结构方程模式分析AMOS：制作结构方程模组 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 教育测量
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　　本书是将称为共变异数构造分析(CSA；Covariance Structure Analysis)或结构方程模式(SEM；Structural Equation Modeling)的数值统计手法，使用AMOS彻底有效活用的一本书。

　　在毕业论文或报告中决定使用共变异数构造分析与急用的人，只要阅读第一章即可。第一章的内容即可选用AMOS进行共变异数构造分析；

　　第2章与第3章是为了想仔细活用AMOS的人而准备。第2章主要是说明AMOS的详细机能，第3章说明共变异数构造分析的典型模式与应用例。至第3章为止已学习了标准的共变异数构造分析的实际技术。

　　第4章到第6章是介绍发展中的模式。第4章是解说多母体分析，多母体分析是从利用性别、学年、人种或其他的名义变数所区别的数个母体，就所取得的数据同时进行分析的方法。第5章是解说平均共变异数构造分析。所谓平均共变异数构造分析是同时分析2次积率(2nd moment)的共变异数与1次积率(first moment)的平均值的手法（这些手法会与第10章加以结合，当作多母体的平均共变异数构造分析来讨论）。第6章是介绍称为潜在曲线模式的成长曲线的分析手法。

　　第7章到第9章是介绍支援分析的主要工具。第7章主要是就多重代入法加以讨论，于调查或实验中，能收集完整的数据是很少的。多重代入法是处理遗漏值的方法。第8章是介绍Bootstrap（拔靴）法。Bootstrap法是调查统计量的安定度的有效手法。第9章是介绍模式的探索。共变异数构造模式对手中的数据可以建构各种的模式。模式探索机能是配合手中的数据对模式的建构提供协助。

　　第11章到第13章是介绍MCMC(Markov Chain Monte Carlo)，首先，第11章是讨论利用事前资讯的贝氏估计。接着，第12章是处理中止数据。然后，第13章是说明使用者期待的顺序类别数据(ordered-categorical data)的分析手法。

　　第14章的Mplus是一套供研究者分析用的结构方程模式化软体，用来处理广范围的模式。用来处理广范围的模式分析，包含单层次或多层次数据、随机截距、随机回归系数、潜在构造分析…等等。本章将简单介绍Mplus该如何运用，将AMOS所无法处理的模式 ( 如类别变项 )，用Mplus将数据套用跟处理出来之路径图结果。(内文探讨的模式如多项式Logistic、随机回归系数、非线性因子、潜在构造分析…等如何运用mplus来处理。)

　　第15章摘选出较贴近生活化之期刊发表、论文或报告，让读者能容易了解该篇所表达为何，并将原先之内文做简单之摘录，让数据及路径分析结果精简化。使得解读能更为清楚快速。附录A是有关AMOS所求出的适合度指标，用于具体案例进行解说。

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　　(1)多变量分析(含SEM)之经常混淆的研究课题Seminar(2012/12/14)
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　　(4) HLM7.0基础班(软体操作)(2013/1/28 - 1/29)

作者简介

豊田秀树（Toyoda Hideki）

　　现任
　　早稻田大学文学学术院教授

　　曾任
　　美国伊利诺大学心理学系访问研究员

　　研究专长
　　心理统计、行销科学

译者简介

陈耀茂

　　现任
　　东海大学企业管理系教授

　　研究专长
　　品质管理、商品企划与开发、决策分析

　　着作
　　品质管理
　　可靠度管理

好的，这是一份针对名为《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》的图书的简介，内容详实，且不包含该书的任何具体信息，旨在全面介绍结构方程模型（SEM）的一般性知识和应用领域，模拟专业书籍的风格。 --- 深度探索：統計建模與實證研究的基石——結構方程模型應用實務指南 簡介：從理論假設到數據驗證的嚴謹路徑 在當代科學研究，特別是社會科學、心理學、教育學、管理學乃至生物醫學等領域中，建立能夠有效解釋複雜現象的理論模型，並透過嚴謹的統計方法進行實證檢驗，是推進學術發展的關鍵。結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM），作為一種強大的多變量統計技術，提供了一套統合因子分析（Factor Analysis）和迴歸分析（Regression Analysis）的綜合框架，使其成為研究者處理潛在構念（Latent Constructs）、測量誤差（Measurement Error）以及複雜路徑依賴關係的標準工具。 本書旨在為研究人員、高級學生以及需要運用複雜統計模型進行決策分析的專業人士，提供一套全面、深入且極具實用性的結構方程模型分析指南。我們將超越單純的軟體操作層面，著重於模型建構的邏輯、假設檢定的嚴謹性，以及結果解釋的學術深度。 本書的結構設計，旨在引導讀者從最基礎的統計學思維出發，逐步邁向高階的分析實踐。我們深信，有效的模型建構並非僅是軟體的指令堆砌，而是對研究問題、理論基礎和數據特性的深刻理解。 第一部分：結構方程模型的理論基礎與歷史脈絡 在深入探討模型構建前，必須先確立堅實的理論基礎。本部分將深入剖析結構方程模型的起源、演進及其在當代科學研究中的定位。 1.1 統計建模的演變與SEM的範式轉移 我們將追溯從早期的路徑分析（Path Analysis）到因子分析（Factor Analysis）的發展歷程，闡述SEM如何有效地整合了這些方法，成為處理測量模型（Measurement Model）與結構模型（Structural Model）的統一框架。本章將詳盡解釋測量模型（如何測量潛在變數，即驗證性因素分析CFA）與結構模型（變數間的因果關係預測）之間的內在聯繫，強調兩者協同作用的重要性。 1.2 潛在變數理論與測量誤差的量化處理 結構方程模型的強大之處，在於其能夠明確區分觀察變數（Observed Variables）和潛在變數（Latent Variables）。本章將詳細探討測量理論，特別是潛在變數的測量模式（如：反映式 vs. 形塑式），以及如何透過模型擬合指標來量化和控制傳統統計方法中難以處理的測量誤差（Measurement Error），從而提升研究結果的真實性和可靠性。 1.3 模型識別（Identification）與參數估計方法 任何統計模型在分析前，都必須滿足「識別」的要求，即模型參數是否能被數據唯一確定。我們將嚴謹地探討模型識別的必要條件，包括自由度（Degrees of Freedom）的計算，以及在不同識別條件下模型的可行性。在參數估計方面，本書將著重介紹最常用的最大概似法（Maximum Likelihood Estimation, ML），探討其基本假設（如多變量常態性），並簡要介紹適用於非常態數據的替代估計方法（如穩健估計、貝氏方法等）。 第二部分：模型建構的實務步驟與審慎評估 模型建構是一個迭代和審慎的過程。本部分聚焦於如何將抽象的理論假設轉化為具體可驗證的統計模型，並對模型的擬合優度進行多維度評估。 2.1 概念化與路徑圖的繪製 研究者需要將理論假設視覺化。本章將指導讀者如何將複雜的理論框架轉化為標準化的路徑圖（Path Diagram）符號，清晰地區分潛在變數、誤差項、迴歸路徑和共變關係。這一步驟是確保模型邏輯嚴謹性的基礎。 2.2 測量模型（CFA）的構建與驗證 驗證性因素分析（CFA）是SEM的基礎。本部分將詳細拆解如何建立和評估測量模型，包括： 因素負荷量（Factor Loadings）的解釋與顯著性考量。 內部一致性（Internal Consistency）的評估，例如複合信度（Composite Reliability）。 建構效度（Construct Validity）的檢驗，包括聚合效度（Convergent Validity，如AVE）和區別效度（Discriminant Validity）。 2.3 結構模型的建立與路徑係數解讀 一旦測量模型通過嚴格驗證，即可進入結構模型的建立。本章將專注於解釋潛在變數之間的迴歸關係。我們將探討如何解讀路徑係數的標準化與非標準化數值，區分直接效應（Direct Effects）與間接效應（Indirect Effects），並強調路徑的統計顯著性與理論意義的平衡。 2.4 模型擬合度（Goodness-of-Fit）的全面診斷 衡量一個模型與實際數據的契合程度是SEM的核心步驟。本書將提供一套分層次的擬合度指標評估體系，而非僅依賴單一指標： 絕對擬合指標（Absolute Fit Indices）：如 $chi^2$ 檢定、RMSEA、SRMR。 增值擬合指標（Incremental Fit Indices）：如 CFI、TLI（NNFI）。 我們將詳細討論在不同研究情境下，應如何權衡和選擇最適合的擬合指標，並深入探討模型修正（Model Modification）的原則與陷阱，強調修正應基於理論基礎，而非純粹的數據驅動。 第三部分：進階分析技術與應用挑戰 結構方程模型能夠處理的議題遠超簡單的迴歸模型。本部分將介紹多個在實證研究中極具價值的進階應用技術。 3.1 多群組比較分析（Multi-Group Analysis, MGA） 當研究者希望比較不同群體（如性別、文化背景、時間點）之間，測量模型或結構模型的參數是否存在系統性差異時，MGA是必不可少的工具。本章將詳細講解實施MGA的步驟，特別是如何依序進行組間等同性檢定（Measurement Invariance Testing），從形態等同性到尺度等同性的層層遞進，確保組間比較具有實質意義。 3.2 中介分析與調節分析的嚴謹處理 中介（Mediation）和調節（Moderation）分析是探索變數間複雜關係的關鍵。本書將專注於如何利用SEM框架進行這些分析，特別是探討間接效應的顯著性檢驗（如Bootstrap法），以及在潛在變數層面處理調節效應（Interaction Effects）的技術。 3.3 潛在變數的處理與縱向數據分析的初步探討 對於難以直接測量的概念，SEM提供了強有力的處理工具。此外，對於涉及時間序列或追蹤數據的研究，我們將簡要介紹如何將SEM擴展到處理縱向數據，例如潛在增長曲線模型（Latent Growth Curve Modeling）的基本概念，展示SEM在動態系統分析中的潛力。 結論：從模型輸出到學術貢獻 結構方程模型分析的最終目標，是將複雜的統計結果轉化為可信、清晰的學術論斷。本書的結尾部分將強調研究報告的規範性要求，包括如何清晰地呈現模型配置、擬合結果、參數估計，以及如何基於這些結果對原始理論假設進行確認、修正或拓展。這不僅是技術的展示，更是研究倫理與學術溝通的體現。 --- 適合對象： 社會科學、心理學、教育學、市場學及相關領域的研究生與博士生。 需要對測量工具進行嚴謹驗證的實證研究者。 希望從傳統迴歸分析進階到處理潛在變數模型的統計實踐者。

第一章 破冰之旅
1.1 何谓结构方程模式
1.2 数据的准备
1.3 AMOS 的画面构成
1.4 路径图的绘制
1.5 数据、变数的设定
1.6 分析的设定、执行
1.7 分析结果的显示
1.8 正文输出：估计值
1.9 正文输出：适合度
1.10 报告
1.11 构成概念分数

第二章 进阶者之道
2.1 模式的概要
2.2 原始数据以外的数据形成
2.3 正文输出（1）
2.4 正文输出（2）
2.5 正文输出（3）
2.6 正文输出（4）
2.7 给制路径图的细节
2.8 物件的性质
2.9 发生识别问题时
2.10 估计法．数值解法
2.11 数值解析
2.12 其他的工具

第三章 各种模式
3.1 复回归分析
3.2 逐次模式
3.3 非逐次模式
3.4 偏相关与多变量回归
3.5 共变异数分析
3.6 MIMIC 模式
3.7 确认式因子分析
3.8 2 次因子分析．阶层因子分析
3.9 构成概念间的因果模式
3.10 利用1 因子分析模式的检定

第四章 多母体分析
4.1 何谓多母体分析
4.2 多母体路径分析－模式建构
4.3 多母体路径分析－配置不变
4.4 多母体路径分析－差的检定
4.5 多母体路径分析－等值限制
4.6 多母体因子分析－配置不变
4.7 多母体因子分析－测量不变

第五章 平均结构方程模式
5.1 何谓平均结构方程模式
5.2 因子的共变异数分析－模式建构
5.3 因子的共变异数分析－模式解释
5.4 包含平均构造之构成概念间的路径分析

第六章 成长曲线模式
6.1 成长曲线模式之执行
6.2 成长曲线模式的解释
6.3 多样的预测曲线
6.4 GCM 与其他变数之组合

第七章 遗漏值与多重代入法
7.1 何谓遗漏值
7.2 完全资讯最大概似估计法
7.3 数据的代入
7.4 完全数据组的利用

第八章 Bootstrap 法
8.1 何谓Bootstrap 法
8.2 标准误差的估计
8.3 偏误、信赖区间的估计
8.4 模式间的比较

第九章 模式探索
9.1 模式特定化之探索
9.2 结果与其看法
9.3 使用探索模式特定化分析的探索式因子分析
9.4 利用适合度的变化量来探索模式

第十章 多母体的平均构造分析
10.1 何谓多母体的平均构造分析
10.2 平均构造的引进
10.3 不完全数据的因子分析（1）
10.4 不完全数据的因子分析（2）

第十一章 贝氏估计
11.1 贝氏估计与MCMC
11.2 详细的设定
11.3 分析选项
11.4 不适解的因应

第十二章 中止数据的分析
12.1 中止数据与其问题点
12.2 中止数据的输入与分析
12.3 对估计结果的补充

第十三章 顺序类别数据之分析
13.1 顺序类别数据的输入
13.2 顺序类别数据的因子分析
13.3 对潜在变数的推测

第十四章 Mplus
14.1 何谓Mplus？
14.2 随机系数回归
14.3 非线性确认式因子分析
14.4 针对平均与路径系数的潜在构造分析
14.5 针对成长数据的潜在建构模式
14.6 潜在推移分析
14.7 二段抽出模式
14.8 加入潜在构造的2 段抽出模式

第十五章 应用研究介绍
附录A 适合度指标
A1 关于适合度指标的留意点
A2 适合度指标的判读方法(1)
A3 适合度指标的判读方法(2)
A4 适合度指标的判读方法(3)
A5 适合度指标的判定方法(4)

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这本书绝对是我近期阅读的学术类书籍中最让我惊喜的一本！作为一个在统计学领域摸爬滚打多年的研究生，我接触过不少关于统计模型和数据分析的书籍，但《结构方程模式分析AMOS：制作结构方程模组》在条理性和实践指导性上，真的做到了脱颖而出。首先，它的叙事方式非常吸引人，作者并非简单地堆砌公式和理论，而是将整个结构方程模型（SEM）的构建过程，比喻成“制作模组”，这个比喻本身就非常形象，能够让读者在脑海中构建起清晰的框架。从最初的理论构念形成，到如何将其转化为可衡量的变量，再到选择合适的AMOS软件进行模型设定、参数估计和模型拟合优度检验，每一步都讲解得细致入微，仿佛作者就在我身边手把手教学。而且，书中的案例选择非常贴合实际研究，涵盖了社会科学、心理学、管理学等多个领域，让我能够将学到的知识迅速应用到自己的研究中。书中的图示清晰易懂，很多时候一张图胜过千言万语，帮助我更好地理解复杂的模型结构。我尤其欣赏的是，作者在讲解过程中，并没有回避SEM中可能遇到的难点，比如模型识别问题、多重共线性、因子载荷的解释等，而是通过详细的步骤和易于理解的语言，一一化解了这些潜在的障碍。这让我感觉，这本书不仅仅是教我如何“使用”AMOS，更是让我真正“理解”SEM背后的逻辑和精髓。

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对于我这种初次接触结构方程模式分析的读者来说，这本书简直是救星！之前看了几篇文献，对SEM的概念总是模模糊糊，觉得离自己很遥远。但《结构方程模式分析AMOS：制作结构方程模组》的出现，彻底改变了我的看法。作者以一种极其友好的方式，将原本晦涩难懂的统计概念，拆解成一个个易于消化的模块。书中最让我印象深刻的是，作者没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是从“为什么我们需要SEM”这个根本问题出发，循序渐进地引导读者理解其优势和适用场景。紧接着，便开始讲解如何使用AMOS这款强大的软件来搭建模型。作者对于 Amos 软件界面的介绍，可以说是事无巨细，从菜单栏的各个选项功能，到数据导入、变量定义、路径图绘制，再到参数设置，每一个操作都配有清晰的截图和详细的步骤说明。让我感觉学习过程非常流畅，几乎没有遇到什么阻碍。更让我惊喜的是，书中还提供了很多实用的技巧和注意事项，例如如何避免常见的错误、如何优化模型、如何解读输出结果中的各种统计量等。这些细节对于新手来说至关重要，能够帮助我们少走很多弯路，建立起正确的分析思路。总而言之，这本书的语言风格非常亲切，像是有一位经验丰富的导师在耐心指导你，让你在学习过程中充满信心。

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不得不说，《结构方程模式分析AMOS：制作结构方程模组》这本书的出版，为许多在结构方程模式分析领域挣扎的研究者带来了福音。作者以一种非常别致的“模组制作”思路，将原本庞杂的SEM流程变得清晰明了。我曾经尝试阅读过一些关于SEM的书籍，但往往因为理论过于抽象或者软件操作指导不足而感到困惑。而这本书，恰恰解决了这两个痛点。首先，它将SEM的理论基础融入到实际操作过程中，让你在“制作”模组的同时，也在不断深化对理论的理解。其次，它对Amos软件的讲解，可以说是非常接地气。作者并非简单罗列软件的功能，而是将每一个关键操作点都进行精细化演示，并且配以大量的图示，使得即使是对Amos不熟悉的读者，也能快速上手。我尤其赞赏书中对模型诊断和修正部分的讲解，这往往是SEM分析中最容易出错也是最关键的环节，作者提供了非常有价值的建议和方法。此外，书中还涉及到如何撰写SEM研究报告，这对于很多需要将研究成果进行发表的研究者来说，无疑是锦上添花。可以说，这本书提供了一个从理论到实践，再到成果呈现的完整闭环，极大地提升了研究效率和分析的可靠性。

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作为一个对定量研究方法充满兴趣，但又常常被复杂统计模型吓退的读者，我必须说，《结构方程模式分析AMOS：制作结构方程模组》这本书是一股清流。作者并没有采用那种枯燥乏味的理论堆砌方式，而是通过“制作结构方程模组”这个生动形象的比喻，将SEM的构建过程描绘得如同搭积木一般，既有条理又不失趣味。我尤其欣赏书中对 Amos 软件操作的细致讲解。不同于其他书籍可能只提及软件功能，这本书把每一个操作步骤都分解得非常详细，并辅以大量高质量的截图，让我在实际操作时感到无比顺畅。从数据准备到模型图形化构建，再到各种参数的含义和设置，作者都讲解得非常到位。更重要的是，书中不仅教你“怎么做”，更教你“为什么这么做”。作者在讲解每个步骤时，都会穿插解释相关的统计学原理和理论依据，这让我能够深入理解SEM的内在逻辑，而不是机械地套用公式。书中的案例也非常贴近实际研究需求，涵盖了社会科学研究中的常见问题，让我学到的知识能够直接转化为解决自己研究问题的工具。这本书让我感觉，SEM分析不再是一个高不可攀的统计技术，而是一个我能够掌握并运用的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的学术书籍，不仅要理论扎实，更要能够指导实践，《结构方程模式分析AMOS：制作结构方程模组》在这方面做得尤为出色。作者在书中构建了一个又一个精心设计的“模组”，让读者能够按照预设的框架，一步步搭建起自己的结构方程模型。书中对 Amos 软件的运用讲解，可谓是炉火纯青。我以前觉得 Amos 界面庞大，操作复杂，但读完这本书，我才发现它其实可以如此灵活和强大。作者通过大量的实例，展示了如何利用 Amos 进行各种类型的 SEM 分析，包括验证性因子分析、路径分析、潜在增长模型等等。每一个案例都包含完整的分析流程，从数据预处理、模型构建，到结果解释和报告撰写，都有详尽的指导。我特别喜欢书中关于模型拟合优度指标的讲解，不同指标的含义、取值范围以及如何根据实际情况选择合适的指标，都得到了非常清晰的阐释。这对于我评估模型的质量至关重要。此外，书中还探讨了一些高级的主题，如中介效应、调节效应的检验，以及多层结构方程模型等，这使得这本书既适合初学者入门，也能够满足有一定基础的研究者进一步深入学习的需求。可以说，这本书为我打开了SEM分析的一扇新大门。