潛變量增長麯綫模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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剋裏斯托弗.普裏徹 著，薑念濤 譯

圖書標籤:

• 增長麯綫模型
• 潛變量
• 縱嚮數據
• 統計建模
• 教育測量
• 發展心理學
• 心理測量
• SEM
• 多水平模型
• 因果推斷

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543221574

版次：1

商品編碼：11092864

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2012-09-01

頁數：88

內容簡介

　　 《潛變量增長麯綫模型》介紹的潛變量增長麯綫模型為社會科學量化應用的研究者提供瞭一個學習一種新方法的研究，並可以經驗性的研究，顯示瞭潛變量增長麯綫模型作為結構方程模型是如何錶達和估計的，並說明瞭它和多層次增長模型的關係。《潛變量增長麯綫模型》作者顯示瞭各種各樣的模型，例如固定/隨機截距和/或者固定/隨機坡度、有條件增長麯綫模型、平行過程模型、多組分析，也討論瞭模型的各種延伸，例如分段增長、結構潛在增長等。

目錄

序

第1章 簡介

第1節 本書概述

第2節 潛變量增長麯綫模型：簡短的曆史與概述

第3節 模型設定和參數解釋

第4節 時間的測量尺度

第5節 異步測量

第6節 前提假設

第7節 參數估計與缺失數據

第8節 模型評估與選擇

第9節 統計效力

第2章 將潛變量增長麯綫模型應用於經驗數據

第1節 數據

第2節 軟件

第3節 模型擬閤策略的概要

第4節 模型0：空模型

第5節 模型1：隨機截距模型

第6節 模型2：固定截距、固定斜率

第7節 模型3：隨機截距、固定斜率

第8節 模型4：隨機截距、隨機斜率

第9節 模型5：多群體分析

第10節 模型6：條件增長麯綫模型

第11節 模型7：並行過程模型

第12節 模型8：隊列序列設計

第13節 模型9：時變協變量

第14節 模型10：多項式增長麯綫

第15節 模型11：未設定軌跡

第16節 總結

第3章 模型的特彆拓展

第1節 增長混閤模型

第2節 分階段增長

第3節 多指標潛變量的變化模型

第4節 結構潛變量麯綫

第5節 自迴歸潛變量麯綫模型

第6節 分類變量和次序變量模型

第7節 在變化中對因果關係建模

第8節 總結

第4章 潛變量增長模型和多層模型的關係

第1節 MLM在重復測量數據中的應用

第2節 模型設置

第3節 參數估計

第4節 模型評估

第5節 MLM和LGM重閤的方麵

第6節 MLM和LGM的不同之處

第7節 軟件

第5章 結論

附錄

注釋

參考文獻

譯名對照錶

前言/序言

引言 在人類知識探索的長河中，統計學扮演著至關重要的角色。它不僅是理解和描述世界、量化不確定性的有力工具，更是揭示事物發展規律、預測未來趨勢的基石。特彆是那些在時間維度上展現齣動態變化特質的現象，如何科學地捕捉其發展軌跡、理解其驅動因素，一直是統計學研究的核心課題之一。本書將深入探討一種強大的統計方法——潛變量增長麯綫模型（Latent Growth Curve Modeling，簡稱LGCM），它為我們分析和理解這些隨時間變化的復雜過程提供瞭一個嚴謹而靈活的框架。 第一部分：統計建模的基石與發展 在深入LGCM之前，理解統計建模的整體發展脈絡及其在處理縱嚮數據方麵的演進至關重要。 統計建模的意義與功能： 統計建模的核心在於將現實世界中的復雜現象抽象為數學模型，從而便於分析、解釋和預測。模型的構建不僅能幫助我們概括數據中的規律性，還能量化變量之間的關係，評估乾預措施的效果，以及預測未來的發展態勢。例如，在教育領域，我們可以構建模型來理解學生學習成績隨時間的變化，並識彆影響學習進步的關鍵因素；在醫學領域，模型可以幫助我們追蹤疾病的進展，評估治療方案的有效性；在經濟領域，模型則能預測市場趨勢，評估政策影響。 縱嚮數據與時間序列分析的挑戰： 許多重要的研究問題涉及個體或群體在多個時間點上的觀測數據，即縱嚮數據。與橫截麵數據（同一時間點不同個體的觀測）相比，縱嚮數據具有獨特的優勢，能夠直接捕捉變化過程。然而，分析縱嚮數據也帶來瞭新的挑戰： 個體差異： 不同個體在起始水平和變化速率上往往存在顯著差異。 測量誤差： 每次測量都可能存在隨機誤差，這些誤差會纍積並影響模型估計的準確性。 時間依賴性： 相鄰時間點的觀測值之間往往存在相關性，忽略這種相關性會導緻錯誤的結論。 缺失數據： 在縱嚮研究中，數據缺失是一個普遍存在的問題，需要恰當的方法來處理。 經典統計方法在縱嚮數據分析中的局限性： 傳統的統計方法，如重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）或多元方差分析（MANOVA），在處理縱嚮數據時存在一定的局限性。這些方法通常要求數據結構規整（例如，完全的、對稱的設計），並且在處理個體差異、非綫性變化模式、復雜的協變量影響以及模型擬閤的靈活性方麵，顯得力不從心。例如，ANOVA很難直接模型化個體軌跡的連續性變化，而MANOVA則對樣本量要求較高，且難以融入連續型協變量。 結構方程模型（SEM）的興起： 結構方程模型（SEM）作為一種強大的統計建模框架，為分析復雜變量關係提供瞭更為靈活和強大的工具。SEM能夠同時處理測量誤差、潛在變量以及變量之間的直接和間接關係。其核心思想是將可觀測變量與潛在變量聯係起來，並對潛在變量之間的關係進行建模。SEM的齣現為縱嚮數據分析帶來瞭新的曙光。 第二部分：潛變量增長麯綫模型（LGCM）的理論框架 潛變量增長麯綫模型（LGCM）正是SEM在處理縱嚮數據上的一個重要發展和應用。它將SEM的強大功能與對動態變化過程的關注相結閤。 核心概念： LGCM的核心是將個體的變化軌跡建模為一個“潛在”的過程，而這個過程的“軌跡”則由一組潛在變量來描述。通常，這些潛在變量包括： 截距（Intercept）： 代錶個體在初始時間點（通常是時間為0）的水平。它捕捉瞭變化的起始點，反映瞭個體在研究開始時的狀態。 斜率（Slope）： 代錶個體變化的速度或方嚮。它可以是綫性的，也可以是綫性的，捕捉瞭隨時間推移的平均變化率。 更高階的項（Higher-order terms，可選）： 如果變化模式是非綫性的，LGCM還可以引入更高階的潛在變量來捕捉麯綫的變化，例如二次項（代錶加速度或減速度）、三次項等，以更精細地刻畫變化軌跡。 模型結構： LGCM模型可以被看作是SEM的一個特殊形式，其中： 測量模型（Measurement Model）： 描述瞭在每個時間點上，觀測變量（例如，在不同時間點測量的同一項指標）如何反映對應的潛在變量（例如，在時間點t的潛變量得分）。在LGCM中，測量模型通常是“恒定的”（factorial invariance），即測量變量對潛在變量的載荷（loadings）在所有時間點上保持不變（或者在特定模型中允許其變化）。例如，如果在四個時間點測量學習成績，那麼在每個時間點上的學習成績觀測值都反映著“時間點t的學習水平”這個潛在變量。 結構模型（Structural Model）： 描述瞭潛在變量之間的關係。在LGCM中，結構模型的核心是： 截距和斜率之間的關係： 模型可以估計截距和斜率之間的協方差，這揭示瞭個體初始水平與變化速率之間是否存在關聯。例如，學習成績初始分數高的學生，其進步速度是否更快或更慢？ 潛在變量的均值： 模型可以估計截距和斜率的平均值，這代錶瞭群體在初始狀態的平均水平以及平均變化速率。 協變量的影響： 模型能夠將外在的協變量（例如，乾預措施、個體的人口學特徵、其他測量指標等）引入模型，來預測或解釋截距和斜率的變化。這使得我們可以探究哪些因素會影響個體變化的過程。 LGCM的優勢： 靈活處理個體差異： LGCM顯式地將個體軌跡的差異分解為截距和斜率的差異，從而能夠精確地捕捉個體之間在初始水平和變化速率上的差異。 有效處理測量誤差： 作為SEM傢族的一員，LGCM在模型中同時考慮瞭測量誤差，從而得到更穩健的估計結果。 支持復雜的模型設定： LGCM可以輕鬆地納入協變量，探索影響變化軌跡的因素，甚至可以進行多水平（ multilevel）的建模，處理嵌套數據（例如，學生嵌套在班級中）。 非綫性變化建模： 通過引入高階潛在變量，LGCM可以很好地擬閤非綫性的變化模式。 缺失數據的處理： 基於最大似然估計（ML）或期望最大化（EM）算法的LGCM可以有效處理隨機缺失數據，而無需進行不恰當的插補。 路徑分析的整閤： LGCM實質上是對縱嚮數據進行路徑分析，能夠清晰地展示變量之間的因果關係（在研究設計允許的情況下）和影響路徑。 第三部分：LGCM的應用領域與實證分析 LGCM的應用範圍極其廣泛，幾乎涵蓋瞭所有需要研究事物隨時間動態變化的研究領域。 教育學： 學習成績的發展軌跡： 分析學生在不同學期、不同課程上的成績變化，瞭解學習進步的模式，評估教學方法、學習乾預措施的效果，以及探討傢庭背景、學習習慣等因素對學習軌跡的影響。 技能習得過程： 追蹤學生在學習一項新技能（如外語、編程、樂器）過程中的錶現變化，識彆不同學習策略的有效性。 社會情感能力發展： 研究兒童和青少年在社交技能、情緒管理能力等社會情感能力隨年齡增長的變化，以及傢庭、學校環境對其發展的影響。 心理學： 心理健康與疾病演變： 追蹤抑鬱、焦慮等心理健康指標隨時間的變化，識彆疾病的早期預警信號，評估心理治療的效果，並研究影響心理健康恢復的因素。 人格特質的發展： 研究不同人格特質（如外嚮性、神經質）在人生不同階段的變化模式，以及生活事件對其的影響。 認知能力衰退： 分析老年人認知功能（如記憶力、執行功能）隨年齡的下降軌跡，並研究與衰退相關的風險因素（如生活方式、疾病）。 醫學與健康科學： 疾病進展與康復： 追蹤患者在疾病發展過程中各項生理指標（如血壓、血糖、腫瘤標誌物）的變化，評估藥物治療、手術乾預或康復訓練的效果，以及預測疾病的預後。 健康行為改變： 研究個體在嘗試改變不健康行為（如戒煙、運動）過程中的堅持度和效果，以及影響行為改變的心理和社會因素。 生命質量評估： 追蹤患者在治療過程中或長期生存期間生命質量的變化，瞭解影響生活質量的關鍵因素。 經濟學與社會學： 經濟增長與波動： 分析國傢或地區的GDP、失業率等經濟指標隨時間的變化，探索影響經濟增長的宏觀政策或結構性因素。 社會流動性研究： 追蹤個體或傢庭在收入、職業地位等方麵的變化，瞭解社會階層流動的模式和影響因素。 人口結構變遷： 研究生育率、死亡率、遷移率等人口統計學指標的變化趨勢，預測未來人口結構。 其他領域： 體育科學（運動員錶現變化）、環境科學（汙染物的濃度變化）、工程學（材料的性能衰減）等等。 第四部分：LGCM的模型構建與實踐操作 掌握LGCM不僅需要理論知識，更需要實際操作能力。 模型設定： 確定研究問題： 明確想要研究的縱嚮變化過程以及感興趣的潛在變量（例如，初始水平、變化速率）。 選擇時間點與測量指標： 根據研究問題選擇閤適的測量指標和觀測時間點。 假設變化模式： 初步假設變化模式是綫性的還是非綫性的，並據此選擇閤適的潛在變量結構（例如，僅截距和斜率，或包含二次項）。 納入協變量： 識彆可能影響變化軌跡的協變量，並規劃如何將其納入模型。 數據準備： 數據格式： 通常采用“長型”數據格式（long format），即每行代錶一個時間點的觀測。 缺失數據處理： 瞭解最大似然估計（ML）等方法對隨機缺失數據的處理能力。 軟件實現： 常用統計軟件： R（lavaan包）、Mplus、AMOS、LISREL等軟件都支持LGCM的分析。 模型語法： 學習使用特定軟件的語法來定義測量模型、結構模型和協變量。 模型擬閤與評估： 擬閤優度指標： 使用多種擬閤優度指標（如Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR）來評估模型的整體擬閤程度。 參數估計與檢驗： 檢驗模型的關鍵參數（如截距和斜率的均值、方差、協方差，協變量對潛在變量的影響）是否具有統計學意義。 模型比較： 如果存在多個備選模型，可以進行模型比較，選擇最優模型。 結果解釋： 解釋潛在變量的含義： 清晰地解釋截距、斜率等潛在變量在具體研究情境中的含義。 解釋參數估計： 詳細解釋所有具有統計學意義的參數，例如，初始水平的平均值是多少，平均變化速率是多少，哪些因素顯著影響瞭初始水平或變化速率。 可視化： 繪製個體軌跡的平均綫、擬閤的模型軌跡圖，以及個體軌跡的散點圖，以直觀地展示分析結果。 結論 潛變量增長麯綫模型（LGCM）作為一種強大的統計工具，為深入理解和分析事物隨時間變化的動態過程提供瞭前所未有的能力。它不僅僅是一種統計技術，更是一種思維方式，鼓勵我們超越靜態的視角，去捕捉生命、現象和係統內在的演進規律。通過本書的學習，我們希望讀者能夠掌握LGCM的理論精髓，熟練運用其進行實證分析，從而在各自的研究領域中，揭示更多關於時間、變化和成長的深刻洞見。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的是其兼顧瞭曆史脈絡與前沿視野的平衡感。作者沒有孤立地介紹某個單一的統計技術，而是將其置於整個統計發展史的宏大敘事中進行考察，讓我們能理解這些模型是如何一步步演變和完善的。同時，書中對當前學術界正在熱議的前沿進展也有所涉獵，為讀者指明瞭未來可能的研究方嚮。這種“立足經典，展望未來”的結構，使得這本書既有長久的參考價值，又保持瞭與時俱進的生命力。對於希望在某一領域做齣深度貢獻的研究者而言，瞭解這些方法的“來龍去脈”至關重要，它能幫助我們跳齣碎片化的知識點，形成結構化的知識網絡。這本書無疑為我未來的研究規劃提供瞭極具價值的參考坐標，是一部值得反復研讀的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書對於係統性地掌握高級統計建模方法論非常有幫助，它不僅僅是一本“How-to”的手冊，更像是一部“Why-to”的哲學導讀。很多同類書籍側重於教你如何使用特定的軟件工具，但這本書卻著重於培養讀者的批判性思維。它不斷地引導我們思考：我們為什麼要選擇這個模型而不是那個？這個模型的假設條件在我們的數據集中是否成立？這種深入到方法論內核的探討，使讀者能夠建立起一套更加穩健的研究範式。我發現自己不再盲目地套用彆人推薦的模型，而是能夠根據研究問題的本質，設計齣更具解釋力的分析框架。對於研究生和初級研究人員來說，這本書能幫助他們打下堅實的理論基礎，避免在未來的研究道路上走彎路，是構建科學研究素養的必備讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計真的值得稱贊，閱讀體驗極其流暢。在如今這個信息爆炸的時代，一本好的技術書籍不僅要有紮實的內涵，其呈現方式也至關重要。這本書的章節劃分非常閤理，邏輯鏈條清晰，即便是跨領域閱讀，也能迅速找到切入點。我尤其欣賞作者在解釋復雜數學推導時所采用的圖示和類比，這些可視化工具極大地降低瞭理解的門檻。我之前對某些高級統計概念一直抱有畏難情緒，但這本書通過精妙的圖形化解釋，讓我豁然開朗。它就像一位耐心的導師，總能在我快要迷失方嚮時，及時遞給我一張清晰的地圖。此外，書中的術語錶和索引做得也非常細緻，這對於我們這些需要頻繁查閱資料的讀者來說，簡直是福音。每次需要迴顧某個特定概念時，都能在幾秒鍾內準確定位，極大地提升瞭學習效率和研究的連貫性。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是統計學領域的一股清流，作者的講解深入淺齣，沒有那種故作高深的理論堆砌，而是非常注重實踐應用。我花瞭很長時間在找一本能真正幫助我理解復雜模型背後邏輯的書，很多教材要麼過於抽象，要麼就是隻有代碼的堆砌，讓人摸不著頭腦。這本書則完全不同，它從最基礎的概念講起，循序漸進地構建起一個完整的知識體係。特彆是對於那些在閱讀前沿文獻時感到吃力的研究者來說，這本書提供瞭一個絕佳的“翻譯官”，能幫助我們將晦澀的統計術語轉化為清晰可操作的步驟。讀完之後，我感覺自己對數據分析的理解上升到瞭一個新的層次，不再是單純地運行軟件，而是真正理解瞭模型是如何工作的，這樣在麵對新的、更復雜的實驗設計時，也能遊刃有餘地進行調整和優化。書中的案例選擇也十分貼切，都是我們在實際工作中經常遇到的難題，作者提供的解決方案既嚴謹又具有可操作性，讓人受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

從一個應用者的角度來看，這本書的價值在於其極強的工具性和可復現性。作者不僅詳細講解瞭理論背景，還非常慷慨地提供瞭大量的代碼示例，而且這些代碼都是可以直接運行、並且注釋詳盡的。這對於依賴計算工具進行實證分析的人來說，簡直是寶藏。我試著用書中的方法重現瞭幾個案例，發現隻要嚴格按照步驟操作，結果與書中所述高度一緻，這極大地增強瞭我對這些復雜方法的信心。而且，作者似乎預料到瞭我們在實際操作中可能遇到的各種“陷阱”和異常情況，並提前給齣瞭相應的規避策略。這種“預見性”的寫作風格，讓閱讀過程中的挫敗感大大降低，取而代之的是一種掌控全局的成就感。這本書真正實現瞭理論與實踐的完美對接。

評分☆☆☆☆☆

《潛變量增長麯綫模型》介紹的潛變量增長麯綫模型為社會科學量化應用的研究者提供瞭一個學習一種新方法的研究，並可以超越經驗性的研究，顯示瞭潛變量增長麯綫模型作為結構方程模型是如何錶達和估計的，並說明瞭它和多層次增長模型的關係。《潛變量增長麯綫模型》作者顯示瞭各種各樣的模型，例如固定/隨機截距和/或者固定/隨機坡度、有條件增長麯綫模型、平行過程模型、多組分析，也討論瞭模型的各種延伸，例如分段增長、結構潛在增長等。

評分☆☆☆☆☆

sage書中的一本，希望繼續引進

評分☆☆☆☆☆

書的質量挺好的，喜歡

評分☆☆☆☆☆

有意思

評分☆☆☆☆☆

搞活動買的，不到10塊錢，但是非常有用，值！

評分☆☆☆☆☆

價格還算可以。質量過得去。

評分☆☆☆☆☆

書的質量挺好的，喜歡

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

收到書瞭，這套書真的不錯，希望印刷無問題