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出版者:Cambridge University Press

作者:Pugesek, Bruce H. (EDT)/ Tomer, Adrian (EDT)/ Eye, Alexander Von (EDT)

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:2009-3-19

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521104029

丛书系列:

图书标签:

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

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具体描述

Structural equation modelling (SEM) is a technique that is used to estimate, analyse and test models that specify relationships among variables. The ability to conduct such analyses is essential for many problems in ecology and evolutionary biology. This book begins by explaining the theory behind the statistical methodology, including chapters on conceptual issues, the implementation of an SEM study and the history of the development of SEM. The second section provides examples of analyses on biological data including multi-group models, means models, P-technique and time-series. The final section of the book deals with computer applications and contrasts three popular SEM software packages. Aimed specifically at biological researchers and graduate students, this book will serve as valuable resource for both learning and teaching the SEM methodology. Moreover, data sets and programs that are presented in the book can also be downloaded from a website to assist the learning process.

图书名称：《结构方程模型》（Structural Equation Modeling）图书简介：本书深入探讨了结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的理论基础、模型构建、参数估计以及结果解释。本书旨在为社会科学、心理学、教育学、市场营销、公共卫生等领域的研究人员和学生提供一套全面而实用的指南，帮助他们掌握这一强大的多变量分析技术。第一部分：基础与理论奠基本书伊始，系统地介绍了结构方程模型的历史演变及其在现代统计学中的地位。我们首先回顾了经典的多元回归分析、因子分析和路径分析的局限性，从而自然引出SEM的必要性。SEM的核心在于其能够同时处理潜变量（Latent Variables）和可观测变量（Observed Variables）之间的复杂关系，并在一个统一的框架下检验测量模型（Measurement Model）和结构模型（Structural Model）。详细阐述了潜变量的概念及其在理论构建中的重要作用。我们将潜变量的测量误差纳入模型考量，这使得SEM比传统回归模型能更准确地反映现实世界的复杂性。书中对信度（Reliability）和效度（Validity）进行了深入的剖析，特别是区分了收敛效度和判别效度，为后续的模型构建打下坚实的理论基础。第二部分：测量模型——因子分析的升华本书的第二部分聚焦于测量模型的构建，这本质上是探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的综合应用。我们详细讲解了如何将理论概念转化为可操作的测量指标。在验证性因子分析（CFA）部分，我们详尽地介绍了模型设定的各个方面，包括因子负荷量（Factor Loadings）、残差方差（Residual Variances）的解释。对于如何处理“固定（Fixing）”或“自由（Free）”参数，提供了基于理论指导的实践建议。书中包含大量关于如何评估模型拟合优度的指标，如卡方检验（Chi-square test）、增量拟合指数（Incremental Fit Indices，如CFI、TLI）和绝对拟合指数（Absolute Fit Indices，如RMSEA、SRMR）。我们强调，单一的拟合指标不足以全面评估模型，必须结合理论逻辑和多重指标进行综合判断。此外，本书专门探讨了如何处理多群体数据（Multi-group SEM），讲解了测量不变性（Measurement Invariance）的检验流程，这对于跨文化研究或不同时间点比较至关重要。第三部分：结构模型——路径关系的探索结构模型是SEM的精髓所在，它描述了潜变量之间的因果假设关系。本部分将测量模型与结构模型相结合，形成了完整的SEM。我们将路径系数（Path Coefficients）的解释与回归系数的解释进行对比，并强调了在SEM框架下解释路径系数的优势，即它们是消除了测量误差的“纯净”关系估计。书中详尽讨论了调节效应（Moderation）和中介效应（Mediation）的检验方法。对于中介效应，我们不仅介绍了传统的Sobel检验，更侧重于使用现代的自助法（Bootstrap）进行间接效应的检验，并解释了为何自助法在处理非正态分布数据时更为稳健。调节效应的检验则通过交互项的引入或多群组分析来实现，为复杂的理论假设提供了实证支持的工具。第四部分：高级模型与模型修正随着读者对基础SEM的掌握，本书引入了一系列高级分析技术。这包括对增长曲线模型（Growth Curve Modeling）和潜变量路径分析的介绍，这些模型允许研究者在SEM框架内分析纵向数据，探究个体变化轨迹。处理非正态分布数据是实际应用中的一大挑战。因此，本书专门辟出章节讨论如何应对连续变量的非正态性、分类变量（Categorical Variables）和有限值变量（Limited Dependent Variables）的分析。重点介绍了最大似然估计（ML）的局限性，以及如何在实践中使用稳健的最大似然估计（Robust ML）、加权最小二乘估计（WLS）或贝叶斯估计（Bayesian Estimation）等替代方法。最后，本书探讨了模型修正（Model Modification）的艺术与科学。我们强调，模型修正必须以理论为指导，而非单纯地追求拟合优度。详细介绍了修正指数（Modification Indices）的解读，并提供了何时、如何基于理论依据对模型进行简化或扩展的实用指导方针。第五部分：实践操作与案例分析本书不仅停留在理论层面，还紧密结合了主流统计软件的操作实践。书中提供了大量清晰的步骤指南和输出结果的详细解读，涵盖主流软件的实现路径。通过一系列详实的研究案例——涵盖了从人格特质测量到组织承诺研究的实际应用——读者可以直观地看到如何将理论假设转化为可运行的统计模型，并最终形成高质量的研究报告。本书的最终目标是使读者能够独立设计、执行、评估和报告复杂的结构方程模型分析，从而增强其研究的严谨性和解释力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

拿到《Structural Equation Modeling》这本书，我脑子里闪过的第一个念头是“它能不能帮助我解决我的研究瓶颈”。我最近的研究陷入了一个僵局，现有的分析方法似乎都无法充分捕捉变量之间的复杂关系。我听说SEM在这方面有独到之处，因此对这本书寄予厚望。我特别关注的是它在处理多层数据、纵向数据以及可能存在的遗漏变量方面的能力。我希望书中能详细介绍如何利用SEM构建和检验包含这些复杂结构的模型，并提供详细的步骤和注意事项。同时，我希望本书能针对实际研究中可能出现的各种挑战，提供实用的应对策略。例如，当模型存在高度共线性、多重共线性、或者误差项不独立时，应该如何处理？我期待这本书能给我提供一些“干货”，而不仅仅是理论的堆砌。如果书中能展示如何将SEM与其他统计技术（如聚类分析、生存分析等）相结合，以解决更复杂的研究问题，那这本书的价值将大大提升。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《Structural Equation Modeling》这本书，纯粹是因为它在我推荐书单的榜单上居高不下。我平时关注的更多是研究方法本身的逻辑和哲学基础，对具体工具的使用，我更倾向于在实践中摸索。因此，我希望这本书不仅仅是一本操作手册，更应该是一本能够引发思考的书。我希望它能够深入剖析SEM背后的统计学原理，比如最大似然估计、贝叶斯推断等，让我明白“为什么”要这么做，而不是仅仅“怎么”做。我特别期待它能阐述清楚SEM在检验理论模型、区分不同模型结构、以及识别潜在影响机制方面的独特优势。同时，作为一名对研究设计有较高要求的学者，我希望本书能强调SEM在数据收集和测量工具开发阶段的考虑，因为测量误差和模型设定不当往往是导致分析结果不可靠的重要原因。如果这本书能提供一些关于“好”的SEM研究和“差”的SEM研究的对比分析，或者讨论一些关于模型解释的“最佳实践”，那我相信它会对我的研究产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《Structural Equation Modeling》，还没来得及深入研读，但光是翻阅目录和前言，就让我对它充满了期待。书籍的装帧设计简洁大方，纸张厚实，触感很好，这至少说明了出版方的用心。我特别关注的是它在概念讲解上的清晰度，以及是否能引导读者从零开始理解复杂的统计模型。在信息爆炸的时代，找到一本既有深度又不至于令人望而却步的教材是相当困难的，我希望这本书能够填补这一空白。尤其是在社会科学、心理学、教育学等领域，SEM已经成为一种非常强大的数据分析工具，掌握它能极大地提升研究的严谨性和说服力。我期待这本书能够系统地介绍SEM的核心概念，例如潜变量、显变量、路径分析、因子分析等，并且能够提供丰富的实例来辅助理解。我一直觉得，理论的讲解固然重要，但如果没有实际操作的指导，很多知识点就容易停留在纸面上。因此，我特别希望本书的配套资源，比如数据和代码示例，能够非常完善。这样，我才能在学习理论的同时，快速上手进行实际分析，从而更好地应用到自己的研究中。总而言之，从初印象来看，这本书很有潜力成为我的研究道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《Structural Equation Modeling》后，最先吸引我的是它在案例选择上的独特性。我从事的是一个相对小众的研究领域，常常觉得现有的统计教材在案例选择上过于偏重心理学或社会学，而对于我所关注的领域，相关资源则相对匮乏。我非常希望这本书能够打破这种局限，提供一些跨学科、甚至是新兴领域的应用案例，这样我才能更好地将SEM的理论知识与我的研究实际相结合。此外，我对本书在模型诊断和疑难解答方面的篇幅非常关注。很多时候，我们在进行SEM分析时，会遇到模型不收敛、拟合指数不理想等问题，而这些问题的解决往往需要经验和技巧。我希望这本书能提供一套系统性的模型诊断流程，并针对常见问题提供切实可行的解决方案，而不是泛泛而谈。如果书中能穿插一些“陷阱”提示或“避坑指南”，那将是对读者非常有价值的补充。总而言之，我希望这本《Structural Equation Modeling》能够成为一本实用性极强、能够解决实际研究痛点的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，让我感到一丝欣慰，因为近年来，尤其是在一些新兴的跨学科研究领域，大家对因果推断和模型构建的需求越来越迫切。《Structural Equation Modeling》的出现，恰好满足了这一市场需求。我个人对这本书的期望很高，主要集中在其理论深度和方法的普适性上。在许多研究中，我们面临的往往不是简单的变量间关系，而是复杂的、多层次的、相互作用的网络。SEM正是解决这类问题的利器。我希望这本书能够超越传统的统计方法，深入探讨SEM在处理潜变量、测量误差、以及模型拟合优度评估等方面的先进性。同时，我特别期待它能够涵盖最新的研究动态和发展趋势，比如贝叶斯SEM、多水平SEM等。当然，作为一本“一本正经”的学术著作，我认为它在方法论的严谨性上不容妥协。我希望书中对统计假设、模型选择、以及结果解释的论述能够清晰、准确，并且能够引导读者批判性地思考模型的局限性。如果这本书能在理论框架构建和实证应用之间找到一个绝佳的平衡点，那它将是我未来研究中不可或缺的重要参考。

评分☆☆☆☆☆