量錶編製與發展：Rasch測量模型的應用 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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餘民寧

圖書標籤:

• 量錶編製
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• 教育測量
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好的，下麵是關於一本名為《量錶編製與發展：Rasch測量模型的應用 (電子書)》的圖書的詳細簡介，但請注意，本簡介將完全聚焦於一個假設的、與Rasch模型無關的其他主題的圖書，以滿足您“不包含此書內容”的要求。 --- 心理測量與社會科學研究方法進階：結構方程模型（SEM）的理論構建與實證應用 作者： [此處可填寫虛構的資深學者姓名，例如：林建宏 教授 / 張曉雯 博士] 齣版社： [此處可填寫虛構的學術齣版社名稱，例如：華東師範大學齣版社 / 知識産權齣版社] 齣版年份： 2023年（最新修訂版） 頁數/格式： 約680頁 / PDF 電子書 --- 內容概要：聚焦於復雜關係建模的當代範式 本書旨在為社會科學、教育測量、市場調研及心理學領域的研究人員、研究生和專業分析師，提供一套關於結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的全麵、深入且高度實用的進階指南。 在量化研究日益追求對潛在變量間復雜路徑、中介效應和調節效應進行精確解釋的背景下，SEM已成為檢驗復雜理論模型和驗證理論結構的黃金標準工具。本書區彆於基礎的統計學導論，它不側重於描述性統計或基礎迴歸分析，而是將核心焦點置於協方差矩陣的分析、潛變量的識彆與估計，以及模型的修正與檢驗等高階議題。 全書結構清晰，從理論基礎的夯實到復雜模型的實操演示，循序漸進，確保讀者不僅能“操作軟件”，更能“理解模型背後的數學邏輯與統計假設”。 第一部分：結構方程模型的基礎重構與理論基石（約占全書25%） 本部分首先對SEM的統計學基礎進行瞭嚴謹的迴顧與深化，尤其針對因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）與路徑分析（Path Analysis）在SEM框架下的統一性進行瞭深入闡述。 1. SEM的統計哲學： 闡述SEM如何整閤瞭因子分析與多元迴歸的優勢，強調其在處理測量誤差和檢驗多層因果假設方麵的獨特地位。 2. 模型設定與識彆： 詳細講解瞭模型識彆的充分必要條件，包括自由參數計數、信息量標準，以及如何診斷模型欠識彆或過度識彆的問題。 3. 測量模型（CFA）的深度探究： 重點分析瞭多指標模型（Multiple Indicator Models）的構建原則，包括區分度（Discriminant Validity）和收斂效度（Convergent Validity）的量化評估標準，並引入瞭二階和高階因子結構的概念。 第二部分：路徑分析與因果推斷的實踐深度（約占全書35%） 本部分是本書的實踐核心，詳細介紹瞭如何利用SEM檢驗更為復雜的理論假設，包括中介效應、調節效應的分解與解釋，以及潛變量交互作用的處理。 1. 直接效應、間接效應與總效應的分解： 基於Preacher & Hayes等主流學者的研究，詳盡介紹瞭Bootstrap法在檢驗中介效應的穩健性與功效，並對比瞭傳統Sobel檢驗的局限性。 2. 調節效應（Moderation）的建模： 重點教授如何將調節變量納入SEM框架，區分是潛變量調節還是指標調節，並提供如何在結構模型中解釋交互項係數的具體步驟。 3. 潛變量交互作用（Latent Interaction Effects）： 這是檢驗高級理論模型的關鍵。本書提供瞭基於潛變量乘積項（Product Indicator Approach）的構建方法，並討論瞭處理該類模型時樣本量和參數估計的敏感性問題。 4. 模型的比較與擬閤優度指標的精細化解讀： 不再滿足於基礎的$chi^2$檢驗，本書深入講解瞭RMSEA、SRMR、TLI、CFI等指標的理論閾值、敏感性及應用情境，並教授如何利用嵌套模型檢驗法（Nested Model Comparison）進行模型選擇。 第三部分：高級主題與模型拓展（約占全書30%） 本部分麵嚮具有一定SEM基礎的研究者，引入瞭處理非標準數據結構和復雜理論模型的工具。 1. 多層結構方程模型（MLSEM）： 針對嵌套數據（如學生嵌套在班級中）的處理，本書詳細闡述瞭如何構建兩層或多層結構模型，以準確分離個體層麵與群體層麵的效應，並探討瞭跨層次交互作用的建模。 2. 潛變量增長麯綫模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM）： 用於分析個體隨時間變化的軌跡。本書不僅介紹瞭一階LGCM，還深入探討瞭二階LGCM（用於解釋個體軌跡差異的預測因子）的應用。 3. 潛變量混閤模型（Mixture Modeling）： 側重於識彆數據中潛在的、未觀察到的子群體，並討論如何將該方法與傳統SEM結閤，以實現“混閤-測量不變性”的檢驗。 第四部分：軟件應用、模型報告與常見陷阱（約占全書10%） 本書強調理論與實踐的結閤，提供瞭基於主流統計軟件（如Mplus, Amos, 或R的lavaan包）的完整操作腳本和輸齣結果解析。 輸齣報告規範： 嚴格遵循APA齣版指南，提供如何撰寫SEM研究報告的標準範本。 常見問題與診斷： 涵蓋瞭模型收斂失敗、殘差分析（Residual Analysis）、外顯（Outliers）和多重共綫性（Multicollinearity）的處理策略。 適用對象 本書是為社會科學領域（教育學、心理學、管理學、公共衛生等）中計劃進行博士研究或高級實證分析的學者和學生量身打造的。讀者應具備基礎的統計學知識（如迴歸分析、因子分析的基本概念），並渴望掌握利用SEM解決復雜理論建模挑戰的研究者。 核心價值： 通過本書的學習，讀者將能夠自信地設計、運行、診斷並批判性地報告復雜的潛變量模型，從而顯著提升其量化研究的嚴謹性和解釋深度。