結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 結構方程模型
• LISREL
• SIMPLIS
• 統計學
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 模型構建
• 應用統計
• 多元統計

本書特色

　　◎結構方程模式的基本理論早已在八、九十年代確立，然其應用則已進入新世代。第二版除承襲原書深入淺齣說明SEM原理，更在應用麵新增中介與調節效果分析、潛在交互作用分析、MIMIC模式相關範例說明，滿足學習者與研究人員需求。

　　◎書中提供概念原理─操作技術─運用範例的整閤性知識，對想認識SEM或LISREL，與興趣測量、測驗與統計領域的研究者，或欲取材量化研究作為論文寫作題材的研究生而言，本書絕對是必讀經典著作。

　　◎除瞭傳統的LISREL語法，第二版全麵增列SIMPLIS語法範例，佐以詳實的解釋與說明，提供更多元且容易入手的操作參考。

作者簡介

邱皓政 博士

　　美國南加州大學（University of Southern California）哲學博士，主修心理計量學。研究興趣為統計方法與應用技術、組織行為、人力資源管理、心理測驗學、創造力與組織創新，專長議題為結構方程模式與多變量統計方法。目前任教於國立颱灣師範大學管理學院，國立政治大學創新與創造力研究中心研究員，颱灣統計方法學學會創會理事長。曾任教於國立中央大學、國立交通大學、輔仁大學、世新大學等校，曆經美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學研究中心統計分析師、教育部訓育委員會助研究員，颱灣心理學會秘書長、華南師範大學客座教授、北京中國科學院訪問教授。曾發錶中英文期刊與研討會論文數十篇，著有《量化研究法(一)：研究設計與資料處理》、《量化研究法(二)：統計原理與分析技術》、《多層次模式方法論》、《量化研究與統計分析》等書， 譯有「多層次模型分析導論」，編有「創造力的發展與實踐」期刊專題。

　　hawjeng.idv.tw

現代社會科學研究方法深度指南：因果推斷、混閤方法學與前沿計量經濟學 本書聚焦於21世紀社會科學研究領域中，對數據驅動決策和復雜係統理解至關重要的三大核心支柱：穩健的因果推斷、創新的混閤方法整閤，以及高階計量經濟學模型的精確應用。 在全球化和大數據浪潮的推動下，社會科學研究正麵臨前所未有的復雜性挑戰。傳統的描述性統計和簡單的相關性分析已無法有效解釋現象背後的深層驅動力。本書旨在為研究生、青年學者及資深研究人員提供一套全麵、深入且高度實用的研究工具箱，幫助他們跨越理論與實證之間的鴻溝，構建齣具有高度內部效度和外部效度的研究成果。 全書結構分為三個緊密關聯的部分，層層遞進，確保讀者不僅掌握技術操作，更能理解其背後的統計學和哲學基礎。 --- 第一部分：超越相關性——現代因果推斷的嚴謹框架 本部分徹底革新讀者對“解釋變量”與“結果變量”關係的理解，將焦點從單純的統計擬閤轉嚮對真實世界中“乾預效應”的精準識彆。 第一章：潛在結果框架與識彆策略的基石 深入探討魯賓（Rubin）的潛在結果（Potential Outcomes）框架，這是現代因果推斷的理論基石。詳細解析什麼是“反事實”（Counterfactual）以及為什麼它在經驗研究中難以觀測。重點講解處理效應（Treatment Effect）的多種衡量方式，包括平均處理效應（ATE）、局部平均處理效應（LATE）等，並闡述在不同研究情境下選擇何種效應估計的閤理性。 第二章：準實驗設計的精妙構建 在真實隨機對照試驗（RCT）難以實施的社會科學領域，如何模擬隨機化成為關鍵。本章詳盡介紹一係列準實驗方法： 斷點迴歸設計（Regression Discontinuity Design, RDD）： 無論是清晰斷點（Sharp RDD）還是模糊斷點（Fuzzy RDD），本書都提供瞭從數據可視化、帶寬選擇到穩健性檢驗的全流程操作指南，重點闡述瞭如何通過局部綫性迴歸精確估計邊界效應。 雙重差分方法（Difference-in-Differences, DiD）： 詳細剖析瞭核心假設——平行趨勢（Parallel Trends）的檢驗方法，包括事件研究法（Event Study）的應用，並擴展至涉及多時間點、多處理組的廣義雙重差分模型（如Staggered DiD）。 工具變量法（Instrumental Variables, IV）的現代應用： 不再局限於傳統的綫性IV，本書深入講解瞭如何選擇和驗證閤格工具變量的條件，並側重於兩階段最小二乘法（2SLS）在高階模型中的實現，以及對異質性處理效應（LATE）的解釋。 第三章：傾嚮得分匹配與選擇偏誤的校正 對傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的介紹超越瞭簡單的核匹配或最近鄰匹配。本書強調瞭評估匹配質量的重要性，包括共同支撐區域（Common Support）的判斷和協變量平衡性的檢驗。此外，還將介紹如何結閤PSM與迴歸模型（如協變量調整迴歸法，CAR），以最大化估計的效率和穩健性。 --- 第二部分：質性與量的交融——混閤方法研究的設計與實施 本部分針對當前研究趨勢，強調瞭混閤方法（Mixed Methods Research）在提供更豐富、更具情境化解釋方麵的不可替代性。 第四章：混閤方法研究的理論範式與設計邏輯 清晰界定混閤方法的哲學基礎，區分瞭基於實用主義、復雜性理論等視角下的混閤研究範式。重點講解瞭主流的設計類型，包括： 解釋性順序設計（Explanatory Sequential Design, QUAL $ ightarrow$ QUAN）： 如何利用初步的定性訪談結果來指導後續大規模問捲的構建和變量的界定。 探索性順序設計（Exploratory Sequential Design, QUAN $ ightarrow$ QUAL）： 如何通過對量化數據中顯著（或異常）結果的深入挖掘，設計後續的焦點小組或深度訪談，以理解“機製”。 收斂並行設計（Convergent Parallel Design）： 強調數據收集和分析的同步性，以及如何通過三角驗證（Triangulation）來增強研究結論的信度。 第五章：定性數據的量化編碼與整閤分析 本章側重於如何將定性資料轉化為可供整閤分析的結構化信息。內容涵蓋： 主題分析與理論飽和度的判斷： 詳細介紹歸納式和演繹式編碼的流程，以及如何確保編碼過程的信度和效度。 定性數據軟件（如NVivo, ATLAS.ti）的高效使用，包括代碼共現矩陣的生成。 案例排序和比較案例分析法： 在跨案例研究中，如何運用Mill's Methods（求同法和求異法）來識彆關鍵差異或共同因素，並將其與量化結果進行比對。 --- 第三部分：高級計量經濟學工具與大數據處理前沿 本部分麵嚮具有一定計量基礎的研究者，引入更復雜的數據結構處理和前沿的預測建模技術。 第六章：麵闆數據分析的動態視角 係統梳理固定效應（Fixed Effects）與隨機效應（Random Effects）模型的選擇標準與局限性。重點深入講解： 動態麵闆模型（Dynamic Panel Models）： 針對內生性問題，詳細介紹如何運用差分廣義矩估計法（Arellano-Bond GMM）和係統廣義矩估計法（System GMM），以處理序列相關性和內生解釋變量。 時間序列模型的應用邊界： 在宏觀經濟學和社會學分析中，協整檢驗（Cointegration Test）和格蘭傑因果關係檢驗的實際操作與結果解讀。 第七章：潛變量模型與復雜結構方程的高階拓展 雖然本書不側重於結構方程模型（SEM）的基礎操作，但本章將聚焦於SEM在處理多層次和縱嚮數據時的前沿應用： 多層綫性模型（Multilevel Modeling, MLM）： 詳細闡述如何處理嵌套數據結構，區分個體層麵和群體層麵的效應，以及如何進行跨層次交互作用的檢驗。 增長麯綫模型（Growth Curve Modeling）與潛在增長軌跡分析（Latent Class Growth Analysis, LCGA）： 識彆研究對象隨時間變化的異質性發展路徑，超越簡單的平均趨勢分析。 第八章：機器學習在社會科學中的預測與解釋 介紹如何利用計算工具來增強研究的預測能力，同時不犧牲理論解釋力： 高維迴歸與正則化方法： 側重於Lasso、Ridge迴歸在變量篩選和模型簡化中的應用，以及如何處理數據集中變量數量遠超樣本量的情況。 分類與預測模型： 邏輯迴歸的擴展，如隨機森林（Random Forests）和梯度提升機（Gradient Boosting Machines, GBM）。本書強調的是如何利用這些“黑箱”模型來識彆關鍵的特徵重要性（Feature Importance），從而反哺理論構建，而非僅僅追求預測精度。 --- 本書的價值定位： 本書並非一本軟件操作手冊，而是一本方法論的哲學指南與實證策略藍圖。它假定讀者對基礎統計學已有瞭解，目標是幫助研究者在麵對復雜的現實問題時，能夠自主判斷哪種統計工具能夠最有效地識彆因果機製，並能夠熟練整閤不同的數據類型，最終産齣具有高度學術價值和政策影響力的研究成果。全書貫穿著對研究倫理、模型假設的批判性思考，旨在培養齣具備“方法論自覺”的獨立研究者。

第一篇 概 說

第一章 結構方程模式概說
結構方程模式的根源
結構方程模式的原理與特性
結構方程模式的基本程序
結語

第二章 結構方程模式的資料準備
基本概念
遺漏值處理
常態性假設
綫性關係假設
結語

第二篇 基本原理

第三章 模式界定與辨識
模式界定的基本概念
參數的概念
模式辨識
等值模型問題
結語

第四章 參數估計
結構方程模式的統計基礎
參數估計的原理
主要的參數估計策略
參數估計解與顯著性考驗
結語

第五章 模式評鑑與修飾
模式評鑑的基本概念
模式評鑑的方法
模式修飾的原理與方法
結語

第六章 檢定力分析與樣本數問題
檢定力分析的基本概念
模式適配的檢定力分析
參數的檢定力分析與樣本數決定
結語

第三篇 分析與應用

第七章 LISREL的概念與技術
LISREL簡介
LISREL語法
SIMPLIS語法

第八章 結構方程模式的操作
SEM的分析步驟
SEM的執行重點
SEM的解釋與應用
SEM分析的技術問題

第九章 驗證性因素分析
因素分析的基本概念
驗證性因素分析
高階驗證性因素分析
因素結構的內部適配
變數組閤與聚閤
範例一 ：驗證性因素分析I《測驗工具之檢驗》
範例二 ：驗證性因素分析II《理論模型之檢驗》
範例三 ：驗證性因素分析III《高階因素效度檢驗》

第十章 路徑分析與統閤模式
路徑分析的基本概念
路徑分析的模式設定與識彆
統閤模式分析
結語
範例四 ：路徑分析《外顯變數的路徑模式檢驗》
範例五 ：統閤模式分析《潛在變數的路徑模式檢驗》

第十一章 路交互作用與調節效果分析
交互作用與調節效果的基本概念
交互作用中的平減議題
結構方程模式中的交互作用分析
結語
範例六 ：交互作用分析I《外顯變數的交互作用檢驗》
範例七 ：交互作用分析II《潛在變數的交互作用檢驗》

第十二章 多樣本結構方程模式分析
多樣本分析的原理
恆等性分析的概念
恆等性檢驗的策略
復核效化檢驗的概念與方法
結語
範例八 ：多樣本分析I《因素恆等性檢驗》
範例九 ：多樣本分析II《復閤效化檢驗》

第十三章 平均數結構分析
平均數結構分析的原理
平均數結構的分析技術
結語
範例十 ：平均數結構分析I《測量模型多樣本分析》
範例十一 ：平均數結構分析II《結構模型多樣本分析》
範例十二 ：MIMIC模型分析《類彆自變數模型分析》

第十四章 成長麯綫分析
成長麯綫分析的基本概念
成長麯綫分析的統計原理
結語
範例十三 ：成長麯綫分析《縱貫資料分析應用》

第十五章 結構方程模式的評析與展望
結構方程模式：統計革命的第三波？
正確運用SEM的相關議題
結語：SEM的展望

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，結構方程模式（SEM）是連接理論和數據的“橋梁”，尤其是在那些變量之間關係復雜、存在潛變量的研究領域，SEM 簡直是利器。我選擇《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》，主要是因為它明確提到瞭 LISREL 和 SIMPLIS 這兩個經典的 SEM 分析軟件。對我而言，掌握這兩個軟件的使用，就等於掌握瞭 SEM 分析的核心技術。我非常希望這本書能夠提供詳細的 LISREL 和 SIMPLIS 操作指南，從最基礎的數據輸入、變量定義，到復雜的模型構建、參數估計，再到最終的模型評估和結果解釋，都能夠有清晰、易懂的說明。我特彆希望書中能夠講解如何處理測量誤差，以及如何區分測量模型和結構模型。同時，我更看重的是書中對 SEM 原理的深入剖析。例如，關於模型的識彆問題，關於各種擬閤指標背後的統計意義，以及如何選擇閤適的擬閤指標來判斷模型的優劣。這些深層次的理解，對於我獨立開展研究，而不是簡單地“照葫蘆畫瓢”至關重要。此外，我對書中“應用”部分的案例也抱有很高的期望，希望能夠看到一些具有啓發性的研究實例，瞭解不同研究者是如何運用 SEM 來解決具體問題的，這能幫助我更好地將 SEM 運用到我自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

這本書《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》真是讓我跌破眼鏡！本來是衝著“結構方程模式”這個熱門名詞來的，覺得這本書應該能讓我快速掌握這門高深的統計技術，畢竟在學術研究中，SEM 的身影越來越普遍，尤其是在社會科學、心理學、教育學等領域，它能幫我們揭示那些隱藏在數據背後的復雜關係。我平時閱讀文獻，經常會遇到各種 SEM 的分析結果，一開始覺得很神秘，後來發現要深入理解研究，就繞不開這個工具。市麵上關於 SEM 的書不少，但很多要麼過於理論化，讓人看瞭就頭痛，要麼又太過於操作化，缺乏深入的原理講解。我希望這本書能做到一個平衡，既講清楚瞭原理，又能指導實際操作，LISREL 和 SIMPLIS 這兩個軟件也是我一直想深入學習的，聽說是 SEM 分析的經典工具，所以看到這本書有這兩部分內容，就毫不猶豫地入手瞭。我期待它能像一本武功秘籍，讓我學會如何“以內力（理論）”驅動“招式（操作）”，準確地構建模型、解釋結果，而不是僅僅停留在“套公式”的層麵。尤其是“原理”部分，我希望作者能用清晰易懂的語言，將那些復雜的統計概念，比如潛變量、顯變量、路徑係數、擬閤指標等等，都一一掰開瞭揉碎瞭講清楚，讓我不僅僅是“知其然”，更能“知其所以然”。這樣，我纔能在自己的研究中更有信心，更好地解讀文獻，甚至能夠獨立開展 SEM 分析。對於“應用”部分，我更是充滿瞭期待，希望它能提供一些貼近實際研究的案例，最好是涵蓋不同學科領域的，這樣我纔能從中學習到不同情境下的建模思路和技巧。畢竟，理論學得再好，如果不能應用到實際問題中，那也隻是紙上談兵。

评分☆☆☆☆☆

結構方程模式（SEM）的強大之處在於它能夠一次性處理多個變量之間的復雜關係，並且能夠區分直接效應和間接效應，這對於我正在進行的研究非常有幫助。這本書《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》因為提到瞭 LISREL 和 SIMPLIS 這兩個在 SEM 領域舉足輕重的軟件，立刻吸引瞭我的注意。我一直希望能夠係統地學習 SEM，而不僅僅是停留在零散的瞭解層麵。我非常期待這本書能夠提供清晰、係統的 LISREL 和 SIMPLIS 操作教程，從基礎的軟件安裝、數據導入，到如何構建各種 SEM 模型（如路徑分析、驗證性因子分析、中介效應模型、調節效應模型等），再到如何進行參數估計、模型擬閤評估，以及如何解釋分析結果。我希望能夠通過這本書，不僅學會如何“操作”，更重要的是理解“為什麼這麼操作”，例如，關於模型識彆、參數估計方法（如最大似然估計）、以及各種模型擬閤指標（如 χ2、GFI、AGFI、RMSEA、SRMR、TLI、CFI 等）的含義和選擇標準。書中“應用”部分提供的案例，對我來說也至關重要，我希望能夠看到一些來自不同研究領域的實際研究範例，瞭解研究者是如何將 SEM 理論轉化為實證分析的，以及如何根據研究問題來選擇和構建閤適的 SEM 模型，從而提升我的研究實操能力。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始對這本書的期望值是比較高的，畢竟《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》這個標題聽起來就相當“硬核”，而且“第二版”的字樣也暗示瞭內容經過瞭更新和迭代，應該會比第一版更完善。我之前接觸過一些關於 SEM 的入門書籍，但總感覺它們在理論深度上有所欠缺，就像隔靴搔癢，無法真正觸及問題的核心。而 SEM 的魅力恰恰在於它能夠處理更復雜的理論模型，揭示變量之間隱蔽的聯係。這本書明確提到瞭 LISREL 和 SIMPLIS，這是我一直希望深入瞭解的軟件。我知道 LISREL 在 SEM 領域有很高的權威性，而 SIMPLIS 則以其簡潔高效著稱。我非常希望這本書能夠詳細講解這兩個軟件的操作細節，尤其是如何從零開始構建一個 SEM 模型，包括定義潛變量、設置路徑、指定協方差等。更重要的是，我希望能通過這本書掌握如何根據研究問題來選擇閤適的模型，以及如何對模型的擬閤優度進行評估，例如 CMIN/DF、RMSEA、SRMR、TLI、CFI 等指標的含義和判斷標準。這對於確保研究結果的科學性和可靠性至關重要。另外，書中關於誤差項的解釋，以及如何處理模型中可能齣現的各種問題，例如模型識彆問題、參數估計問題等等，也是我非常期待的內容。我希望這本書能成為我進行 SEM 分析的“寶典”，讓我在學術研究的道路上少走彎路。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我來說簡直是及時雨！我最近正在構思一篇關於某個社會現象的論文，初步的理論框架已經搭建起來，但總覺得缺少一個強有力的工具來檢驗我的假設。結構方程模式（SEM）一直是我研究的理想選擇，它能夠同時處理多個變量之間的關係，並且能夠區分直接效應和間接效應，這對於我理解復雜的因果路徑非常有幫助。尤其是我關注的領域，變量之間往往不是簡單的綫性關係，而是存在潛在的、難以直接觀測的因素在起作用，SEM 正好可以很好地捕捉到這些潛變量。而這本書明確提到瞭 LISREL 和 SIMPLIS 這兩個軟件，這對我來說太重要瞭。我嘗試過一些其他的統計軟件，但對於 SEM 的操作，總感覺不夠得心應手，很多時候隻能依賴現成的代碼，而無法真正理解背後的邏輯。LISREL 和 SIMPLIS 在 SEM 界是赫赫有名的，如果這本書能詳細講解它們的使用方法，並且將原理與軟件操作緊密結閤，那將大大提升我進行實證研究的能力。我特彆希望它能包含一些從數據輸入、模型設定、參數估計到結果解釋的完整流程指導，最好能有一些常見模型的構建示例，比如驗證性因子分析（CFA）、路徑分析、以及最常見的 SEM 模型。這樣，我就可以對照著書中的步驟，一步步地在軟件中實現我的模型，而不是望洋興嘆。同時，我也很想知道，書中對於模型擬閤的評估部分是如何講解的，畢竟模型的擬閤程度直接關係到研究結果的可信度，這方麵的內容對我來說至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直對結構方程模式（SEM）這種分析方法很感興趣，因為它能夠處理復雜的變量關係，揭示潛變量的影響。在我進行一些初步研究的時候，就遇到瞭需要使用 SEM 的情況，但感覺自己在這方麵的知識儲備還不夠紮實。《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》這本書的標題立刻吸引瞭我，特彆是提到瞭 LISREL 和 SIMPLIS 這兩個軟件。我聽說這兩個軟件在 SEM 領域都非常有影響力，掌握它們的使用對於深入進行 SEM 分析至關重要。我非常期待這本書能夠提供詳盡的軟件操作指南，最好是能夠從安裝、界麵介紹到具體的模型構建、參數估計、模型評估等環節都一一覆蓋。我希望能夠通過這本書學習到如何有效地使用 LISREL 和 SIMPLIS 來構建和檢驗我的研究模型。在理論方麵，我希望能更深入地理解 SEM 的基本原理，例如測量模型和結構模型的區分，路徑係數的解釋，以及各種模型擬閤指標的含義和應用。例如，我想知道在什麼情況下，應該優先關注某個特定的擬閤指標，以及如何根據擬閤指標來判斷模型的優劣。這本書的“應用”部分，我更是寄予厚望，希望它能提供一些不同學科背景的實際案例，讓我能夠學習到如何將 SEM 應用於各種研究問題，從而提升我的研究技能。

评分☆☆☆☆☆

我在閱讀文獻的時候，經常會遇到那些使用瞭結構方程模式（SEM）的研究。這些研究通常能夠揭示一些我之前從未意識到的變量之間的微妙聯係，這讓我對 SEM 産生瞭濃厚的興趣。然而，SEM 的學習麯綫一直讓我感到有些畏懼，市麵上的一些教材要麼過於理論化，要麼操作指導不夠詳細，讓我難以找到一個閤適的切入點。《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》這本書的齣現，給瞭我很大的希望。我非常看重書名中提到的 LISREL 和 SIMPLIS。我聽說 LISREL 是 SEM 分析的“老牌”軟件，曆史悠久，功能強大；而 SIMPLIS 則以其簡潔性和易用性而聞名。我希望這本書能夠詳細講解這兩個軟件的使用方法，從數據準備、模型構建到結果解釋，能夠提供一條清晰的操作路徑。尤其是我對如何處理潛在變量、如何評估模型擬閤度這些方麵非常感興趣，希望書中能夠有詳細的講解和實例演示。同時，我也希望書中能夠深入淺齣地講解 SEM 的理論基礎，例如路徑分析、因子分析、測量不確定性等概念，讓我能夠從更深層次理解 SEM 的分析邏輯，而不僅僅是停留在“點一下按鈕”的層麵。這本書的“應用”部分，我更是充滿瞭期待，希望它能夠提供一些貼近實際研究的案例，涵蓋不同學科領域，讓我能夠學習到如何將 SEM 應用於實際研究問題，從而提升我自身的研究能力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期在學術研究一綫摸爬滾打的學者，我深知結構方程模式（SEM）在現代實證研究中的重要性。它不僅僅是一種統計分析方法，更是一種強大的理論建模工具，能夠幫助我們構建和檢驗復雜的因果關係網絡。市麵上關於 SEM 的書籍琳琅滿目，但真正能夠將深厚的理論原理與精湛的軟件操作技巧融會貫通的卻屈指可數。我選擇《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》這本書，正是看中瞭它在軟件選擇上的獨到之處——LISREL 和 SIMPLIS。這兩個軟件在 SEM 的發展史上占有舉足輕重的地位，掌握它們的操作，就相當於掌握瞭 SEM 分析的“內功心法”。我尤其期待書中能夠深入剖析 LISREL 和 SIMPLIS 在模型設定、參數估計、模型修正等方麵的具體操作流程，並配以詳實的研究案例。例如，如何通過 LISREL 的 syntax 文件準確地描述復雜的模型結構，如何利用 SIMPLIS 的圖形化界麵直觀地構建模型，以及如何解讀軟件輸齣的各種統計量，從而做齣科學的判斷。此外，對於 SEM 的理論基礎，例如最大似然估計（MLE）、貝葉斯估計等，我希望書中能夠有清晰、易懂的講解，讓我不僅僅停留在“輸入數據，得齣結果”的層麵，而是能夠真正理解 SEM 分析背後的統計原理。如此一來，我纔能在自己的研究中更加靈活地運用 SEM，解決實際問題。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對統計分析工具充滿好奇心的研究者，我一直在尋找一本能夠全麵而深入地介紹結構方程模式（SEM）的書籍。《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》這個書名，讓我看到瞭希望。我尤其關注其聚焦於 LISREL 和 SIMPLIS 這兩個在 SEM 界聲名赫赫的軟件。在我看來，一個優秀的 SEM 教材，不僅要能夠清晰地闡述理論概念，更要能有效地指導實際操作。我期待這本書能夠將 LISREL 和 SIMPLIS 的操作技巧與 SEM 的理論原理緊密結閤。這意味著，在講解例如路徑分析、因子分析、測量模型、結構模型等概念時，書中能同時展示如何在 LISREL 或 SIMPLIS 中實現這些模型。我特彆希望書中能夠包含一些關於如何準備數據、如何設定模型的語法或界麵選項、如何進行參數估計、以及如何全麵評估模型擬閤度的詳細步驟。此外，我也對書中可能涉及的模型修正策略，例如增加協方差、引入新的路徑等內容充滿期待，這對於優化模型、提升研究的解釋力非常有幫助。這本書的“應用”部分，我希望它能展示一些具有代錶性的研究案例，從中學習到不同領域的研究者是如何運用 SEM 來解決實際問題的，例如在心理學中構建人格模型，在教育學中探究學習效果的影響因素，或是在市場營銷中分析消費者行為。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對結構方程模式（SEM）都有一種“望而生畏”的感覺，總覺得它門檻很高，離自己遙不可及。但隨著研究的深入，我發現很多高水平的文獻都離不開 SEM 的支持，它能夠幫助我們理清復雜的變量關係，挖掘隱藏的效應。這本書《結構方程模式：LISREL／SIMPLIS原理與應用(第二版)》恰好滿足瞭我迫切的需求。我尤其被書名中的 LISREL 和 SIMPLIS 所吸引。我聽說這兩個軟件是 SEM 分析的經典工具，能夠實現很多其他軟件難以做到的高級功能。我非常期待書中能夠提供清晰的軟件操作指南，最好是圖文並茂，能夠一步步帶領我完成模型構建、數據分析和結果解讀的全過程。我希望能夠學習如何定義潛變量，如何設置測量模型和結構模型，以及如何評估模型的擬閤度。在理論層麵，我也希望能深入理解 SEM 的基本原理，例如路徑分析、因子分析、測量模型、結構模型之間的關係，以及各種擬閤指標的含義和意義。畢竟，隻有理解瞭原理，纔能在遇到實際問題時，做齣更明智的決策，而不是簡單地套用公式。這本書的“應用”部分，我更是寄予厚望，希望它能提供一些不同領域的研究案例，讓我能夠學習到不同研究情境下的建模思路和分析技巧，從而將 SEM 靈活地運用到自己的研究中，提升研究的深度和廣度。