Basics of Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Maruyama, G.

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:1997-9

价格:$ 70.06

装帧:Pap

isbn号码:9780803974098

丛书系列:

图书标签:

Structural Equation Modeling
SEM
Statistics
Research Methods
Data Analysis
Psychometrics
Quantitative Research
Social Sciences
Educational Research
Modeling

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具体描述

With the availability of software programs, such as LISREL, EQS, and AMOS, modelling (SEM) techniques have become a popular tool for formalized presentation of the hypothesized relationships underlying correlational research and test for the plausibility of the hypothesizing for a particular data set. However, the popularity of these techniques has often led to misunderstandings of them and even their misuse, particularly by students exposed to them for the first time. Through the use of careful narrative explanation, Maruyama's text describes the logic underlying SEM approaches, describes how SEM approaches relate to techniques like regression and factor analysis, analyzes the strengths and shortcomings of SEM as compared to alternative methodologies, and explores the various methodologies for analyzing structural equation data. In addition, Maruyama provides carefully constructed exercises both within and at the end of chapters.

探索结构方程模型（SEM）的基石：数据驱动的复杂关系解析结构方程模型（SEM）作为一种强大的统计技术，为研究人员提供了一种系统而全面的框架，用以检验和估算变量之间复杂的因果关系或路径。它不仅仅是简单的回归分析的延伸，更是一种能够同时处理多个潜在变量和显性变量之间错综复杂联系的综合工具。本书旨在揭示SEM的核心原理，引导读者深入理解其内在逻辑，并最终能够独立运用SEM来解决实际研究问题。核心概念的深度解析：本书将从SEM最基本的概念入手，确保读者对模型构建的每一个环节都有透彻的认识。我们将首先探讨测量模型（Measurement Model），即如何通过一组可观测的指标来反映一个潜在的、不可直接测量的概念（如“智力”、“满意度”或“社会经济地位”）。我们将详细介绍因子载荷（Factor Loadings）的概念，解释它们如何量化指标与潜在变量之间的关联强度，以及如何评估测量的信度和效度。此外，本书还将深入讲解潜在变量（Latent Variables）和显性变量（Manifest Variables）的区别与联系，以及如何处理测量误差，使其在模型中得到妥善的体现。接着，我们将转向SEM的另一核心组成部分——结构模型（Structural Model）。这部分将专注于揭示潜在变量（或显性变量）之间预期的因果路径。我们将详细阐述路径系数（Path Coefficients）的含义，它们代表了特定变量对另一变量的直接或间接影响程度。本书会引导读者理解如何构建不同类型的结构模型，包括线性关系、非线性关系，以及引入中介（Mediation）和调节（Moderation）效应的复杂模型。模型构建与评估的实用指南：本书的重点之一在于提供实际操作的指导。我们将一步步地带领读者学习如何将理论概念转化为具体的SEM模型。这包括：概念化与模型规格化：如何从研究问题出发，识别关键变量，并将其转化为模型中的路径和关系。我们将探讨不同模型规格化的策略，以及如何根据理论假设来绘制路径图。数据准备与预处理：尽管SEM可以处理多种数据类型，但数据的质量对模型的有效性至关重要。我们将讨论数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及变量转换等必要步骤。模型拟合与评估：这是SEM分析的关键环节。本书将详细介绍各种模型拟合指标，如卡方检验（Chi-square）、拟合优度指数（GFI）、调整拟合优度指数（AGFI）、比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis指数（TLI）以及根均方近似误差（RMSEA）等。我们将解释这些指标的含义、计算方法以及如何综合判断模型的拟合程度。模型修正：当模型拟合不佳时，如何根据理论和统计证据对模型进行修正（如添加或删除路径）将是本书的重要内容。我们将强调修正时必须遵循的原则，避免过度拟合和“数据挖掘”。深入探索 SEM 的进阶主题：在掌握了SEM的基础知识和操作技巧后，本书还将进一步探讨一些更高级的主题，以满足读者在更复杂的研究场景下的需求：多群体分析（Multi-group Analysis）：学习如何检验不同群体（如性别、年龄段、文化背景）在变量关系上是否存在差异。纵向数据分析：探索如何利用SEM分析面板数据或重复测量数据，捕捉变量随时间的变化规律，如增长曲线模型（Growth Curve Modeling）和自回归交叉滞后模型（Autoregressive Cross-Lagged Models）。潜类别分析（Latent Class Analysis, LCA）与潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）：介绍如何识别数据中隐藏的亚群体或个体模式。模型比较：学习如何比较嵌套模型或非嵌套模型，以确定最佳模型。软件应用与实践案例：理论知识的掌握最终需要通过实际操作来巩固。本书将结合主流的SEM统计软件（如LISREL, AMOS, Mplus, lavaan in R等），提供详细的操作指南和代码示例。通过对真实研究数据的分析案例，读者将能够直观地学习如何运用SEM来回答具体的研究问题，例如：检验教育干预对学生学习动机和学业成绩的影响路径。分析工作满意度、组织承诺和离职倾向之间的关系。评估社交媒体使用对青少年心理健康和社交技能的影响。构建消费者购买决策的模型，揭示品牌忠诚度、产品质量感知和价格敏感度等因素的作用。目标读者：本书适合所有希望深入理解和应用结构方程模型的学者、研究人员以及高年级本科生和研究生。无论您是心理学、社会学、教育学、管理学、市场营销、公共卫生还是其他需要分析复杂变量关系的领域的研究者，本书都将为您提供坚实的基础和实用的工具，帮助您在研究中取得更大的突破。通过本书的学习，您将能够更自信地设计研究、分析数据，并解释您的发现，从而提升研究的严谨性和影响力。