结构方程模式：IBM SPSS与AMOS的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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20世纪70年代Jöreskog(1973)首先将心理计量学中的验证性因素分析与计量经济学中的联立方程式模型予以混合，发展出连贯的架构，即结构方程模型（Structural equation modeling, SEM）。其常见适用的软体包括开放程式码的R，商业软体中的AMOS、EQS、LISREL、Mplus等。本书使用IBMSPSS系列的AMOS作为操作范例，其优点在于採用绘图式拖放的直观功能设计，对初学者有其易学的便利性。另外，在美国教育研究学会(AERA)中Special Interest Groups(SIGs)、中国的人大经济论坛中SEM也成立相关的学术社群，有兴趣的读者也可以进一步加入相关社群以了解更多的相关讯息。

计量经济学导论：模型构建与实证检验 作者： [此处填写作者姓名，例如：李明, 王芳] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：高等教育出版社] 出版时间： [此处填写出版年份，例如：2023年] --- 内容简介 《计量经济学导论：模型构建与实证检验》是一本全面、深入且实践导向的教材，旨在为经济学、金融学、管理学以及社会科学等领域的学生和研究人员提供坚实的计量经济学基础。本书不仅涵盖了计量经济学的核心理论，更侧重于如何将这些理论应用于真实的经济数据，通过严谨的实证方法解决实际问题。 本书的撰写基于对当前计量经济学研究前沿和教学实践的深刻理解，力求在理论的严谨性与应用的直观性之间找到完美的平衡。我们深知，计量经济学的价值不仅在于掌握复杂的数学公式，更在于运用统计工具精确地识别经济关系、检验经济理论，并为政策制定提供可靠的量化依据。 全书共分为六大部分，二十章，结构清晰，逻辑递进，由浅入深地引导读者掌握从基础的单变量模型到前沿的面板数据和时间序列分析。 --- 第一部分：计量经济学基础与一元回归分析 (Fundamentals and Simple Regression) 本部分为全书的基石，重点介绍计量经济学的基本思想、研究范式以及最基础的模型——一元线性回归模型（Simple Linear Regression Model）。 第一章：计量经济学的概念与作用 介绍计量经济学的定义、研究目标以及在现代经济分析中的地位。 阐述因果关系识别的挑战与计量经济学的核心贡献。 介绍数据类型（截面数据、时间序列数据、面板数据）及其特点。 第二章：经典线性回归模型的假定（Classical Linear Regression Model - CLRM） 详细阐述高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）假定，包括线性性、随机抽样、零条件均值、同方差性和无自相关性。 解释每个假定的经济学和统计学含义。 第三章：普通最小二乘法（Ordinary Least Squares - OLS）估计 深入推导OLS估计量的推导过程，强调其几何意义。 证明在CLRM假定下，OLS估计量是BLUE（Best Linear Unbiased Estimator，最佳线性无偏估计量）。 介绍拟合优度指标 $R^2$ 的计算与解释。 第四章：一元回归模型的统计推断 介绍回归系数的抽样分布，以及t检验、F检验的原理。 讲解如何构建和解释置信区间。 探讨回归模型的经济学解释和预测应用。 --- 第二部分：多元线性回归模型 (Multiple Linear Regression) 本部分将分析中回归变量的引入对模型估计和推断带来的影响，这是大多数实际研究的起点。 第五章：多元回归模型的估计与解释 介绍多元回归模型的数学表达、OLS估计的矩阵形式。 关键概念：偏效应（Partial Effect）的解释，即在控制其他变量不变的情况下，单个变量对因变量的影响。 引入虚拟变量（Dummy Variables）处理定性信息。 第六章：多元回归模型中的多重共线性 深入分析多重共线性的概念、成因及其对OLS估计量的影响（估计量的标准误增大，但估计量仍是无偏的）。 介绍诊断多重共线性的方法，如方差膨胀因子（VIF）。 讨论处理多重共线性的策略，包括数据收集、变量变换或岭回归等进阶方法简介。 第七章：异方差性（Heteroskedasticity） 详细阐述异方差性的定义、后果（OLS估计量失效、无效估计），并提供直观的经济学案例。 介绍检验异方差性的方法（如怀特检验、BPG检验）。 重点讲解如何使用稳健标准误（Robust Standard Errors）解决异方差性问题，以及加权最小二乘法（WLS）。 第八章：自相关性（Autocorrelation） 专为时间序列数据准备，讨论误差项存在自相关性的原因和影响。 介绍检验自相关性的方法（如Durbin-Watson检验、Breusch-Godfrey检验）。 介绍修正自相关性的方法，如广义最小二乘法（GLS）。 --- 第三部分：模型设定的挑战与修正 (Specification Issues and Remedies) 本部分关注模型设定的偏误，即如果模型形式或变量选择不恰当，OLS估计量将产生偏误或不一致。 第九章：函数形式的选择 讨论线性、对数-线性、半对数等不同函数形式的选择标准。 介绍如何使用拉姆达（Box-Cox）变换来探寻最优的函数形式。 第十章：遗漏变量偏误与内生性问题 遗漏变量偏误（Omitted Variable Bias - OVB）的严格推导及其对估计量的影响。 引入内生性（Endogeneity）的概念，包括遗漏变量、测量误差和反向因果关系（Simultaneity），这是计量研究中最具挑战性的问题。 第十一章：工具变量法（Instrumental Variables - IV） 深入讲解工具变量法的理论基础：工具变量的有效性条件（相关性和外生性）。 介绍两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares - 2SLS）的步骤和应用。 探讨工具变量选择的实际困难与有效性检验。 --- 第四部分：离散选择模型与非线性模型 (Discrete Choice and Nonlinear Models) 本部分超越了标准的线性回归框架，处理因变量为非连续或受限变量的情况。 第十二章：线性概率模型（LPM）的局限性 介绍LPM的应用场景，并详细分析其在概率预测上的缺陷（如预测概率大于1或小于0）。 第十三章：Logit与Probit模型 详细介绍基于概率分布的Logit和Probit模型，重点讲解其边际效应的计算与解释（与OLS的系数解释有本质区别）。 介绍模型的估计方法（极大似然估计法 - MLE）。 第十四章：计数数据模型 介绍泊松（Poisson）回归模型及其应用，处理事件发生次数等计数数据。 讨论泊松模型的局限性（等方差性假设）以及负二项式（Negative Binomial）回归作为替代方案。 --- 第五部分：面板数据分析 (Panel Data Analysis) 面板数据（Panel Data）因同时包含时间维度和个体维度，能有效控制个体不可观测的异质性，是现代实证研究的核心工具之一。 第十五章：面板数据模型基础 介绍面板数据的优势：增加信息量、控制遗漏变量。 讲解如何区分混合回归模型（Pooled OLS）与面板模型。 第十六章：固定效应模型（Fixed Effects - FE） 深入解析固定效应模型的“去均值”转换原理，以及其控制个体特定效应的机制。 重点讲解Within估计量与差分操作。 第十七章：随机效应模型（Random Effects - RE） 阐述随机效应模型的假设前提（个体效应与解释变量不相关）。 介绍广义最小二乘法（GLS）在随机效应模型中的应用。 第十八章：FE与RE模型的选择 详细介绍豪斯曼检验（Hausman Test）的原理和应用，帮助研究者在固定效应和随机效应模型之间做出科学选择。 --- 第六部分：时间序列分析简介 (Introduction to Time Series Analysis) 本部分为时间序列分析的入门介绍，主要关注经济变量的时间依赖性。 第十九章：平稳性与随机游走 定义时间序列的平稳性（均值、方差、协方差不随时间变化）。 介绍随机游走模型及其检验方法（单位根检验，如ADF检验）。 第二十章：自回归与移动平均模型（ARMA/ARIMA） 介绍自回归（AR）、移动平均（MA）过程及其组合ARMA模型。 简要介绍如何对非平稳序列进行差分处理，转化为平稳序列，从而构建ARIMA模型进行短期预测。 --- 本书特色 1. 强调因果识别： 本书将大量篇幅用于讲解内生性问题及工具变量、固定效应等方法，旨在帮助读者超越简单的相关性分析，实现更可靠的因果推断。 2. 软件应用贯穿始终： 尽管理论严谨，但本书的每一核心方法都配有数据实例和操作指导（主要使用R语言和Stata软件进行演示），确保读者能够快速上手，将理论转化为可操作的实证分析流程。 3. 丰富的经济学案例： 所有模型和检验都嵌入到真实的经济学和金融学背景中，例如劳动市场分析、资产定价、宏观经济政策评估等，增强了学习的趣味性和实用性。 4. 严谨的数学推导与直观解释结合： 复杂的数学证明被放置在附录或特定章节，主体内容侧重于对结果和假设的经济学直观理解，适合初学者打下坚实基础，也适合进阶学者回顾核心逻辑。 《计量经济学导论：模型构建与实证检验》是经济、金融、公共政策等领域学生和青年研究人员不可或缺的案头工具书。通过学习本书，读者将掌握科学的量化研究方法，能够独立设计实证研究，并对前沿文献中的计量模型进行批判性评估。

作者简介

Niels J. Blunch

　　Niels J. Blunch是哥本哈根商学院（Copenhagen School of Business）的企管硕士。在业界服务数年后，Niels在1965年时进入奥胡斯商学院（Aarhus School）的行销统计系任教并从事研究，包括行销研究与研究方法概论。在学术工作之余，他也担任顾问，并在2007年时退休。

　　《结构方程模式─IBM SPSS 与AMOS的应用》（再版）是他的第七本着作，但也是他的第一本英文着作。

审订者简介

吴政达

　　现职：
　　国立政治大学教育学系专任教授兼教育学院院长
　　中华民国教育行政学会理事长

　　学历：
　　国立政治大学教育学博士

　　专长领域：
　　教育政策分析、教育行政、教育统计

第一篇　做好准备与备妥资料
ch01　前言
ch02　测量变项：信度与效度
ch03　因素分析

第二篇　三种基本模式
ch04　结构方程模式与AMOS
ch05　只含外显变项的模式
ch06　结构方程模式的测量模式：验证性因素分析
ch07　一般模式

第三篇　进阶模式与技巧
ch08　平均数结构与多群组分析
ch09　不完整与非常态资料
ch10　潜在曲线模式

附录A　统计先备知识
附录B　词汇表
附录C　AMOS陈述式

评分☆☆☆☆☆

這本《結構方程模式：IBM SPSS與amos的應用》真的是一本讓人期待的寶藏！我是一名跨領域的研究者，工作上時常需要整合不同來源的數據，並且試圖建立一套能夠解釋複雜因果關係的模型。SEM 的理論概念一直吸引著我，但實際操作起來總覺得門檻很高，尤其是對於軟體操作的部分，常常會因為不熟悉而感到挫折。我之前曾嘗試過使用一些 SEM 的軟體，但對於如何有效地將 SPSS 的數據處理能力與 Amos 的模型建構能力結合，始終沒有一個清晰的脈絡。這本書的出現，恰好填補了我這方面的知識空白。我希望這本書能夠提供清晰、循序漸進的指導，讓我能夠從頭開始，學會如何準備數據，如何在 Amos 中有效地建構和修改模型，並且學會如何解讀那些複雜的統計報告。如果書中能包含一些在不同學科領域的應用範例，並且討論不同模型的適用性，那對我來說將會非常有啟發性，能夠幫助我將 SEM 的應用範圍擴展到我自己的研究領域。

评分☆☆☆☆☆

我對《結構方程模式：IBM SPSS與amos的應用》這本書感到非常好奇，尤其是它著重在 IBM SPSS 和 Amos 這兩套軟體的應用。我是一名剛踏入學術研究領域的碩士生，SEM 對我來說就像是個神秘的黑盒子，聽起來很厲害，但實際操作起來卻常常感到不知所措。我平常比較熟悉 SPSS 的基本操作，但對於如何運用它來進行 SEM 分析，尤其是搭配 Amos，一直沒有一個清晰的概念。我看過一些 SEM 的教科書，但它們大多偏重於理論，對於實際操作的指導相對較少，這讓我在動手時經常卡關。這本書的出現，讓我看到了一線希望。如果它能提供詳細的軟體操作步驟，並且解釋每一個步驟背後的邏輯，那將會對我非常有幫助。我尤其希望能學習到如何利用 SPSS 處理數據，然後將數據導入 Amos 中建立 SEM 模型，並且能夠學會如何解讀 Amos 的分析結果。我相信這本書能夠幫助我克服對 SEM 的恐懼，並且能夠在我的研究中更有效地運用 SEM 這個強大的分析工具。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《結構方程模式：IBM SPSS與AMOS的應用》真是讓我太驚喜了！身為一個在學術研究領域打滾多年的小菜鳥，每次遇到要處理數據、跑模型的時候，總是覺得腦袋快要爆炸。尤其是結構方程模式（SEM），光聽名字就覺得很威、很厲害，但實際操作起來，那堆參數、那些指標，真的讓人一個頭兩個大。我之前試過看一些比較學術性的書籍，但對我這種初學者來說，簡直就像在看天書一樣，很多術語聽都沒聽過，更別提實際操作了。這次看到這本書，主打IBM SPSS和AMOS的應用，我整個眼睛都亮了！SPSS是我平常比較熟悉的數據分析軟體， Amos我也聽過不少前輩推薦，感覺這本書就像是為我量身打造的，把 SEM 這個看似高深的理論，透過實務操作的工具呈現出來，讓我對實際應用更有信心。我超級期待裡面的案例分析，能夠跟著書本一步一步操作，把理論知識轉化為實際研究能力，這對我來說是無價的。希望這本書能帶我走出 SEM 的迷霧，讓我在研究的路上更加順遂！

评分☆☆☆☆☆

這次看到《結構方程模式：IBM SPSS與amos的應用》這本書，真的讓我眼睛一亮！我是一名剛起步的市場研究分析師，經常需要處理大量的數據，並且希望能夠找出變數之間更深層次的關係，SEM 對我來說絕對是一個非常吸引人的工具。過去我主要使用 SPSS 進行一些基礎的數據分析，但對於 SEM 這樣更進階的方法，我一直感到無從下手。我聽過一些學長姐的經驗分享，提到 SEM 在預測消費者行為、評估品牌影響力等方面有著極大的潛力，但苦於沒有合適的入門管道。這本書的標題就直接點出了我最關心的兩套軟體，IBM SPSS 和 Amos，這意味著它很可能是一本非常實用的操作指南。我非常期待書中能夠提供具體的案例，例如如何利用 SEM 分析廣告投入對銷售額的影響，或是不同產品屬性如何影響消費者的購買意願。如果書中能包含從數據整理到模型驗證的完整流程，並且解釋如何解釋 SEM 的結果，幫助我將分析結果轉化為具體的市場策略建議，那這本書的價值將會是無可衡量的。

评分☆☆☆☆☆

這本《結構方程模式：IBM SPSS與amos的應用》絕對是我近期最期待的一本書了！身為一個正在努力將論文付梓的博士班研究生，SEM 絕對是我避不開的課題。過去為了跑 SEM，我曾多次在電腦前抓破頭皮，試圖理解那些複雜的統計原理，卻往往事倍功半，得不到自己想要的結果。SPSS 和 Amos 我都有所接觸，但如何將兩者完美結合，透過 SEM 進行更深入的數據分析，一直是我心中的一大疑問。這本書的出現，彷彿為我點亮了一盞明燈。光看書名，就知道它聚焦在實際操作，這對我來說至關重要。我需要的不是紙上談兵，而是能夠實際操作、能夠解決問題的工具。期待書中能有清晰易懂的步驟引導，能夠帶著我從數據準備、模型建立，到結果解釋，每一個環節都紮實地講解清楚。我特別想了解如何根據不同的研究問題，選擇合適的 SEM 模型，以及如何解讀那些 SEM 的輸出結果，判斷模型的適配度。如果書中能提供一些常見的應用範例，並分析其優缺點，那更是錦上添花了。