Structural Equation Modeling with EQS and EQS/WINDOWS pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Publications, Inc

作者:Dr. Barbara M. Byrne

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:1994-02-28

价格:USD 67.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780803950924

丛书系列:

图书标签:

Structural Equation Modeling
EQS
EQS/WINDOWS
Statistics
Data Analysis
Psychometrics
Quantitative Research
Methodology
Social Sciences
Regression Analysis
Modeling

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

Designed to help beginners estimate and test structural equation modelling (SEM) using the EQS approach, this book demonstrates a variety of SEM//EQS applications that include both partial factor analytic and full latent variable models. Beginning with an overview of the basic concepts of SEM and the EQS program, the author works through applications starting with a single sample approach through to more advanced applications, such as a multi-sample approach. The book concludes with a section on using EQS for modelling with Windows.

结构方程模型：探索数据背后深层联系的强大工具结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）是一种强大的统计建模技术，它能够同时检验和估计变量之间的复杂关系网络，为研究者提供一种超越传统回归分析的深度洞察。本书旨在全面介绍结构方程模型的核心概念、理论基础以及在实际应用中的操作方法，帮助读者掌握这一先进的分析工具。 SEM 的精髓在于其能够将理论模型转化为可检验的统计模型。与传统的单变量分析不同，SEM 允许研究者同时考虑潜变量（不可直接观测的抽象概念，如“智力”、“满意度”）与显变量（可直接测量和观测的指标，如“考试成绩”、“产品评分”）之间的关系。它能够区分测量误差与模型参数，从而提供更精确的估计结果。本书将从 SEM 的基本构成元素开始，详细讲解潜变量模型（Latent Variable Models）、测量模型（Measurement Models）以及结构模型（Structural Models）的构建与解释。我们将深入探讨因子分析（Factor Analysis）和路径分析（Path Analysis）作为 SEM 的基础，阐释它们如何被整合进一个统一的框架中。在测量模型部分，我们将着重介绍如何构建有效的测量工具，评估潜在变量的信度和效度。这包括对测量模型拟合优度的评价指标，如卡方检验（Chi-square test）、拟合优度指数（GFI）、调整拟合优度指数（AGFI）、比较拟合指数（CFI）、Tucker-Lewis 指数（TLI）以及均方根误差近似（RMSEA）等的详细解读。读者将学习如何根据数据调整和优化测量模型，确保其能够准确地反映所要测量的潜变量。在结构模型部分，我们将聚焦于探索变量之间的因果关系或预测关系。本书将详细讲解如何设定变量间的路径关系，包括直接效应、间接效应和总效应的分解与解释。我们将讨论中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的检验方法，以及如何处理多层次数据和纵向数据中的 SEM 应用。为了使读者能够更好地掌握 SEM 的实践操作，本书还将介绍常用的 SEM 软件工具。我们将逐步引导读者完成模型的构建、数据输入、参数估计、模型拟合度评估以及结果解释的全过程。通过丰富的案例研究，读者将有机会学习如何在不同研究领域（如心理学、教育学、社会学、市场营销、管理学等）中应用 SEM 来解决实际研究问题。此外，本书还会涵盖 SEM 中一些进阶的主题，如：多群体分析（Multi-group Analysis）：比较不同群体之间模型参数的差异。纵向数据分析（Longitudinal Data Analysis）：利用 SEM 分析随时间变化的变量关系，例如增长模型（Growth Models）和潜在增长模型（Latent Growth Models）。潜类别分析（Latent Class Analysis, LCA）：识别数据中隐藏的异质性群体。混合模型（Mixture Models）：结合 SEM 与其他统计方法，处理更复杂的数据结构。贝叶斯结构方程模型（Bayesian SEM）：提供一种替代传统频率学派方法的强大工具。本书力求语言通俗易懂，理论阐述严谨，实践指导具体。通过学习本书，读者将能够： 1. 理解结构方程模型的原理和优势：掌握 SEM 相较于传统统计方法的优越性。 2. 构建和评估测量模型：学会如何设计和检验测量工具的有效性。 3. 构建和解释结构模型：能够设定和分析变量之间的复杂关系，理解中介和调节效应。 4. 熟练运用 SEM 软件进行数据分析：掌握实际操作步骤，解决研究中的具体问题。 5. 批判性地解读 SEM 研究结果：提升对 SEM 研究文献的理解能力和评价能力。无论您是统计学、心理学、教育学、社会科学或其他需要处理复杂变量关系的领域的研究者、学生或实践者，本书都将是您探索数据背后深层联系、提升研究科学性和严谨性的得力助手。