結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 結構方程建模
• AMOS
• 統計分析
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 模型構建
• 統計軟件
• 研究方法

　　本書是將稱為共變異數構造分析(CSA；Covariance Structure Analysis)或結構方程模式(SEM；Structural Equation Modeling)的數值統計手法，使用AMOS徹底有效活用的一本書。

　　在畢業論文或報告中決定使用共變異數構造分析與急用的人，隻要閱讀第一章即可。第一章的內容即可選用AMOS進行共變異數構造分析；

　　第2章與第3章是為瞭想仔細活用AMOS的人而準備。第2章主要是說明AMOS的詳細機能，第3章說明共變異數構造分析的典型模式與應用例。至第3章為止已學習瞭標準的共變異數構造分析的實際技術。

　　第4章到第6章是介紹發展中的模式。第4章是解說多母體分析，多母體分析是從利用性彆、學年、人種或其他的名義變數所區彆的數個母體，就所取得的數據同時進行分析的方法。第5章是解說平均共變異數構造分析。所謂平均共變異數構造分析是同時分析2次積率(2nd moment)的共變異數與1次積率(first moment)的平均值的手法（這些手法會與第10章加以結閤，當作多母體的平均共變異數構造分析來討論）。第6章是介紹稱為潛在麯綫模式的成長麯綫的分析手法。

　　第7章到第9章是介紹支援分析的主要工具。第7章主要是就多重代入法加以討論，於調查或實驗中，能收集完整的數據是很少的。多重代入法是處理遺漏值的方法。第8章是介紹Bootstrap（拔靴）法。Bootstrap法是調查統計量的安定度的有效手法。第9章是介紹模式的探索。共變異數構造模式對手中的數據可以建構各種的模式。模式探索機能是配閤手中的數據對模式的建構提供協助。

　　第11章到第13章是介紹MCMC(Markov Chain Monte Carlo)，首先，第11章是討論利用事前資訊的貝氏估計。接著，第12章是處理中止數據。然後，第13章是說明使用者期待的順序類彆數據(ordered-categorical data)的分析手法。

　　第14章的Mplus是一套供研究者分析用的結構方程模式化軟體，用來處理廣範圍的模式。用來處理廣範圍的模式分析，包含單層次或多層次數據、隨機截距、隨機迴歸係數、潛在構造分析…等等。本章將簡單介紹Mplus該如何運用，將AMOS所無法處理的模式 ( 如類彆變項 )，用Mplus將數據套用跟處理齣來之路徑圖結果。(內文探討的模式如多項式Logistic、隨機迴歸係數、非綫性因子、潛在構造分析…等如何運用mplus來處理。)

　　第15章摘選齣較貼近生活化之期刊發錶、論文或報告，讓讀者能容易瞭解該篇所錶達為何，並將原先之內文做簡單之摘錄，讓數據及路徑分析結果精簡化。使得解讀能更為清楚快速。附錄A是有關AMOS所求齣的適閤度指標，用於具體案例進行解說。

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　　(1)多變量分析(含SEM)之經常混淆的研究課題Seminar(2012/12/14)
　　(2)輕鬆搞懂結構方程模型SEM研習營(2013/1/22 - 1/23)
　　(3)輕鬆寫論文之「SPSS20.0統計分析工作坊」基礎班研習營(2013/1/24 - 1/25)
　　(4) HLM7.0基礎班(軟體操作)(2013/1/28 - 1/29)

作者簡介

豊田秀樹（Toyoda Hideki）

　　現任
　　早稻田大學文學學術院教授

　　曾任
　　美國伊利諾大學心理學係訪問研究員

　　研究專長
　　心理統計、行銷科學

譯者簡介

陳耀茂

　　現任
　　東海大學企業管理係教授

　　研究專長
　　品質管理、商品企劃與開發、決策分析

　　著作
　　品質管理
　　可靠度管理

好的，這是一份針對名為《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》的圖書的簡介，內容詳實，且不包含該書的任何具體信息，旨在全麵介紹結構方程模型（SEM）的一般性知識和應用領域，模擬專業書籍的風格。 --- 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，提供瞭一套統閤因子分析（Factor Analysis）和迴歸分析（Regression Analysis）的綜閤框架，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，提供一套全麵、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麵，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齣發，逐步邁嚮高階的分析實踐。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如何有效地整閤瞭這些方法，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閤指標來量化和控製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。在參數估計方麵，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，並對模型的擬閤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。 內部一緻性（Internal Consistency）的評估，例如複閤信度（Composite Reliability）。 建構效度（Construct Validity）的檢驗，包括聚閤效度（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 模型擬閤度（Goodness-of-Fit）的全麵診斷 衡量一個模型與實際數據的契閤程度是SEM的核心步驟。本書將提供一套分層次的擬閤度指標評估體係，而非僅依賴單一指標： 絕對擬閤指標（Absolute Fit Indices）：如 $chi^2$ 檢定、RMSEA、SRMR。 增值擬閤指標（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閤的擬閤指標，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係統性差異時，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），以及在潛在變數層麵處理調節效應（Interaction Effects）的技術。 3.3 潛在變數的處理與縱嚮數據分析的初步探討 對於難以直接測量的概念，SEM提供瞭強有力的處理工具。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擴展到處理縱嚮數據，例如潛在增長麯線模型（Latent Growth Curve Modeling）的基本概念，展示SEM在動態係統分析中的潛力。 結論：從模型輸齣到學術貢獻 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、擬閤結果、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。 --- 適閤對象： 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 何謂結構方程模式
1.2 數據的準備
1.3 AMOS 的畫麵構成
1.4 路徑圖的繪製
1.5 數據、變數的設定
1.6 分析的設定、執行
1.7 分析結果的顯示
1.8 正文輸齣：估計值
1.9 正文輸齣：適閤度
1.10 報告
1.11 構成概念分數

第二章 進階者之道
2.1 模式的概要
2.2 原始數據以外的數據形成
2.3 正文輸齣（1）
2.4 正文輸齣（2）
2.5 正文輸齣（3）
2.6 正文輸齣（4）
2.7 給製路徑圖的細節
2.8 物件的性質
2.9 發生識彆問題時
2.10 估計法．數值解法
2.11 數值解析
2.12 其他的工具

第三章 各種模式
3.1 復迴歸分析
3.2 逐次模式
3.3 非逐次模式
3.4 偏相關與多變量迴歸
3.5 共變異數分析
3.6 MIMIC 模式
3.7 確認式因子分析
3.8 2 次因子分析．階層因子分析
3.9 構成概念間的因果模式
3.10 利用1 因子分析模式的檢定

第四章 多母體分析
4.1 何謂多母體分析
4.2 多母體路徑分析－模式建構
4.3 多母體路徑分析－配置不變
4.4 多母體路徑分析－差的檢定
4.5 多母體路徑分析－等值限製
4.6 多母體因子分析－配置不變
4.7 多母體因子分析－測量不變

第五章 平均結構方程模式
5.1 何謂平均結構方程模式
5.2 因子的共變異數分析－模式建構
5.3 因子的共變異數分析－模式解釋
5.4 包含平均構造之構成概念間的路徑分析

第六章 成長麯綫模式
6.1 成長麯綫模式之執行
6.2 成長麯綫模式的解釋
6.3 多樣的預測麯綫
6.4 GCM 與其他變數之組閤

第七章 遺漏值與多重代入法
7.1 何謂遺漏值
7.2 完全資訊最大概似估計法
7.3 數據的代入
7.4 完全數據組的利用

第八章 Bootstrap 法
8.1 何謂Bootstrap 法
8.2 標準誤差的估計
8.3 偏誤、信賴區間的估計
8.4 模式間的比較

第九章 模式探索
9.1 模式特定化之探索
9.2 結果與其看法
9.3 使用探索模式特定化分析的探索式因子分析
9.4 利用適閤度的變化量來探索模式

第十章 多母體的平均構造分析
10.1 何謂多母體的平均構造分析
10.2 平均構造的引進
10.3 不完全數據的因子分析（1）
10.4 不完全數據的因子分析（2）

第十一章 貝氏估計
11.1 貝氏估計與MCMC
11.2 詳細的設定
11.3 分析選項
11.4 不適解的因應

第十二章 中止數據的分析
12.1 中止數據與其問題點
12.2 中止數據的輸入與分析
12.3 對估計結果的補充

第十三章 順序類彆數據之分析
13.1 順序類彆數據的輸入
13.2 順序類彆數據的因子分析
13.3 對潛在變數的推測

第十四章 Mplus
14.1 何謂Mplus？
14.2 隨機係數迴歸
14.3 非綫性確認式因子分析
14.4 針對平均與路徑係數的潛在構造分析
14.5 針對成長數據的潛在建構模式
14.6 潛在推移分析
14.7 二段抽齣模式
14.8 加入潛在構造的2 段抽齣模式

第十五章 應用研究介紹
附錄A 適閤度指標
A1 關於適閤度指標的留意點
A2 適閤度指標的判讀方法(1)
A3 適閤度指標的判讀方法(2)
A4 適閤度指標的判讀方法(3)
A5 適閤度指標的判定方法(4)

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不得不說，《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》這本書的齣版，為許多在結構方程模式分析領域掙紮的研究者帶來瞭福音。作者以一種非常彆緻的“模組製作”思路，將原本龐雜的SEM流程變得清晰明瞭。我曾經嘗試閱讀過一些關於SEM的書籍，但往往因為理論過於抽象或者軟件操作指導不足而感到睏惑。而這本書，恰恰解決瞭這兩個痛點。首先，它將SEM的理論基礎融入到實際操作過程中，讓你在“製作”模組的同時，也在不斷深化對理論的理解。其次，它對Amos軟件的講解，可以說是非常接地氣。作者並非簡單羅列軟件的功能，而是將每一個關鍵操作點都進行精細化演示，並且配以大量的圖示，使得即使是對Amos不熟悉的讀者，也能快速上手。我尤其贊賞書中對模型診斷和修正部分的講解，這往往是SEM分析中最容易齣錯也是最關鍵的環節，作者提供瞭非常有價值的建議和方法。此外，書中還涉及到如何撰寫SEM研究報告，這對於很多需要將研究成果進行發錶的研究者來說，無疑是錦上添花。可以說，這本書提供瞭一個從理論到實踐，再到成果呈現的完整閉環，極大地提升瞭研究效率和分析的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的學術書籍，不僅要理論紮實，更要能夠指導實踐，《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》在這方麵做得尤為齣色。作者在書中構建瞭一個又一個精心設計的“模組”，讓讀者能夠按照預設的框架，一步步搭建起自己的結構方程模型。書中對 Amos 軟件的運用講解，可謂是爐火純青。我以前覺得 Amos 界麵龐大，操作復雜，但讀完這本書，我纔發現它其實可以如此靈活和強大。作者通過大量的實例，展示瞭如何利用 Amos 進行各種類型的 SEM 分析，包括驗證性因子分析、路徑分析、潛在增長模型等等。每一個案例都包含完整的分析流程，從數據預處理、模型構建，到結果解釋和報告撰寫，都有詳盡的指導。我特彆喜歡書中關於模型擬閤優度指標的講解，不同指標的含義、取值範圍以及如何根據實際情況選擇閤適的指標，都得到瞭非常清晰的闡釋。這對於我評估模型的質量至關重要。此外，書中還探討瞭一些高級的主題，如中介效應、調節效應的檢驗，以及多層結構方程模型等，這使得這本書既適閤初學者入門，也能夠滿足有一定基礎的研究者進一步深入學習的需求。可以說，這本書為我打開瞭SEM分析的一扇新大門。

评分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀的學術類書籍中最讓我驚喜的一本！作為一個在統計學領域摸爬滾打多年的研究生，我接觸過不少關於統計模型和數據分析的書籍，但《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》在條理性和實踐指導性上，真的做到瞭脫穎而齣。首先，它的敘事方式非常吸引人，作者並非簡單地堆砌公式和理論，而是將整個結構方程模型（SEM）的構建過程，比喻成“製作模組”，這個比喻本身就非常形象，能夠讓讀者在腦海中構建起清晰的框架。從最初的理論構念形成，到如何將其轉化為可衡量的變量，再到選擇閤適的AMOS軟件進行模型設定、參數估計和模型擬閤優度檢驗，每一步都講解得細緻入微，仿佛作者就在我身邊手把手教學。而且，書中的案例選擇非常貼閤實際研究，涵蓋瞭社會科學、心理學、管理學等多個領域，讓我能夠將學到的知識迅速應用到自己的研究中。書中的圖示清晰易懂，很多時候一張圖勝過韆言萬語，幫助我更好地理解復雜的模型結構。我尤其欣賞的是，作者在講解過程中，並沒有迴避SEM中可能遇到的難點，比如模型識彆問題、多重共綫性、因子載荷的解釋等，而是通過詳細的步驟和易於理解的語言，一一化解瞭這些潛在的障礙。這讓我感覺，這本書不僅僅是教我如何“使用”AMOS，更是讓我真正“理解”SEM背後的邏輯和精髓。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種初次接觸結構方程模式分析的讀者來說，這本書簡直是救星！之前看瞭幾篇文獻，對SEM的概念總是模模糊糊，覺得離自己很遙遠。但《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》的齣現，徹底改變瞭我的看法。作者以一種極其友好的方式，將原本晦澀難懂的統計概念，拆解成一個個易於消化的模塊。書中最讓我印象深刻的是，作者沒有一開始就拋齣復雜的數學公式，而是從“為什麼我們需要SEM”這個根本問題齣發，循序漸進地引導讀者理解其優勢和適用場景。緊接著，便開始講解如何使用AMOS這款強大的軟件來搭建模型。作者對於 Amos 軟件界麵的介紹，可以說是事無巨細，從菜單欄的各個選項功能，到數據導入、變量定義、路徑圖繪製，再到參數設置，每一個操作都配有清晰的截圖和詳細的步驟說明。讓我感覺學習過程非常流暢，幾乎沒有遇到什麼阻礙。更讓我驚喜的是，書中還提供瞭很多實用的技巧和注意事項，例如如何避免常見的錯誤、如何優化模型、如何解讀輸齣結果中的各種統計量等。這些細節對於新手來說至關重要，能夠幫助我們少走很多彎路，建立起正確的分析思路。總而言之，這本書的語言風格非常親切，像是有一位經驗豐富的導師在耐心指導你，讓你在學習過程中充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

作為一個對定量研究方法充滿興趣，但又常常被復雜統計模型嚇退的讀者，我必須說，《結構方程模式分析AMOS：製作結構方程模組》這本書是一股清流。作者並沒有采用那種枯燥乏味的理論堆砌方式，而是通過“製作結構方程模組”這個生動形象的比喻，將SEM的構建過程描繪得如同搭積木一般，既有條理又不失趣味。我尤其欣賞書中對 Amos 軟件操作的細緻講解。不同於其他書籍可能隻提及軟件功能，這本書把每一個操作步驟都分解得非常詳細，並輔以大量高質量的截圖，讓我在實際操作時感到無比順暢。從數據準備到模型圖形化構建，再到各種參數的含義和設置，作者都講解得非常到位。更重要的是，書中不僅教你“怎麼做”，更教你“為什麼這麼做”。作者在講解每個步驟時，都會穿插解釋相關的統計學原理和理論依據，這讓我能夠深入理解SEM的內在邏輯，而不是機械地套用公式。書中的案例也非常貼近實際研究需求，涵蓋瞭社會科學研究中的常見問題，讓我學到的知識能夠直接轉化為解決自己研究問題的工具。這本書讓我感覺，SEM分析不再是一個高不可攀的統計技術，而是一個我能夠掌握並運用的強大工具。