Longitudinal Models in the Behavioral and Related Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Van Montfort, Kees (EDT)/ Oud, Johan (EDT)/ Satorra, Albert (EDT)

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2006-10

价格:$ 65.48

装帧:

isbn号码:9780805861686

丛书系列:

图书标签:

• 纵向数据分析
• 行为科学
• 统计建模
• 增长曲线模型
• 潜变量建模
• 重复测量数据
• 面板数据
• 因果推断
• 心理测量学
• 生物统计学

行为与相关科学中的纵向模型：理论、方法与应用 本书概述 本书深入探讨了行为与相关科学领域中纵向数据的分析方法。随着研究范式从静态快照转向动态追踪，理解个体随时间变化的轨迹和影响因素变得至关重要。本书旨在为研究者、学生和从业人员提供一个全面且实用的指南，涵盖从基础理论到高级应用的所有关键方面。 核心主题与内容结构 本书结构严谨，循序渐进地介绍了纵向研究设计的必要性、数据结构特点，并详细阐述了适用于此类数据的统计建模技术。 第一部分：纵向数据与研究设计基础 第一章：行为科学中的时间维度 本章首先确立了在心理学、教育学、社会学等行为科学领域中，时间作为一个核心变量的地位。我们探讨了传统横断面研究的局限性，以及纵向研究（如追踪研究、面板数据研究）在捕捉发展、变化、因果推断方面的独特优势。讨论了测量不稳定性、样本流失（attrition）等纵向研究特有的挑战。 第二章：纵向数据的类型与测量 本章对不同类型的纵向数据进行了分类，包括等时间间隔的重复测量、不规则间隔的测量，以及生存分析中的事件发生时间。重点讨论了数据的结构特点，例如个体内部（within-subject）相关性和个体间（between-subject）差异。此外，深入解析了测量工具在纵向研究中的有效性和可靠性，特别是如何评估测量工具在不同时间点上的一致性（例如，跨时间点测量不变性）。 第三章：纵向研究设计的考虑因素 本章聚焦于研究者在设计有效纵向研究时必须权衡的实际问题。内容涵盖样本量确定、测量频率的选择、基线测量的设计、干预措施的时机与持续时间等。我们引入了准实验性纵向设计和前瞻性队列研究的概念，并讨论了如何最小化外部混淆因素对内部效度的影响。 第二部分：描述性分析与初步建模技术 第四章：描述性统计与可视化纵向轨迹 在进行复杂建模之前，本章强调了对纵向数据进行充分探索性分析的重要性。介绍如何使用平均轨迹图、散点图矩阵、以及主题聚类等方法直观地展示数据中的模式。特别关注如何识别个体间的异质性以及时间趋势的非线性特征。 第五章：重复测量方差分析（RM-ANOVA）的扩展与局限 RM-ANOVA作为分析固定时间点重复测量的经典工具，在本章中得到详尽介绍。重点讨论了其对数据正态性、球形性（sphericity）的假设要求，以及当这些假设不满足时，如何应用 Greenhouse-Geisser 或 Huynh-Feldt 修正。然而，本章更侧重于指出 RM-ANOVA 在处理缺失数据和不规则间隔测量时的根本局限性，从而引出下一部分更灵活的建模方法。 第六章：增长曲线模型（Growth Curve Modeling）导论 本章引入了增长曲线模型（GCM）作为分析个体变化核心工具。GCM 将个体视为变化的载体，允许研究者分别估计平均变化轨迹（群组水平）和个体偏离平均轨迹的程度（个体水平）。详细介绍了如何构建线性、二次或更复杂的函数形式来拟合这些轨迹，并探讨了如何使用协变量来解释个体间轨迹差异的来源。 第三部分：核心纵向建模技术：混合效应模型 第七章：随机效应模型的理论基础 混合效应模型（或称多层次模型、分层线性模型）是现代纵向数据分析的基石。本章建立在对随机效应和固定效应的清晰区分之上。解释了“随机截距”（Random Intercept）和“随机斜率”（Random Slope）的统计意义，以及它们如何分别捕捉个体间的初始差异和变化速度的差异。 第八章：线性混合效应模型（LMM）的构建与解释 本章专注于线性混合效应模型（LMM）的实际应用。涵盖了模型的逐步构建过程，包括添加时间预测因子、协变量和交互作用项。详细阐述了如何解释固定效应参数（描述平均群体效应）和随机效应参数（描述个体变异程度）。同时，提供了在主流统计软件中实现这些模型的具体操作指导，并讨论了模型拟合优度的评估标准。 第九章：处理非线性变化与时间重构 现实世界中的行为变化很少是严格线性的。本章探讨了处理非线性增长轨迹的策略。介绍了样条函数（Splines）在灵活拟合复杂时间模式中的应用，以及如何对时间变量进行变换（如对数、平方根）或使用分段线性模型来捕捉关键转折点。讨论了时间点编码的选择（如使用时间点编号 vs. 实际时间间隔）。 第四部分：高级建模主题与特殊情境 第十章：广义线性混合效应模型（GLMM） 许多行为科学的因变量（如二元选择、计数数据、有序变量）不符合正态分布的假设。本章深入探讨了广义线性混合效应模型（GLMM），它扩展了 LMM 来处理非正态因变量。详细介绍了 Logit、Probit 和泊松（Poisson）链接函数在纵向分析中的应用，特别是针对二元结果（如是否接受干预）和计数结果（如错误次数）的建模。 第十一章：缺失数据处理与稳健性分析 缺失数据是纵向研究的常态。本章系统回顾了处理不完全纵向数据的策略。区分了完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）三种情境。重点介绍了多重插补（Multiple Imputation）技术在纵向数据中的应用，以及在 LMM/GLMM 框架下利用全信息最大似然（FIML）的优势。 第十二章：生存分析与时间到事件建模 对于关注“事件发生时间”（如辍学、康复、首次尝试）的研究，本章介绍了生存分析（Survival Analysis）和 Cox 比例风险模型。解释了删失数据（Censoring）的处理，并将纵向测量（例如，治疗依从性）整合到生存模型中，以探究随时间变化的预测因子对事件风险的影响。 第十三章：个体差异的探索与聚类分析 在理解平均轨迹之后，研究者往往希望识别出具有相似发展模式的子群体。本章介绍了潜在类别增长分析（Latent Class Growth Analysis, LCGA）和潜在转换分析（Latent Transition Analysis, LTA）。这些方法允许研究者在数据驱动的基础上，识别出不同发展轨迹的类别，并探讨哪些基线特征预测个体落入特定类别。 结语：未来方向与伦理考量 本书最后总结了纵向建模的最新发展趋势，包括贝叶斯方法的兴起和动态结构方程模型。同时，强调了在处理敏感的纵向数据时，数据隐私、知情同意的持续性以及结果报告的透明度所涉及的伦理责任。 本书特色 本书的特色在于其强烈的应用导向。每一章都辅以丰富的、来自真实行为科学研究领域的案例分析（例如，儿童认知发展、成人压力应对、组织承诺变化等），并提供详细的统计输出解读。它不仅教授“如何运行”模型，更侧重于“为何选择”特定模型以及“如何批判性地解释”结果，确保读者能够将复杂的理论转化为具有洞察力的实证发现。

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