Multilevel Modeling pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications, Inc

作者:Luke, Douglas A.

出品人:

頁數:88

译者:

出版時間:2004-7-8

價格:USD 17.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780761928799

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計
• 統計學,工具,statistics
• 統計學
• 數學
• 工具
• 經濟
• 習題
• statistics
• Multilevel Modeling
• Hierarchical Models
• Mixed Effects Models
• Statistical Modeling
• Regression Analysis
• Longitudinal Data
• Panel Data
• Educational Statistics
• Psychometrics
• Quantitative Research

好的，這是一本關於《結構方程模型：基礎與應用（Structural Equation Modeling: Foundations and Applications）》的圖書簡介，其內容完全獨立於《Multilevel Modeling》，旨在提供對結構方程模型（SEM）的全麵且深入的介紹。 --- 圖書簡介：結構方程模型：基礎與應用 導言：駕馭復雜關係建模的利器 在社會科學、心理學、教育學、市場營銷乃至生物醫學等眾多研究領域中，我們經常麵臨著這樣的挑戰：如何有效地處理潛變量（Latent Variables）、測量誤差（Measurement Error）以及復雜的因果路徑關係。傳統的迴歸分析和路徑分析在處理這些復雜結構時往往顯得力不從心。 《結構方程模型：基礎與應用》正是一本旨在係統性、詳盡地闡述結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）這一強大統計框架的專業著作。本書深度聚焦於如何利用SEM的理論基礎、建模技術以及軟件實現，幫助研究者構建、檢驗和完善描述復雜現象的統計模型。本書的編寫旨在搭建理論深度與實際操作之間的橋梁，無論您是剛接觸SEM的研究生、需要深化理解的資深學者，還是希望將SEM應用於復雜數據分析的專業人士，都能從中獲得係統的指導。 第一部分：SEM的理論基石與模型識彆 本書的第一部分將研究者帶入SEM的理論世界，奠定堅實的數學與統計學基礎。 第一章：從傳統方法到SEM的演進 本章首先迴顧瞭因子分析（Factor Analysis）、路徑分析（Path Analysis）以及迴歸分析的局限性，明確瞭SEM相較於傳統方法的獨特優勢——尤其是其整閤測量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）與結構模型的能力。 第二章：測量模型：潛變量的確認與檢驗 我們將詳細探討測量模型（Measurement Model）的構建邏輯。這包括： 因子載荷的解釋： 潛變量如何通過觀察變量得以體現。 模型擬閤指標（Model Fit Indices）： 深入剖析卡方檢驗（Chi-Square Test）、增量擬閤指數（Incremental Fit Indices，如CFI, TLI）和絕對擬閤指數（Absolute Fit Indices，如RMSEA, SRMR）的統計意義、計算原理及判讀標準。 評估信度和效度： 如何使用復閤信度（Composite Reliability）和平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）來評估收斂效度和區分效度。 第三章：結構模型：路徑關係的構建與檢驗 在測量模型穩固的基礎上，本書轉嚮核心的結構模型（Structural Model）。重點講解： 路徑係數的解讀： 直接效應、間接效應和總效應的分解與量化。 模型識彆（Model Identification）： 詳細闡述模型識彆的必要性、充分條件與必要條件，區分超度模型（Over-identified）、恰好識彆模型（Just-identified）和欠識彆模型（Under-identified）。 模型的修正策略： 在初始模型擬閤不佳時，如何基於修正指數（Modification Indices）科學地進行模型路徑的添加或刪除，避免過度擬閤。 第二部分：進階建模技術與數據處理 本書的第二部分側重於SEM在實際應用中遇到的復雜情況和高級技術。 第四章：潛變量交互作用與非綫性模型 本章超越簡單的綫性關係，探討潛變量之間的調節（Moderation）和中介（Mediation）效應的SEM實現。 中介效應的檢驗： 傳統檢驗方法（如Sobel檢驗）與Bootstrap法的對比，以及如何評估間接效應的顯著性。 調節效應的建模： 探討潛變量乘積項（Product Terms）的引入，以及如何通過潛變量中心化來確保交互項的解釋力。 第五章：多組比較（Multi-Group Analysis, MGA）與參數不變性檢驗 MGA是檢驗群體間差異或模型跨文化適用性的關鍵技術。本章將係統介紹： 基本步驟： 約束模型的設定與自由模型的比較。 不變性檢驗的層次： 從度量不變性（Metric Invariance）到量錶不變性（Scalar Invariance）的逐步檢驗流程，確保不同群體間的比較具有有效性。 第六章：缺失數據處理與穩健性評估 真實世界的數據往往存在缺失。本章提供處理缺失數據的先進策略： 缺失機製的分類： 區分完全隨機缺失（MCAR）、隨機缺失（MAR）和非隨機缺失（MNAR）。 最大似然估計（ML）與全信息最大似然估計（FIML）： 詳細介紹FIML在處理MAR數據時的優勢，以及其在SEM框架下的實現。 第三部分：SEM的特定應用與新興領域 第三部分將SEM與其他重要統計方法結閤，拓寬其應用邊界。 第七章：時間序列與縱嚮數據中的SEM 針對追蹤研究和縱嚮數據，本書介紹如何利用SEM來分析變化軌跡和發展過程： 潛變量增長模型（Latent Growth Modeling, LGM）： 如何將個體隨時間的變化趨勢（如起點和斜率）作為潛變量進行建模，並探究影響這些增長參數的協變量。 第八章：貝葉斯結構方程模型（Bayesian SEM） 隨著計算能力的提升，貝葉斯方法在SEM中的應用日益廣泛。本章介紹： 貝葉斯推斷的核心概念： 先驗信息、似然函數與後驗分布。 與頻率學派方法的對比： 在小樣本、復雜模型或模型識彆睏難時的優勢。 第九章：結閤經典方法：SEM與混閤效應模型（MIMIC模型） 在處理具有嵌套結構的數據（如學生嵌套在班級、班級嵌套在學校）時，雖然多層模型是傳統選擇，但SEM提供瞭另一種集成視角。本章將展示如何構建MIMIC（Multiple Indicators and Multiple Causes）模型，將潛變量的測量與高層（Group-level）和低層（Individual-level）的預測因子有機結閤。 結論與展望 《結構方程模型：基礎與應用》的最終目標是培養研究者獨立構建、嚴謹檢驗復雜理論模型的信心與能力。本書不僅停留在“如何操作軟件”的層麵，更強調“為何如此建模”的統計哲學。通過大量的案例研究和詳細的步驟指導，讀者將能夠掌握從模型構建到結果解釋的完整流程，確保研究結論的科學性和可靠性。掌握結構方程模型，就是掌握瞭當前定量研究中描述和檢驗復雜理論關係的最強大工具之一。

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

內容不多但詳盡好用，很容易上手

评分☆☆☆☆☆

小綠書棒棒噠。最後一節講multilevel用在longitudinal data的例子幾乎和上次的測試題一模一樣啊。上次隻用瞭random effect模型，而且沒有對年齡變量做centering的我已經哭瞎在廁所瞭。覺得自己就是個大傻逼。教練！我想學統計學！QAQ

评分☆☆☆☆☆

小冊子。

评分☆☆☆☆☆

小綠書棒棒噠。最後一節講multilevel用在longitudinal data的例子幾乎和上次的測試題一模一樣啊。上次隻用瞭random effect模型，而且沒有對年齡變量做centering的我已經哭瞎在廁所瞭。覺得自己就是個大傻逼。教練！我想學統計學！QAQ

评分☆☆☆☆☆

小冊子。