结构方程模型——AMOS的操作与应用 吴明隆 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴明隆 著

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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562457206

商品编码：11968666232

包装：平装-胶订

出版时间：2010-10-01

图书基本信息
图书名称	结构方程模型——AMOS的操作与应用	作者	吴明隆
定价	65.00元	出版社	重庆大学出版社
ISBN	9787562457206	出版日期	2010-10-01
字数	815000	页码	520
版次	2	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.881Kg

内容简介

本书详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。 本书前半部介绍结构方程模型(SEM)的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，*的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在*短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。 本书的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

作者简介

目录

章 结构方程模型的基本概念 节 结构方程模型的特性 第二节 测量模型 第三节 结构模型 第四节 结构方程模型图中的符号与意义 第五节 参数估计方法 第六节 模型的概念化 第七节 模型的修正 第八节 模型的复核效化 第二章 模型适配度统计量的介绍 节 模型适配度检核指标 一、模型基本适配指标 二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估） 三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验） 四、模型统计检验力的评估 第二节 模型识别的范例 一、正好识别模型 二、过度识别模型 三、低度识别模型 第三章 amos graphics界面介绍 节 amos graphics窗口的介绍 一、开启应用软件 二、工具箱窗口的图像钮操作介绍 第二节 图像钮综合应用 一、绘制个测量模型 二、绘制第二个测量模型 三、绘制第三个测量模型 第四章 amos执行步骤与程序 节 路径分析的程序与执行 一、建立路径模型图 二、开启数据文件 三、设定观察变量 四、设定误差变量的变量名称 五、设定文字报表要呈现的统计量 六、将路径模型图存盘与计算估计值 七、浏览模型的结果 第二节 路径因果模型图的设定 一、外因变量间没有相关的设定 二、内因变量没有界定残差项 第三节 饱和模型与独立模型 一、饱和模型 二、独立模型 第四节 结构方程模型图 一、结构方程模型图的绘制步骤 二、执行结果的标准化参数估计值路径图 三、模型的平行检验 第五节 结构模型与修正指标 一、模型a：初始模型 二、模型b：修正模型1 三、模型c：修正模型2 四、模型d：修正模型3 第六节 单一文件多重模型的设定 第五章 参数标签与测量模型 节 参数标签的设定与特定样本的分析 一、更改特定群体名称与模型名称 二、开启数据文件选人指标变量 三、设定分析属性与计算估计值 四、增列模型变量或对象的参数标称 五、增列参数标称的模型估计结果 六、全体群体假设模型的修正 第二节 特定群体的分析 一、分析男生群体 二、分析女生群体 第三节 测量模型参数值的界定 一、测量模型假设模型 二、限制不同测量指标的路径参数a 三、低度辨识的模型 四、增列参数限制条件 五、误差变量的界定 六、测量模型的修正 七、测量模型参数标称的设定 第四节 测量模型的平行测验检验 第五节 多因子测量模型潜在变量的界定 一、初始模型 二、修正模型 三、斜交关系的测量模型 四、界定测量模型潜在变量间没有相关 五、完全独立潜在变量参数修正 六、单向度测量模型与多向度测量模型 第六章 验证性因素分析 节 一阶验证性因素分析——多因素斜交模型 一、假设模型 二、输出结果 第二节 一阶验证性因素分析——多因素直交模型 一、假设模型 二、模型适配度摘要表 第三节 二阶验证性因素分析 第四节 一阶cfa模型多模型的比较 第五节 一阶cfa模型测量不变性检验 一、描绘一阶cfa假设模型图 二、单一群组多个模型的设定 三、模型估计结果 第七章 路径分析 节 路径分析的模型与效果 第二节 路径分析模型——递归模型 一、研究问题 二、采用传统复回归求各路径系数 三、amos graphics的应用 四、模型图执行结果l 五、文字报表输出结果 第三节 饱和模型的路径分析 一、饱和模型假设模型图 二、参数估计的模型图 三、参数估计及适配度结果 第四节 非递归模型的路径分析一 一、假设模型图 二、参数估计的模型图 三、参数估计值 四、模型适配度摘要表 第五节 非递归模型的路径分析二 一、设定回归系数的变量名称 二、设定回归系数值w5=w6 三、参数估计的模型图 四、参数估计值 五、设定两个内因变量测量误差的方差相等 第六节 模型界定搜寻 一、饱和模型图 二、执行模型界定搜寻 第八章 潜在变量的路径分析 节 潜在变量路径分析的相关议题 一、原始数据文件变量排列 二、快速复制对象及参数格式 三、增列简要图像标题 四、增列参数标称 五、估计值模型图参数移动 六、模型适配度的评估 七、模型的修正 八、pa—lv模型修正 第二节 数学效能pa—lv理论模型的检验 一、研究问题 二、aitl08 graphics窗口中的模型图 三、计算估计的模型图 四、参数估计相关报表 第三节 模型的修正 一、参数格式的模型图 二、参数估计相关统计量 第四节 混合模型的路径分析 一、路径分析假设模型图 二、增列模型图像标题 三、路径分析模型估计结果 四、采用潜在变量路径分析模型 五、混合路径分析模型范例二 六、混合路径分析模型范例三 七、混合路径分析模型——非递归模型 第九章 多群组分析 节 多群组分析的基本理念 一、绘制男生群体路径分析模型图 二、开启数据文件及选择目标群组变量 三、开启数据文件界定观察变量 四、设定参数标称 五、设定群组名称 六、输出结果 七、女生群体的分析模型图 八、多群组分析 第二节 多群组路径分析 一、绘制理论模型图 二、读取数据文件及观察变量 三、设定群体名称 四、界定群体的水平数值及样本 五、界定群体模型图的参数名称 六、界定输出格式 七、预设模型输出结果 第三节 多重模型的设定 一、预设模型（未限制参数） 二、协方差相等模型 三、方差相等模型 四、路径系数相等模型 五、模型不变性模型 六、多个模型的输出结果 第四节 多群组验证性因素分析 一、绘制理论模型图 二、读取数据文件及观察变量 三、设定群体名称 四、界定群体分组变量名称及其水平数值 五、设定多群组分析模型 六、输出结果 第五节 多群组结构方程模型 一、绘制amos理论模型图 二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值 三、设定多群组分析模型 四、群组模型执行结果 五、模型注解说明 第六节 三个群组测量恒等性的检验 第七节 多群组路径分析 一、绘制模型图与读人数据文件 二、增列群组及设定群组名称 三、设定两个群组数据文件变量与变量水平 四、执行多群组分析 五、计算估计值 六、输出结果 第十章 多群组结构平均数的检验 一、spss数据文件 二、设定平均数参数 三、范例一模型a 四、范例一模型b 五、范例二模型a 六、范例二模型b 节 结构平均数的操作程序 一、绘制理论模型与设定模型变量 二、增列群组与群组的变量水平数值 三、增列平均数与截距项参数标签 四、执行多群组分析程序 五、模型估计 第二节 增列测量误差项间有相关 一、执行多群组分析 二、模型截距项、平均数相等模型评估 三、测量残差模型的修正 第三节 结构平均数的因素分析 一、增列平均数与截距项参数标签 二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签 三、设定多群组分析模型 四、输出结果 第十一章 sem实例应用与相关议题 节 社会支持量表测量模型的验证 一、测量模型的区别效度 二、测量模型的收敛效度 第二节 缺失值数据文件的处理 一、观察变量中有缺失值 二、增列估计平均数与截距项 三、数据取代 第三节 sem模型适配度与参数估计关系 一、模型a：初始模型 二、模型b 第四节 样本大小与适配度卡方值 一、样本数n为100 二、样本数n为300 三、样本数n为500 四、样本数n为700 五、样本数n为900 六、样本数n为1100 七、样本数n为1500 八、样本数n为2000 第十二章 典型相关分析与结构方程模型关系 节 典型相关分析 一、cancorr语法指令 二、典型相关分析结果 第二节 sem执行程序 一、个典型变量 二、第二个典型变量 三、mimic分析结果 参考文献

编辑推荐

本书是“万卷方法统计分析方法丛书”之一，全书共分12个章节，主要对AMOS的操作与应用知识作了介绍，具体内容包括结构方程模型的基本概念、模型适配度统计量的介绍、amos graphics界面介绍、参数标签与测量模型、验证性因素分析等。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。

文摘

序言

复杂关系揭秘：探索量化研究新范式 在当今信息爆炸的时代，跨学科研究已成为常态，学科间的界限日益模糊。无论是在社会科学、行为科学，还是在管理科学、教育学等领域，研究者都面临着日益复杂的现象和变量之间的相互作用。如何有效地捕捉和分析这些错综复杂的关系，并从中提炼出具有说服力的结论，是摆在每一位致力于严谨学术研究者面前的挑战。传统的统计方法，如回归分析，在处理简单线性关系时表现出色，但当研究对象涉及多个潜在变量、测量误差以及多层级的因果路径时，其局限性便逐渐显现。此时，一种更为强大、更为灵活的研究工具的需求变得迫切。 一种能够同时考察多个变量之间的直接和间接影响，能够区分测量误差与真实变异，并能构建和检验复杂理论模型的统计方法应运而生，并逐渐成为量化研究的基石。这种方法论不仅允许研究者将理论模型转化为可量化的统计检验，还能系统地评估模型的拟合优度，从而判断理论在现实数据中是否得到支持。它为研究者提供了一个强大的框架，能够超越简单的变量间相关性，深入探究变量之间的因果机制。 超越表面：洞察潜在结构与测量精度 许多我们感兴趣的研究概念，如“社会支持”、“学习动机”、“组织承诺”或“幸福感”，并非直接可观测的。它们是抽象的、潜在的构念，只能通过一系列具体的、可测量的指标来间接反映。例如，我们无法直接测量“社会支持”本身，但可以通过询问一个人是否有人愿意倾听他们的烦恼、是否有人能在困难时提供实际帮助等一系列问题来间接评估。然而，这些可测量的指标往往带有一定的测量误差，即它们并不能完美地反映背后的潜在构念。 传统的统计方法在处理这类问题时，往往将这些可测量指标视为“真实”变量，忽视了其中存在的测量误差，这可能会导致对变量间关系的估计产生偏差，低估真实关系或产生虚假的显著性。而一种先进的研究范式，则能巧妙地将潜在变量（Latent Variables）和显性变量（Manifest Variables）区分开来。它允许研究者构建一个模型，其中潜在变量通过一系列显性变量来测量，并且模型能够同时估计潜在变量之间的关系以及显性变量测量误差的大小。 这种区分的意义在于，它能够更精确地估计潜在变量之间的真实关系，剔除掉由测量误差带来的“噪音”。这意味着研究者可以更清晰地看到“社会支持”这个潜在构念与“工作满意度”这个潜在构念之间的真实联系，而不是仅仅看到一组测量“社会支持”的题目得分与一组测量“工作满意度”的题目得分之间的相关。这种对测量精度的关注，为建立更可靠、更稳固的研究发现奠定了基础。 因果网络：描绘错综复杂的影响路径 现实世界中的事物并非孤立存在，它们往往相互关联，形成一个复杂的因果网络。一个变量的影响可能并非仅仅通过一个直接的路径发生，而是可能通过一个或多个中间变量，间接地传递给另一个变量。例如，一个国家的经济发展水平（A）可能直接影响其国民的健康水平（C），但也可能通过改善教育普及率（B），进而间接影响国民的健康水平（C）。 传统的线性回归模型通常只能检验两个变量之间的直接关系，或者通过引入控制变量来试图解释其他变量的影响。但当研究者想要同时考察A对B的影响，B对C的影响，以及A对C的直接影响和间接影响时，线性回归的局限性就非常明显。此时，一种强大的建模工具便显得尤为重要。 这种工具能够允许研究者构建包含多个潜在变量和显性变量的复杂模型，并明确指定变量之间的路径关系。它可以检验“A→B”和“B→C”的直接路径，同时还能计算并检验“A→B→C”的间接路径。通过这种方式，研究者可以更细致地描绘出复杂的因果网络，理解一个因素是如何一步步地影响另一个因素的。这对于揭示复杂的社会、心理或经济现象的运作机制至关重要。例如，在教育研究中，可以检验“教师期望”对“学生努力程度”的直接影响，以及“教师期望”通过“课堂互动质量”间接影响“学生学习成绩”的路径。 模型拟合：检验理论的有效性 构建了一个反映理论假设的统计模型后，下一步至关重要的问题是：这个模型在多大程度上能够“拟合”我们收集到的实际数据？换句话说，我们构建的理论模型是否真实地反映了现实世界中变量之间的关系？仅仅是建立模型是不够的，更重要的是对模型的“拟合优度”进行系统性的评估。 先进的研究范式提供了一系列多维度的拟合指标，来帮助研究者判断模型的优劣。这些指标从不同的角度考察模型与数据的一致性，例如，有些指标衡量模型是否能解释数据中的大部分变异，有些指标则评估模型相比于最简单的模型（如只考虑变量的独立性）的改进程度，还有些指标则会惩罚过于复杂的模型，以避免模型“过度拟合”数据。 通过综合分析这些拟合指标，研究者可以对模型的有效性做出严谨的判断。如果模型拟合优度差，说明我们提出的理论模型可能与现实不符，需要对模型进行修正或重新审视理论假设。如果模型拟合优度好，则表明我们提出的理论模型在数据中得到了有效的支持，为理解研究问题提供了有力的证据。这种对模型拟合的系统评估，是确保研究结论科学性和可靠性的关键步骤。 应用广泛：赋能跨领域探索 这种先进的研究方法论并非局限于某一特定学科，而是拥有极其广泛的应用领域。在教育学中，研究者可以利用它来检验教学方法对学生学习成果的影响，分析影响学生学业成就的多种因素（如家庭背景、教师质量、学习动机）之间的复杂关系。在心理学领域，它可以用于构建和检验关于人格特质、情绪调节、心理健康等潜在构念的理论模型。 在社会学研究中，它可以分析社会资本、社会网络、社会不平等对个体或群体行为的影响路径。在管理科学中，研究者可以利用它来理解组织文化、领导风格、员工满意度与组织绩效之间的关系，构建更有效的组织管理模型。在市场营销领域，可以用于分析消费者行为、品牌忠诚度、广告效应等。 甚至在医学和公共卫生领域，它也被用于研究疾病的危险因素、健康干预措施的效果，以及不同社会经济因素对健康 outcomes 的影响。这种跨领域的适应性和强大的解释能力，使得该方法论成为现代量化研究中不可或缺的工具。它为研究者提供了一种系统化、科学化的方法，去探索那些隐藏在数据深处、错综复杂的变量关系，从而为解决现实世界中的难题提供坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实挺吸引眼球的，那种深沉的蓝色调搭配着简洁的字体，给人一种专业又不失亲和力的感觉。刚拿到手的时候，我就被它厚实的质感吸引住了，感觉这是一本可以经常翻阅的工具书，而不是那种看完一次就束之高阁的理论教材。我尤其欣赏作者在排版上下的功夫，字体大小适中，行距安排得当，即便是初次接触SEM（结构方程模型）的新手，也能比较轻松地跟上阅读的节奏。而且，书中插图和图表的质量非常高，那些流程图和模型示意图清晰明了，极大地帮助了我理解那些抽象的统计概念。对于我这种偏爱动手实践的读者来说，这种视觉上的友好度至关重要，它让原本枯燥的统计学习过程变得更加直观和有趣，可以说是为入门者铺设了一条平坦的道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑组织结构堪称教科书级别的典范。从基础的理论引入到软件的安装配置，再到核心的分析模块的逐一击破，整个阅读脉络顺畅得如同设计精密的流水线。作者似乎对读者的认知曲线有着深刻的洞察力，总能把握好知识点铺陈的节奏感，不会一下子抛出过多复杂的概念让你感到窒息。每完成一个小章节的学习，总会有一个小结或者回顾，帮助你巩固刚刚学到的知识点，这种循序渐进的教学设计，有效地避免了“只见树木不见森林”的困境，让人能够稳扎稳打地构建起完整的知识体系，对于系统性学习一门复杂技术而言，这种结构上的严谨性是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格简直就像一位经验老道的导师在手把手地教你操作，完全不是那种高高在上、晦涩难懂的学术腔调。作者似乎深谙我们这些“实干型”学习者的痛点，总能在最关键的地方插入一些非常实用的“经验之谈”或者“注意事项”。比如，在讲解数据清洗和前置检验时，他提供的那些细节步骤，绝对是那种只有在真实项目中摸爬滚打过才能总结出来的宝贵经验，市面上很多理论书籍是根本不会提及的。读起来让人感觉非常踏实，仿佛手里拿着的不是一本冰冷的说明书，而是一个充满智慧的“秘籍”。这种注重实战、贴近业务场景的写作手法，极大地提升了阅读的代入感和学习的效率，让人迫不及待地想立刻打开软件跟着敲一遍。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书在案例选择上非常用心，几乎每一个重要的统计技术点，后面都紧跟着一个贴合实际研究背景的例子。这些案例的设置，涵盖了从基础的测量模型构建到复杂的路径分析，视角非常全面。更难得的是，作者对于案例数据的来源和处理过程交代得极为细致，让人能清晰地追溯每一个分析步骤背后的逻辑。这对于我们建立科学的建模思维至关重要，因为它不仅仅是教你“怎么点鼠标”，更重要的是让你明白“为什么要这么点”。相比那些只展示最终结果的教材，这种强调过程透明化的处理方式，极大地增强了学习者对结果可信度的判断能力，是我个人非常看重的一点。

评分☆☆☆☆☆

从排版细节来看，这本书在图文混排上的处理达到了很高的水准。很多统计分析软件界面截图的清晰度令人印象深刻，那些需要用户在软件界面中定位的按钮和选项，都能被清晰地标注出来，根本不存在“看不清”或者“找不到”的尴尬情况。此外，书中穿插的一些关键术语的专业释义和对比表格，也体现了编者对细节的极致追求。这种对用户体验的关注，使得阅读过程中的“摩擦力”被降到了最低，让读者可以将注意力集中在学习模型本身，而不是纠结于工具的使用问题上。总而言之，这本书在形式和内容上都展现出极高的专业度和实用价值，读起来是一种享受而非负担。