Structural Equation Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Pubns

作者:Hoyle, Rick H. 编

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:1995-2

价格:$ 107.35

装帧:Pap

isbn号码:9780803953185

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• and
• Structural
• Modeling:
• Issues,
• Equation
• Concepts,
• Applications
• Structural Equation Modeling
• SEM
• 统计建模
• 因果推断
• 数据分析
• 心理测量
• 社会科学
• 统计学
• 方法论
• 模型评估

结构方程模型（Structural Equation Modeling）图书内容概述 第一部分：理论基础与模型构建 本书旨在深入剖析结构方程模型（SEM）的核心原理、发展历程及其在社会科学、心理学、教育学、市场营销等领域的广泛应用。结构方程模型作为一种强大的多元统计分析技术，融合了解析因子分析（CFA）与多元回归分析的优势，允许研究者同时检验测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）与结构模型（Path Analysis）。 第一章：结构方程模型的历史脉络与基本框架 本章首先回顾了SEM的发展历程，从早期的路径分析（Path Analysis）到联立方程模型（LISREL），再到如今广泛采用的基于最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, ML）的综合框架。详细阐述了SEM的两个核心组成部分： 测量模型（Measurement Model）： 重点介绍如何通过验证性因子分析（CFA）来检验潜在变量（Latent Variables）与观测指标（Observed Indicators）之间的关系。探讨了潜变量的类型（反映式与中介式），以及如何评估测量的信度和效度，包括收敛效度（Convergent Validity）和区分效度（Discriminant Validity）。 结构模型（Structural Model）： 阐述如何构建和检验潜在变量之间的因果关系路径。讨论了路径系数的解释、模型的识别性（Identification）问题，以及模型设定的基本原则。 第二章：模型识别性、估计方法与拟合度评估 本章是SEM应用的关键技术环节。首先，深入讲解了模型识别性的重要性，区分了三种状态：过度识别（Just-Identified）、恰好识别（Under-Identified）与不确定识别（Unidentified），并提供了如何通过增加约束或测量指标来确保模型可识别的实践建议。 在估计方法方面，本书详细比较了不同的估计策略： 最大似然估计（ML）： 介绍其基本假设（多元正态性）及在数据不满足该假设时的局限性。 渐进最优估计（ADF/MLW）： 针对非正态数据和类别数据时更稳健的估计方法。 贝叶斯估计（Bayesian Estimation）： 引入后验分布的概念，尤其是在小样本或复杂模型识别困难时，贝叶斯方法的优势和应用场景。 拟合度评估（Model Fit Indices）是判断模型理论价值的核心步骤。本书系统梳理了各类拟合指标及其解释标准： 绝对拟合指标： 如 $chi^2$ 检验（及其自由度和P值）、RMSEA（均方根误差近似值）、SRMR（标准化均方根残差）。 增量拟合指标： 如 CFI（比较拟合指数）、TLI（Tucker-Lewis Index）。 探讨了如何根据样本量和模型复杂性选择合适的拟合指标组合进行综合判断。 第二部分：高级建模技术与特殊应用 在掌握了基础的CFA和路径分析后，本书转向更复杂、更具解释力的SEM技术。 第三章：潜变量的测量与检验 本章专注于深入探讨潜变量测量的细微差别： 多群组分析（Multi-Group Analysis, MGA）： 如何检验不同样本群体（如不同性别、文化背景）的测量模型或结构模型是否存在系统性差异。重点讲解了测量不变性（Measurement Invariance）的检验流程，包括阈值不变性、度量不变性等。 潜变量的平均值与截距的检验： 如何在MGA框架下检验组间差异的来源，是潜变量水平的差异（均值）还是测量的差异（截距）。 第四章：中介效应与调节效应的检验 中介（Mediation）和调节（Moderation）是探索变量间复杂机制的关键。 中介分析： 详细介绍了Baron与Kenny的传统三步法，并着重强调了Preacher和Hayes提出的Bootstrap法在检验直接效应和间接效应（中介效应）时的优势和稳健性。探讨了完全中介、部分中介的判断标准。 调节分析（交互作用）： 如何在SEM中构建和检验调节效应，包括潜变量之间的乘积项建模（Product Indicators）及其在处理潜在变量乘积时的注意事项。 第五章：纵向数据分析：增长曲线模型与交叉滞后模型 针对追踪研究（Longitudinal Studies）中收集的时间序列数据，SEM提供了强大的工具： 潜在增长曲线模型（Latent Growth Curve Modeling, LGCM）： 用于描述个体随时间变化的轨迹（线性、二次等），并检验影响个体初始水平和变化速率的预测因子。 交叉滞后模型（Cross-Lagged Panel Models, CLPM）： 用于检验两个或多个变量之间随时间推移的相互影响方向和强度，常用于探讨因果方向性。 第三章：缺失数据处理与稳健估计 现实研究中数据缺失是普遍现象。本章系统介绍了处理缺失数据的策略： 完全信息最大似然估计（FIML）： 重点介绍FIML在SEM中的应用，相比于列表删除（Listwise Deletion）或均值填补（Mean Imputation）的统计效率优势。 多重填补（Multiple Imputation, MI）： 介绍MI的理论基础及其在SEM软件中的集成应用流程。 第四章：多层结构方程模型（Multilevel SEM） 当数据具有嵌套结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）时，传统的SEM假设数据独立。本章介绍了多层SEM（或称分层线性模型与SEM的结合）： 如何分解方差在个体层和群体层。 如何检验跨层交互作用（Cross-Level Interactions），即群体层面的变量如何调节个体层面的关系。 第五章：高级主题：贝叶斯SEM与潜在剖面分析 最后，本书探索了SEM的前沿领域： 贝叶斯结构方程模型（BSEM）： 强调其在处理模型先验信息、复杂模型识别以及模型比较中的优势。 潜在剖面分析（Latent Profile Analysis, LPA）与混合模型： 虽然LPA通常被视为潜变量模型的一种，但本书探讨了如何将其结果（例如识别出的不同群体类型）纳入到结构方程模型中，以检验不同剖面之间的结构差异。 全书的讲解风格力求严谨而实用，理论推导与实际操作案例相结合，引导读者熟练掌握主流SEM软件（如AMOS, Mplus, Lavaan等）的实际操作流程，最终能够独立设计、分析并报告复杂的社会科学研究模型。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计也是让我印象深刻的一个方面。它似乎遵循着一种非常合理的逻辑顺序，层层递进地引导读者进入“结构方程模型”的深层世界。从最基础的概念铺垫，到模型构建的细致讲解，再到模型拟合与评估的深入探讨，每一步都显得那么自然而然，仿佛是水到渠成。这种精心设计的结构，使得我在学习过程中不会感到迷茫，能够清晰地把握整体脉络，从而更有条理地吸收和消化书中的知识。我甚至觉得，这本书本身就像一个精巧的结构模型，将各个知识点有机地串联在一起。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书在解释一些技术性术语时的严谨性。它并没有简单地给出定义，而是会追溯其理论渊源，并结合实际的统计学原理进行阐释，让读者不仅知其然，更知其所以然。对于一些数学公式的推导，作者也做得非常详尽，不会跳过关键步骤，这对于我这种需要深入理解每一个细节的读者来说，简直是福音。我感觉作者在编写这本书的时候，一定是站在读者的角度，充分考虑到了不同背景的读者可能遇到的困惑，并提前做好了周全的准备，提供了清晰透彻的解释。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分，是我最期待也是最受益的部分。它不仅仅是简单地展示几个模型应用，而是深入地剖析了每个案例的研究背景、变量选择、模型构建的全过程，甚至包括了数据预处理和结果解释的细节。我从这些案例中，学到了如何将理论知识灵活运用到实际研究中，如何根据具体的研究问题来设计和检验模型。我甚至尝试着去复现书中一些案例的分析过程，在这个过程中，我发现了自己理解上的不足，也学到了许多实用的操作技巧。

评分☆☆☆☆☆

我尤其欣赏这本书对于“模型拟合”的讲解。它并没有仅仅罗列各种拟合指标，而是深入地探讨了每个指标的含义、计算方式以及在不同情境下的适用性。作者还强调了，仅仅关注某一个或几个指标是远远不够的，我们需要从多个角度去综合评估模型的拟合程度。我感觉这本书给了我一种“授人以渔”的感觉，它教我如何批判性地看待模型的拟合结果，如何根据实际情况做出更明智的判断，而不是简单地依赖于某个数值。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的图书，其内容的可读性至关重要，而这本书在这方面做得相当出色。作者在处理那些看似晦涩难懂的理论时，并没有选择用晦涩的语言去堆砌，而是通过大量的实例和循序渐进的解释，将复杂的概念变得易于理解。我记得在读到关于“潜变量”的章节时，我原本以为会很难消化，但作者通过一系列生动的比喻和实际应用场景的描绘，让我茅塞顿开。这种将理论与实践紧密结合的写作手法，让我感觉自己不是在枯燥地学习，而是在与一位经验丰富的导师进行一场深入的对话。

评分☆☆☆☆☆

最后一章节的总结和展望部分，为这本书画上了一个圆满的句号。它不仅对之前的内容进行了梳理和回顾，还为读者指明了进一步学习的方向，并探讨了“结构方程模型”在未来的发展趋势。这种“承上启下”的设计，让我感觉这本书的价值并没有随着最后一页的合上而终止，反而激发了我继续深入探索的动力。我感觉作者在写这本书的时候，不仅是想传授知识，更是想播撒一颗对这个领域热爱和探索的种子。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引我的。那种深邃的蓝色调，配上清晰的字体，给人一种专业且值得信赖的感觉。我当时拿到这本书，第一眼就被它的装帧吸引了。纸张的质感很不错，翻阅起来既有分量又不失柔韧，触感非常舒适，这一点对于我这种喜欢边阅读边做笔记的人来说，无疑是个加分项。封面上的标题“Structural Equation Modeling”字体大小适中，颜色搭配得体，既突出了主题，又不显得张扬，整体散发出一种严谨的学术气息。我尤其喜欢它那种简约而不失大气的风格，没有多余的图案或装饰，完全聚焦于书籍本身的核心内容，让人一眼就能感受到这是一本严肃探讨学术问题的著作。

评分☆☆☆☆☆

从整体的叙事风格来看，这本书给我一种非常平易近人的感觉。尽管它探讨的是一个复杂的统计学主题，但作者的语言却不显得高高在上，而是充满着一种引导和启发的力量。仿佛在邀请读者一起踏上一段探索“结构方程模型”的旅程。我能感受到作者在字里行间流露出的热情和耐心，他愿意花时间和精力去为读者答疑解惑，去引导读者建立起对这个领域的深刻理解。这种风格让我觉得，即使是初学者，也能在这本书中找到方向和信心。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书在概念的抽象化和具体化之间找到了一个绝佳的平衡点。作者在介绍一些高度抽象的统计学概念时，总是能够辅以通俗易懂的类比和形象化的图示，将这些抽象的概念拉回到我们熟悉的现实世界中。比如，在解释“路径分析”和“因子分析”的区别时，作者用到了一个非常有意思的例子，让我瞬间就明白了它们各自的侧重点。这种将复杂理论“接地气”的能力，是很多学术书籍所欠缺的，而这本书却做得非常出色。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版布局也感到非常满意。每一页的留白恰到好处，不会让人觉得过于拥挤，也不会显得太空旷。文字的行距和字间距都经过了精心的调整，阅读起来非常顺畅，长时间阅读也不会感到视觉疲劳。章节的划分也很清晰，各个小节的标题都言简意赅，能够快速地帮助我定位到我想要查找的内容。图表的插入也非常巧妙，无论是理论概念的图示，还是数据分析过程的示意图，都清晰明了，极大地辅助了我对复杂概念的理解。我甚至觉得，这本书的排版本身就是一种无声的教学，它引导读者以一种最舒适、最高效的方式去吸收知识。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆