The Essentials of Factor Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Continuum Intl Pub Group

作者:Child, Dennis

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 50.79

装帧:Pap

isbn号码:9780826480002

丛书系列:

图书标签:

• Factor Analysis
• Psychometrics
• Statistics
• Data Analysis
• Multivariate Analysis
• Research Methods
• Social Sciences
• Psychology
• Quantitative Research
• Exploratory Data Analysis

好的，这是一份为您创作的，不包含《The Essentials of Factor Analysis》内容的，关于另一本假设的统计学书籍的详细简介： --- 《结构方程模型：理论、应用与高级实践》 导言：超越传统回归的界限 在当代社会科学、心理学、市场营销乃至生物医学研究中，复杂关系网络的探究已成为核心诉求。传统的多元回归分析虽然强大，但在处理潜变量（Latent Variables）、测量误差以及模型嵌套结构时显得力不从心。《结构方程模型：理论、应用与高级实践》（Structural Equation Modeling: Theory, Application, and Advanced Practice）正是为应对这一挑战而生的里程碑式著作。 本书并非对现有统计范式的简单重复，而是一次对现代多变量分析工具箱的深度重构与精细打磨。它以结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）为核心框架，系统阐述了如何从理论构思伊始，通过严谨的数据驱动验证，最终构建出具有高度解释力和预测力的复杂模型。本书旨在为初学者提供坚实的理论基石，同时为资深研究者提供探索前沿方法的深度指引。 第一部分：理论基石与模型构建的哲学 本书的第一部分聚焦于SEM的底层逻辑与哲学基础，确保读者理解其与传统统计方法的本质区别。 第一章：统计建模的新范式 本章首先探讨了科学理论与可观测数据之间的鸿沟，引出潜在结构（如智力、满意度、品牌忠诚度）的必要性。详细辨析了SEM相较于路径分析、多元回归以及经典因子分析的核心优势——特别是其处理多重因果关系和测量模型的统一框架。 第二章：潜在变量的测量：从理论到量表 这一章深入探讨了潜变量的本质及其操作化。重点讲解了测量模型的构建，包括如何区分反射式（Reflective）和形式式（Formative）指标。通过详尽的案例，阐释了因子载荷（Factor Loadings）、特异方差（Uniqueness Variance）的解释，并首次引入了测量误差对结构模型估计的连锁影响机制。 第三章：模型识别与参数估计的数学基础 这是本书技术深度的一章。我们不再回避矩阵代数，而是清晰地展示了SEM模型的识别条件——充分识别、欠识别和过度识别。随后，详细讲解了最常用的估计方法，如最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）的迭代过程，以及在非正态数据下必须考虑的稳健估计（Robust Estimation）方法，如加权最小二乘（Weighted Least Squares, WLS）和渐进自由分布（Asymptotically Distribution Free, ADF）。 第二部分：核心模型的实战解析 第二部分将理论转化为实践，逐步引导读者掌握SEM中最常见的几种模型类型及其应用场景。 第四章：验证性因子分析（CFA）：测量模型的检验 CFA是SEM的基石。本章提供了构建和评估高质量测量模型的详尽步骤。内容涵盖了单因素模型、多因素模型（包括斜交与直交方案的比较）、组合信度（Composite Reliability）与效度（Validity）的量化评估——特别是区分收敛效度和区分效度的具体指标计算与判断标准。针对测量模型中常见的共线性问题，提供了诊断与修正策略。 第五章：路径分析（Path Analysis）：因果关系的简化视图 路径分析被视为SEM的子集，本章侧重于处理仅包含可观测变量的因果路径模型。通过大量的社会学和经济学案例，演示了如何使用路径分析来检验复杂的假设因果链，并重点讨论了中介效应（Mediation）的检验——包括传统的Sobel检验与更稳健的Bootstrap方法。 第六章：全貌模型：测量与结构的集成 本章是SEM的精髓所在，实现了测量模型与结构模型的无缝对接。详细解析了结构方程模型的“两步法”与“一步法”的优缺点对比，并强调了在真实研究中，同时检验测量误差和路径关系的重要性。针对多层嵌套数据，本章首次引入了多层结构方程模型（MLSEM）的初步概念介绍。 第三部分：高级技术与前沿扩展 对于希望将研究推向专业前沿的研究者，第三部分提供了深入的工具和方法。 第七章：潜变量交互作用与非线性模型 传统的线性SEM难以捕捉变量间的复杂交互。本章聚焦于潜变量乘积项的建模（Latent Interaction Modeling），详细介绍了Handling Effects Method（HEM）和Latent Moderated Structures（LMS）的估计方法，并讨论了如何解释三方交互作用的显著性。同时，也简要介绍了二次项和非线性关系（如阈值效应）的建模思路。 第八章：多组比较与差异性检验（Multi-Group Analysis, MGA） 在跨文化研究、性别差异研究或不同时间点比较中，MGA至关重要。本章系统阐述了MGA的层次结构：从构型不变性（Configural Invariance）到度量不变性（Metric Invariance），再到标度不变性（Scalar Invariance）的逐步检验流程。强调了在得出关于组间差异的结论前，必须满足的严格不变性标准。 第九章：增长曲线模型与纵向数据分析 本书的纵向分析部分是其一大特色。详细介绍了潜变量增长曲线模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM），如何将个体间的异质性增长轨迹（截距和斜率）从测量模型中分离出来。本章提供了处理缺失数据（如使用全信息最大似然，FIML）在纵向分析中的优势，以及如何将协变量纳入增长模型以预测个体增长速度。 第十章：模型拟合度的深度解读与修正策略 模型拟合度指数的解读是SEM实践中的难点。本章超越了RMSEA和CFI的简单报告，深入探究了卡方检验的敏感性，系统介绍了何时应该关注残差矩阵和修正指数（Modification Indices）。提供了一套严谨的模型修正准则，警示了过度修正可能导致的过度拟合风险。 结论：迈向复杂的现实世界 《结构方程模型：理论、应用与高级实践》是一本集大成之作，它将严谨的数学理论与丰富的实证应用无缝衔接。本书的最终目标是使读者能够自信地设计、估计、评估并报告复杂的、具有理论意义的结构方程模型，从而推动各自领域知识边界的拓展。本书提供的不仅仅是技术手册，更是一种批判性思维的训练，帮助研究者构建能够真实反映我们所处世界的复杂关系图谱。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆