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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。

　　本书以浅显易懂的方式介绍结构方程模型与Amos软体的操作介面，是一本兼顾理论与实务应用的教材。

　　1.系统而有条理：
　　本书于内容的编排上，对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，可以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。

　　2.实务应用导向：
　　本书每一章中所讲述的内容，皆会以实际硕士或期刊论文为范例，实务示范分析过程与结果。且亦附有习题，方便授课教师验收学生的学习效果。

　　3.影音教学特色：
　　对于每一范例的操作过程与报表解说或内文中需额外讲解的部分，皆附有影音档。借由影音档，可促进读者的学习效率，亦可减轻授课教师于课堂上的负担。

本书特色

　　■ 以浅显易懂的方式介绍结构方程模型与Amos软体，兼顾理论与实务。
　　■ 涉及多重中介、干扰、多群组分析、Bootstrap、测量恆等性与模型泛化等高阶议题。
　　■ 适用于博、硕士等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：进阶与应用——构建严谨的社会科学研究体系 图书简介 本书《结构方程模型：进阶与应用——构建严谨的社会科学研究体系》旨在为已经掌握结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）基本原理和操作流程的研究者，提供一个深入、全面且高度实践导向的学习资源。它超越了基础软件操作层面，着重于如何运用SEM这一强大的统计工具，解决复杂多变量关系模型（Multivariate Relationship Models）的构建、检验、修正与解释难题，从而构建出在理论上站得住脚、在实证上表现稳健的社会科学研究体系。 本书的定位是“进阶”与“应用”的深度融合。我们假定读者已经熟悉测量模型的建立（如验证性因子分析，CFA）、路径分析的基本步骤，并对统计学基础知识（如回归分析、协方差结构）有初步了解。因此，本书将重点放在那些决定研究质量和解释深度的关键环节：高级模型设定、复杂数据处理、模型拟合的精细化诊断、多层/纵向数据建模，以及跨文化/跨群体比较的复杂情境分析。 --- 第一部分：从基础到精深——SEM模型的理论深化与诊断 本部分侧重于夯实理论基础，并引入更具挑战性的模型构建思维。我们不会重复介绍如何打开软件或运行基础模型，而是直接切入模型的“健康状况”诊断与优化。 1. 模型的拟合度：超越标准指标的深度解读 传统的拟合指数（如$chi^2$、CFI、TLI、RMSEA、SRMR）是基础，但并非万能。本章将深入探讨： 样本量对拟合指数的影响机制： 详细分析大样本和小样本下，特定指标（如RMSEA或CFI）的阈值应当如何调整。 残差协方差矩阵的精细分析： 如何利用修正指数（Modification Indices, MI）进行理论驱动的模型修正，而非机械地增加路径。我们强调“理论合理性优先于统计拟合度”的原则，并提供判断MI的实用准则，区分“可接受的”修正与“过度拟合”的陷阱。 多重模型的比较策略： 介绍嵌套模型、非嵌套模型（如AIC, BIC, Likelihood Ratio Test）的比较方法，指导研究者如何通过模型选择过程来确定最优理论模型。 2. 测量模型的挑战与稳健性检验 测量模型是结构模型的基石。本章针对实际研究中常见的测量误差问题进行深入探讨： 因子载荷的异质性处理： 探讨当某些指标的因子载荷在不同子样本中显著不一致时（即“测量不变性”问题），应采取的对策，包括部分不变性模型的建立。 高阶因子模型（Higher-Order Models）： 深入讲解二阶、三阶（及更高阶）模型的构建逻辑、识别要求（Identification Constraints）和解释上的区别（是“垂直形式”还是“汇聚形式”），避免将具有明显独立维度的潜变量错误地收纳至单一高阶因子之下。 潜变量的分布假设检验： SEM对数据正态性有一定要求。本章将详细介绍如何诊断非正态性（如偏度、峰度），并系统性地介绍在严重非正态情况下，应优先采用的稳健估计方法（如MLR，WLSMV等），而非简单地依赖Bootstrapping。 --- 第二部分：高级建模技术——拓展SEM的应用边界 本部分聚焦于将SEM应用于处理更复杂、更贴近现实世界动态的社会现象，涉及时间维度、群体差异和多层结构。 3. 纵向数据分析：潜在增长曲线模型（LGCM）与交叉滞后模型（CLPM） 研究变量随时间的变化是社会科学关注的核心。本书将详细对比和应用两种主要的纵向SEM技术： 潜在增长曲线模型（LGCM）： 侧重于个体内部变化轨迹的建模，包括截距（初始水平）和斜率（变化速率）的个体差异分解。重点讲解如何将协变量（如干预措施、人口统计学变量）引入截距或斜率因子中，实现对增长模式的预测。 交叉滞后模型（CLPM）与联立交叉滞后模型（CCLM）： 用于检验两个或多个变量之间相互影响的因果方向性（例如，A是否预测B的未来值，而B是否预测A的未来值）。本书将强调CCLM在控制自回归效应（变量自身随时间的变化）后的独特价值，并讨论其在样本量和模型识别上的限制。 4. 多层结构数据：层次结构方程模型（HLM-SEM）的整合 大量社会科学数据具有嵌套结构（如学生嵌套在班级中，员工嵌套在团队中）。本书提供将HLM和SEM结合的统一框架： 随机截距模型与随机斜率模型： 解释如何识别和量化群体间（Level 2）的变异，以及这种变异是否会影响潜变量之间的关系（即斜率是否在群体间存在差异）。 跨层次关系的中介与调节： 教授如何检验“跨层次交互作用”——即Level 1的预测变量对Level 1结果的影响，是否会被Level 2的变量（如团队文化）所调节。 5. 复杂关系检验：调节、中介与多重共线性处理 SEM的核心在于关系检验，本书将深入探讨高级关系建模的实操技巧： 有约束路径的调节分析： 不仅仅是简单的乘积项引入，而是探讨在不同调节水平下，路径系数的变化幅度，并使用Bootstrapping检验调节效应的显著性。 复杂中介模型： 涵盖串联中介（序列中介）和并联中介模型（Multiple Mediators）的建立与路径系数的比较分析。重点讲解如何使用Bootstrapping方法计算间接效应的置信区间，并对不同中介路径的相对贡献进行量化比较。 模型识别的陷阱： 专门辟出章节讨论在包含大量路径（如高度复杂的调节中介模型）时，模型可能出现“不适定”（Unidentified）状态，并提供系统性的检查流程。 --- 第三部分：研究的实践与报告——从模型到论证 本部分关注研究的外部有效性和报告的规范性，确保研究成果能够被同行充分理解和信任。 6. 稳健性检验与替代模型的策略 一个严谨的研究必须经得起推敲。本章提供了一系列“压力测试”方法： 数据分割与交叉验证： 介绍如何将样本分割，或使用交叉验证技术（如K-Fold）来评估模型参数的稳定性。 估计方法的替代性检验： 检验使用ML、MLR、WLSMV等不同估计方法得出的核心结论是否一致。 理论驱动的模型嵌套检验： 详细阐述如何通过理论假设构建一系列嵌套或非嵌套的备选模型，并系统地比较它们，以确立研究结果的最佳解释模型。 7. 报告规范与结果的有效沟通 本书最后强调如何撰写符合国际期刊标准的SEM研究报告。内容涵盖： 模型报告的要素清单： 从初始模型设定、指标选择、样本描述，到最终模型拟合报告（包括所有拟合指数、参数估计值、标准误和置信区间）的结构化要求。 潜变量的意义阐释： 指导研究者如何基于因子载荷和模型路径，清晰、有逻辑地解释潜变量的内涵及其相互关系，将复杂的统计数字转化为有洞察力的理论陈述。 --- 总结 本书是为那些希望将SEM从一种“分析工具”升级为“研究哲学”的研究者量身定制的。它不仅关注“如何做”，更深入探讨“为什么这样做”，旨在帮助读者构建出具有高内外部效度、能够有效检验复杂社会理论的实证模型。通过本书的学习，读者将有能力独立处理前沿研究中遇到的绝大多数结构方程模型难题。

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

　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
      
王正华

　　现职：
　　长荣大学企业管理学系 教授

　　学历：
　　清华大学工业工程研究所 博士

　　Email：huager@mail.cjcu.edu.tw
 

序

Chapter01概 述
1-1 线性回归模型
1-2 因素分析
1-3 路径分析
1-4 结构方程模型的产生

Chapter02结构方程模型简介
2-1 结构方程模型的基本概念
2-2 结构方程模型的基本原理
2-3 结构方程模型的功能
2-4 结构方程模型的建模过程
2-5 整体模型的评鑑及配适指标
2-6 样本大小与观察变数之数目的选取

Chapter03 Amos Graphics 基本操作
3-1 Amos Graphics 之视窗介绍
3-2 Amos Graphics 的主功能表
3-3 绘图工具箱
3-4 模型资讯视窗
3-5 模型图绘制区

Chapter04结构方程模型的应用
4-1 结构方程模型的应用分类
4-2 结构方程模型的分析步骤
4-3 概念性模型的界定

Chapter05模型图的绘制、设定与执行
5-1 范例模型一简介
5-2 范例模型二简介
5-3 范例模型三简介
5-4 绘制与设定模型图的技巧
5-5 执行结构方程模型分析
5-6 绘制验证性因素分析模型图
5-7 绘制结构模型分析图

Chapter06常态性检定
6-1 单变数常态性检定
6-2 多元常态性检定
6-3 非常态资料的处理
6-4 常态性检定范例

Chapter07验证性因素分析
7-1 验证性因素分析简介
7-2 探索性与验证性因素分析的差异
7-3 验证性因素分析的范例
7-4 执行计算估计
7-5 报表型式
7-6 【Model Fit】目录的输出内容
7-7 【Estimates】目录的输出内容
7-8 计算组合信度与平均变异抽取量
7-9 测量模型的评鑑
7-10 测量模型的评鑑范例

Chapter08结构模型分析
8-1 潜在变数的路径分析
8-2 结构模型分析范例
8-3 报表解说
8-4 【Model Fit】目录的输出内容
8-5 【Estimates】目录的输出内容
8-6 影响效果的分解
8-7 结构模型分析范例

Chapter09模型修正
9-1 模型修正简介
9-2 模型修正指标
9-3 模型修正范例

Chapter10中介效果的检验
10-1 中介效果简介
10-2 使用阶层回归分析
10-3 使用结构方程模型
10-4 中介效果的检验—Sobel test 法

Chapter11干扰效果的检验
11-1 使用阶层回归分析
11-2 使用多群组结构方程模型
11-3 步骤一：对干扰变数进行分组
11-4 步骤二：检验分组的有效性
11-5 步骤三：多群组结构方程模型分析

Chapter12拔靴法
12-1 拔靴法的基本概念
12-2 Bollen-Stine bootstrap 法
12-3 中介效果检定
12-4 多重中介效果检定

Chapter13测量恆等性
13-1 测量恆等性简介
13-2 测量恆等性的检定
13-3 检验测量恆等性的统计方法
13-4 第一个范例模型介绍
13-5 检验测量恆等性的范例
13-6 检验模型泛化的范例

Appendix 01【 品牌形象、知觉价值对品牌忠诚度关系之研究】原始问卷
Appendix 02【 游客体验、旅游意象与重游意愿关系之研究】 原始问卷
Appendix 03【 景观咖啡厅意象、知觉价值与忠诚度：转换成本的干扰效果】原始问卷
Appendix 04【 服务品质、知觉价值、消费者满意与行为意向关系之研究】原始问卷
Appendix 05服务品质问卷
参考文献

 

序

　　结构方程模型（structural equation mode,SEM）又称为共变异数结构分析（analysis of covariance structure) 或线形结构方程（linear structure equation)，它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。

　　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、主成份分析、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。但是，结构方程模型的本质上却都具有上述统计方法所无法比拟的优点。也正因为如此，导致近年来，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。有鉴于此，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心者而言，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Amos 执行结构方程模型分析的过程。

　　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：多元常态性检定、一阶验证性因素分析、二阶验证性因素分析、收敛效度检验、区别效度检验、潜在变数的路径分析、影响效果分解、模型修正、中介变数检验、多重中介效果检验、多群组分析、干扰变数检验、Bootstrap 法、测量恆等性与模型泛化等。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。

　　本书以浅显易懂的方式介绍结构方程模型与Amos 软体的操作介面，是一本兼顾理论与实务应用的教材。

　　其特色为：

　　1. 系统而有条理：本书于内容的编排上，对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，可以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。

　　2. 实务应用导向：本书每一章中所讲述的内容，皆会以实际硕士或期刊论文为范例，实务示范分析过程与结果。且每一章后皆附有习题，方便授课教师验收学生的学习效果。

　　3. 影音教学：本书的编排方式尚有一大特色，即对于每一范例的操作过程与报表解说或内文中需额外讲解的部份，皆附有影音档与简报档。借由影音档与简报档，当可促进读者的学习效率，亦可减轻授课教师于课堂上的负担。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，其次感谢屏东科技大学提供优质的教学环境，还有对我们容忍有加的家人以及默默协助我们的同事、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！
 

传统上，研究者在探讨变数间的关系时，最常使用的统计方法包括：相关分析、回归模型和路径分析⋯⋯等。然而我们也不难发现，这些方法在运用上往往也存在着许多不足或不合理之处。例如，我们不能拿两个变数间的相关系数，来当作单方向的因果关系之推论。因为即使两变数间呈现高度相关时，也可能存在多面向的解释方式，如两变数可能「互为」因果关系；或者，此两变数亦可能是共同受到此两变数之外的某其它变数之影响等。
 
此外，当我们进行回归模型时，虽然能够将较多的变数同时纳入分析与讨论，但是由于这些变数之间或许并不存在明确的时间顺序，因此将它们之间的关系，莽撞的直接以单方向的因果关系来解释的话，也是蛮危险的。另外，更令人诟病的是，若以数学的角度来看，回归模型的前提假设中，须满足每个自变数在测量时，不会有测量误差的存在。然而我们都知道，在社会科学领域的相关研究中，很多变数都是属于不可直接测量的潜在变数（latent variable，如忠诚度、满意度⋯等），这些潜在变数却都存在着测量误差。因此，这个前提假设很难在社会科学领域的相关研究中获得满足。
 
再者，较为复杂的路径分析技术，虽然已克服了回归模型中未能考虑变数间之时间先后顺序的缺点，而已能将变数客观的、按事件发生的先后顺序而建立关系，进而间接的推论变数间之单方向因果关系。但是，令人遗憾的是，路径分析中所使用的变数，也存在着与回归模型一样的先天缺陷，即假设变数是没有测量误差的。

评分☆☆☆☆☆

对于长期需要处理复杂数据关系的学术研究者来说，《结构方程模型：运用AMOS 分析》绝对是一本值得收藏的工具书。这本书最大的亮点在于，它并没有将 Amos 仅仅当作一个“点几下”的软件来介绍，而是深入剖析了 SEM 的逻辑和原理，然后巧妙地将 Amos 的各项功能与之对应起来。比如，在讲解测量模型时，作者不仅展示了如何在 Amos 中构建因子模型，还详细解释了因子载荷、信度、效度等概念在模型中的意义。在结构模型的部分，作者则详细介绍了路径分析、中介效应、调节效应等，并指导读者如何在 Amos 中进行检验，以及如何解读分析结果。我非常欣赏书中关于模型改进的章节，它教我们如何根据模型拟合情况，有策略地对模型进行修改，而不是盲目地进行调整。这种严谨的治学态度，在同类书籍中非常少见。这本书让我深刻体会到， Amos 并非万能的“黑箱”，而是需要研究者理解其背后的逻辑，才能真正发挥其效用。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受就是“实用”和“深入”。《结构方程模型：运用AMOS 分析》不仅仅是一本教你如何操作软件的书，它更是将 SEM 的理论精髓与 Amos 的强大功能完美结合。作者在讲解每一个统计概念时，都非常有条理，并且会追溯到其背后的统计学原理，但又不会过于学术化，保持了语言的清晰易懂。我特别喜欢书中对于“假设”和“理论”在 SEM 模型构建中的作用的强调，这提醒我们，任何模型都应该建立在坚实的理论基础之上，而不是凭空捏造。而 Amos 作为工具，则是实现我们理论检验的强大助手。书中关于模型识别、参数估计、模型比较等关键环节的讲解，都非常到位，并且给出了具体的 Amos 操作指导。我最看重的是，作者并没有回避 SEM 研究中可能遇到的陷阱和误区，比如过度拟合、测量误差的处理等等，并且提供了相应的建议。这对于我们培养严谨的研究态度至关重要。读完这本书，我感觉自己对 SEM 的理解上了一个新的台阶，也更有信心运用 SEM 来解决自己的研究问题了。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对 SEM 充满好奇，但总觉得它离自己很远，直到接触到《结构方程模型：运用AMOS 分析》这本书。这本书的语言风格非常吸引人，不像一些教材那样枯燥乏味，而是充满了启发性和引导性。作者以一种非常温和且有逻辑的方式，将 SEM 的核心概念层层剥开，让我们逐步理解。从基础的变量关系到复杂的模型构建，每一个步骤都讲解得非常细致。我特别喜欢书中关于AMOS软件应用的描述，不是简单地告诉你“点击哪个按钮”，而是解释了为什么需要进行这样的操作，以及这些操作会产生什么结果。这对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，是非常宝贵的。书中也提供了大量的实例，让我能够边学边练，真正将理论知识转化为实践技能。我发现，通过这本书的学习，我对 SEM 的理解不再是停留在表面的“会用软件”，而是能够更深层次地理解其背后的统计原理和模型假设。这对于我提升研究的深度和严谨性，有着不可估量的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本《结构方程模型：运用AMOS 分析》真的是一本令人惊艳的著作！作为一名在台湾从事量化研究多年的学者，我读过的关于 SEM 的书籍不在少数，但真正能让我眼前一亮、并且实践价值如此之高的，这本绝对是数一数二的。书名就点出了核心，直接切入 Amos 这个强大的统计软件，这对于许多想要深入学习 SEM 但又被复杂理论和各种软件操作弄得焦头烂额的研究者来说，简直是及时雨。作者在理论讲解上，并没有堆砌那些晦涩难懂的术语，而是循序渐进，从基础的概念，如测量模型、结构模型，到更深层次的路径分析、中介效应、调节效应等等，都做了清晰的阐述。更重要的是，每一章都紧密结合 Amos 的实际操作，提供了详尽的步骤截图和范例数据，这对于我们这些“动手派”的研究者来说，学习曲线一下子就变得平缓了许多。我尤其喜欢书中关于模型拟合指标的解释，不再是简单的罗列，而是深入剖析了每个指标的含义、适用范围以及可能遇到的问题，并且教会我们如何根据实际情况做出合理的判断。这种理论与实践并重的方式，让我在阅读过程中能够立刻将学到的知识转化为动手操作，有效解决了我在以往研究中遇到的不少困惑。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种习惯于在 SPSS 和 Excel 中摸索多年的研究者来说，SEM 的概念一直像是一道跨不过去的坎。直到读到《结构方程模型：运用AMOS 分析》，我才真正体会到 SEM 的强大魅力以及 Amos 的便捷性。作者的写作风格非常接地气，就像一位经验丰富的朋友在手把手地教你一样。他没有一上来就抛出大量的公式和统计原理，而是先从研究问题的提出和模型的构建入手，引导读者思考如何将理论概念转化为可量化的模型。接着，他详细介绍了 Amos 的界面和基本操作，包括数据导入、变量定义、路径绘制等等，每一个步骤都配有清晰的图示，让我这个初学者也能轻松跟上。我最欣赏的是书中关于模型修正的部分，详细讲解了常见的模型拟合不良问题，并提供了多种修正策略，以及在 Amos 中如何实现这些修正。这对于我们在实际研究中经常会遇到的模型不拟合问题，提供了非常实用的解决方案。此外，书中还穿插了一些实际案例分析，这些案例来自不同领域，展现了 SEM 的广泛应用性，也让我看到了自己研究可以借助 SEM 达到的高度。这本书真的让 SEM 从“高不可攀”变成了“触手可及”。