Using LISREL for Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Sage Pubns

作者:Kelloway, E. Kevin

出品人:

页数:160

译者:

出版时间:1998-3

价格:$ 87.01

装帧:Pap

isbn号码:9780761906261

丛书系列:

图书标签:

统计
Structural Equation Modeling
LISREL
Statistics
Data Analysis
Quantitative Research
Psychometrics
Social Sciences
Methodology
Regression
Multivariate Analysis

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具体描述

This highly readable introduction to structural equation modeling is designed for researchers and graduate students in the social sciences who want to use structural equation modeling techniques to answer substantive research questions. An overview of structural equation modeling includes the theory and logic of structural equation models, assessing the 'fit' of structural equation models to the data, and their implementation in the LISREL environment.

《结构方程模型实践指南》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整合理论框架和实证数据、检验复杂关系的方法。本书旨在为希望掌握SEM的学者和实践者提供一本全面而实用的指南。我们不局限于任何特定软件，而是专注于SEM的核心概念、模型构建、评估和解释，从而使读者能够灵活运用所学知识于各种统计软件平台。本书将首先带领读者深入理解SEM的理论基础。我们将从回归分析、因子分析等基础统计模型出发，循序渐进地介绍SEM的组成部分，包括潜在变量、显变量、路径系数、因子载荷、误差项以及协方差等。通过清晰的图示和实例，帮助读者建立对SEM框架的直观认识。随后，我们将重点探讨模型构建的过程。这包括如何根据研究问题和理论假设，设计和指定模型。我们将详细介绍如何将理论概念转化为可操作的测量模型（例如，使用李克特量表测量态度）和结构模型（例如，探索期望对满意度的影响）。本书还将强调模型识别、估计和诊断的重要性，讲解不同的估计方法（如最大似然估计）及其适用条件，并指导读者如何识别和解决模型中的问题，如模型欠识别或参数估计不收敛。模型评估是SEM应用的关键环节。本书将深入阐述各种模型拟合指标，包括卡方检验、RMSEA、CFI、TLI等，并详细解释这些指标的含义、计算方式以及如何综合运用它们来评估模型的整体拟合程度。我们还将讨论如何进行模型比较，例如，比较嵌套模型和非嵌套模型，以及如何基于模型评估结果对模型进行修正。此外，本书还将涵盖SEM中的一些高级主题，以满足不同研究领域的需求。这包括：测量不变性检验：对于跨群体比较研究，理解和检验测量不变性至关重要。我们将详细介绍不同类型的测量不变性（配置不变性、度量不变性、标度不变性）及其检验方法。中介和调节效应： SEM非常适合检验复杂的中介和调节关系。本书将提供如何构建和解释包含中介和调节效应的模型，并介绍检验这些效应的统计方法。纵向数据分析：对于具有重复测量的数据，SEM可以有效地分析个体随时间的变化。我们将介绍如何使用SEM进行纵向数据分析，包括增长曲线模型和潜在变化模型。多层结构方程模型：在研究数据具有层级结构时（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中），多层SEM提供了更准确的分析方法。本书将介绍多层SEM的基本原理和应用。贝叶斯结构方程模型：随着计算能力的提升，贝叶斯方法在SEM领域也日益受到关注。我们将简要介绍贝叶斯SEM的优势以及基本的操作方法。本书的编写风格力求清晰易懂，辅以丰富的实例研究。这些实例将涵盖社会科学、教育学、心理学、市场营销、管理学等多个领域，展示SEM在不同学科中的实际应用。读者可以通过学习这些案例，更好地理解理论概念在实际研究中的运用，并激发他们将SEM应用于自身研究的灵感。无论您是初次接触SEM的研究生，还是希望深化SEM技能的资深学者，本书都将为您提供所需的知识和工具，帮助您构建、评估和解释复杂的统计模型，从而推动您的研究向前发展。通过本书的学习，您将能够自信地运用SEM来检验理论、理解现象，并从中得出有意义的研究结论。