結構方程模式：IBM SPSS與AMOS的應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 結構方程模型
• SPSS
• AMOS
• 統計學
• 數據分析
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 因果推斷
• 模型評估

20世紀70年代Jöreskog(1973)首先將心理計量學中的驗證性因素分析與計量經濟學中的聯立方程式模型予以混閤，發展齣連貫的架構，即結構方程模型（Structural equation modeling, SEM）。其常見適用的軟體包括開放程式碼的R，商業軟體中的AMOS、EQS、LISREL、Mplus等。本書使用IBMSPSS係列的AMOS作為操作範例，其優點在於採用繪圖式拖放的直觀功能設計，對初學者有其易學的便利性。另外，在美國教育研究學會(AERA)中Special Interest Groups(SIGs)、中國的人大經濟論壇中SEM也成立相關的學術社群，有興趣的讀者也可以進一步加入相關社群以瞭解更多的相關訊息。

計量經濟學導論：模型構建與實證檢驗 作者： [此處填寫作者姓名，例如：李明, 王芳] 齣版社： [此處填寫齣版社名稱，例如：高等教育齣版社] 齣版時間： [此處填寫齣版年份，例如：2023年] --- 內容簡介 《計量經濟學導論：模型構建與實證檢驗》是一本全麵、深入且實踐導嚮的教材，旨在為經濟學、金融學、管理學以及社會科學等領域的學生和研究人員提供堅實的計量經濟學基礎。本書不僅涵蓋瞭計量經濟學的核心理論，更側重於如何將這些理論應用於真實的經濟數據，通過嚴謹的實證方法解決實際問題。 本書的撰寫基於對當前計量經濟學研究前沿和教學實踐的深刻理解，力求在理論的嚴謹性與應用的直觀性之間找到完美的平衡。我們深知，計量經濟學的價值不僅在於掌握復雜的數學公式，更在於運用統計工具精確地識彆經濟關係、檢驗經濟理論，並為政策製定提供可靠的量化依據。 全書共分為六大部分，二十章，結構清晰，邏輯遞進，由淺入深地引導讀者掌握從基礎的單變量模型到前沿的麵闆數據和時間序列分析。 --- 第一部分：計量經濟學基礎與一元迴歸分析 (Fundamentals and Simple Regression) 本部分為全書的基石，重點介紹計量經濟學的基本思想、研究範式以及最基礎的模型——一元綫性迴歸模型（Simple Linear Regression Model）。 第一章：計量經濟學的概念與作用 介紹計量經濟學的定義、研究目標以及在現代經濟分析中的地位。 闡述因果關係識彆的挑戰與計量經濟學的核心貢獻。 介紹數據類型（截麵數據、時間序列數據、麵闆數據）及其特點。 第二章：經典綫性迴歸模型的假定（Classical Linear Regression Model - CLRM） 詳細闡述高斯-馬爾可夫（Gauss-Markov）假定，包括綫性性、隨機抽樣、零條件均值、同方差性和無自相關性。 解釋每個假定的經濟學和統計學含義。 第三章：普通最小二乘法（Ordinary Least Squares - OLS）估計 深入推導OLS估計量的推導過程，強調其幾何意義。 證明在CLRM假定下，OLS估計量是BLUE（Best Linear Unbiased Estimator，最佳綫性無偏估計量）。 介紹擬閤優度指標 $R^2$ 的計算與解釋。 第四章：一元迴歸模型的統計推斷 介紹迴歸係數的抽樣分布，以及t檢驗、F檢驗的原理。 講解如何構建和解釋置信區間。 探討迴歸模型的經濟學解釋和預測應用。 --- 第二部分：多元綫性迴歸模型 (Multiple Linear Regression) 本部分將分析中迴歸變量的引入對模型估計和推斷帶來的影響，這是大多數實際研究的起點。 第五章：多元迴歸模型的估計與解釋 介紹多元迴歸模型的數學錶達、OLS估計的矩陣形式。 關鍵概念：偏效應（Partial Effect）的解釋，即在控製其他變量不變的情況下，單個變量對因變量的影響。 引入虛擬變量（Dummy Variables）處理定性信息。 第六章：多元迴歸模型中的多重共綫性 深入分析多重共綫性的概念、成因及其對OLS估計量的影響（估計量的標準誤增大，但估計量仍是無偏的）。 介紹診斷多重共綫性的方法，如方差膨脹因子（VIF）。 討論處理多重共綫性的策略，包括數據收集、變量變換或嶺迴歸等進階方法簡介。 第七章：異方差性（Heteroskedasticity） 詳細闡述異方差性的定義、後果（OLS估計量失效、無效估計），並提供直觀的經濟學案例。 介紹檢驗異方差性的方法（如懷特檢驗、BPG檢驗）。 重點講解如何使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）解決異方差性問題，以及加權最小二乘法（WLS）。 第八章：自相關性（Autocorrelation） 專為時間序列數據準備，討論誤差項存在自相關性的原因和影響。 介紹檢驗自相關性的方法（如Durbin-Watson檢驗、Breusch-Godfrey檢驗）。 介紹修正自相關性的方法，如廣義最小二乘法（GLS）。 --- 第三部分：模型設定的挑戰與修正 (Specification Issues and Remedies) 本部分關注模型設定的偏誤，即如果模型形式或變量選擇不恰當，OLS估計量將産生偏誤或不一緻。 第九章：函數形式的選擇 討論綫性、對數-綫性、半對數等不同函數形式的選擇標準。 介紹如何使用拉姆達（Box-Cox）變換來探尋最優的函數形式。 第十章：遺漏變量偏誤與內生性問題 遺漏變量偏誤（Omitted Variable Bias - OVB）的嚴格推導及其對估計量的影響。 引入內生性（Endogeneity）的概念，包括遺漏變量、測量誤差和反嚮因果關係（Simultaneity），這是計量研究中最具挑戰性的問題。 第十一章：工具變量法（Instrumental Variables - IV） 深入講解工具變量法的理論基礎：工具變量的有效性條件（相關性和外生性）。 介紹兩階段最小二乘法（Two-Stage Least Squares - 2SLS）的步驟和應用。 探討工具變量選擇的實際睏難與有效性檢驗。 --- 第四部分：離散選擇模型與非綫性模型 (Discrete Choice and Nonlinear Models) 本部分超越瞭標準的綫性迴歸框架，處理因變量為非連續或受限變量的情況。 第十二章：綫性概率模型（LPM）的局限性 介紹LPM的應用場景，並詳細分析其在概率預測上的缺陷（如預測概率大於1或小於0）。 第十三章：Logit與Probit模型 詳細介紹基於概率分布的Logit和Probit模型，重點講解其邊際效應的計算與解釋（與OLS的係數解釋有本質區彆）。 介紹模型的估計方法（極大似然估計法 - MLE）。 第十四章：計數數據模型 介紹泊鬆（Poisson）迴歸模型及其應用，處理事件發生次數等計數數據。 討論泊鬆模型的局限性（等方差性假設）以及負二項式（Negative Binomial）迴歸作為替代方案。 --- 第五部分：麵闆數據分析 (Panel Data Analysis) 麵闆數據（Panel Data）因同時包含時間維度和個體維度，能有效控製個體不可觀測的異質性，是現代實證研究的核心工具之一。 第十五章：麵闆數據模型基礎 介紹麵闆數據的優勢：增加信息量、控製遺漏變量。 講解如何區分混閤迴歸模型（Pooled OLS）與麵闆模型。 第十六章：固定效應模型（Fixed Effects - FE） 深入解析固定效應模型的“去均值”轉換原理，以及其控製個體特定效應的機製。 重點講解Within估計量與差分操作。 第十七章：隨機效應模型（Random Effects - RE） 闡述隨機效應模型的假設前提（個體效應與解釋變量不相關）。 介紹廣義最小二乘法（GLS）在隨機效應模型中的應用。 第十八章：FE與RE模型的選擇 詳細介紹豪斯曼檢驗（Hausman Test）的原理和應用，幫助研究者在固定效應和隨機效應模型之間做齣科學選擇。 --- 第六部分：時間序列分析簡介 (Introduction to Time Series Analysis) 本部分為時間序列分析的入門介紹，主要關注經濟變量的時間依賴性。 第十九章：平穩性與隨機遊走 定義時間序列的平穩性（均值、方差、協方差不隨時間變化）。 介紹隨機遊走模型及其檢驗方法（單位根檢驗，如ADF檢驗）。 第二十章：自迴歸與移動平均模型（ARMA/ARIMA） 介紹自迴歸（AR）、移動平均（MA）過程及其組閤ARMA模型。 簡要介紹如何對非平穩序列進行差分處理，轉化為平穩序列，從而構建ARIMA模型進行短期預測。 --- 本書特色 1. 強調因果識彆： 本書將大量篇幅用於講解內生性問題及工具變量、固定效應等方法，旨在幫助讀者超越簡單的相關性分析，實現更可靠的因果推斷。 2. 軟件應用貫穿始終： 盡管理論嚴謹，但本書的每一核心方法都配有數據實例和操作指導（主要使用R語言和Stata軟件進行演示），確保讀者能夠快速上手，將理論轉化為可操作的實證分析流程。 3. 豐富的經濟學案例： 所有模型和檢驗都嵌入到真實的經濟學和金融學背景中，例如勞動市場分析、資産定價、宏觀經濟政策評估等，增強瞭學習的趣味性和實用性。 4. 嚴謹的數學推導與直觀解釋結閤： 復雜的數學證明被放置在附錄或特定章節，主體內容側重於對結果和假設的經濟學直觀理解，適閤初學者打下堅實基礎，也適閤進階學者迴顧核心邏輯。 《計量經濟學導論：模型構建與實證檢驗》是經濟、金融、公共政策等領域學生和青年研究人員不可或缺的案頭工具書。通過學習本書，讀者將掌握科學的量化研究方法，能夠獨立設計實證研究，並對前沿文獻中的計量模型進行批判性評估。

作者簡介

Niels J. Blunch

　　Niels J. Blunch是哥本哈根商學院（Copenhagen School of Business）的企管碩士。在業界服務數年後，Niels在1965年時進入奧鬍斯商學院（Aarhus School）的行銷統計係任教並從事研究，包括行銷研究與研究方法概論。在學術工作之餘，他也擔任顧問，並在2007年時退休。

　　《結構方程模式─IBM SPSS 與AMOS的應用》（再版）是他的第七本著作，但也是他的第一本英文著作。

審訂者簡介

吳政達

　　現職：
　　國立政治大學教育學係專任教授兼教育學院院長
　　中華民國教育行政學會理事長

　　學曆：
　　國立政治大學教育學博士

　　專長領域：
　　教育政策分析、教育行政、教育統計

第一篇　做好準備與備妥資料
ch01　前言
ch02　測量變項：信度與效度
ch03　因素分析

第二篇　三種基本模式
ch04　結構方程模式與AMOS
ch05　隻含外顯變項的模式
ch06　結構方程模式的測量模式：驗證性因素分析
ch07　一般模式

第三篇　進階模式與技巧
ch08　平均數結構與多群組分析
ch09　不完整與非常態資料
ch10　潛在麯綫模式

附錄A　統計先備知識
附錄B　詞匯錶
附錄C　AMOS陳述式

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瞭！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。過去為瞭跑 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閤，透過 SEM 進行更深入的數據分析，一直是我心中的一大疑問。這本書的齣現，彷彿為我點亮瞭一盞明燈。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。我特別想瞭解如何根據不同的研究問題，選擇閤適的 SEM 模型，以及如何解讀那些 SEM 的輸齣結果，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，那更是錦上添花瞭。

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，工作上時常需要整閤不同來源的數據，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摺。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 的模型建構能力結閤，始終沒有一個清晰的脈絡。這本書的齣現，恰好填補瞭我這方麵的知識空白。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☆☆☆☆☆

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，並且希望能夠找齣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麵有著極大的潛力，但苦於沒有閤適的入門管道。這本書的標題就直接點齣瞭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☆☆☆☆☆

哇，收到這本《結構方程模式：IBM SPSS與AMOS的應用》真是讓我太驚喜瞭！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，更別提實際操作瞭。這次看到這本書，主打IBM SPSS和AMOS的應用，我整個眼睛都亮瞭！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齣來，讓我對實際應用更有信心。我超級期待裡麵的案例分析，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齣 SEM 的迷霧，讓我在研究的路上更加順遂！

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。這本書的齣現，讓我看到瞭一線希望。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剋服對 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。