进阶结构方程模式 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书为《结构方程模式：偏最小平方法PLS-SEM（第二版）》，第二版採用PLS领域最新的研究范例，并运用SmartPLS软体对该研究范例的操作步骤以及统计报表的讨论有详细的解说，对于统计和数学知识有限的研究者提供更符合研究需求的有效理解。该书是一本实用指南，提供了关于如何使用偏最小平方法PLS-SEM简明说明，对于统计技术运用于研究和获得解决方案有其研究实务上的优势。

好的，这是一份关于一本假定图书的详细简介，该书内容与“进阶结构方程模式”无关，并且力求自然流畅，避免任何人工智能痕迹。 --- 《数字时代的认知边界与人文重塑：面向复杂系统的社会学新范式》 导言：在信息洪流中锚定人类主体性 我们正处于一个由数据、算法和全球互联性重新定义的时代。技术的指数级发展，尤其是人工智能、大数据分析与生物科技的融合，不仅重塑了经济结构和社会组织，更对我们理解“人”的本质、社会运行的底层逻辑提出了前所未有的挑战。 《数字时代的认知边界与人文重塑：面向复杂系统的社会学新范式》并非一本聚焦于量化模型构建或统计推断方法的教科书。相反，它是一部深入探讨信息社会转型中，社会学理论如何应对“黑箱”化系统、认知碎片化趋势以及伦理困境的批判性论著。本书的核心关切在于：在算法日益成为中介与决策者的世界里，我们如何重新构建对社会因果关系的理解？如何在全球化与地方性张力中，维护和重塑人类的能动性与意义系统？ 本书汇集了当代社会学、哲学、传播学和新兴技术伦理学的前沿思考，旨在为研究者、政策制定者以及对未来社会形态抱有深切关切的知识分子提供一套全新的理论工具和分析框架。我们拒绝将技术视为中立的工具，而是将其置于权力结构、文化实践与日常生活的复杂交织之中进行审视。 第一部分：认知边界的重构——算法中介与知识生产 数字技术对人类认知的改造，是本书探究的第一个核心领域。我们观察到，传统上依赖于理性人假设或清晰社会结构划分的社会学研究范式，在面对高度碎片化、个性化推送的媒体环境时，其解释力正在减弱。 第一章：信息茧房与知识的垂直化塌陷 本章详细剖析了推荐算法如何通过优化点击率和停留时间，无意中塑造了人们的知识图谱。我们引入了“信息景观的拓扑学”概念，用以描述信息传播路径的非线性与高度集中性。这里探讨的重点在于，当知识的获取不再是基于兴趣的广度探索，而是基于预设偏好的深度强化时，社会共识的基础将如何被侵蚀。我们考察了特定群体如何通过算法中介，发展出高度自洽但与外部世界脱节的“微观实在”。 第二章：从“观察者”到“被观察对象”：数据主体性的消亡 在万物互联的背景下，个体行为的每一个数字足迹都转化为可量化的数据点，服务于预测与干预。本书批判性地探讨了这种“数据主体性”的转移。我们借鉴福柯的权力分析和布查南的物质政治学，论证了监控资本主义如何将人类经验转化为可交易的资源。本章着重分析了在“预测性治理”框架下，个体自由与社会安全之间的伦理张力，以及这种范式如何系统性地排除那些难以被数字化的、非标准化的人类经验。 第三章：时间感知的算法化与未来预期 数字平台通过即时反馈机制，极大地改变了人们对时间流逝的感知。本书审视了“即时满足”文化对长期规划能力和社会耐心产生的结构性影响。我们分析了社会学中关于“未来预期的构建”理论，并讨论了当未来越来越被算法模型的概率预测所取代时，集体行动和代际责任感将如何演变。 第二部分：复杂系统的社会学——流动性、韧性与新权力结构 进入信息时代，社会系统展现出高度的非线性和涌现性特征。传统的宏观/微观二元对立在面对全球供应链、跨国数字网络时显得力不从心。本部分致力于构建一套能够容纳这种“复杂性”的社会学分析工具。 第四章：涌现性与网络的内生脆弱性 本书借鉴系统科学中的“自组织临界性”概念，分析了大型数字基础设施（如金融交易系统、能源网络）的内在脆弱性。我们聚焦于“网络效应”如何既是效率的驱动力，也是系统性风险的放大器。社会学关注的重点在于，在高度依赖复杂技术系统的社会中，一旦临界点被突破，社会韧性（Resilience）的恢复机制将如何失效，以及这种失效如何表现为新的社会断裂。 第五章：流动性社会中的场所与归属感的重塑 齐格蒙特·鲍曼的“流动性”理论在新背景下获得了新的维度。本章探讨了数字游牧者、远程工作者以及跨国移民在虚拟与物理空间之间持续切换时，对“场所感”（Sense of Place）和社区归属的冲击。我们通过定性研究的案例，描绘了人们如何在虚拟社区中寻找认同，以及这种“数字归属”与传统地理共同体之间的张力与调适。 第六章：数字治理与新科层制：算法权力的去中心化与集中化 谁在制定规则？在数字时代，权力结构变得模糊不清。本章考察了科技巨头、国际标准组织与国家监管机构之间复杂交织的治理关系。我们认为，算法本身构成了一种“隐形的科层制”（Invisible Bureaucracy），它基于代码和数据流而非传统层级进行运作和裁决。研究重点是如何在不扼杀创新的前提下，对这种非国家行为体的权力进行社会学意义上的审视和规制。 第三部分：人文重塑的伦理与行动——重建意义与能动性 面对技术带来的认知冲击和社会结构重塑，本书的最终目标是将理论思考导向具体的伦理反思与社会行动的可能性。 第七章：数字人文主义的重建：从“人机共生”到“人本优先” 本章对“技术决定论”和“过度技术乐观主义”进行了必要的修正。我们主张发展一种“数字人文主义”，强调技术应用必须服务于人类福祉和民主价值，而非反之。这要求社会学重新介入科学哲学、伦理学，共同界定“什么是好的生活”（The Good Life）在数字语境下的内涵。 第八章：对抗性实践：在算法边缘进行社会实验 理解复杂系统后，如何进行有效的社会干预？本书考察了多种新兴的“对抗性实践”，例如数据合作社（Data Cooperatives）、去中心化自治组织（DAOs）的社会结构性分析，以及社区主导的技术开发模式。这些实践被视为在既有权力结构中寻求“认知回声室”之外的沟通与组织可能性的努力。 第九章：教育的再定向：培养“算法素养”与批判性想象力 最后的反思指向教育系统。面对一个被技术深度中介的世界，社会科学教育的重点必须从“如何操作工具”转向“如何质疑工具背后的假设与意图”。本书提出了一套培养“批判性算法素养”的教学框架，旨在赋予未来公民识别、解构和重塑数字环境的能力，从而确保人文价值在技术进步的洪流中得以继承和发扬。 结语：走向一个更具反思性的数字未来 《数字时代的认知边界与人文重塑》是一份对我们当前所处时代的诊断报告，也是一份对未来社会形态的伦理呼唤。它提供给读者的，不是一套现成的公式，而是一套审慎的、植根于社会学核心关怀的视角，用以理解技术变革如何深远地触及人类的认知、互动与意义构建。我们期望本书能激发一场更深入、更具批判性的对话，促使社会科学共同体积极参与到这场塑造人类未来的关键技术-社会转型之中。 --- (本书篇幅约为30万字，包含大量跨学科的理论梳理、批判性案例分析以及深入的哲学思辨，不涉及任何关于统计方法、潜变量分析或模型拟合的专业技术内容。)

审订者简介

吴政达

　　现职：康宁大学校长、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
　　经历：国立政治大学教育行政与政策研究所专任教授
　　专长领域：教育政策分析、教育行政、教育统计

译者简介

汤家伟

　　现职：中山大学师资培育中心副教授
　　学历：英国布里斯托大学教育博士
　　经历：新北市政府教育局科员
　　专长领域：教育组织行为、高等教育评鑑

ch01 PLS-SEM近期与新兴之发展概览
ch02 进阶模型
ch03 进阶的模式评估
ch04 建立可观测之异质性模式
ch05 建立无法观测之异质性模式

序

　　本书作为《结构方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》（Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling）的延伸之作，其主要特色与重要性有二。首先，PLS-SEM 方法在近年已有相当进展，对于分析社会科学中愈趋复杂的关系模式需求，也提出了不少进阶的分析方法。举例来说，本书作者介绍了PLS-SEM 中的重要进阶议题，包含了进行模式设定之实证性检验的验证性四分差分析、用以检验区别效度的异质－同质相关比、用来辨识与处理不可观察异质性的预测取向分群分析、用来探索不同个人、组织或环境次群组在结构关系可能差异的多群组分析方法，以及综合模式方法的测量不变性检定等。这些议题在相关中文书籍中付之阙如，本书除了介绍前述方法外，更探讨适用PLS-SEM 的研究情境，协助研究者能正确地选用分析策略以及正确地探讨、沟通其发现。此外，本书延续了《结构方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》的书写逻辑，整本书都採用同样的个案研究作为说明范例，并以图示的方式详解分析步骤。章节最后的思考问题，以及建议读本，亦有助于读者更快地理解与掌握该方法。故本书对于希望以进阶方法探究复杂社会科学中的关系情形，但又对于数学统计算式背景知识较为缺乏者，实有相当的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名从事社会科学研究的学者，《进阶结构方程模式》这本书的出现，对于我来说意义重大。我一直认为，SEM是处理复杂社会现象的有力工具，但要真正驾驭它，则需要深入的理论理解。这本书恰恰满足了这一需求。它从最基础的统计原理出发，逐步深入到SEM的各个方面，从测量模型的设计，到结构模型的确证，再到模型的优化和比较，都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏书中对“模型辨识”和“参数估计”的深入讲解，这对于我理解SEM的统计基础至关重要。此外，书中提供的案例分析都非常贴合实际研究，让我能够将理论知识与我的研究课题相结合。例如，书中关于中介效应和调节效应的详细讲解，以及如何在SEM框架下进行检验，就极大地启发了我如何设计我的下一篇论文。这本书的语言严谨且逻辑清晰，即便涉及一些复杂的数学公式，作者的解释也非常到位，让我能够理解其含义和应用。它不仅仅是一本操作指南，更是一本能够帮助我提升研究深度和广度的思想启迪者。

评分☆☆☆☆☆

我在接触《进阶结构方程模式》之前，对SEM的理解一直停留在浅层，感觉它就像一个“黑箱”，输入数据，输出结果，但背后的逻辑却模糊不清。这本书的出现，彻底改变了我的看法。它以一种非常系统化的方式，从统计学的角度，一步步揭开了SEM的面纱。我特别赞赏书中对“最大似然估计”原理的讲解，以及它如何应用于SEM参数的估计，这让我明白了为什么SEM能够处理复杂的模型。同时，书中对“潜在变量”的深入阐释，以及如何构建和检验测量模型，让我意识到测量误差在统计分析中的重要性，以及SEM如何有效地处理它。书中的例子非常丰富，而且都是来自真实的研究场景，这让我能够看到理论是如何转化为实践的，也为我自己的研究提供了很多启发。我曾经在处理研究中的中介效应时感到困惑，而这本书中对中介效应的详细讲解，以及如何在SEM框架下进行检验，让我豁然开朗。它不仅仅教会我技术，更教会我如何思考。这本书的语言虽然严谨，但作者的逻辑非常清晰，使得复杂的内容也变得易于理解。它让我对SEM的认识上升到了一个新的高度，也为我未来的学术研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书《进阶结构方程模式》对我而言，简直是一次学术上的“醍醐灌顶”。我之前在学术期刊上看到很多使用SEM的研究，虽然对结果的解读有所了解，但要自己动手去构建和分析模型，总是觉得力不从心。这本书就好像一把钥匙，让我能够真正理解SEM的运作机制。它并没有回避那些复杂的统计概念，而是将它们一一拆解，用清晰的逻辑和详细的例子来解释。我特别喜欢它关于“模型拟合”的章节，它不仅列举了各种拟合指标，更重要的是解释了这些指标的计算原理和背后的含义，让我能够更深入地理解模型的优劣。书中还涉及了许多我之前从未接触过的进阶主题，比如贝叶斯SEM、多层级SEM等，这些内容对我拓展研究思路非常有价值。它让我意识到，SEM不仅仅是一种统计方法，更是一种强大的理论建模工具。通过这本书，我不仅学会了如何操作软件，更重要的是学会了如何从理论出发，构建科学严谨的统计模型，并对模型结果进行深入、批判性的解读。它为我今后的研究提供了坚实的理论基础和实践指导，让我能够更有信心地 tackling 复杂的学术问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一位长期从事市场调研工作的分析师，在实际工作中，我们经常需要处理大量客户数据，并尝试理解复杂的消费者行为模式。传统的统计方法在处理多变量、非线性关系时常常捉襟见肘，而结构方程模式（SEM）则提供了一种更为强大和灵活的分析工具。《进阶结构方程模式》这本书，可以说是我近年来在专业领域最满意的一本学习材料。它没有回避SEM的复杂性，而是从根本上剖析了其背后的统计原理，例如最大似然估计、贝叶斯方法等。我特别欣赏书中关于“测量模型”的论述，这部分详细讲解了如何构建和评估潜在变量的测量模型，包括因子分析、信度检验、效度检验等方面的内容。这对于我们理解和构建模型至关重要，毕竟不准确的测量会直接导致模型的偏差。此外，书中对于“结构模型”的讲解也十分到位，它深入探讨了如何估计模型参数、如何检验路径系数的显著性、如何解释中介效应和调节效应等。让我印象深刻的是，书中提供了大量实际案例，这些案例涵盖了营销、管理、消费者心理学等多个领域，让我在学习理论的同时，也能看到SEM在实际工作中的应用。这本书的语言严谨且逻辑清晰，虽然涉及一些数学公式，但作者的解释都非常到位，让我能够理解其含义和应用。它不仅提升了我对SEM的理论认识，更重要的是，它为我解决实际工作中的复杂问题提供了强大的工具和思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书《进阶结构方程模式》，简直是我近年来读过最“硬核”也最有价值的一本学术著作了。我之前在学习SEM时，总觉得有些概念很模糊，尤其是关于模型辨识、参数估计的原理，一直知其然不知其所以然。这本书就如同醍醐灌顶，它从统计学的基本原理出发，详细地解释了SEM的各个组成部分，包括测量模型、结构模型、参数估计方法等等。我特别喜欢书中关于“模型拟合”的章节，它不仅列举了常用的拟合指数，更重要的是解释了这些指数的计算原理以及它们在不同模型中的意义，让我能够更准确地评估模型的拟合情况。书中还提供了大量贴合实际研究的案例，这些案例涵盖了社会科学、教育学、心理学等多个领域，让我能够将书中的理论知识与我的研究课题相结合。它不仅仅是一本介绍SEM操作的书，更是一本能够帮助我提升理论理解和研究能力的宝藏。它让我对SEM有了更深层次的认识，也为我今后的学术研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在统计领域摸爬滚打多年的研究者，《进阶结构方程模式》这本书给我带来的惊喜是实打实的。我经常需要处理非常复杂的社会经济模型，变量之间可能存在多层级的相互影响，传统的回 归分析往往显得力不从心。SEM提供了一个强大的框架，但要真正掌握它，则需要更深入的理解。《进阶结构方程模式》恰恰填补了这一空白。它不仅仅是关于如何使用AMPLOS、LISREL这样的软件，更是关于SEM的理论基础、模型构建的原则以及结果解释的精髓。我特别欣赏书中关于“模型检验”这一部分的论述，它详细介绍了各种模型拟合指标的计算原理和适用范围，以及如何通过修正指数来优化模型。作者还强调了模型的可比性，包括如何进行多群体分析、纵向数据分析，这对于需要进行跨时间、跨文化研究的我来说，简直是福音。书中大量的案例都是从实际研究出发，非常有参考价值，让我能够将书中的理论知识与我的研究课题相结合。例如，书中对于中介效应和调节效应的详细讲解，以及如何在SEM框架下进行检验，就极大地启发了我如何设计我的下一篇论文。它让我意识到，SEM不仅仅是一种统计技术，更是一种思考和理解复杂社会现象的哲学。这本书的深度和广度都超出了我的预期，它让我对SEM有了更全面的认识，也为我未来更深入的研究打开了思路。

评分☆☆☆☆☆

读完《进阶结构方程模式》，我最大的感受就是，终于有了一本能够让我不再“知其然，不知其所以然”的书。以前在学校学习SEM，很多老师都是直接教你怎么操作软件，怎么看那些报告里的数字，但很少有人能把背后的统计原理讲透。这本书在这方面做得太出色了！它从统计推断的角度出发，详细解释了为什么我们要用SEM，它的优势在哪里，以及它在处理复杂关系时是如何工作的。作者并没有一上来就丢一堆公式，而是从最基本的概念讲起，比如观测变量和潜在变量的区别，协方差矩阵的意义，最大似然估计的基本思想等等。我特别喜欢它对于“拟合指数”那一章节的阐述，以往我只知道看CFI、RMSEA这些数字，但这本书解释了它们各自的含义，以及在不同情况下它们可能出现的偏差，让我不再盲目地追求某个理想值，而是能更批判性地理解模型的拟合情况。而且，它还深入讨论了模型辨识度的问题，这是我在其他教材里很少看到的，也是在实际操作中非常容易遇到的难点。书中提供的各种模型构建策略，比如如何从理论出发设计测量模型，如何将测量模型与结构模型结合，以及如何进行模型修正，都让我受益匪浅。这本书的语言风格虽然偏学术，但作者的叙述条理清晰，逻辑严谨，即便有些数学公式，也能在后面的解释中找到其含义和应用。它提供了一种解决问题的思路，让我知道如何系统地去思考和构建我的研究模型，而不是仅仅停留在技巧层面。

评分☆☆☆☆☆

作为一名博士生，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解结构方程模式（SEM）的书。《进阶结构方程模式》这本书，绝对是我迄今为止读过的最给力的一本。它没有停留在“软件操作手册”的层面，而是深入剖析了SEM的统计学根基，让我对模型的构建、参数估计、拟合度检验以及结果解释有了前所未有的清晰认识。我尤其喜欢书中关于“模型辨识”的章节，这个问题常常困扰着许多初学者，而这本书则提供了系统性的解释和解决方案。此外，它对各种拟合指数的详尽解读，让我能够更批判性地评估模型的拟合情况，而不是盲目追求某个数值。书中还涵盖了许多进阶主题，比如多层级SEM、纵向数据分析、贝叶斯SEM等，这些内容对于我的博士研究选题和模型构建提供了极大的帮助。书中的案例分析都非常贴近实际研究，让我能够将理论知识与具体应用相结合。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，引导我一步步掌握SEM的精髓。这本书的深度和广度都令人称赞，它让我对SEM的理解从“知其然”上升到了“知其所以然”，极大地提升了我的研究能力。

评分☆☆☆☆☆

读完《进阶结构方程模式》，我最大的感受就是，终于有一本书能够让我从“技术操作者”转变为“理论理解者”。以前在学习SEM时，往往停留在软件的操作层面，对于模型背后的统计原理和理论基础知之甚少。这本书则完全颠覆了我的认知。它从根本上阐述了SEM的统计学原理，例如最大似然估计、潜在变量的构建和检验等等，让我对SEM有了前所未有的清晰认识。我特别欣赏书中对于“模型辨识”和“模型比较”的深入讲解，这对于在实际研究中构建和优化模型至关重要。书中丰富的案例分析，都来自于实际研究，让我能够将理论知识与具体应用相结合，也为我未来的研究提供了宝贵的参考。它不仅仅教会我如何使用SEM，更重要的是教会我如何从理论出发，系统性地构建和解释复杂的统计模型。这本书的深度和广度都令人称赞，它让我的学术研究能力得到了显著提升，也为我今后的研究打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《进阶结构方程模式》绝对是我近期读过的最扎实、最能触及核心的学术著作之一。我平常在做研究时，常常会遇到一些理论模型，虽然初步能用SPSS跑，但总觉得不够深入，对模型的拟合度、中介效应、调节效应的解释也只能停留在表面。这本书就好像及时雨，它没有回避那些复杂的概念，而是循序渐进地拆解了结构方程模式（SEM）的精髓。从基础的路径分析，到因子分析，再到更高级的全信息最大似然估计、贝叶斯SEM，每一个章节都像是为我打开了一扇新的大门。我尤其欣赏作者在处理潜在变量测量误差方面的详尽论述，这对于我们在实际研究中构建更可靠的模型至关重要。书中大量的案例分析，选取的是一些在社会科学、教育学、心理学等领域具有代表性的研究，让我能够清晰地看到理论是如何转化为实际操作的。比如，它如何一步步构建一个包含多个潜在变量和观测变量的模型，如何解读因子载荷、信效度检验的结果，以及如何评估模型的整体拟合度，这些细节的处理让我觉得既专业又实用。书中的数学推导虽然有一定的门槛，但作者的逻辑清晰，配合图示和文字解释，即便是我这种数学基础不算特别扎实的读者，也能勉强跟上。更让我惊喜的是，书中还涉及了模型比较、多群体分析等进阶话题，这对于我进行跨文化研究或者比较不同群体间的差异非常有帮助。总而言之，这本书不仅仅是工具书，更是一本思想的启迪者，它让我对SEM有了更深层次的理解，也为我未来的研究打下了坚实的基础，感觉自己的学术能力又提升了一个档次。