅依賴於傳統的殘差分析。 此外，我們對因果推斷的局限性進行瞭深入剖析。書中並未詳細介紹結構方程模型中的路徑分析，而是著重探討瞭反事實推理（Counterfactual Reasoning）在社會科學中的應用瓶頸。我們探討瞭如何構建能夠經受住“乾預”（Intervention）和“反事實情景模擬”檢驗的理論框架，這些框架要求研究者對潛在的機製進行更深層次的理論預設，而不僅僅是基於觀察數據的關聯強度。 第二部分：高維復雜係統中的數據結構解析 本書的第二部分將注意力轉嚮瞭在處理海量、異構數據時，傳統迴歸或因子分析框架所暴露齣的不足。我們關注的是數據結構本身的動態性、非平穩性以及內在的層級嵌套問題。 我們詳細考察瞭網絡分析（Network Analysis）的底層數學原理，特彆是那些超齣標準最小二乘法框架的算法，例如基於信息熵的中心性度量，以及如何利用圖論工具來揭示數據點之間的非對稱依賴關係。這些方法著重於描述“連接的質量”和“信息的流動路徑”，而不是僅僅計算連接的強度。 另一核心議題是時間序列分析的前沿突破，特彆是針對高頻、非綫性時間序列的處理。書中著力於貝葉斯層次模型（Bayesian Hierarchical Modeling）在處理具有復雜時間依賴性的數據時，如何剋服參數估計的不確定性，以及如何通過MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法來探索參數空間的廣闊可能性，而不是拘泥於最大似然估計的單點最優解。我們深入討論瞭如何識彆和處理非馬爾可夫過程（Non-Markovian Processes）中的記憶效應，這對於理解長期演化中的製度變遷或群體行為至關重要。 第三部分：混閤方法論的深度融閤與操作性挑戰 本書第三部分的核心是挑戰“定量優先”或“定性優先”的二元對立。我們探討的是在何種研究問題下，數據收集和分析的階段必須進行不可分割的深度整閤。 我們詳盡分析瞭“三角測量法”（Triangulation）的理論陷阱，指齣簡單的結果比對並不能構成真正的混閤方法。真正有價值的整閤要求分析者在概念層麵進行重構，例如，如何將定性訪談中提煉齣的“意義構建”轉化為可以用於修正定量模型中潛變量測量的操作化定義。書中提供瞭關於如何設計“嵌入式設計”（Embedded Designs）的詳細指南，特彆是當定性數據用於解釋定量模型中的異常殘差（Anomalous Residuals）時，需要遵循的嚴謹的追蹤和溯源程序。 此外，我們關注瞭數據可視化在解釋復雜模型時的局限性，並引入瞭“可解釋的人工智能”（Explainable AI, XAI）的初步概念，探討如何利用機器學習的透明化技術（如SHAP值分析）來驗證傳統統計模型的內在假設，特彆是關於交互作用項和中介效應的非綫性特徵。我們強調，這種融閤旨在提升模型的可信度和情境適用性，而不是簡單地追求更高的擬閤優度指標。 第四部分：模型的可遷移性、倫理考量與未來視野 最後一捲探討瞭量化模型在實際應用中的生命周期管理和倫理責任。我們審視瞭模型外部效度的嚴格界定問題：一個在特定背景下錶現優異的模型，在多大程度上可以被推廣到不同的文化、製度或曆史時期？書中提齣瞭基於“機製追蹤”的遷移性評估框架，它要求研究者明確模型所依賴的潛在機製，並評估這些機製在目標環境中的存續性。 在倫理方麵，本書超越瞭數據隱私的範疇，深入探討瞭模型決策的係統性偏見（Systemic Bias）問題。我們分析瞭如何通過敏感性分析來揭示模型在不同子群體中産生的係統性差異，以及研究者在報告結果時，應當如何負責任地披露模型的局限性，避免將統計預測等同於必然的社會未來。 總而言之，本書是一部麵嚮高級研究者和方法論愛好者的進階指南，它不提供現成工具箱的“操作手冊”，而是緻力於培養讀者在麵對復雜、高維和理論驅動的研究問題時，超越標準統計範式、進行審慎和深度批判性思考的能力。它關注的是“為什麼模型會失效”以及“在哪些情境下更優的模型結構可能存在”，而非僅僅“如何運行一個既定的模型”。

第一章 驗證性因素分析
壹 徑路係數設定模型
貳 設定潛在變項變異數的CFA模式
參 根據修正指標修正假設模

第二章 CFA區彆效度檢驗
壹 區彆效度球法一
貳 區彆效度球法二
參 沒有區彆效度的實例
肆 四個潛在構念量錶的區彆效度

第三章 CFA競爭模式的比較
壹 校長教學領導量錶
貳 教師專業成長量錶

第四章 驗證性因素分析限製模式
壹 三種 CFA模式估計結果
貳 嚴格平行檢定模

第五章 測量恆等性檢定
壹 二個群組分析的第一種模型
貳 二個群組分析的第二種模型
參 三個群組測量?等性的檢定
肆 估計平均數與截距項

第六章 完整SEM範例解
壹 退休教師生活滿意因果模式分析
貳 五個潛在變項因果路徑模式的解析
參 違犯估計的模式

第七章 SEM多群組分析
壹 單群組模式
貳 多群組模式
參 多群組競爭模式
肆 三個群組的SEM分析

第八章 徑路分析
壹 四個觀察變項之徑路分析
貳 五個觀察變項間之徑路分析

评分☆☆☆☆☆

這本書的文獻綜述和理論基礎部分，寫得非常紮實。在介紹SEM的各種模型和技術時，作者都引用瞭大量的經典文獻，並清晰地梳理瞭它們的發展脈絡。這使得讀者在學習具體方法的同時，也能對SEM的理論淵源有一個清晰的瞭解。它不會讓你覺得是空中樓閣，而是知道這些方法是怎麼一步步發展和完善起來的。在講解一些爭議性的問題時，作者也會引用不同的觀點，並進行客觀的分析，這對於我們培養批判性思維非常有幫助。它還提供瞭一些進一步閱讀的建議，這對於我們想要深入研究某個特定主題的研究者來說，是非常寶貴的資源。我特彆欣賞它在解釋一些復雜的統計原理時，能夠用簡潔明瞭的語言來闡述，而不是僅僅堆砌數學公式。它會解釋公式背後的邏輯，讓我們知道為什麼會是這樣。這種嚴謹而不失易懂的風格，讓我受益匪淺。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有意思，不是那種很死闆的學術封麵，顔色搭配也比較柔和，讓人一眼看過去就不會覺得是那種遙不可及的理論書。拿到手的時候，它的紙質也相當不錯，翻閱的時候不會有那種粗糙感，甚至能聞到一股淡淡的油墨香，這對於我們這種喜歡捧著書閱讀的人來說，簡直是小小的幸福。我尤其喜歡它的排版，字號適中，行距也給得夠，閱讀起來非常舒服，長時間看也不會覺得眼睛疲勞。書的厚度適中，拿在手裏很有分量，但又不至於太沉重，方便攜帶。最關鍵的是，作者在開篇就用瞭非常生動形象的比喻來介紹結構方程模式（SEM）的核心思想，一下子就把我從對復雜統計方法的畏懼感中拉瞭齣來，讓我覺得這東西似乎也沒那麼難懂。它不是那種上來就堆砌公式和術語的書，而是循序漸進，用一種非常友好的方式來引導讀者進入SEM的世界。對於我這種平時接觸一些研究，但統計功底不算特彆紮實的讀者來說，這種開場簡直是救星。它讓我明白瞭SEM到底是什麼，它能解決什麼問題，而不是一味地強調“怎麼做”。這一點非常重要，因為隻有理解瞭“為什麼”，我們纔能更好地掌握“怎麼做”。它在講解基本概念時，也盡量避免瞭晦澀難懂的語言，而是用生活化的例子來解釋，比如把SEM比作構建一個復雜的模型，裏麵有各種看不見的“潛變量”，需要通過一些“顯變量”來衡量。這個比喻一下子就清晰多瞭。

评分☆☆☆☆☆

這本書在“模型評估與修正”這一塊，真的是花瞭很大的心思。很多時候，我們模型跑齣來結果並不理想，這時候如何去評估問題所在，以及如何進行有效的修正，是睏擾很多研究者的難題。作者在這部分提供瞭非常係統的指導。它詳細講解瞭如何從多個維度來評估模型，不僅僅是看擬閤指數，還會從理論邏輯、參數估計的閤理性等方麵進行考量。對於模型修正，它介紹瞭常用的修正指數（如CFI、TLI），並解釋瞭它們背後的原理，以及如何根據修正指數來調整模型。更重要的是，它強調瞭模型修正不能脫離理論的指導，不能隨意地為瞭提高擬閤度而進行修改。它鼓勵我們在修正模型時，始終保持對研究理論的忠誠。書中還討論瞭如何避免過度擬閤（overfitting）的問題，以及如何進行模型間的比較。這部分內容對於我們避免“數據挖掘”式的研究，保持研究的科學性和嚴謹性非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

總而言之，這本書不僅僅是一本“工具書”，更是一本“思想啓濛書”。它不僅僅教你如何使用SEM，更重要的是讓你理解SEM背後的邏輯和哲學。它鼓勵我們用更係統、更全麵、更科學的方式去理解和研究現實世界中的復雜關係。它讓我明白，SEM不是萬能的，但它提供的框架和方法，能夠幫助我們更好地捕捉那些隱藏在數據之下的深刻聯係。這本書對於我來說，不僅僅是一次學習的過程，更是一次思維的升華。我強烈推薦這本書給所有對結構方程模式感興趣，或者需要在研究中運用SEM的研究者和學生。它會讓你覺得，SEM並沒有那麼神秘，也沒有那麼遙不可及，隻要用心去理解，它就能成為你研究路上的得力助手。這本書帶來的不僅僅是知識，更是一種解決問題的信心和能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書在數據處理和軟件操作方麵的指導也相當到位。雖然它不是一本純粹的軟件操作手冊，但它在講解模型構建和結果分析的同時，會適時地穿插介紹如何使用主流的SEM軟件（如AMOS、Mplus、LISREL等）來實現這些操作。它會給齣一些關鍵步驟的截圖，並解釋每個步驟的含義。我尤其喜歡它在解釋軟件輸齣結果時，會和理論概念一一對應，讓我們知道軟件跑齣來的那些數字到底代錶什麼。它還提到瞭在數據準備階段需要注意的事項，比如缺失值的處理、異常值的檢測等等，這些都是在進行SEM分析前非常重要的準備工作。而且，它還討論瞭不同軟件在處理某些問題上的優劣勢，這對於我們選擇適閤自己的軟件非常有幫助。它不會讓你覺得是“黑箱操作”，而是讓你明白，軟件隻是一個工具，核心還是在於我們對SEM理論的理解和模型的設定。它還提供瞭一些練習數據和相應的分析腳本，讓讀者可以邊學邊練，鞏固所學知識。

评分☆☆☆☆☆

對於實務應用的部分，這本書做得相當紮實。它沒有僅僅停留在理論層麵，而是提供瞭大量的實際案例分析，涵蓋瞭教育學、心理學、市場營銷、管理學等多個領域。這些案例不僅僅是簡單的模型展示，更是對研究過程的完整復盤。它會從研究問題的提齣，到文獻迴顧，再到模型構建，最後到結果解釋和討論，都一一呈現。我印象最深刻的是，書中的案例不是那種“完美”的案例，而是會討論在實際操作中可能遇到的各種睏難和挑戰，以及作者是如何剋服的。比如，在某個案例中，作者就詳細闡述瞭如何處理模型擬閤不佳的情況，以及如何通過修改模型來提升擬閤度。它還討論瞭樣本量的選擇、潛在變量的測量誤差處理、以及如何解釋模型參數的實際意義等問題。這些細節對於我們這些在實際研究中經常會遇到各種“意外”的研究者來說，簡直是寶藏。它讓我們知道，SEM的應用並不是一成不變的，而是需要根據具體情況進行靈活調整的。而且，它還鼓勵讀者自己去思考，如何將SEM的理念應用到自己的研究領域。

评分☆☆☆☆☆

在內容編排上，這本書的邏輯性真的可圈可點。它不是一上來就深入到各種復雜的模型設定，而是從最基礎的理論框架開始，一步一步地搭建起來。我最欣賞的是它對SEM的“模型擬閤”這個概念的講解，沒有用枯燥的統計術語堆砌，而是通過清晰的圖示和案例，讓我明白為什麼模型擬閤如此重要，以及我們應該如何去解讀那些擬閤指數。它詳細解釋瞭Chi-square、RMSEA、SRMR、CFI、TLI這些常見的擬閤指標，並且還特彆強調瞭不同指標的側重點和局限性，這對於我們實際操作中選擇和判斷模型的好壞非常有指導意義。書中還花瞭很多篇幅講解如何根據研究問題來設定SEM的模型，包括路徑分析、因子分析、以及更復雜的驗證性因子分析（CFA）和結構方程模型（SEM）。它並沒有直接給齣“標準答案”，而是引導我們思考，如何將自己的研究假設轉化為可檢驗的模型。這一點對於我們這些在學術研究中遇到瓶頸的人來說，簡直是及時雨。而且，它還討論瞭在模型設定過程中可能遇到的各種問題，比如多重共綫性、指示變量的選擇等等，並給齣瞭相應的處理建議。這些細節的處理，充分體現瞭作者的嚴謹和經驗。我覺得這本書最棒的地方在於，它真的像一位經驗豐富的導師，在一步一步地帶領你探索SEM的奧秘，而不是讓你獨自摸索。

评分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，這本書在講解“縱嚮數據分析”和“多群體分析”時，提供瞭非常實用的方法。對於很多涉及時間序列數據或者跨群體比較的研究來說，SEM是非常強大的工具。作者在講解縱嚮數據分析時，不僅介紹瞭如何處理重復測量數據，還討論瞭如何檢驗變量在不同時間點的變化趨勢，以及如何識彆個體差異。它還提到瞭增長模型等更高級的縱嚮模型。在多群體分析方麵，它詳細講解瞭如何進行跨群體參數的檢驗，以及如何識彆不同群體在潛在結構上的差異。這對於我們進行跨文化研究、性彆比較研究等非常重要。書中通過具體的案例，展示瞭如何設定這些模型，以及如何解釋結果。它還討論瞭在進行這些分析時可能遇到的挑戰，比如如何確保測量在不同群體之間具有等價性。這些深入的討論，讓我對SEM的應用有瞭更全麵的認識。

评分☆☆☆☆☆

我非常喜歡這本書對於“中介效應”和“調節效應”的講解。這部分內容在很多社會科學和心理學研究中都非常常見，但很多時候，我們隻是知道有這些概念，卻不知道如何係統地去檢驗。這本書提供瞭非常清晰的思路和方法。它首先從理論上解釋瞭中介效應和調節效應的本質，然後結閤具體的案例，展示瞭如何通過SEM來構建包含中介和調節變量的模型。它還詳細講解瞭在SEM中如何進行中介效應的檢驗，包括直接效應、間接效應的分解，以及Bootstrap法在評估中介效應時的作用。對於調節效應，它也提供瞭具體的模型設定方法，並強調瞭交互項在調節效應中的關鍵作用。書中還涉及到瞭多層中介效應和多層調節效應的檢驗，這對於一些更復雜的研究設計非常有幫助。我特彆注意到，作者在講解這些復雜模型時，並沒有讓讀者感到眼花繚亂，而是通過圖示和清晰的文字說明，一步一步地引導讀者理解。它還提到瞭在檢驗中介和調節效應時可能遇到的問題，比如同質性中介、異質性中介等等，並提供瞭相應的解決方案。這一點對於我們實際研究中的模型構建和結果解釋非常有價值。

评分☆☆☆☆☆

這本書在講解“二手和三手因子分析”以及“高階因子模型”的時候，做得非常清晰。對於很多初學者來說，多層因子結構是一個比較難理解的概念，但作者通過非常直觀的圖示和逐步深入的講解，讓我豁然開朗。它首先解釋瞭為什麼需要高階因子模型，以及它在理論上的優勢。然後，它詳細介紹瞭如何構建和檢驗高階因子模型，包括如何定義高階因子和低階因子，以及它們之間的關係。書中還討論瞭在檢驗高階因子模型時可能遇到的問題，比如因子載荷的解釋，以及模型擬閤的評估。它還提供瞭一些案例，展示瞭如何將高階因子模型應用到實際研究中，比如在測量一些復雜的心理構念時，可以使用高階因子模型來揭示其內在結構。這一點對於我們想要構建更精細、更具理論深度的測量模型的研究者來說，非常有啓發。它讓我們明白，SEM不僅僅是用於檢驗一維度的測量模型，還可以用於探索更復雜的潛在結構。