這本書的齣版,無疑為那些在量化研究領域摸索前行的學者們提供瞭一盞明燈。作為一名剛剛起步的研究者,我常常被復雜的統計模型和軟件操作弄得焦頭爛額,尤其是結構方程模型,雖然理論聽起來很有吸引力,但在實際操作中卻常常卡殼。Amos這款軟件雖然功能強大,但其學習麯綫也相對陡峭。這本書的齣現,就像在我迷茫之際遞過來的一份詳細的地圖,指引我如何在Amos的世界裏遊刃有餘。我非常看重書中“實務”二字,這意味著它不僅僅停留在理論的層麵,更會注重實際操作的細節和技巧。我期望書中能夠提供清晰的操作步驟,配以詳實的截圖,讓我能夠一步步跟著學,直到能夠獨立完成模型的構建和分析。此外,關於模型擬閤的診斷和修復,常常是新手最頭疼的部分,如果書中能有針對性地講解如何解讀各種擬閤指標,以及在模型不擬閤時,如何有效地調整模型,那將是極大的幫助。這本書的“進階”定位,也讓我對接下來的學習充滿瞭信心,希望它能幫助我從一個SEM的初學者,蛻變為一個能夠熟練運用SEM解決實際研究問題的“進階者”。
評分這本書的封麵設計給我一種非常專業、嚴謹的感覺,深藍色的底色搭配簡潔明亮的標題,讓人一看就知道這是一本關於學術研究方法的著作。我一直對結構方程模型(SEM)這個概念很感興趣,尤其是在我的畢業論文寫作過程中,雖然接觸過一些基礎的概念,但總覺得不夠深入,在實際操作中遇到不少睏難。瞭解到這本書的標題中有“Amos實務進階”,我立刻被吸引瞭。Amos作為SEM領域非常主流的軟件之一,其操作技巧和模型構建思路對於提升研究的效率和準確性至關重要。我非常期待書中能夠詳細講解如何利用Amos進行數據分析,例如如何構建復雜的模型,如何解釋模型的擬閤優度指標,以及如何處理各種常見的建模問題。我尤其希望這本書能提供一些實際案例,通過真實的研究數據來演示SEM的應用過程,這樣我纔能更好地理解書中的理論知識,並將其遷移到自己的研究中。書中的“進階”二字也讓我充滿期待,希望它能超越基礎的SEM介紹,深入探討一些更高級的話題,比如多層SEM、潛類彆分析(LCA)與SEM的結閤,或者如何進行中介效應和調節效應的深入分析。總而言之,這本書對我來說,是解決學術研究中實際操作難題、提升研究水平的寶貴資源。
評分在學術研究的漫長徵途中,統計方法往往是連接理論與實證的關鍵橋梁。結構方程模型(SEM)作為一種能夠處理復雜因果關係的高級統計技術,在社會科學、心理學、教育學等眾多領域都扮演著越來越重要的角色。然而,想要熟練運用SEM,尤其是在實際數據分析中,需要深入的理論理解和精湛的軟件操作技巧。Amos作為SEM領域的佼佼者,其強大的建模能力和直觀的操作界麵深受研究者的喜愛。正因如此,一本專注於“Amos實務進階”的書籍,對我而言具有極大的吸引力。我非常看重書中能夠提供的“實務”層麵的指導,希望它不僅僅是理論的堆砌,而是能夠手把手地教我如何在Amos中構建、檢驗和優化結構方程模型。我期待書中能夠詳細講解如何進行模型擬閤的診斷,如何解讀各種擬閤指標,以及在模型不符閤預期時,如何有策略地進行模型修正。此外,我尤其希望書中能夠包含一些關於如何處理常見數據問題的技巧,例如缺失數據、非正態數據等,以及如何進行更高級的模型擴展,比如多組分析、潛變量增長模型等。這本書的“進階”定位,讓我相信它能夠幫助我從SEM的初學者,成長為一名能夠獨立、自信地運用SEM進行嚴謹學術研究的研究者。
評分作為一名在學術研究的道路上不斷探索的學者,我深切地體會到掌握紮實的統計分析方法是多麼的重要。結構方程模型(SEM)無疑是當前量化研究中一項非常強大的工具,它能夠幫助我們深入理解變量之間的復雜關係,構建理論模型並進行實證檢驗。然而,理論的掌握往往隻是第一步,將這些理論轉化為實際可行的操作,尤其是在使用Amos這樣的專業軟件時,常常會遇到各種挑戰。這本書的標題——《結構方程模型:Amos實務進階》,讓我眼前一亮。我一直渴望找到一本能夠將SEM理論與Amos軟件操作完美結閤的讀物,並且能夠超越基礎的介紹,提供更深層次的“進階”內容。我期待書中能夠包含一些關於模型構建的常見策略和最佳實踐,例如如何有效地檢驗中介效應、調節效應,以及如何處理潛在變量測量誤差等問題。同時,我也希望書中能夠提供一些具有啓發性的案例研究,通過真實的、貼近研究實際的例子,來演示Amos軟件在模型設定、數據分析、結果解讀等方麵的應用。如果書中還能對一些高級的SEM技術,如多層結構方程模型、增長麯綫模型等有所提及,那將更是錦上添花。這本書的齣現,讓我看到瞭突破SEM學習瓶頸的希望。
評分這本書的封麵設計,簡單卻又不失專業,深邃的藍色基調給人一種沉靜而睿智的感覺,非常契閤結構方程模型這樣一種嚴謹的統計分析方法。我一直對結構方程模型(SEM)抱有濃厚的興趣,尤其是在我接觸到一些前沿的社會科學研究時,SEM的身影無處不在,它能夠幫助我們揭示變量之間復雜的作用機製,遠比傳統的迴歸分析更為強大。然而,SEM的學習過程並非一帆風順,尤其是對於像我這樣,在統計學理論方麵並非科班齣身的研究者來說,理論的晦澀和軟件操作的復雜性常常讓人望而卻步。Amos作為SEM領域的一個重要工具,其強大的建模能力和易用性受到瞭廣泛贊譽,但我本人在學習和使用Amos的過程中,也遇到瞭不少瓶頸。因此,當看到這本書的標題——《結構方程模型:Amos實務進階》,我心中湧起瞭無限的期待。我非常希望這本書能夠提供詳實的Amos操作指導,能夠循序漸進地講解如何從數據輸入到模型構建,再到結果解釋的整個流程。我尤其關注書中對於模型擬閤度指標的深入解讀,以及如何根據這些指標對模型進行優化和修正。如果書中還能包含一些典型的研究案例,通過實際數據的演示,我相信這本“進階”之作,定能幫助我真正掌握SEM這一利器,在我的學術研究道路上更上一層樓。
評分從圖書館看瞭,覺得自己該買一本,方便隨時學習參考
評分非常好,質量很好,是正版的
評分書完整,物流速度快,名傢之作。
評分結構方程必讀書目
評分內容不錯今天我在網上買的幾本書送到瞭。取書的時候,忽然想起一傢小書店,就在我們大院對麵的街上,以前我常去,書店的名字毫無記憶,但店裏的女老闆我很熟,每次需要什麼書都先給她打電話說好,晚上散步再去取。我們像朋友一樣聊天,她還時常替讀者找我簽名。可是,自從學會從網上購書後,我再也沒去過她那裏瞭,今天忽然想起她,晚上散步到她那裏,她要我教她在網上買書,這就是幫她在京東上買瞭這本書。好瞭,廢話不說。書不錯 我是說給懂得專業的人聽得 畢竟是小範圍交流 挺好,粘閤部分不是太好,紙質還是不錯的,質量好,封裝還可以。雖然價格比在書店看到的便宜瞭很多,質量有預期的好,書挺好!之前老師說要買 但是是自願的沒買 等到後來說要背 找瞭很多傢書店網上書店都沒有 就上京東看看 沒想到被找到瞭 在我還沒有看這本書的時候,我絲毫不懷疑它是一本好書,很符閤80後讀者的口味。很難想象一本圖書會被我看得像郭德綱的相聲書一樣,在地鐵上都如飢似渴地手不釋捲。人都說《紅樓夢》是一部罕見的奇書,是人生的鏡子,那麼對於這部書,在某種意義上也令我感到瞭絲絲“找齣心中所想”的意味,因為我不僅從中看齣大論的味道,更是以一種看搞笑圖書的心情在愉悅自己,事實上這本書確實不失幽默,在大論瞭一把之後確實愉悅瞭廣大讀者,在此之前,我從來沒想過會像一本幽默小說一樣去看這本書,因為多年來這類書的泛濫使我對其十分不屑。據悉,京東已經建立華北、華東、華南、西南、華中、東北六大物流中心,同時在全國超過360座城市建立核心城市配送站。是中國最大的綜閤網絡零售商,是中國電子商務領域最受消費者歡迎和最具有影響力的電子商務網站之一,在綫銷售傢電、數碼通訊、電腦、傢居百貨、服裝服飾、母嬰、圖書、食品、在綫旅遊等12大類數萬個品牌百萬種優質商品。選擇京東。好瞭,現在給大傢介紹兩本好書:《婚姻是女人一輩子的事》簡介:最實用剩女齣嫁實戰手冊、婚女幸福寶典;婚姻不是最終歸宿,幸福的婚姻纔是真正的目的;內地首席勵誌作傢陸琪 首部情感勵誌力作;研究男女情感問題數年,陸琪首本情感婚姻勵誌作品。作者作為懷揣女權主義的男人,毫無保留地剖析男人的弱點,告訴女人應該如何分辨男人的愛情,如何掌控男人,如何獲得婚姻的幸福。事實上,男人和女人是兩種完全不同的動物,用女人的思考方式,永遠也瞭解不透男人。所以陸琪以男性背叛者的角度,深刻地挖掘男人最深層的情感態度和婚姻方式,讓女人能夠有的放矢、知己知彼,不再成為情感掌控的弱者。二、《正能量(實踐版)》——將“正能量”真正實踐應用的第一本書!心理自助全球第一品牌書!銷量突破600萬冊!“世界級的演講傢和激勵大師”韋恩·戴爾,為我們帶來瞭這本世界級的心理學巨作!他在韋恩州立大學獲得過教育谘詢博士學位,曾任紐約聖約翰大學教授,是自我實現領域的國際知名作傢和演講傢。他齣版過28本暢銷書,製作瞭許多廣播節目和電視錄像,而且在數韆個電視和廣播節目中做過嘉賓訪談。本書躋身《紐約時報》暢銷書榜數十周之久,在全球取得瞭極高的贊譽,曾激勵數百萬人走上追逐幸福之途。《正能量(實踐版)》——內容最實用、案例最詳實,10周改善你的人生!這本書是作者聯閤數十位科學傢、心理學傢,耗費十餘年心力的研究結晶。通過一係列行之有效的方法,以幫助所有身處人生低榖、長期焦慮、沮喪、消沉、自我懷疑的人,過上幸福喜樂的生活。每一章都像一次心理谘詢,詳細論述瞭各種自我挫敗行為,分析我們之所以不愉快、消極應對生活的原因,把人們日常生活中所暴露的性格缺陷(如自暴自棄、崇拜、依賴)和不良情緒(如悔恨、憂慮、抱怨、憤怒)逐條分析,揭開你最想知道的心理學真相,每章結尾都提供瞭簡易的方法,使得你即刻改變惡行,擁抱新生。
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評分初級版超級好用,這一版是進階,提升!
評分在傳統路徑分析中,我們隻估計每一路徑(變量間關係)的強弱。在結構方程分析中,除瞭上述參數的估計外,我們還可以計算不同模型對同一個樣本數據的整體擬閤程度,從而判斷哪一個模型更接近數據所呈現的關係。
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