結構方程式模型:專題分析

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余桂霖
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具体描述

  結構方程式模型(Structural Equation Models,SEM)方法學是一門以統計分析技術為基礎的方法學(methodology),它可以被使用於去處理複雜的多變項研究數據的探討與分析。多變項技術與方法的發展,在1987年,由於Hayduk的著作(1987)出版為一本正式的教科書,對LISREL方法學作有系統的介紹之後,結構方程式模型才正式被編輯為「多變項統計學」教科書的一個專章。一般而言,結構方程式模型被歸類於高等統計學,是屬於多變項統計的技術。由於它有效地整合了統計學的兩大主流技術「因素分析」與「徑路分析」,因而使它廣泛地被使用許多的研究領域。希望讀者從其中體驗到結構方程式模型已成為統計方法論新興的一種顯學,在多變項技術方法與線性模型(linear model)的發展中已成為主流的統計方法論之趨勢,特別有助於社會與行為科學的研究。

作者簡介

余桂霖

  畢業於軍校的政治學系,政治研究所的碩士與博士後,即在國防大學政治研究所,從事當代西方的政治思想、政治理論、方法論,與統計學等科目的教學。二十多年的教學職業中,深受韋伯(Max Weber)影響,一直執著以成為政治的哲學家與科學家為志業或職志。

好的,请注意,我将为您撰写一份关于其他主题的图书简介,内容会详细丰富,并且完全避开您提到的《結構方程式模型:專題分析》这本书的内容。这份简介将侧重于社会学研究方法、定性研究的深入探讨,以及复杂社会现象的理解。 --- 探寻社会脉络:深度田野与叙事重构 图书名称: 边界之下的交织:当代社会场域中的隐性权力与日常实践 作者: [此处留空或使用虚构学者姓名] 出版社: [此处留空或使用虚构出版社名称] 字数预估: 约1500字 --- 导言:在“可见”与“不可见”之间 我们所生活的世界,并非仅仅由清晰的制度、明确的法律条文所构成。真正驱动社会运行的,往往是那些潜藏于日常互动、集体记忆与文化符号深处的“隐性结构”——它们如同无形的引力场,塑形着个体的选择、群体的认同,以及权力关系的微妙流转。 本书《边界之下的交织:当代社会场域中的隐性权力与日常实践》,正是一部致力于揭示这些“看不见”的力量如何运作,以及它们如何通过微观的社会实践被不断再生产和协商的学术专著。它摒弃了过度依赖量化指标的宏观推演,转而回归到扎实的田野调查、细致的文本解读与深度的口述史工作中,力求以文本的张力,重现复杂的社会现实。 本书的撰写者,通过长达十余年的跨文化、跨区域的田野考察,特别是聚焦于后工业转型期中的边缘群体与新兴的数字社群,构建了一套全新的分析框架,旨在超越传统的结构决定论,强调主体能动性在社会变迁中的关键作用。它不是对既有理论的简单复述,而是一场关于“如何观察”与“如何理解”的深刻方法论反思。 第一部分:微观视域下的权力渗透与抵抗 全书的第一部分,我们聚焦于权力在日常生活中的“毛细血管式渗透”。传统的权力研究往往关注自上而下的强制性力量,但本书更深入地探讨了权力如何在看似平等的交往中发生作用。 章节聚焦: 1. 空间正义的隐形边界: 通过对城市更新项目中“非正式定居点”的长期观察,分析了官方规划文本之外的“空间伦理”是如何形成的。作者详细描述了居民如何利用熟悉的环境、非正式的互助网络,来抵抗或“软性规避”制度性的驱逐。这里,社区的“人情债”与“地方知识”成为了抵抗强硬规划的柔性防御层。 2. “无声”的语言政治学: 探讨了特定职业群体(如医护人员、技术蓝领)在专业话语体系内,如何通过术语的垄断与解释权的独占,构建起排他性的专业身份,并借此在组织层级中获取话语优势。这不仅是知识的展示,更是一种身份的界定与权力的界碑。 3. 情感劳动的经济学: 本章深入分析了服务业中“情感被规训”的现象。它不仅仅是“微笑服务”的要求,而是将劳动者的内在情感体验纳入绩效考核的机制。作者通过对一线客服人员的深度访谈,揭示了个体如何在这种“表演性真实”中,体验到身份的撕裂与异化。 第二部分:叙事建构与集体记忆的重塑 第二部分的核心在于理解社会如何通过“讲故事”来构建其存在的意义和历史的连续性。叙事并非简单的信息传递,而是一种主动的意义生产过程。 章节聚焦: 1. “断裂带”上的历史书写: 针对那些经历过剧烈社会转型(如大规模工业裁撤或身份迁移)的社群,作者考察了不同代际间对同一历史事件的记忆差异。青年一代如何通过网络社群重构历史叙事,以对抗官方或父辈的“单一记忆”,是本章的重点。我们看到,记忆的重构往往是为了服务于当下的政治与社会需求。 2. 数字空间中的“符号场域”: 随着社交媒体的普及,公共讨论的场域发生了根本性的转移。本章分析了网络迷因(Meme)、短视频等碎片化内容,如何迅速地将复杂的社会议题“扁平化”为易于传播的符号,并以此激发快速的情感动员。作者批判性地探讨了这种传播机制对深度思考的侵蚀,以及符号暴力在网络空间中的扩散规律。 3. 身份的“自我编排”: 审视了在高度竞争的社会环境中,个体如何精心“编排”自己的公开形象——无论是职业履历、兴趣爱好还是生活方式——以满足外部社会对“成功范式”的期待。这种自我建构的压力,成为了当代人焦虑的重要来源。 第三部分:复杂系统中的适应性与创新 本书的最后部分转向了对社会系统在面对不确定性时的“韧性”与“创新”能力的考察。它侧重于那些在主流结构边缘地带,自发涌现出的新型协作模式。 章节聚焦: 1. “非正式经济网络”的再生机制: 在正式金融体系覆盖不足的区域,考察了民间借贷、互助基金等非正式信用体系的运作逻辑。本书强调,这些系统并非对正式系统的拙劣模仿,而是基于高度信任和互惠原则构建的,具有极强的适应性。分析了其风险控制机制与社会资本的循环方式。 2. 跨界合作中的知识迁移壁垒: 针对不同专业领域(如环保科学与地方社区治理)的合作项目,研究了知识“翻译”的难度。成功的合作往往依赖于能够充当“中介者”的个体,他们必须同时掌握两种知识体系的“底层语法”,才能有效促成有效的行动。 3. 社会实验的伦理边界: 最后,作者探讨了社会创新项目在追求效率和规模化的过程中,可能对弱势参与者带来的潜在伤害。通过对几个失败的社区试点项目的案例分析,本书呼吁在推行社会干预措施时,必须将“参与者的权利”置于“目标的实现”之前,强调研究伦理的持续警惕性。 结语:回归复杂性与研究的谦逊 《边界之下的交织》旨在提醒读者,社会现象的本质在于其无可避免的复杂性与多重因果关系。它鼓励研究者放下寻找“普适性规律”的执念,转而拥抱“情境化理解”的谦逊态度。本书通过详实的数据、生动的田野记录和严谨的理论思辨,为希望深入洞察当代社会运作逻辑的研究者、政策制定者以及对人类社会行为充满好奇的读者,提供了一份必要的阅读指南。它不仅是关于社会研究的方法论展示,更是一次关于我们如何共同构建意义世界的深刻对话。

著者信息

图书目录

序言
第一章 結構方程式模型的基本概念與認知
第一節 結構方程式模型的概述
一、LISREL 模型
二、建構一個徑路分析圖
 範例(1-1)一個徑路分析圖與構結構方程式
三、共變數的結構
四、估計
五、範例(1-2)一個結構方程式模型的估計
-以人為的假定資料來進行推導 與S估計
(一)矩陣代數方程式的推導
(二)LISREL軟體程式的應用
六、模型適配度的操作策略
第二節 結構方程模型的類型
一、徑路分析的模型
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS的語法指令
(三)徑路分析模型圖
二、驗證性因素分析模型
(一)一階驗證性因素分析LISREL的語法指令
(二)一階驗證性因素分析SIMPLIS的語法指令
(三)一階驗證性因素分析模型參數估計與徑路分析圖
(四)二階驗證性因素分析LISREL的語法指令
(五)二階驗證性因素分析SIMPLIS的語法指令
(六)二階驗證性因素分析模型參數估計與徑路分析圖
三、結構□歸的模型
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS的語法指令
(三)結構□歸模型的模型參數估計與徑路分析圖
四、潛在改變的模型
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS的語法指令
(三)潛在共變量LCA模型參數估計與徑路分析圖
第三節 LISREL的符號以數學呈現的方式
一、LISREL符號
第四節 從一個徑路分析圖到LISREL的符號
一、從徑路分析圖中建構方程式
(一)指示各構念與各指標的對稱或一致性
(二)界定LISREL的結構與測量模型方程式
二、界定結構方程式的相關
三、測量模型(指標)相關
第五節 徑路分析:計算結構係數的方法
第六節 結語

第二章 模型的檢定與適配度的評估
第一節 實際的考量與模型的評估
第二節 結構方程模型
一、LISREL與SIMPLIS的語法
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS的語法指令
(三)模型參數估計與徑路分析圖
第三節 SPSS結果輸出報表資料與整體適配度指標的解釋
一、卡方值( )的檢定
(一)卡方檢定的原理
(二)卡方檢定的相關議題
二、非趨中性參數(NCP)
三、均方根的近似誤(RMSEA)
四、適配度指標(GFI)與調整的適配度指標(AGFI)
五、均方根的殘差(RMR)與標準化均方根的殘差(SRMR)
六、R平方值(R2)
第四節 比較適配度指標
一、Tucker-Lewis指標(TLI)或非正規化適配指標(NNFI)
二、正規化適配指標(NFI),增值適配指標(IFI),比較適配指標(CFI),與相對的非趨中性指標(RNI)
(一)正規化適配指標(Normed Fit Index,NFI))
(二)增值適配指標(IFI)
(三)比較適配指標(CFI)
(四)相對的非趨中性指標(RNI)
(五)期望交叉效度指標(ECVI)
第五節 簡效適配指標
一、正規化卡方值(NC)
二、簡效正規化適配指標(PNFI)與簡效的適配指標(PGFI) 
三、 Akaike訊息效標(AIC)與穩定的Akaike訊息效標(CAIC)
四、決定性樣本數指標(CN)
第六節 結語

第三章 徑路分析
第一節 因果的概念
一、實驗與非實驗研究的因果律
第二節 理論的角色:因果模型的兩種用法
一、因果資料分析
二、因果模型的建構
第三節 徑路分析
一、徑路分析圖
二、假設
三、徑路係數
四、徑路係數的計算
五、相關的解構
第四節 以數字來表示的範例
一、四個變項的模型
二、矩陣代數的計算與說明
三、使用SPSS軟體程式進行三個多元□歸分析的結果
四、徑路分析進行解釋的問題
第五節 LISREL的徑路□歸模型分析
一、模型的界定與辨識
二、建構因果關係的一個徑路分析圖
三、LISREL與SIMPLIS的語法指令
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS的語法指令
四、模型參數估計與徑路分析圖
五、LISREL輸出結果報表的檢視
第六節 檢驗在SEM中模型的種種驗證
一、驗證模型的策略
二、競爭模型的策略
三、模型發展的策略
第七節 競爭的模型
一、競爭模型1
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)模型估計參數與徑路分析圖
(四)檢視
二、競爭模型2
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)模型估計參數與徑路分析圖
(四)檢視
第八節 競爭模型的比較
第九節 結語

第四章 徑路□歸模型分析
第一節 甚麼是徑路分析?
第二節 徑路分析模型的範例
第三節 建構一個有理論因果關係的徑路分析圖與LISREL分析
一、建構因果關係的一個徑路分析圖
二、LISREL 語法指令
三、SIMPLIS語法指令
四、模型估計參數與徑路分析圖
五、LISREL輸出結果報表的檢視
第四節 隱含的共變數矩陣
一、結構模型
二、可以被觀察構念的結構模型
三、共變數矩陣的元素 ,可以被寫成為模型參數的函數
四、提出結構方程式以呈現LISREL的模型
五、共變數的方程式
第五節 模型的驗證與競爭的模型
一、競爭模型1
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)模型估計參數與徑路
(四)檢視
二、競爭模型2
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)模型估計參數與徑路
(四)檢視
第六節 競爭模型的比較
第七節 結語

第五章 探索性因素與驗證性因素分析
第一節 因素分析
第二節 資料推導的探索性因素分析
一、理論與變異數或共變數矩陣資料提出
二、探索性因素分析的語法
三、SPSS結果資料報表的輸出與解釋
第三節 建構一個有理論基礎的模型與因果關係的一個徑路分析圖
一、發展一個有理論基礎的模型
二、建構一個因果關係的徑路分析圖
三、把徑路分析圖轉換成一系列的結構方程式與界定測量模型
第四節 選擇輸入矩陣類型與估計被提出的模型
一、資料的輸入
二、矩陣資料的輸入與模型的估計
(一)LISREL語法
(二)SIMPLS語法
(三)驗證性因素分析模型參數估計與徑路分析圖
三、LISREL輸出結果報表資料的檢視與解釋
第五節 在SEM檢驗中適配巢套模型的界定與選擇
第六節 考驗檢定模型的限制:因素負荷量的恆等性
一、加入EQ LX(1,1)LX(2,1)同等限制
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)限制模型的參數估計與徑路分析
(四)LISREL輸出結果報表資料與解釋
二、加入EQ LX(1,1)LX(2,1)LX(3,2)LX(4,2)同等限制
(一)LISREL的同等限制語法
(二)SIMPLIS的同等限制語法
(三)限制模型的參數估計與徑路分析
(四)LISREL輸出結果報表資料與解釋
第七節 結語:結果的比較

第六章 驗證性因素分析:交叉驗證與恆等性檢定
第一節 緒言
一、探索性與驗證性因素分析的比較
二、共同因素之間的結構關係
三、本文的研究架構
第二節 驗證性因素模型的界定
一、一個非正式的引述
二、一個更正式的界定
三、共變數結構
第三節 驗證性因素模型的辨識
一、估計與辨識
二、辨識
(一)共變數結構
(二)辨識的界定
三、一個因素的模型
四、構念相關的兩因素模型 26
第四節 驗證性因素模型的估計
一、參數估計的方法
(一)未加權的或一般最小平方法(ULS)
(二)最大概似法(ML)
(三)概化的最小平方(GLS)
(四)漸近分配自由(ADF)
二、模型參數的遞□式或反覆式估計
第五節 參數估計的實際考量與執行
一、探索性因素分析語法指令的界定
二、探索性因素分析由SPSS所輸出結果報表資料
三、建構因果關係的一個徑路分析圖
四、把徑路分析圖轉換成一系列的結構方程式與界定測量模型
五、資料的輸入,矩陣類型的選擇與估計模型的提出
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS的語法指令
(三)模型參數的估計值與徑路圖
第六節 評估適配度的效標
一、假設
二、去發現是否有拂意的估計值
三、評估或評鑑模型的適配度指標
(一)卡方( )檢定
(二)模型適配度的啟發式測量
(三)殘差分析
第七節 多樣本結構方程式模型分析
一、LISREL語法指令
二、SIMPLIS語法指令
三、女生樣本模型參數估計與徑路分析圖
四、LISREL輸出結果報表資料與說明
第八節 多分組或多重樣本分析複核效化
一、模型一:多重樣本因素結構假設相等
(一)LISREL的語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三) 模型一:多重樣本因素結構假設相等模型參數估計與徑路圖
(四)LISREL結果輸出報表與檢定
二、模型二:多重樣本的複核化,因素負荷量的恆定檢定
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三)多重樣本因素負荷量恆定的模型參數估計與徑路圖
(四)LISREL結果輸出報表資料
三、 模型三:多重樣本因素負荷量與測量殘差變異數的恆定檢定
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三)多重樣本因素負荷量與測量殘差變異數的恆定檢定
(四)LISREL輸出結果報表資料:整體適配度指標
四、 模型四:多重樣本因素負荷量,測量殘差變異數,因素或潛在變項的變異數與共變數均恆等
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三) 模型四:因素負荷量,測量殘差變異數,因素或潛在變項的變異數與共變數均恆等參數估計與徑路圖
(四)LISREL結果輸出報表資料:整體適配度指標
第九節 多樣本差異檢定比較與評估
第十節 結語

第七章 結構方程式模型的建構
第一節 結構方程式模型的基本問題
一、共變數代數
二、LISREL模型
三、建構一個徑路分析圖
四、模型的假設
第二節 無法觀察構念的結構模型
一、經驗性的說明
二、LISREL程式語法的輸入
(一)LISREL的程式語法
(二)SIMPLIS的程式語法
(三)無法被觀察構念的結構模型參數估計與徑路分析圖
三、SIMPLIS程式語法輸出結果的問題
第三節 LISREL輸出結果報表的解釋與整體適配度指標的檢定
一、LISREL輸入資料與模型參數估計
二、最大概似估計
三、模型適配度指標分析
四、殘差分析
五、整體的,直接的,與間接的影響或效果
六、外衍構念對它們測量指標的影響或效果
七、內衍構念對它們測量指標的影響或效果
八、內衍構念對內衍構念測量指標的影響
九、完全標準化的因解
十、假設模型參數估計最終因解徑路圖
第四節 結構方程式模型的構念信度分析與某些應注意的問題
一、構念信度
二、萃取的變異數
三、測量模型的適配度
四、結構模型的適配度
五、模型的界定與辨識
第五節 隱含的共變數矩陣
一、無法被觀察構念的模型
二、一個說明的範例
(一)求取
(二)求取
(三)求取
(四)求取  
(五)求取

第六節 模型恆等性檢驗
一、加上LY(2,1)LY(4,2)的同等性
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三)加上LY(2,1)LY(4,2)同等性的模型參數估計圖
(四)加上LY(2,1)LY(4,2)同等性限制的適配指標的統計量
二、加上LY(2,1)LY(4,2)LX(2,1)的同等性
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS 語法指令
(三)加上LY(2,1)LY(4,2)LX(2,1)同等性的模型
參數估計圖
(四)加上LY(2,1)LY(4,2)LX(2,1)同等性的模型
限制的適配指標的統計量
三、加上TD(1,1)TD(2,2)TE(1,1)TE(2,2)TE(3,3)
TE(4,4)的同等性
(一) LISREL語法指令
(二) 加上TD(1,1)TD(2,2)TE(1,1)TE(2,2)TE(3,3)TE(4,4)同等性的模型圖
(三) 加上TD(1,1)TD(2,2)TE(1,1)TE(2,2)TE(3,3)TE(4,4)同等性的模型限制的適配指標的統計量
四、比較結構方程式模型分析構念恆等性
第七節 結語

第八章 從探索性、驗證性因素分析到結構□歸方程式模型分析
第一節 結構方程式模型是甚麼
第二節 資料推導的探索性因素分析
一、共變數矩陣資料提出的原由
二、因素分析的語法
三、探索性因素分析結果的解釋
第三節 發展一個有理論基礎的驗證性因素分析模型
第四節 建構因果關係的一個驗證性因素分析的徑路分析圖
第五節 資料的輸入,矩陣類型的選擇與估計模型的提出
一、原始資料的輸入,與求得原始模型參數估計值和徑路圖的方法 
二、相關係數或共變數矩陣的輸入方式
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)模型參數估計與徑路分析圖
三、評估結構模型的辨識
四、結果檢查分析與評估適配度的效標
(一)參數界定與參數估計結果
(二)評估或評鑑模型的適配度指標
(三)殘差分析
(四)標準化最終因解參數估計與徑路圖
第六節 結構方程式的建構
一、建構因果關係的一個徑路分析圖
二、模型參數的界定
三、模型的辨識
四、模型參數的估計
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)模型參數估計與徑路分析圖
五、結果檢查分析與評估適配度的效標
(一)LISREL輸入資料與模型參數估計
(二)最大概似估計
(三)模型適配度指標分析
(四)殘差分析
(五)整體的,直接的,與間接的影響或效果
(六)外衍構念對它們測量指標的影響或效果
(七)內衍構念對它們測量指標的影響或效果
(八)各個內衍構念對各個內衍構念測量指標的影響
(九)完全標準化的因解
(十)結構方程式模型分析最終因解與徑路分析圖
第七節 結構□歸模型分析
一、資料的輸入
二、LISREL的程式語法
三、SIMPLIS語法
四、結構模型參數估計與徑路分析圖
五、結構□歸模型參數估計T-value值的顯示圖
六、結果檢查分析與評估適配度的效標
(一)參數界定與參數估計結果
(二)模型適配度指標分析
(三)結構□歸模型分析終結徑路分析圖
第八節 競爭模型的作用
一、競爭模型的建構
二、競爭模型1
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三)競爭模型1的參數估計與徑路分析圖
(四)競爭模型1的LISREL輸出結果報表資料 
三、競爭模型2
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)競爭模型2的參數估計與徑路分析圖
(四)競爭模型2的LISREL輸出結果報表資料
第九節 競爭模型的比較
一、競爭模型1的參數估計的t值檢定
二、競爭模型2的參數估計的t值檢定
第十節 結語

第九章 結構方程式模型:矩陣代數的演算與電腦軟體的操作
第一節 LISREL的符號與數學呈現的方式
一、LISREL符號
第二節 結構方程式模型範例參數的界定與辨識
一、模型的界定
二、模型的辨識
第三節 結構方程式模型參數的估計
第四節 經驗性範例模型的說明
一、LISREL程式語法
二、SIMPLIS程式語法
三、結構模型估計參數與徑路分析圖
四、LISREL輸出結果的表報資料分析
(一)LISREL輸入資料與模型參數估計
(二)最大概似估計
(三)模型適配度指標分析
(四)殘差分析
(五)整體的,直接的,與間接的影響或效果
(六)外衍構念對它們測量指標的影響或效果
(七)內衍構念對它們測量指標的影響或效果
(八)各個內衍構念對各個內衍構念測量指標的影響
(九)完全標準化的因解
(十)假設模型參數估計最終因解徑路圖
第五節 隱含的共變數矩陣
一、無法被觀察構念的模型
二、一個說明的範例
(一)求取
(二)求取
(三)求取
(四)求取
(五)求取

第六節 競爭模型的作用
一、競爭模型1
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)競爭模型1的參數估計模型圖
(四)競爭模型1的適配度統計量
二、競爭模型2
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三)競爭模型2的參數估計模型圖
(四)競爭模型2的適配度統計量
第七節 競爭模型的比較
第八節 結語

第十章 結構方程式模型分析
第一節 資料推導的探索性因素分析
一、步驟1:因素分析的目標
二、步驟2:設計一個因素分析
三、步驟3:因素分析的假定
四、探索性因素分析語法指令的界定
(一)SPSS程式語法的撰寫
(二)SPSS SYNTAX的結果輸出報告資料
第二節 發展一個有理論基礎的驗證性因素分析模型
一、建構因果關係的一個驗證性因素分析的徑路分析圖 
二、LISREL與SILPLIS語法指令
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
三、模型參數估計圖
四、LISREL輸出結果報表資料與說明
第三節 驗證性因素分析模型的修正
一、模型的修正過程
(一)從語法指令(MI)的指示中去進行修正
(二)從LISREL作業視窗的Estimates對話盒中去發現修正指數
二、LISREL語法指令
三、SIMPLIS語法指令
四、修正的模型參數估計與徑路分析圖
五、LISREL輸出結果報表資料與說法
第四節 建構結構方程式模型
一、LISREL符號的呈現方式
二、模型的界定
三、模型的辨識
(一)整體模型的辨識性
(二)測量模型的辨識性
(三)結構模型的辨識性
第五節 結構方程式模型參數的估計
第六節 選擇輸入矩陣類型與估計被提出的模型
一、資料的輸入
二、矩陣資料的輸入與模型的估計
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
三、模型參數估計與徑路分析圖
四、LISREL輸出結果報表資料與說明
第七節 修正的結構方程式模型
一、LISREL語法指令
二、SIMPLIS語法
三、模型參數估計與徑路分析圖
四、LISREL輸出結果報告資料與說明
五、標準化最終因解的參數估計模型
第八節 競爭模型的作用
一、競爭模型1
(一)LISREL語法指令
(二)SIMPLIS語法指令
(三)競爭模型1的參數估計與徑路分析圖
(四)競爭模型1的LISREL輸出結果報表資料
二、競爭模型2
(一)LISREL語法
(二)SIMPLIS語法
(三)競爭模型2的參數估計與徑路分析圖
(四)競爭模型1的LISREL輸出結果報表資料
第九節 競爭模型的比較
第十節 結語
附錄一 卡方( )差異檢定表
參考文獻

图书序言

  • ISBN:9789862214992
  • 叢書系列:學術著作系列
  • 規格:精裝 / 680頁 / 8k菊 / 21 x 29.7 x 9.52 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣

图书试读

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這套書在文獻引用和理論溯源上,做得非常紮實,幾乎每一章節的末尾都有長篇的註釋和延伸閱讀的建議,這點對我這種喜歡追根究底的讀者來說,簡直是寶藏。我特別去查閱了其中一個章節引用的幾篇經典文獻,發現作者對這些原始文獻的解讀非常到位,沒有斷章取義,也沒有過度簡化。舉例來說,當討論到模型適配度指標(Fit Indices)的選擇時,書中並沒有直接推崇哪一個指標最好,而是詳細列舉了像是卡方值、RMSEA、CFI、TLI等指標的優點、缺點以及它們對樣本大小和模型複雜度的敏感性差異。作者用了大量的篇幅去解釋為什麼有些指標在特定情境下會顯得過於嚴苛或過於寬鬆,這遠比市面上只告訴你「CFI要大於0.9」的書籍要深入得多。這種對細節的堅持,讓我感覺作者在撰寫的過程中,是抱持著一種對學術嚴謹性的敬畏之心,力求呈現最平衡、最客觀的學術觀點,而不是推銷某種單一的分析範式。

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這本書的封面設計,說實話,蠻樸實的,沒有那種花俏的圖案或引人注目的色彩,感覺就是一本紮紮實實的學術專書。我從圖書館借來的時候,看到書名就猜到內容一定不輕鬆,畢竟「結構方程式模型」這幾個字本身就帶有一股嚴肅的學術氣息。我原本是想找一些應用層面比較廣泛的統計工具書,結果這本看起來更偏向於理論的深度探討。書的裝訂是精裝的,拿在手上蠻有份量的,這也間接反映了內容的厚度和廣度吧。從目錄快速翻閱了一下,裡面涵蓋了像是路徑分析、驗證性因素分析(CFA)這些基礎概念,但細看章節標題,似乎也觸及了一些比較進階的議題,像是潛在變數的測量模型建立與修正,還有多群組分析的細節處理。我特別留意到作者在引言部分強調了SEM在社會科學研究中的地位,認為它不只是一種統計方法,更是一種研究思維的展現。對於習慣了簡單迴歸分析或ANOVA的讀者來說,光是建立模型、設定路徑係數,光是理解這些符號的意義,可能就需要花費不少時間消化。整體來說,從外觀和初步的結構來看,這本書散發出一種「硬核」的氣息,適合已經有一定量化背景,想要深入鑽研SEM技術細節的進階使用者。

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我個人對統計軟體的操作介面比較敏感,總覺得有些教科書寫得再好,如果沒有對應到實際操作的邏輯,讀起來還是會有點「懸空」。這本書的寫法,給我的感覺更像是在闡述一個宏觀的學術理論藍圖,而不是一本手把手的軟體操作手冊。它詳細解釋了為什麼我們需要因子負荷量、為什麼需要設定潛在變數之間的共變數,但對於具體的軟體指令(例如AMOS、LISREL或R套件中的語法),它只是一帶而過,或是用非常抽象的圖形符號來代表模型結構。這對於初學者來說,可能會造成一個斷層:理論懂了,但不知道該怎麼在軟體裡畫出來。不過,從另一個角度看,這或許是作者的用意——他們希望讀者能先建立起堅實的建模思維,而不是被軟體介面的限制給框住。如果讀者已經能熟練使用任一款SEM軟體,那麼這本書就能幫助他們理解背後數學邏輯的「Why」,而不是僅僅滿足於知道「How」。所以,這本書更像是給研究方法論導師的參考書,而不是給第一年碩士生的入門書。

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最近在跑我們實驗室的專案,遇到一個問題,就是我們手邊的資料集有蠻多遺漏值的,而且分佈看起來也不是標準常態,這讓我開始擔心傳統的結構方程模型(SEM)分析假設是否會被嚴重違反。於是我就開始尋找關於如何處理這些「不完美資料」的參考文獻。這本書的內容雖然沒有直接把我遇到的那個極端案例寫出來,但它在討論模型設定與假設檢定時,有提到幾個關鍵的章節,像是關於估計方法(Maximum Likelihood, ML vs. Robust ML, MLR)的選擇,以及殘差結構的探討。這讓我意識到,光是選對了估計器,就能在一定程度上緩解對常態性假設過度敏感的問題。書中對於ML、WLS、ADF這些不同估計方法的優缺點比較,寫得相當透徹,幾乎是用條列式的方式,把每種方法的數學基礎和適用情境都攤開來比較。我記得有一段特別提到,當樣本數較小或資料嚴重偏態時,應該如何權衡不同估計方法的穩健性。這對我來說是很實用的提醒,畢竟理論上的完美模型在現實中很少見,如何讓模型在「有雜訊」的資料下依然能提供可靠的推論,才是真本事。

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閱讀這本書的過程,對我最大的啟發在於,它迫使我重新審視自己過去在進行量化研究時,對於「因果推論」的態度。書中在探討路徑分析與潛在變數模型時,不斷地反覆強調:模型結構的建立,必須緊密地扣合研究者對現象世界的理論假設。如果理論基礎不夠穩固,就算統計軟體跑出來的結果P值很低、配適度極佳,那也只是一堆數字遊戲,無法提供真正的知識增長。作者似乎在不斷提醒我們,SEM的強大之處,在於它能夠將一個複雜的、多層次的理論框架,轉化為可以被經驗檢驗的數學結構,而不是反過來,讓我們為了追求高配適度而隨意修改模型,這在統計學上被稱為「資料導向的適配」(Data-driven fitting),是研究的大忌。這本書讓我對「模型修正」這件事,產生了更審慎的態度,我開始思考在報告結果時,除了報告參數估計值外,更應該著重說明為什麼我選擇這樣的理論結構,以及這個結構在理論上代表了什麼樣的因果關係假設。

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