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出版者:心理出版社

作者:李茂能

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2006

价格:NT$500

装帧:

isbn号码:9789577029614

丛书系列:

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結構方程模式軟體Amos之簡介及其在測驗編製上之應用 本書旨在深入淺出地介紹結構方程模式（Structural Equation Modeling, SEM）軟體Amos，並闡述其在現代測驗編製（Test Construction）領域的關鍵應用。測驗編製是一門嚴謹的學術與實務結合的科學，其核心目標在於設計、發展、評估與修正測驗工具，以準確、可靠且有效地測量特定的構念（constructs）。隨著科學研究的發展，對於複雜心理、教育、社會等領域的抽象構念的測量需求日益增加，傳統的測量方法在處理這些複雜關係時顯得力有未逮。結構方程模式，以其強大的統計分析能力，為解決這些挑戰提供了強有力的工具，而Amos作為一款廣泛使用的SEM軟體，更是將這種分析方法推向了實踐的前沿。 第一部分：結構方程模式（SEM）理論基礎與Amos軟體概覽 結構方程模式是一種結合了因素分析（Factor Analysis）與路徑分析（Path Analysis）的統計技術，能夠同時處理潛在變數（latent variables）與可觀察變數（observed variables）之間的複雜關係。潛在變數是指無法直接測量的抽象構念，如智力、焦慮、學習動機等，我們只能透過一系列可觀察的指標（如測驗題目分數、行為表現等）來推論其程度。可觀察變數則是直接可以測量的數據，如問卷題目上的分數。SEM不僅可以檢驗測量模型（measurement model），即潛在變數與其指標之間的關係，還可以檢驗結構模型（structural model），即潛在變數之間是否存在因果關係。 Amos軟體提供了一個直觀的圖形介面，讓使用者可以透過繪製圖形來設定模型，極大地簡化了SEM模型的構建過程。使用者無需記憶複雜的語法指令，僅需將潛在變數、可觀察變數、以及它們之間的關係（如測量關係、預測關係）透過圖形元素連接起來，即可完成模型的設定。軟體會自動將圖形模型轉換為統計模型，並執行相關的分析。Amos的優勢在於其易用性、強大的模型擬合評估功能、以及靈活的參數估計選項。它能夠處理各種複雜的模型結構，包括中介模型（mediation models）、調節模型（moderation models）、多群組模型（multi-group models）等，為研究者提供了極大的便利。 第二部分：測驗編製的關鍵階段與SEM在其中的應用 測驗編製是一個系統性的過程，通常包含以下幾個關鍵階段，而SEM及其Amos軟體在其中均扮演著至關重要的角色： 1. 構念的界定與操作化： 在測驗編製的起始階段，研究者需要清晰地界定所要測量的構念。例如，若要編製一個測量「學術成就感」的測驗，首先需要定義何謂學術成就感，它包含哪些維度，以及這些維度之間的關係。SEM在這一階段可以透過文獻回顧、專家訪談等方式，輔助研究者構建初步的理論模型，預測構念的不同面向及其相互影響。Amos的圖形介面可以直觀地展示這些理論上的關係，為後續的問卷設計提供理論基礎。 2. 題項的發展與篩選（試題分析）： 一旦構念被界定，研究者就需要發展能夠有效測量這些構念的題項。這通常需要大量的題目，然後透過預試（pilot testing）來篩選出最優質的題項。SEM在題項分析階段的應用尤為突出。 驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）： CFA是SEM的一個核心應用，它能夠檢驗一個預設的因素結構是否能夠良好地擬合數據。在測驗編製中，CFA可用於評估題項是否能夠有效地區分和測量預設的潛在構念。例如，研究者可以設定一個二因素模型，假設測驗中的題項分別對應兩個不同的構念（如「學習興趣」與「學習策略」）。透過Amos執行CFA，可以評估每個題項對其預設構念的負荷量（factor loading），即題項與構念的關聯強度。負荷量高且顯著的題項，表示其與構念的測量關係良好。 因素負荷量與題項效度： Amos能夠提供每個題項在特定潛在變數上的因素負荷量。這些負荷量直接反映了題項測量該構念的有效程度。研究者可以設定一個最低負荷量標準（例如，0.50或0.60），將負荷量低於此標準的題項剔除，以提高測驗的內部一致性效度（construct validity）。 題項識別與模型辨識： 在CFA中，Amos會自動進行模型辨識的檢查。一個可辨識的模型意味著模型的參數能夠被唯一地估計出來。對於測驗編製而言，確保模型的可辨識性是進行有效題項評估的先決條件。 3. 測驗的信度評估： 信度（reliability）是指測驗測量結果的一致性與穩定性。SEM提供了比傳統信度係數（如Cronbach's alpha）更為精確和全面的信度評估方法。 複合信度（Composite Reliability, CR）： Amos可以直接計算潛在變數的複合信度。CR的計算不僅考慮了題項與潛在變數的負荷量，還考慮了題項的誤差變異。CR值高（通常大於0.70）表示該潛在變數的測量結果非常一致。 平均變異抽取量（Average Variance Extracted, AVE）： AVE是衡量潛在變數的平均變異是否被其所測量的題項充分解釋的指標。AVE值高（通常大於0.50）意味著潛在變數的變異中，大部分是由其指標的共同變異所解釋，而非隨機誤差。AVE與CR同時作為評估潛在變數測量品質的重要指標。 潛在變數的真實變異與測量誤差： SEM能夠區分潛在變數的真實變異（true score variance）和測量誤差（measurement error variance）。這比傳統方法更準確地評估了測驗的信度，因為傳統方法往往將系統性誤差（systematic error）也包含在誤差項中。 4. 測驗的效度評估： 效度（validity）是指測驗是否真正測量了它所聲稱要測量的構念。SEM在評估測驗效度方面具有無可比擬的優勢，特別是對於內部一致性效度（construct validity）。 收斂效度（Convergent Validity）： 收斂效度是指一個潛在變數的測量與其他理論上應該高度相關的構念的測量之間的高度相關性。在Amos中，可以設定包含多個潛在變數的模型，並檢驗它們之間的相關係數。高且顯著的相關係數表明了收斂效度。 區別效度（Discriminant Validity）： 區別效度是指一個潛在變數的測量與其他理論上應該低度相關甚至不相關的構念的測量之間之間關係較弱。Amos可以透過比較不同模型（例如，強制兩個潛在變數相關為1的模型與允許其自由估計的模型）的擬合優度來評估區別效度。例如，Fornell-Larcker準則便是透過比較AVE與潛在變數之間的相關係數來評估區別效度。 效標關聯效度（Criterion-related Validity）： 效標關聯效度是指測驗分數與外部效標（criterion）之間的相關性。SEM可以建立更為複雜的模型來同時考慮潛在變數、題項以及外部效標。例如，可以建立一個模型，其中測驗分數（代表潛在變數）預測學業成績（效標），從而評估測驗的預測效度。 內容效度（Content Validity）與結構效度（Face Validity）的輔助： 雖然內容效度和結構效度主要依賴於專家判斷和理論邏輯，但SEM的結果可以為這些效度類型的評估提供量化支持。例如，如果SEM分析顯示題項與構念的關聯性很強，這也間接支持了測驗具有良好的內容效度，因為題項確實能夠代表該構念的內容。 5. 測驗的修訂與優化： 在對初步編製的測驗進行預試分析後，SEM能夠提供詳細的診斷信息，指導研究者對測驗進行修訂。 模型擬合指標（Model Fit Indices）： Amos提供一系列模型擬合指標，用於評估測驗模型與實際數據的契合程度。常見的指標包括卡方檢定（Chi-square）、增值擬合指標（Incremental Fit Index, CFI）、塔克-李維擬合指標（Tucker-Lewis Index, TLI）、標準化殘差均方根（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）等。這些指標可以幫助研究者判斷目前的測驗模型是否需要修改。 殘差分析（Residual Analysis）與模型修正建議： Amos可以輸出殘差矩陣，顯示模型預測與實際觀察之間的差異。研究者可以根據殘差分析結果，識別可能存在問題的題項或潛在變數之間的關係，並據此對模型進行修正，例如增加或刪除某些路徑，或重新分配題項。 潛在變數的平均數與變異數比較（Mean and Variance Comparisons）： 對於需要比較不同群體（如不同年級、不同性別）的測驗，SEM可以透過多群組模型（Multi-group SEM）來檢驗測驗在不同群體中的測量不變性（measurement invariance）。這確保了測驗在不同群體中測量的是同一個構念，且測量方式一致，是進行有效跨群體比較的前提。Amos可以方便地進行此類分析。 第三部分：Amos軟體操作的實例應用（概述） 本書將透過具體的範例，引導讀者逐步掌握Amos軟體的操作。例如，將會演示如何： 在Amos圖形介面中載入數據，建立一個單一潛在變數的CFA模型，並評估題項負荷量。 建立一個包含兩個潛在變數，並檢驗它們之間相關性的模型，以評估收斂效度。 建立一個包含三個潛在變數，分別測量「學習動機」、「學習策略」與「學業成績」，並檢驗「學習動機」與「學習策略」對「學業成績」的預測效應，以及「學習動機」對「學習策略」的中介效應。 如何解釋Amos輸出結果中的各項統計量，特別是模型擬合指標、因素負荷量、信度與效度指標。 如何根據模型擬合結果，進行模型修正，並解釋修正後模型的意義。 結論 結構方程模式軟體Amos為現代測驗編製提供了強大而靈活的統計分析框架。它不僅能夠幫助研究者更精確地評估測驗的信度與效度，還能深入理解構念之間的複雜關係。透過本書的介紹，我們希望能讓讀者掌握Amos軟體的應用技能，將結構方程模式的理論與實務完美結合，進而編製出更科學、更可靠、更有價值的測驗工具，為心理學、教育學、社會科學等領域的研究與實踐提供堅實的測量基礎。理解並善用Amos，將是提升測驗編製水準、推動相關學術研究發展的重要途徑。

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我对这本书的潜在价值评估，主要建立在它对学习者“自给自足”能力的培养上。结构方程建模的学习曲线通常比较陡峭，一旦离开了指导老师或培训课程，学习者很容易在遇到新问题时感到无助。我希望这本书不仅仅是一本工具书，更像是一个可以随时翻阅的“智囊团”。它应该能引导读者建立起一套结构方程建模的完整思维框架，而不仅仅是记住鼠标点击的顺序。这意味着，读者在读完之后，应该能够独立地根据自己的研究假设，设计出合理的模型结构，并具备批判性地评估模型拟合度的能力。如果书中有关于结果解释的详细指导——比如如何撰写SEM的研究报告，如何向非专业人士解释复杂的路径系数——那么它的实用价值将得到几何级的提升。一本优秀的参考书，应该能让读者在未来面对全新的研究挑战时，依然能从这本书中找到解决问题的思路和信心。

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从语言风格上判断，这本书的作者似乎是一位非常注重清晰沟通的教育者。我快速扫了一眼几个段落，发现他/她倾向于使用直白、准确的术语，避免了过多的学术“行话”堆砌，这对于希望快速掌握软件技能的学习者来说至关重要。但同时，又不失专业性，这在平衡点上拿捏得恰到好处。我特别欣赏那种能将复杂概念拆解成易于理解的步骤和比喻的写作手法。例如，在解释潜变量的测量误差或中介效应的路径设定时，如果能用一个生动的日常例子来类比，那么抽象的统计关系就会立刻变得立体起来。此外，我希望本书在解释软件界面元素和菜单选项时，能够详尽地配上高质量的截图，而且这些截图最好是与最新的软件版本保持同步，这样可以最大程度地减少读者在实际操作中因版本差异而产生的困惑和挫败感。总体来说，这种带有教学温度的文字，比纯粹的学术论述更具亲和力。

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这本书的装帧设计倒是挺简洁明快的，封面选择了沉稳的深蓝色调，配上清晰的白色标题字体，给人一种专业又易于亲近的感觉。光是看着这个封面，我就能感受到作者在内容组织上的严谨态度。拿到手里掂了掂分量，页数应该不算太薄，这预示着内容会比较详实，不会是那种蜻蜓点水的介绍。我尤其注意到封底印着的那句推荐语，虽然我看不出它是不是真的出自学术界的大牛之手，但至少它烘托出了一种“此书必有干货”的氛围。排版方面，我快速翻阅了一下，字体大小适中，行距也比较舒适，这对于阅读一本技术性较强的书籍来说至关重要，毕竟我们要长时间盯着屏幕或者书页来学习复杂的模型构建，清晰的视觉体验能极大减轻阅读疲劳。希望内文的图表引用和公式呈现也能保持这种高水准，因为在结构方程这种领域，图示的质量往往决定了理解的深度。从初步的感官体验来看，这本书在“呈现”这一门面上是下了功夫的，至少它成功地勾起了我想要深入了解其内容的兴趣，没有那种廉价教科书的粗糙感，更像是一份精心准备的培训手册。

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我对于这类软件应用指南最关心的一点是，它是否能够有效地弥合理论与实践之间的鸿沟。很多教材在理论层面讲得头头是道，一旦进入软件操作，就变得晦涩难懂，各种报错信息和参数选择让人望而却步。我期望这本书能够提供大量真实且具有代表性的案例分析，这些案例最好能覆盖社会科学研究中的常见场景，比如测量模型（CFA）的构建、路径模型的检验、多群组分析的设置等等。更进一步说，如果作者能分享一些自己处理过的数据集或模拟数据，让读者能边看书边动手操作，那无疑会大大增强学习效果。我特别想知道，它在处理那些比较棘手的模型设定问题时，比如模型识别不足、残差相关性过高或者因子载荷不显著等情况时，会给出哪些具体、可操作的诊断和修正建议。毕竟，结构方程建模的精髓往往在于解决这些“不完美”的现实数据问题，而不仅仅是成功运行一个理想模型。

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这本书的结构脉络，从目录上看，似乎是采用了循序渐进的讲解方式，这对于我们这些初次接触复杂统计软件操作的人来说简直是福音。我留意到它似乎是从基础概念的梳理开始，逐步过渡到软件的具体操作步骤，最后再探讨到实际应用中的疑难杂症处理。这种由宏观到微观，再回归实际案例的叙事逻辑，往往是最有效的学习路径。我个人非常看重教材中对“为什么”的解释，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。如果这本书能在每一步操作之后，都能适当地穿插理论支撑，阐述为何要选择某种路径设定或参数估计方法，那就太棒了。另外，我注意到它似乎还划分了不同的应用模块，这暗示着读者可以根据自身的研究需求，有针对性地跳跃阅读或深入钻研特定章节，这种灵活性对于时间宝贵的科研人员来说价值巨大。希望它不仅仅是软件手册的堆砌，而是真正融入了作者的教学经验和实战心得，让读者能领会到那种“过来人”的指点，而非冷冰冰的说明书。

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