结构方程模型分析实务：SPSS与SmartPLS的运用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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结构方程模型(Structural Equation Model,SEM)结合了传统统计学上的因素分析与路径分析技术，是一种运用统计学中的假设检定方法对有关现象的内在结构理论，进行分析的一种统计方法。

　　本书以实务面学习结构方程模型分析的初衷而编写。期盼有心学习结构方程模型分析的研究者能更简单、更有效率的理解其概念，并运用于实际的论文研究中。相信对于初次接触结构方程模型的初学者而言，皆能透过书中实际的论文范例而理解结构方程模型的基本概念，并学会运用SmartPLS执行结构方程模型分析的过程。

　　内容的编排上，于每一统计方法先简略阐述其基本概念与理论，然后介绍该方法的功能与应用，最后透过范例介绍怎样去做。对于想快速入门的读者，可先从范例部分开始掌握基本的资料处理和分析技巧，而后读者若有兴趣可以再专研其理论部分。

本书特色

　　■透过书中实际的论文范例，理解结构方程模型的基本概念，并学会运用SmartPLS执行结构方程模型分析的过程。
　　■可做为「应用统计学」、「高阶统计学」等课程之教材；适用于专题研究、学术论文写作之指引。
　　■附范例、习题，方便授课教师验收学生学习成果。
　　■所有范例皆附教学影音档，促进读者学习效率，减轻授课教师负担。
 

结构方程模型分析实务：SPSS与SmartPLS的运用 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）分析指南，重点聚焦于如何运用业界主流的两大软件工具——SPSS（特别是AMOS模块）和SmartPLS进行实证研究。本书不仅涵盖了SEM的基本理论框架和统计学原理，更侧重于将这些理论转化为实际操作步骤，帮助研究者、学者及高级统计爱好者掌握从模型构建、数据准备到结果解释和报告撰写的全过程。 --- 第一部分：结构方程模型基础与理论奠基 第一章：结构方程模型的本质与优势 本章将清晰界定结构方程模型（SEM）的内涵，将其置于多元统计方法体系中的独特位置。我们将探讨SEM如何克服传统回归分析在处理潜变量（Latent Variables）、测量误差和复杂路径关系时的局限性。内容将深入解析SEM的两个核心组成部分——测量模型（Measurement Model）和结构模型（Structural Model），并解释它们如何协同工作以验证理论假设。同时，本章会对比SEM与其他方法的异同（如因子分析、路径分析），强调其在社会科学、管理学、心理学及市场研究中的核心价值。 第二章：理论驱动的路径图构建与假设形成 SEM的精髓在于“理论驱动”。本章将指导读者如何将抽象的理论概念转化为可量化的数学模型。我们将详细阐述路径图（Path Diagram）的绘制规范，包括符号的标准化表示法（如潜变量、可观测变量、误差项、路径系数）。重点讨论如何基于文献回顾和理论推理，精确地设定先导变量（Exogenous Variables）、中介变量（Mediating Variables）和调节变量（Moderating Variables）之间的预期关系，并据此构建清晰、可检验的零假设（$H_0$）和备择假设（$H_1$）。 第三章：潜变量的测量理论：信度与效度 潜变量是SEM分析的基石，其测量质量直接决定了模型的可靠性。本章将深入剖析经典测量理论（CTT）和项目反应理论（IRT）在SEM语境下的应用。重点讲解如何运用探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）来评估测量模型的拟合优度。信度方面，将详述组合信度（Composite Reliability, CR）和Cronbach's $alpha$的计算与解释；效度方面，将详细解析收敛效度（Convergent Validity）（如因子载荷、平均方差萃取量AVE）和区分效度（Discriminant Validity）的检验标准。 --- 第二部分：基于SPSS/AMOS的经典SEM实证操作 （注：本部分内容将完全聚焦于AMOS软件的操作与解析，与SmartPLS的偏最小二乘方法形成对照。） 第四章：SPSS/AMOS环境准备与数据预处理 本章为实操入门，确保读者能够顺利启动和配置AMOS环境。内容涵盖：SPSS数据文件的导入、AMOS的图形用户界面（GUI）导航、以及针对SEM数据预处理的关键步骤。我们将讨论数据正态性检验（特别是对于基于最大似然估计ML方法的敏感性）、缺失值处理策略（如多重插补法）、离群点检测（Mahalanobis距离），以及如何将SPSS处理好的数据集链接至AMOS进行模型估计。 第五章：验证性因子分析（CFA）的精细化操作 CFA是构建有效测量模型的关键一步。本章将以实例驱动，指导读者在AMOS中精确设置CFA模型，并解读输出结果。重点解析模型拟合指标（Model Fit Indices），包括绝对拟合指标（$chi^2$, RMSEA, SRMR）和增量拟合指标（CFI, TLI）。我们将详细阐述如何根据拟合结果，对模型进行合理的修正（如基于修正指数MI的修改），以及如何处理因子载荷过低或共线性问题。 第六章：结构模型的构建与路径系数评估 在确认测量模型有效后，本章转向结构模型的估计。我们将指导读者如何在AMOS中连接潜变量，形成完整的路径图。核心内容包括：路径系数（标准化与非标准化）、决定系数($R^2$)的解释、以及假设检验的逻辑——基于Z值和P值判断路径的显著性。此外，本章还将介绍如何在AMOS中集成中介效应检验（Mediation Analysis），采用如Bootstrap等间接效应检验方法，并对比Sobel检验的局限性。 第七章：高级模型的扩展与专题分析 本章面向希望进行更复杂分析的研究者。内容包括：多群组分析（Multi-Group Analysis, MGA），用于检验不同群体间结构参数的差异性（如跨文化比较）；潜变量交互作用（Moderated Mediation）的设置与解读；以及如何处理纵向数据/重复测量数据的初步方法（如使用潜变量生长模型或重复测量方差分析的SEM接口）。 --- 第三部分：基于SmartPLS的偏最小二乘SEM（PLS-SEM）实战 （注：本部分聚焦于PLS-SEM的独特优势，特别是在探索性研究和预测导向模型中的应用。） 第八章：PLS-SEM的理论基础与适用情境 与基于协方差的CB-SEM（如AMOS使用的方法）不同，本章阐述基于分量的PLS-SEM的数学原理。重点解释PLS如何通过迭代过程估计因子载荷和路径系数，并强调其预测导向而非拟合导向的特性。本章将明确指出PLS-SEM最适合的场景：理论尚不成熟的探索性研究、大数据集、预测模型的构建、以及模型中存在非正态分布数据的处理。 第九章：SmartPLS软件操作与模型初始化 本章详细介绍SmartPLS软件界面、数据导入规范（尤其是如何处理分类变量和高阶模型）。我们将聚焦于PLS路径模型的端点设置（Endpoints）：如何区分潜变量为反射型（Reflective）和中介型（Formative），并指导读者正确设置这些类型，因为这直接影响后续的估计结果。 第十章：PLS模型的评估标准与结果解读 PLS-SEM的评估体系与CB-SEM存在显著差异。本章将详尽讲解PLS的内外模型评估： 1. 外在模型评估（测量模型）： 评估反射变量的品质（载荷、AVE、CR）和中介变量的特殊评估（如共线性和权重一致性）。 2. 内在模型评估（结构模型）： 重点在于$R^2$值（解释力）和预测相关性（Predictive Relevance），使用布线相关系数（Stone-Geisser's Q²）作为核心指标，指导读者进行交叉有效性检验。 第十一章：PLS-SEM的进阶应用：多层与多变量分析 本章将展示SmartPLS在复杂模型处理方面的能力。内容包括：如何构建和检验多层结构方程模型（MLSM）的初步框架（尽管更专业的软件更佳，但PLS可提供初步探索）；如何进行多组分析（MGA），并利用SmartPLS的特定功能检验路径系数的差异显著性；以及如何运用重要性-绩效分析（IPA）或IPMA（重要性-表现矩阵分析）对结构模型中的关键驱动因素进行优先级排序。 --- 第四部分：研究报告撰写与常见问题诊断 第十二章：模型诊断、修正与稳健性检验 本章是连接分析结果与最终报告的关键。我们将提供一套系统性的诊断流程，包括：对模型识别性问题的检查（尤其在CB-SEM中）、对路径系数的标准化与非标准化解释的清晰区分、多重共线性（VIF值）的诊断。此外，本章还将介绍如何设计稳健性检验（Robustness Checks），例如更换估计方法（ML vs. MLR vs. WLSMV）、删除异常值后模型的稳定性分析，以增强研究结论的可信度。 第十三章：结构方程模型研究报告的规范化呈现 本章指导读者如何撰写符合学术规范的SEM研究报告。内容涵盖：结果呈现的结构（方法、结果、讨论的对应关系）、表格和图形的规范化要求（如路径图的清晰标注、拟合指标的完整列示）、以及如何用精炼的语言解释复杂的统计输出（如中介效应的具体含义）。 附录：SPSS/AMOS与SmartPLS的输出结果对照表与差异分析 附录将提供一个对比指南，帮助读者理解基于最大似然估计（CB-SEM）与基于PLS估计（PLS-SEM）在估计值、标准误计算和结果解释上的关键区别，从而在引用不同方法的研究时能做出更准确的判断。

作者简介

陈宽裕

　　现职：
　　屏东科技大学 休闲运动健康系 教授

　　学历：
　　长荣大学 经营管理研究所 博士
　　嘉义大学 观光休闲研究所 博士班
　　清华大学 工业工程研究所 硕士
　　台湾大学 大气科学系       学士

　　着作：
　　《应用统计分析：SPSS的运用》
　　《论文统计分析实务：SPSS与AMOS的运用》
　　《结构方程模型：运用AMOS分析》
　　《结构方程模型分析实务：SPSS与SmartPLS的运用》

　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
 

自序
使用本书前

第一章 问卷资料档的建立
1-1 李克特量表
1-2 范例问卷的结构
1-3 制作问卷的编码格式表
1-4 将Excel资料档汇入至SPSS
第一章习题

第二章 资料的编辑和转换
2-1 资料常态性的检测
2-2 离群值检测
2-3 横向计算
2-4 反向题重新计分
2-5 资料分组
2-6 计算分组平均数
第二章习题

第三章 基本统计分析
3-1 制作基本资料分析表
3-2 描述性统计资料
3-3 标准化值
第三章习题

第四章 信度分析
4-1 信度简介
4-2 测量信度的方法
4-3 以信度分析删除不适切题项
4-4 求取构面的信度
第四章习题

第五章 效度与探索性因素分析
5-1 效度的意义与种类
5-2 探索性因素分析的意义
5-3 因素分析的数学模型
5-4 因素分析的相关概念
5-5 因素分析的基本步骤
5-6 以因素分析法进行项目分析
5-7 评估初步的建构效度
5-8 共同方法变异
5-9 有关因素分析的忠告
第五章习题

第六章 相关分析
6-1 相关分析的前提假设
6-2 相关系数的计算
6-3 相关分析的范例
6-4 收敛效度与区别效度的检测
6-5 偏相关分析
第六章习题

第七章 平均数的差异性比较
7-1 推论统计与参数检定
7-2 参数之假设检定
7-3 两个独立样本之平均值比较
7-4 单因子变异数分析的基本概念
7-5 单因子变异数分析的基本步骤
7-6 单因子变异数分析范例
第七章习题

第八章 项目分析
8-1 项目分析的执行策略
8-2 遗漏值数量评估法
8-3 描述性统计评估法
8-4 内部一致性效标法（极端组检验法）
8-5 项目分析汇整
第八章习题

第九章 统计方法的演进
9-1 线性回归模型
9-2 因素分析
9-3 路径分析
9-4 结构方程模型的产生

第十章 结构方程模型简介
10-1 结构方程模型的基本概念
10-2 PLS-SEM简介
10-3 PLS-SEM与CB-SEM的差异
10-4 使用PLS-SEM时的考量
10-5 反映性与形成性
10-6 应用PLS的步骤

第十一章 SmartPLS基本操作
11-1 SmartPLS简介与安装
11-2 SmartPLS 3的主视窗
11-3 利用SmartPLS 3建立模型
11-4 PLS Algorithm参数估计方法的设定
11-5 PLS Algorithm的执行结果
11-6 执行Bootstrapping功能
11-7 Bootstrapping的执行结果

第十二章 评鑑反映性测量模型
12-1 反映性测量模型评鑑
12-2 评鑑反映性测量模型

第十三章 评鑑形成性测量模型
13-1 范例模型简介
13-2 绘制模型图
13-3 形成性测量模型评鑑

第十四章 评鑑结构模型
14-1 评鑑结构模型简介
14-2 结构模型的共线性诊断
14-3 路径系数之显着性检定
14-4 评估决定系数（R2值）
14-5 评估效果值 f 2
14-6 评估预测相关性Q2
14-7 评估整体模型配适度
14-8 评鑑结构模型

第十五章 高阶模型评鑑
15-1 阶层成分模型简介
15-2 执行阶层成分模型的方法
15-3 范例模型简介
15-4 以重复指标法建立HCM模型
15-5 以两阶段法建立HCM模型

第十六章 中介效果的检验
16-1 中介效果简介
16-2 检验中介效果的方法
16-3 本章范例模型介绍
16-4 检验中介效果的范例

第十七章 干扰效果的检验
17-1 干扰效果简介
17-2 本章范例模型介绍
17-3 连续型干扰效果
17-4 类别型干扰效果
17-5 多群组分析

参考文献
附录
一 品牌形象、知觉价值对品牌忠诚度关系之研究
二 游客体验、旅游意象与重游意愿关系之研究
三 景观咖啡厅商店意象、知觉价值、忠诚度与转换成本的关系
四 电信业服务品质问卷
五 澎湖休闲渔业观光意象原始问卷
六 医院服务品质问卷

 

序

　　结构方程模型（structural equation model, SEM）结合了传统统计学上的因素分析与路径分析技术，是一种运用假设检定技术，而对有关现象的内在结构理论，进行分析的一种统计方法。结构方程模型除了可以处理观察变数与潜在变数以及各潜在变数之间的关系外，同时也考虑了误差变数的问题。而一般我们所常用的统计方法如回归分析、主成分分析、因素分析、路径分析及变异数分析等，其实都可看成是结构方程模型的特例。因而，结构方程模型的本质上即都具有上述统计方法所无法比拟的优点。也正因为如此，近年来，结构方程模型在心理学、教育学、管理学以及行为科学等领域中，都能被广泛的应用。

　　回顾过去几年，个人在学习与运用结构方程模型的过程中，遭遇到不少困境，也因而走了不少冤枉路。有鑑于此，后学本着从实务面学习结构方程模型分析的初衷，而编写本书。期盼有心学习结构方程模型分析的研究者能更简单、更有效率的理解其概念并运用于实际的论文研究中。相信对于初次接触结构方程模型的初学者而言，皆能透过书中实际的论文范例而理解结构方程模型的基本概念并学会运用SmartPLS执行结构方程模型分析的过程。

　　过往，以共变数为基础的结构方程模型（CB-SEM）发展已相当成熟（运用Amos、Lisrel、EQS等软体来执行），且应用在许多科学领域，大众较为熟悉。但CB-SEM在实务应用时仍有许多的限制（如常态性要求、须大样本等），故近期有不少研究者纷纷改用PLS-SEM来发展、验证模型（以SmartPLS软体执行），且似有后浪推前浪之势。因此本书也将聚焦于偏最小平方法结构方程模型（PLS-SEM）的原理与运算、统计特性与应用，以及其优势和限制。

　　本书特别适用于需进行学术论文写作或个案专题者，另外亦非常适合于教学单位授课时使用。其内容几乎涵盖了一般论文或专题中，运用结构方程模型时，所需用到的各种分析方式，诸如：收敛效度检验、区别效度检验、潜在变数的路径分析、中介变数检验、多群组结构方程模型分析与干扰变数检验等。而且书中几乎所有的范例都是实际硕士论文的原始资料与分析结果，期盼让读者能身历其境，融入研究之情境中。本书得以顺利出版，首先感谢五南图书公司的鼎力支持与协助，其次感谢对我容忍有加的家人以及默默协助我的同事、学生。由于编写时间仓促、后学水准亦有限，错误之处，在所难免，敬请批评指正，后学不胜感激！
 

基本上，资料输入完成后，即可以利用SPSS所提供的各种统计功能，依研究者的需求进行统计分析了。但有些时候，由于没有按照实际研究需求进行抽样，或在资料分析过程中，研究者为了达到特定的目的需求，往往须要利用既有的资料重新加以分类、计算、重新计分等处理后，再进行统计分析。在这样的情况下，就需要先对原始资料进行编辑和转换工作了。

本章内容包括：

(1) 资料常态性的检测

(2) 离群值检测

(3) 横向计算

(4) 反向题重新计分

(5) 资料分组

(6) 计算分组平均数

2-1　资料常态性的检测

很多连续性数值之统计方法的前提假设（assumption），常假定所处理的资料必须要符合常态分配（normal distribution）的特质。故在进行统计分析前，研究者应先检测样本资料是否可以符合此前提假设。如果不符合，则不可以使用该统计方法；而应先进行资料的转换（transformaiton），使能符合常态分配的特质后，再进行后续的统计分析。

大多数人应该都听过或了解「常态分配」的意思。譬如说，学生考试的结果一般都是中等成绩的学生佔大多数，而考的很差或很优异的学生就佔少数。这种普遍现象，画出来的次数曲线就像是图2-1。这是个多么漂亮的曲线啊！然而在数学上，他背后的函数表示方式却是有点复杂，如式2-1。此外，「常态分配」的现象或概念似乎也常存在于我们的自然环境及人类社会中，对于这种现象，每个人或多或少都能意识到它的存在，但却也都有不同的感受。
 

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对结构方程模型（SEM）抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的指导，无法真正掌握这门强大的统计分析技术。在我的研究领域，SEM的应用越来越广泛，从心理学、教育学，到市场营销、人力资源管理，都离不开它。然而，在接触这本书之前，我总是在SPSS复杂的界面和众多的选项中迷失方向，而对于SmartPLS，更是知之甚少。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是一本关于SPSS或SmartPLS操作的“说明书”，更是一本能够引导我深入理解SEM精髓的“实践指南”。书中对于SPSS的讲解，从数据准备到模型构建，再到结果解读，都进行了非常细致的阐述。我尤其赞赏书中关于模型拟合度的讲解，它不仅仅是列出各种指标，而是深入解释了每个指标的含义，以及如何在实际研究中应用这些指标来评估模型的质量。更让我惊喜的是，本书还全面介绍了SmartPLS。SmartPLS以其易用性和在处理复杂模型方面的优势，在近年来越来越受到学者的青睐。中文的、高质量的SmartPLS操作指南，在此之前是相对稀缺的。这本书恰好填补了这个市场空白。它从软件的安装、界面介绍，到模型的构建、分析，都进行了非常细致的演示。我非常欣赏书中关于潜变量测量模型评估的部分，它详细讲解了如何计算和解释CR、AVE等指标，以及如何进行效度检验，这对于确保研究的可靠性和有效性至关重要。此外，书中关于结构模型的路径分析，以及如何检验中介效应和调节效应，都给出了非常清晰的操作步骤和结果解读。这本书的语言风格也很朴实，夹杂着作者的实战经验和建议，读起来一点都不枯燥。它让我意识到，掌握SEM不仅仅是掌握软件操作，更重要的是掌握一种科学的分析思维。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是，过去那些关于结构方程模型（SEM）的“畏难情绪”彻底烟消云散了。坦白说，在接触这本书之前，SEM对我而言，就像是统计学里的“高阶副本”，总觉得离我遥不可及，需要深厚的统计学功底才能驾驭。每次看到研究论文里充斥着各种SEM的分析结果，那些复杂的图表和系数，虽然知道大概是怎么回事，但自己动手操作起来，就感觉无从下手，不知道该从哪里开始，更不知道那些数字到底意味着什么。这本书就像是打开了一扇通往SEM世界的大门，而且是那种非常人性化、非常友好的大门。它不仅仅是教你软件操作，更重要的是，它把SEM背后的逻辑和原理讲得非常透彻。例如，关于潜变量和显变量的关系，书中用非常形象的比喻来解释，一下子就让我豁然开朗。然后，在SPSS的部分，它一步一步地引导我们如何构建模型、输入数据、运行分析，并且针对每一个重要的输出结果，都给出了非常详细的解读。我印象特别深刻的是，书中不仅仅是告诉你“这个指标要看”，更重要的是解释了“为什么看这个指标”，以及“这个指标的数值高低代表什么意义”。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，对于我这样的学习者来说，实在是太重要了。更何况，这本书还涵盖了SmartPLS这个近年来在学术界备受瞩目的工具。SmartPLS在处理多重共线性、小样本量等问题时，有着SPSS难以比拟的优势，而中文的、系统性的SmartPLS操作指南，我之前确实很难找到。这本书的出现，正好填补了这个空白。它不仅介绍了SmartPLS的基本操作，还详细讲解了如何进行模型的评估、修正，以及如何解读SmartPLS的分析结果。书中对于模型检验的各个方面，包括信度、效度、拟合度等，都进行了深入的阐述，并提供了具体的操作步骤和注意事项。我尤其喜欢书中关于路径系数解释的部分，它清晰地说明了正负号、显著性水平等所代表的实际含义，让我不再只是“看数字”，而是能够真正理解模型所揭示的变量之间的关系。这本书的语言风格非常接地气，不像很多学术著作那样枯燥乏味，而是用一种循序渐进、通俗易懂的方式，带领读者一步步掌握SEM分析的精髓。

评分☆☆☆☆☆

自从开始从事学术研究以来，结构方程模型（SEM）就一直是我学习的重点和难点。尤其是在撰写论文和进行实证分析时，SEM的强大功能总是让我心生向往，但其复杂性又常常让我望而却步。SPSS虽然是我常用的统计软件，但其SEM模块的操作，需要很多细节的把握，稍有不慎就可能导致分析结果出现偏差。而SmartPLS，作为近年来备受关注的新兴SEM分析工具，我也一直希望能有机会深入了解，但中文的、系统性的入门教程却非常难找。这本书的出现，恰好解决了我的燃眉之急。它将SPSS和SmartPLS这两个主流的SEM分析工具，进行了系统性的整合和介绍。在SPSS部分，书中对模型构建、参数估计、模型拟合度和模型修正等方面，都给出了非常详细的指导。我尤其欣赏书中关于模型拟合度的讲解，它不仅仅是罗列常用的指标，而是深入地解释了每个指标的含义，以及在什么情况下应该关注哪些指标，这让我对模型的评估有了更深刻的理解。更让我惊喜的是，本书还详尽介绍了SmartPLS。SmartPLS因其便捷性和在处理复杂模型方面的优势，在近年来受到越来越多的关注。中文的、高质量的SmartPLS操作指南，在此之前是相对稀缺的。这本书恰好填补了这一市场空白。它从软件的安装、界面介绍，到模型的构建、分析，都进行了非常细致的演示。我印象深刻的是，书中关于如何构建测量模型，如何检验潜变量的信度和效度，以及如何进行结构模型的路径分析，都给出了非常清晰的指导。特别是关于中介效应和调节效应的分析，书中给出了非常具体的操作步骤和结果解读方法，这对于我撰写论文中的理论检验部分，提供了极大的帮助。这本书的语言风格也很亲切，没有太多艰涩的专业术语，而是用一种平实的语言，将复杂的概念解释清楚。它让我能够真正地“上手”SEM分析，而不仅仅是“听说过”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样长期在学界摸爬滚打，却又常常被统计软件搞得焦头烂额的研究者来说，简直就是一场及时雨。过去，写论文、做研究，只要稍微涉及到一些比较复杂的统计方法，比如今天要说的结构方程模型（SEM），脑袋就开始阵阵发胀。上网搜寻零散的教程，看完这个又忘了那个，最后往往是半懂不懂，写出来的模型解释起来也捉襟见肘。更别提SPSS那功能强大的背后，隐藏着多少我不曾触及的深度，而SmartPLS，更是如同一个神秘的黑箱，让人望而却步。这本书的出现，就好像有人为我铺了一条清晰的道路，从最基础的概念解释，到软件操作的每一个细节，都娓娓道来，毫不含糊。它不像那些理论堆砌的教材，读完之后仍然觉得“知道但不会用”，而是真正做到了“实务”，每一个步骤都带着实际操作的痕迹，让我能够跟着书中的步骤，一步一步地去实践。例如，书里对路径图的绘制，不仅仅是简单地告诉你怎么连线，而是深入讲解了每个箭头代表的意义，以及如何根据理论构建合理的模型。然后，在SPSS部分，它详细地介绍了如何导入数据，如何进行数据预处理，如何一步步运行SEM分析，并对输出结果进行解读。最让我惊喜的是，它并没有止步于SPSS，而是将SmartPLS这样一个在近年来越来越受欢迎的工具也纳入其中。SmartPLS在处理一些大型模型和复杂关系时，有着独特的优势，而这本书恰恰弥补了中文领域里关于SmartPLS操作和应用方法的空白。从模型拟合度的各项指标的解释，到中介效应、调节效应的检验，这本书都给出了详尽的步骤和说明。我尤其欣赏书中关于模型修正的章节，它并没有简单地告诉我们“遇到问题就改”，而是引导我们从理论和实际出发，审慎地进行模型修正，避免“数据导向”的研究弊病。这本书的语言风格也很亲切，没有太多生涩难懂的专业术语，即便是一些复杂的概念，也通过生动的例子和比喻来解释，让我这个非统计学专业背景的研究者也能轻松理解。总而言之，这是一本非常值得推荐的SEM实务指南，无论你是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获益匪浅。它不仅教会你如何“操作”，更重要的是教会你如何“思考”，如何将理论与实证研究有机地结合起来，写出有深度、有见地的研究论文。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我一开始拿到这本书的时候，并没有抱太大的期望，总觉得市面上关于结构方程模型（SEM）的书籍已经不少了，还能有什么特别的？然而，事实证明，我错了，而且错得离谱。这本书的“实务”二字，绝非浪得虚名。它不仅仅是一本教你如何操作SPSS或SmartPLS的“工具书”，更是一本能够帮助你“思考”如何进行SEM研究的“方法论”著作。过去，我常常在文献阅读和数据分析之间感到脱节。看到别人用SEM分析得头头是道，自己也想尝试，但就是不知道如何从研究问题出发，构建出合理的测量模型和结构模型。这本书在这方面给了我巨大的启发。它并没有一开始就陷入软件操作的细节，而是花了相当大的篇幅来讲解SEM的理论基础，以及如何基于理论构建模型。书中对于路径图的绘制，不仅仅是告诉我们如何用软件画出来，而是深入探讨了每个路径代表的理论假设，以及如何检验这些假设。这种从理论到实践的严谨逻辑，让我茅塞顿开。随后，在SPSS的部分，它细致入微地展示了每一个操作步骤，从数据导入、变量管理，到模型构建、参数估计，再到结果解读，每一个环节都讲解得非常到位。我特别欣赏书中关于模型拟合度的讲解，它不仅仅列举了各种评价指标，更重要的是解释了这些指标的含义，以及在什么情况下应该关注哪些指标，这让我对模型评估有了更深刻的理解。更令人惊喜的是，这本书还全面介绍了SmartPLS。SmartPLS以其易用性和灵活性，在近年来受到了越来越多的关注，尤其是在商业管理、社会科学等领域。而中文的、系统性的SmartPLS教程，在此之前是相当稀缺的。这本书恰好填补了这个市场空白，它详细介绍了SmartPLS的安装、使用，以及如何进行PLS-SEM分析。书中关于潜变量的测量模型评估，例如AVE、CR等指标的计算和解释，都讲得非常清晰。而且，它还涵盖了如何检验中介效应和调节效应，这对于很多实证研究来说，是至关重要的环节。这本书的语言风格也非常流畅，夹杂着一些作者个人的研究经验和建议，读起来一点都不枯燥。它让我意识到，SEM分析不仅仅是技术层面的操作，更重要的是一种严谨的研究态度和科学的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在商学院任教多年的老师，我一直非常关注如何将最新的统计分析方法，有效地传授给我的学生。结构方程模型（SEM）是当前学术研究中非常重要的一种统计技术，但其复杂性常常让学生望而却步。市面上关于SEM的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么操作指导不够细致，很难满足教学和科研的双重需求。这本书的出现，正好填补了这一空白。它将SPSS和SmartPLS这两个在学术界广泛使用的SEM分析工具，进行了系统性的整合和介绍。我对书中SPSS部分的讲解非常满意。它不仅仅是简单地罗列操作步骤，而是深入地讲解了每一个步骤背后的逻辑，以及在实际操作中需要注意的细节。例如，书中对于模型构建过程中，如何进行路径的添加和删除，如何设置参数估计方法，都给出了非常清晰的指导。更重要的是，书中对于模型拟合度的评估，给出了非常详尽的解释，并提供了多种常用的拟合指标及其判别标准，这对于学生理解模型的优劣至关重要。让我特别惊喜的是，本书还全面介绍了SmartPLS。SmartPLS以其便捷性和强大的模型构建能力，在近年来越来越受到学者们的青睐，尤其是在商业管理、市场营销等领域。中文的、高质量的SmartPLS操作指南，在此之前是相对稀缺的。这本书恰好弥补了这一市场空白。书中对SmartPLS的介绍，从软件的安装、界面讲解，到模型的构建、分析，都进行了非常细致的演示。我尤其欣赏书中关于潜变量测量模型评估的部分，它详细介绍了如何计算和解释CR、AVE等指标，以及如何进行效度检验，这对于确保研究的可靠性和有效性至关重要。此外，书中关于结构模型的路径分析，以及如何检验中介效应和调节效应，都给出了非常清晰的操作步骤和结果解读。这本书的语言风格也十分适合教学，既有严谨的学术性，又不失通俗易懂。它让我在教学中，能够更加自信地将SEM分析的方法，传授给我的学生，并让他们能够真正地掌握这项重要的研究工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名应用心理学的研究生，在撰写毕业论文的过程中，对于如何运用结构方程模型（SEM）进行实证分析，一直感到非常困惑。虽然在课程中接触过一些SEM的理论知识，但真正要将其应用到自己的研究中，却发现困难重重。SPSS虽然功能强大，但在SEM模块的操作上，感觉有很多“坑”需要去趟。例如，如何构建模型、如何进行参数估计、如何评估模型拟合度，每一个环节都需要反复摸索。而SmartPLS，虽然在很多研究中都有提及，但我对其操作界面和分析流程，几乎是一无所知。这本书的出版，对我来说，简直就是“雪中送炭”。它并没有仅仅停留在理论层面，而是将SPSS和SmartPLS这两个工具的实操，进行了非常系统和详细的讲解。我特别喜欢书中对SPSS操作的讲解，从数据的导入、整理，到模型的构建、运行，再到结果的解读，每一个步骤都清晰明了。例如，书中对于模型拟合度的讲解，不仅仅是列出几个常见的指标，而是深入地分析了每个指标的意义，以及在什么情况下应该重点关注哪些指标，这对于我这样初学者来说，非常重要。更让我欣喜的是，本书还专门开辟了篇幅来介绍SmartPLS。SmartPLS在处理一些复杂模型和非正态分布数据时，具有一定的优势，而且其操作界面也相对友好。书中对SmartPLS的讲解，从软件的安装、界面介绍，到模型的构建、分析，都进行了非常细致的演示。我印象深刻的是，书中对于如何构建测量模型，如何检验潜变量的信度和效度，以及如何进行结构模型的路径分析，都有非常清晰的指导。特别是关于中介效应和调节效应的分析，书中给出了非常具体的操作步骤和结果解读方法，这对于我撰写论文中的理论检验部分，提供了极大的帮助。这本书的语言风格也非常亲切，没有太多艰涩的专业术语，而是用一种平实的语言，将复杂的概念解释清楚。它让我能够真正地“上手”SEM分析，而不仅仅是“听说过”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名社会学专业的博士生，在进行实证研究时，常常需要运用到结构方程模型（SEM）来检验复杂的理论假设。过去，我在SPSS上进行SEM分析时，常常会遇到一些问题，比如模型拟合度不佳，不知道如何进行修正；或者想要检验中介效应，但操作起来非常繁琐。而SmartPLS，虽然知道它在处理一些问题上比SPSS更具优势，但一直苦于没有合适的中文教程，无法入门。这本书的出版，对我来说，简直就是“及时雨”。它将SPSS和SmartPLS这两个工具的SEM分析，进行了系统而深入的介绍。在SPSS部分，书中对模型构建、参数估计、模型拟合度和模型修正等方面，都给出了非常详细的指导。我尤其欣赏书中关于模型修正的章节，它不仅仅是简单地告诉我们如何“删除”不显著的路径，而是引导我们从理论和实际出发，审慎地进行模型修正，避免“数据导向”的研究。这对于我这样还在学习阶段的学生来说，是非常宝贵的指导。更让我惊喜的是，本书还全面介绍了SmartPLS。SmartPLS以其简洁的操作界面和强大的功能，在近年来受到了越来越多的关注。中文的、高质量的SmartPLS操作指南，在此之前是非常稀缺的。这本书恰好填补了这一市场空白。它从软件的安装、界面介绍，到模型的构建、分析，都进行了非常细致的演示。我印象深刻的是，书中关于如何构建测量模型，如何检验潜变量的信度和效度，以及如何进行结构模型的路径分析，都给出了非常清晰的指导。特别是关于中介效应和调节效应的分析，书中给出了非常具体的操作步骤和结果解读方法，这对于我撰写论文中的理论检验部分，提供了极大的帮助。这本书的语言风格也很亲切，没有太多艰涩的专业术语，而是用一种平实的语言，将复杂的概念解释清楚。它让我能够真正地“上手”SEM分析，而不仅仅是“听说过”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在学术圈摸爬滚打多年的“老兵”，我一直觉得，掌握一门强大的统计分析工具，是提升研究水平的关键。结构方程模型（SEM）就是我一直想要深入学习的领域，但其复杂性，尤其是软件操作的细节，常常让我感到力不从心。过去，我尝试过各种方法，包括阅读英文原版书籍，参加一些零散的讲座，但总感觉无法系统地掌握。SPSS虽然是常用的统计软件，但其SEM模块的强大背后，也隐藏着许多需要深入理解的细节，容易让人在操作中迷失方向。而SmartPLS，我更是将其视为一个“高阶玩家”的专属工具，一直没有找到合适的入门途径。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它将SPSS和SmartPLS这两个主流的SEM分析工具，进行了非常系统和深入的整合介绍。我尤其对书中SPSS部分的实操讲解印象深刻。从模型构建、参数估计，到模型拟合度评估，每一个环节都讲解得非常细致。书中对于各种模型拟合指标的解释，也让我对如何判断模型的优劣有了更清晰的认识。更让我惊喜的是，本书还详尽介绍了SmartPLS。SmartPLS因其便捷性和在处理复杂模型方面的优势，在近年来受到越来越多的关注。中文的、高质量的SmartPLS操作指南，在我看来，一直是一个市场空白。这本书恰好填补了这个空白。它从软件的安装、界面介绍，到模型的构建、分析，都进行了非常详细的演示。我非常欣赏书中关于潜变量测量模型评估的部分，它详细讲解了如何计算和解释CR、AVE等指标，以及如何进行效度检验，这对于确保研究的严谨性和科学性至关重要。此外，书中关于结构模型的路径分析，以及如何检验中介效应和调节效应，都给出了非常清晰的操作步骤和结果解读。这本书的语言风格也很朴实，夹杂着作者的实战经验和建议，读起来一点都不枯燥。它让我意识到，掌握SEM不仅仅是掌握软件操作，更重要的是掌握一种科学的分析思维。

评分☆☆☆☆☆

对我来说，这是一次非常宝贵的学习经历。过去，我在学术研究中，常常会遇到一些难以逾越的“技术障碍”，尤其是在进行一些涉及到复杂统计分析的课题时。结构方程模型（SEM）就是其中一个让我头疼不已的领域。我尝试过阅读一些国外的英文教材，虽然理论讲得很深，但实际操作起来，总觉得隔靴搔痒，无法真正落地。SPSS虽然是常用的统计软件，但其SEM模块的功能强大，同时也意味着操作起来有很多细节需要注意，很容易出错。而SmartPLS，在我看来，更是像一个“高阶玩家”才能够使用的工具，虽然知道它在某些方面有着独特的优势，但却始终没有找到一个能够让我入门的途径。这本书的出现，无疑解决了我的燃眉之急。它不仅系统地介绍了SEM的基本原理和模型构建的逻辑，更重要的是，它将SPSS和SmartPLS这两个主流的SEM分析工具，进行了详尽的实操演示。书中对SPSS的讲解，从数据准备到模型评估，都覆盖得非常全面，尤其是在模型拟合度和修正方面，给出了很多非常实用的建议。我记得书中有一个章节，详细讲解了如何根据理论和数据反馈，来判断是否需要对模型进行修正，以及如何进行有效的修正，这让我受益匪浅。过去，我常常在模型拟合不佳时感到沮丧，不知道该如何下手。而现在，我能够更加自信地去面对这些问题。更让我惊喜的是，本书对SmartPLS的介绍。SmartPLS以其便捷性和强大的模型构建能力，在近些年受到了学术界的广泛关注，尤其是在一些领域，如营销、管理等，更是成为了首选工具。然而，中文的、高质量的SmartPLS教程却相对匮乏。这本书的出现，正好弥补了这一市场空白。书中对SmartPLS的安装、界面介绍，以及如何构建和分析PLS-SEM模型，都进行了非常详细的讲解。从潜变量的测量模型构建，到结构模型的路径分析，再到各种模型评估指标的解读，都一步一步地进行了演示。我尤其喜欢书中关于中介效应和调节效应的分析部分，它清晰地展示了如何在SmartPLS中进行这些复杂的检验，并如何解读结果。这本书的语言风格也很朴实，没有过多空洞的理论说教，而是紧紧围绕着“实务”二字，通过大量的案例和操作步骤，带领读者掌握SEM分析的精髓。