結構方程模式：實務應用秘笈（附光碟） 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
• AMOS
• 統計分析
• 數據分析
• 心理測量
• 問捲分析
• 多元統計
• 實務應用

　　本書是《結構方程模式》的係列叢書之三。內容以實例方式解析AMOS於SEM的應用，包括模型界定與模型適配的判彆、驗證性因素分析、形成性指標與反映性指標的實例、潛在及混閤變項的路徑分析、多群組SEM分析、貝氏估計法的應用等，全書以深入淺齣的方式，以不同實際案例說明SEM的各種應用，是一本SEM量化研究的參考用書。

　　以不同實際範例完整而有係統的介紹AMOS於SEM實務應用的技巧，解析模型界定與適配度判彆的議題，結閤實例問題與圖錶，讓使用者對SEM各種模式檢定、模型估計及模型再界定、模型判彆等有清晰完整的概念，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、實用的SEM操作秘笈。

作者簡介

吳明隆

　　現職
　　高雄師範大學師資培育中心副教授

　　學曆
　　高雄師範大學教育學博士

　　著作
　　－結構方程模式—AMOS的操作與應用(五南)
　　－結構方程模式－SIMPLIS的應用(五南)
　　－SPSS操作與應用—多變量統計分析實務(五南)
　　－SPSS操作與應用—問捲統計分析實務(五南)
　　－SPSS操作與應用－變異數分析實務(五南)
　　－SPSS與統計應用分析(五南)

　　電子郵件：t2673@nknucc.nknu.edu.tw

張毓仁

　　學曆
　　中央大學 學習與教學研究所 博士候選人

　　其它事蹟
　　中央大學99學年度研究生傑齣研究奬

計量經濟學前沿專題：麵闆數據模型與時間序列分析實操指南 —— 探索宏觀經濟與金融數據背後的深層邏輯 本書導言 在當代經濟學、金融學以及社會科學研究中，數據驅動的實證分析已成為檢驗理論、指導決策的核心方法。尤其麵對具有時間維度和截麵維度的復雜數據時，傳統的截麵迴歸方法往往難以捕捉到變量間隨時間演變的動態關係和個體間的異質性影響。本書正是針對這一核心需求，係統性地梳理和深入講解瞭麵闆數據模型（Panel Data Models）和時間序列分析（Time Series Analysis）兩大核心計量工具的理論基礎、模型設定、估計方法、診斷檢驗以及實際應用案例。 本書旨在為高年級本科生、研究生、青年研究人員以及需要進行復雜數據分析的業界專業人士提供一套兼具理論深度與操作實戰性的參考手冊。我們摒棄瞭晦澀的純數學推導，轉而聚焦於模型背後的經濟學含義、選擇不同模型的依據，以及如何利用主流統計軟件（如Stata、R）高效、準確地完成實證分析。 第一部分：麵闆數據模型：揭示異質性與動態關聯 麵闆數據，即同時包含截麵單位（如國傢、企業、個人）和時間維度的數據集，為研究提供瞭更豐富的信息量和更強的控製能力。本部分將深入剖析處理這類數據的核心工具箱。 第一章：麵闆數據基礎與數據準備 本章首先界定麵闆數據的類型（平衡與非平衡、短大與長小），並強調數據結構在模型選擇中的決定性作用。我們將詳細闡述數據清洗的關鍵步驟，包括缺失值處理（如多重插補法簡介）、異常值識彆，以及如何構建適當的滯後變量和交互項。重點討論如何將原始數據重塑為適閤麵闆分析的格式，並使用軟件進行初步的描述性統計和可視化分析，初步觀察截麵間和時間間的變異特徵。 第二章：經典麵闆數據模型設定與估計 本章是麵闆數據分析的基石。我們將係統比較混閤效應模型（Pooled OLS）的局限性，並詳細闡述固定效應模型（Fixed Effects, FE）和隨機效應模型（Random Effects, RE）的理論基礎和適用條件。 固定效應模型（FE）： 重點講解“組內估計量（Within Estimator）”，闡明其如何有效控製不隨時間變化的個體異質性（如企業文化、地區固有稟賦）。我們將深入分析FE模型的適用場景，以及如何通過F檢驗來驗證個體效應的顯著性。 隨機效應模型（RE）： 介紹RE模型如何通過隨機誤差項的結構來捕捉個體特有效應，並討論其效率性優勢。 模型選擇與檢驗： 詳細講解著名的豪斯曼檢驗（Hausman Test）的原理、實施步驟及其結果的經濟學解讀，幫助讀者在FE與RE之間做齣科學選擇。 第三章：麵闆數據模型的拓展與前沿方法 本章將引入處理更復雜麵闆數據結構的高級方法，以應對現實研究中的挑戰。 異質性與交互作用： 探討如何引入時間固定效應和截麵與時間的交互項，以捕捉隨時間變化的截麵異質性。重點討論模型中引入解釋變量的滯後項時可能齣現的內生性問題。 廣義矩估計法（GMM）在麵闆數據中的應用： 針對係統GMM（System GMM）和差分GMM（Difference GMM）在處理動態麵闆模型（即模型中包含被解釋變量的滯後項）時的核心優勢。我們將詳細講解工具變量的選擇原則（如Arellano-Bond/Blundell-Bond 正交性檢驗），以及如何診斷模型設定中可能存在的過度識彆問題（Sargan/Hansen 檢驗）。 麵闆數據中的因果推斷： 簡要介紹雙重差分法（Difference-in-Differences, DiD）在麵闆數據框架下的應用，強調其對處理政策衝擊或乾預效應的有效性。 第二部分：時間序列分析：捕捉序列相關性與動態結構 時間序列數據（如GDP增長率、股票價格、通貨膨脹率）的顯著特徵是其自身的曆史值對當前值具有依賴性。本部分專注於如何識彆和建模這種序列依賴結構。 第四章：單變量時間序列模型基礎 本章建立時間序列分析的嚴謹基礎。首先，詳細解釋平穩性（Stationarity）的概念，及其在時間序列建模中的關鍵作用。 單位根檢驗： 深入講解ADF、PP檢驗等常用單位根檢驗的方法和局限性。著重討論如何通過差分或對數轉換實現序列的平穩化。 自相關與偏自相關函數（ACF/PACF）： 教授如何利用圖錶識彆序列的記憶結構，為模型的選擇提供直觀依據。 ARMA/ARIMA 模型： 係統講解自迴歸（AR）、移動平均（MA）模型的結構，以及如何利用ACF/PACF和信息準則（AIC/BIC）來確定ARIMA模型的階數（p, d, q）。 第五章：高級時間序列模型：波動性與協整關係 本章深入探討金融與宏觀經濟數據中普遍存在的波動率集聚現象和長期均衡關係。 條件異方差模型（ARCH/GARCH族）： 詳細介紹描述資産收益率波動率特徵的模型，包括GARCH(1,1)的基本形式、EGARCH和GJR-GARCH模型在捕捉非對稱波動效應（杠杆效應）方麵的應用。本章將側重於波動率的實際預測和風險管理中的應用。 嚮量自迴歸（VAR）模型： 適用於分析多個時間序列變量間的相互動態影響。重點講解VAR模型的建立、滯後階數的選擇（信息準則和序列相關性檢驗）。 格蘭傑因果檢驗： 如何在VAR框架下檢驗變量間的預測關係，理解“格蘭傑原因”的經濟學含義。 脈衝響應函數（IRF）與方差分解（FEVD）： 教授如何通過IRF分析衝擊在係統中的傳播路徑和持續時間，並通過FEVD量化各變量對方差的貢獻度。 第六章：非平穩時間序列的協整分析 當多個非平穩序列之間存在長期穩定的均衡關係時，協整分析是處理這類問題的關鍵工具。 協整基礎： 解釋協整關係與僞迴歸（Spurious Regression）的區彆。 檢驗方法： 詳細介紹恩格爾-格蘭傑兩步法（Engle-Granger Test）和約翰森檢驗（Johansen Test）的實施流程和結果解釋。 嚮量誤差修正模型（VECM）： 講解VECM如何結閤短期動態調整和長期協整關係的約束，是理解非平穩變量長期均衡的強大工具。 結語 本書的實踐導嚮性極強。每一核心模型的介紹後，均附有清晰的軟件操作步驟和詳盡的輸齣結果解讀示例。通過本書的學習，讀者將不僅掌握這些復雜計量模型的“是什麼”，更重要的是理解它們在實證研究中“如何用”和“為什麼這樣用”，從而能夠獨立、嚴謹地處理和分析現實世界中的復雜時間與截麵數據，為高水平的學術研究和數據驅動的決策提供堅實的計量基礎。

結構方程模式理論內涵
　壹、假設模型與模式的界定
　貳、樣本的大小
　參、模型適配度的評估
　肆、資料插補法
　伍、模型估計程序
　主要參考書目

測量模式的驗證與模式聚斂效度檢定
　壹、測量模式驗證的相關理論
　貳、測量模式的識彆
　參、量錶或測驗之 CFA 模式驗證
　肆、測量模式之聚斂效度
　伍、一階因素模式與二階因素模式
　陸、反映性測量與形成性測量
　主要參考書目

因素構念之區彆效度的檢定
　壹、區彆效度的意涵
　貳、量錶區彆效度的操作實務
　參、區彆效度解析_以父母期望量錶為例

潛在變項路徑分析
　壹、AMOS 的操作流程
　貳、界定參照指標之徑路係數
　參、參數估計與模式檢定

模式界定與模型修正
　壹、模型的測量模式與結構模式
　貳、限定特殊群體為分析樣本資料
　參、模型的修正或再界定
　主要參考書目

因果結構效度的檢定
　壹、混閤測量模式的因果結構分析
　貳、退休教師生活滿意因果模式分析
　參、未符閤模式簡約原則的修正
　肆、模式簡化修正圖

多群組分析
　壹、多群組分析相關理論
　貳、測量模式不變性
　參、多群組分析範例說明
　肆、建立基綫模式
　伍、建立多群組分析模式圖與模式估計
　陸、多群組分析之競爭模式
　柒、性彆變項之多群組分析
　主要參考書目

貝氏估計法
　壹、貝氏估計法相關理論
　貳、貝氏估計法的操作實例
　參、CFA 模型的貝氏估計應用
　肆、非散布事前分配的貝氏估計法
　伍、潛在變項路徑分析_貝氏估計法
　陸、貝氏估計法之 PP p 值解析
　柒、貝氏估計法於多群組之應用
　主要參考書目

模型估計的其他議題
　壹、不適當解值的問題
　貳、非正定問題
　參、潛在變項間關係修正界定

评分☆☆☆☆☆

作為一名剛接觸結構方程模式（SEM）的研究生，我簡直是被這本書的“實務應用秘笈”幾個字吸引住瞭。SEM對我來說一直是個高大上的概念，雖然課程中有涉及，但總感覺理論大於實踐，操作起來無從下手。拿到這本書，第一感覺就是它真的像一本“秘笈”，翻開目錄，發現它不像我之前看過的教材那樣，上來就是一堆公式和抽象概念，而是直奔主題，從實際研究問題齣發，一步步教你如何構建模型、如何解讀結果。特彆讓我驚喜的是，書中並沒有迴避那些讓人頭疼的統計學細節，而是用一種非常接地氣的方式進行解釋，比如在講模型擬閤度的時候，它會詳細對比不同指標的優劣，以及在什麼情況下應該關注哪些指標，還會舉齣很多常見的模型擬閤不良的例子，並給齣相應的解決思路。我最看重的一點是，它強調的“實務應用”，意味著它不是那種隻停留在紙麵上的理論書，而是真正能指導我動手操作的工具。雖然我還沒來得及仔細研讀光碟內容，但僅憑書中的詳細講解，我就覺得它已經為我打開瞭SEM應用的大門，讓我不再對那些復雜的統計軟件感到畏懼。這本書對於初學者來說，無疑是一份寶貴的入門指南，它能幫助我們快速建立對SEM的直觀理解，並逐步掌握實際操作技能。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事定量研究的教師，我一直緻力於將最新的研究方法傳授給我的學生。SEM作為一種強大的數據分析工具，在學術界的應用越來越廣泛，但很多學生在學習過程中都會遇到睏難。這本書的“實務應用秘笈”定位，正好契閤瞭我的教學需求。它不僅僅是一本關於SEM的教材，更像是一本操作指南，能夠幫助學生快速掌握SEM的精髓，並將理論知識轉化為實際操作能力。書中對模型診斷和修正的講解，尤其是我關注的重點。作者通過大量的實例，詳細演示瞭如何識彆模型擬閤不良的原因，以及如何采取有效的措施進行模型修正，這對於培養學生解決實際問題的能力至關重要。此外，書中還提供瞭豐富的案例，涵蓋瞭不同學科的研究領域，這能夠幫助學生拓寬視野，瞭解SEM在各個領域的應用。我非常看重“附光碟”的配置，這意味著學生可以跟隨書中的指導，在計算機上進行實際操作，這比純粹的理論學習效果要好得多。我計劃將這本書作為我相關課程的推薦教材，相信它一定能幫助我的學生更好地掌握SEM。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在工作中經常需要處理大量復雜數據並進行統計分析的統計師，SEM對我來說是提升分析能力的一個重要方嚮。之前我嘗試過一些關於SEM的文獻和在綫課程，但總覺得不夠係統，尤其是在模型構建和問題診斷方麵，缺乏一種清晰、實用的操作框架。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一需求。它非常注重實際操作過程中的細節和常見問題，而不是簡單地羅列各種統計模型。例如，在討論路徑分析和驗證性因子分析時，作者會詳細分析不同模型的適用場景，以及在實際數據中如何選擇最閤適的模型。書中對各種參數估計方法的比較，以及如何解釋模型參數的意義，都講得非常透徹。我尤其喜歡它在模型修正部分的處理方式，它不僅僅是告訴我們有哪些修正指標，更重要的是，它會解釋這些修正指標背後的統計學原理，以及在實際研究中應該如何謹慎地運用它們，避免過度擬閤和數據挖掘的嫌。這本書的敘述風格也很吸引人，語言流暢，邏輯清晰，即使是復雜的概念，也能被解釋得易於理解。我非常有信心，通過這本書的學習，能夠顯著提升我運用SEM解決實際問題的能力，並能更好地解讀和應用研究成果。

评分☆☆☆☆☆

我是一位跨學科的博士生，我的研究涉及心理學、教育學和統計學，SEM是我的研究方法之一。之前我學習SEM的時候，總是感覺有些孤立，理論知識學瞭，但不知道如何將它們轉化為實際的研究操作，尤其是在處理一些復雜的多層數據或者潛在類彆分析時，更是感到力不從心。這本書的齣現，如同一盞明燈，照亮瞭我前行的道路。它在介紹SEM基本概念的同時，非常注重將理論與具體的研究情境相結閤，並通過大量的實例來演示如何進行模型構建、參數估計和結果解釋。我特彆欣賞的是，書中對一些高級SEM技術，比如中介效應、調節效應和多層SEM的講解，都非常係統和深入，並且提供瞭詳細的操作步驟和注意事項，這對於我這樣需要處理復雜研究設計的研究生來說，簡直是及時雨。書中的語言風格非常平實易懂，即使是復雜的統計概念，也能被解釋得清晰明瞭，這讓我受益匪淺。我堅信，通過這本書的學習，我能夠更加熟練地運用SEM來分析我的數據，並能更自信地撰寫研究論文。

评分☆☆☆☆☆

作為一名經驗豐富的社會學研究者，雖然我已經接觸過SEM多年，但我一直在尋找一本能夠幫助我深化理解、解決實際建模難題的書籍。市麵上的SEM書籍大多偏嚮於理論闡述，或是過於強調軟件操作，真正能將理論與實踐完美結閤，並深入剖析模型構建和評估中那些“坑”的書籍卻不常見。這本書的名字“實務應用秘笈”以及“附光碟”的提示，讓我對它充滿瞭期待。讀瞭之後，我發現它確實沒有讓我失望。它在模型設定部分，不僅講解瞭如何構建不同類型的SEM模型，更重要的是，它深入探討瞭模型設定的理論依據和研究假設的檢驗過程，這對於確保模型的科學性和有效性至關重要。在模型評估方麵，它並沒有止步於報告幾個擬閤指數，而是詳細分析瞭不同擬閤指數的敏感性，以及如何從多個角度來綜閤評估模型的擬閤優劣，這一點對於我這樣需要發錶高水平研究的學者來說，尤其重要。書中還提供瞭大量的案例分析，並且這些案例都非常貼近實際研究情境，讓我能夠清晰地看到SEM是如何被應用於解決各種研究問題的。我非常期待能結閤光碟中的資源，進一步實踐書中的方法，我相信它會成為我案頭必備的參考書。