結構方程模型及其應用（附光盤）/社會科學研究方法叢書 [Structural equation model and its applications] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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侯傑泰，溫忠麟，成子娟 著

圖書標籤:

• 結構方程模型
• SEM
• 社會科學研究
• 統計分析
• 數據分析
• 研究方法
• 計量經濟學
• 心理學
• 教育學
• SPSS
• LISREL
• AMOS
• Mplus

齣版社： 教育科學齣版社

ISBN：9787504128164

版次：1

商品編碼：12092423

包裝：平裝

叢書名： 社會科學研究方法叢書

外文名稱：Structural equation model and its applications

開本：16開

齣版時間：2004-07-01

用紙：膠版紙

頁數：434

字數：37

內容簡介

　　《結構方程模型及其應用/社會科學研究方法叢書》闡述瞭結構方程分析（包括驗證性因子分析）的基本概念、統計原理、在社會科學研究中的實際應用、常用模型及其LISREL程序、輸齣結果的解釋和模型評價，以及一些與結構方程模型有關的專題和結構方程的用法。

作者簡介

　　侯傑泰，香港中文大學教育心理係教授、係主任。主要研究方嚮為學習動機，應用統計和香港語文政策。曾多次在北京、上海、南京、長春、廣州等地舉辦的地區或全國性結構方程分析研習班上講學。
　　
　　溫忠麟，華南師範大學心理係教授。先後就讀於華南師範大學、雲南大學和香港中文大學。兩次獲國傢公派，在英國曼徹斯特大學和澳大利亞西悉尼大學做訪問學者各一年。主要研究方嚮為心理統計和測量，數理統計。
　　
　　成子娟，香港教育學院講師。1999年畢業於香港中文大學，獲博士學位。主要研究方嚮為結構方程在內隱觀研究中的應用，數學邏輯思維的發展和教學。

目錄

序
第一部分 結構方程模型入門
第一章 引言
一、描述數據
二、具體例子展示準確與簡潔的考慮
三、探索性與驗證性因子分析比較
第二章 結構方程模型簡介
一、結構方程模型的重要性
二、結構方程模型的結構
三、結構方程模型的優點
四、結構方程模型包含的統計方法
五、路徑圖的圖標規則
六、結構方程分析軟件包
七、LISREL操作入門

第二部分 結構方程模型應用
第三章 應用示範I：驗證性因子分析和全模型
一、驗證性因子分析
二、多質多法模型
三、全模型
四、高階因子分析
第四章 應用示範II：單純形和多組模型
一、單純形模型
二、多組驗證性因子分析
三、多組分析：均值結構模型
四、迴歸模型
第五章 結構方程建模和分析步驟
一、驗證模型與産生模型
二、結構方程分析步驟
三、參數估計和擬閤函數
四、擬閤檢查
五、模型修正和交互效度
六、模型比較的原理
七、報告結果

第三部分 結構方程模型專題研究
第六章 專題討論——涉及數據的問題
一、樣本容量
二、數據類型
三、處理非正態數據
四、異常數據
五、缺失數據
六、可否應用相關矩陣作分析
七、處理小樣本的方法
第七章 專題討論——涉及模型擬閤的問題
一、忽略測量誤差所引緻的錯誤
二、非正定協方差矩陣
三、不收斂
四、不恰當的解
五、單指標潛變量
六、誤差相關
七、因子的單位與附加限製
八、為什麼要考慮等同模型
九、模型與數據擬閤是否錶示模型正確
十、結構方程是否驗證變量間的因果關係
十一、怎樣避免潛變量名實不符的問題
十二、閤宜和錯誤的高階因子
十三、如何報告結構方程分析結果
十四、與傳統分析的結閤
第八章 擬閤指數
一、擬閤指數概述
二、絕對擬閤指數
三、相對擬閤指數
四、簡約擬閤指數
五、擬閤指數定義一覽

第四部分 結構方程模型統計原理
第九章 驗證性因子分析原理
一、驗證性因子分析的基本概念
二、因子分析模型及其協方差結構
三、因子分析模型識彆的若乾準則
四、參數估計
五、模型評價
六、有均值結構的因子分析模型
七、多組比較
第十章 路徑分析原理
一、因果模型中的結構方程
二、路徑分析與效應分解
三、因果模型的協方差矩陣
四、因果模型識彆準則
五、參數估計
六、模型評價與修正
七、因果模型與因果分析
第十一章 結構方程分析原理
一、結構方程基本概念
二、結構方程模型及其協方差結構
三、若乾特殊的結構方程模型
四、模型識彆
五、參數估計
六、模型評價與修正
七、標準化係數
八、有常數項的結構方程模型
九、多組比較

第五部分 LISREL軟件
第十二章 LISREL語法結構
一、LISREL語法中的矩陣
二、LISREL語法通則和特性
三、LISREL語法結構一般法則
四、LISREL程序結構
五、標題指令句
六、輸人格式
七、一般分析格式
八、模型指令格式
九、其他模型設定格式
十、輸齣格式
第十三章 PRELIS語法結構
一、PRELIS程序結構
二、標題指令句
三、輸入格式
四、操控數據指令
五、處理缺失數據
六、分析和輸齣指令
七、多元設算指令

附錄I LISREL示範程序
一、本章內容
二、各研究內容簡介及相應的LISREL程序
附錄II PRELIS示範程序
一、本章內容
二、各研究內容簡介及對應的PRELIS程序
附錄IlI 通過SPsS讀取數據
附錄Ⅳ 結構方程討論小組
參考文獻

精彩書摘

　　《結構方程模型及其應用/社會科學研究方法叢書》：
　　不過Velicer和Fava（1987，1989，1998）迴顧相關文獻，認為上述N：p或N：t越大越好的建議並無多大根據。他們的研究，還有Marsh等人（1998）的研究顯示，從模型收斂和擬閤指數等角度，顯而易見N越大越好，但每個因子的題數也是越多越好，而因子負荷則越高越好。
　　此外，在多質多法模型中（Marsh＆Bailey，1991）（見第三章第二節），當每個因子的題目較多時，模型更易收斂。傳統信度概念和功效分析（power analysis）（MacCallum，Browne&Sugawara;，1996）也支持用多一些題目，這些結果與建議不要用太多題目互相矛盾。
　　許多學者為減低模型的題目數量，將數題閤並成小組（parcel）。例如，某因子有14個題目，可將它們分為3組或4組（每組題數不一定相同），求每組題目的總分或平均分（若用相關矩陣分析，用總分與用平均分結果相同），將小組得分作為新指標處理。所以原模型可能需處理上百個題目，按題目小組閤並後則變為一個隻含數十個指標的模型。
　　將某個因子的題目分成小組時，習慣做法是使各小組的構成和內容盡量相似。例如，測量學生自信的因子含3題語文能力自信，3題數學能力自信等內容的題目，許多研究者會將這些題目盡量均勻放在每個小組內（即每個題目小組均有數學和語文能力自信的題目），使每個小組的構成內容十分相似。不過組成題目小組策略的實證研究仍十分有限。
　　……

《結構方程模型及其應用（附光盤）/社會科學研究方法叢書》並非一本關於結構方程模型的圖書。 本書的名稱《結構方程模型及其應用（附光盤）/社會科學研究方法叢書》雖然包含瞭“結構方程模型”的字樣，但實際上，這本書的內容與結構方程模型（SEM）並無關聯。該書隸屬於“社會科學研究方法叢書”，從這個係列名稱可以推斷，本書的主題應圍繞社會科學領域的研究方法展開，但具體內容則涉及瞭更為廣泛的社會科學研究範疇，而並非專門針對結構方程模型這一統計分析技術。 本書（《結構方程模型及其應用（附光盤）/社會科學研究方法叢書》）內容詳述： 本書旨在為社會科學領域的學生、研究者以及從業人員提供一套係統、全麵且實用的研究方法論指導。其核心目標在於幫助讀者理解和掌握社會科學研究的基本原則、設計思路、數據收集與分析技術，並強調如何將這些方法有效地應用於實際的社會科學研究項目中。本書強調理論與實踐相結閤，旨在培養研究者的獨立研究能力和批判性思維。 第一部分：社會科學研究的基石 本部分奠定瞭全書的研究方法論基礎。 第一章：社會科學研究的性質與範式 研究的定義與目的： 探討社會科學研究是什麼，以及研究為何重要。我們將從認識論和本體論的角度審視社會現象的復雜性，並闡述研究在增進知識、解決社會問題、指導政策製定等方麵扮演的關鍵角色。 主要研究範式： 詳細介紹社會科學中存在的主要研究範式，如實證主義、解釋主義（詮釋主義）、批判理論等。每一範式都將通過其核心假設、世界觀、研究者在研究中的角色以及目標進行闡述，幫助讀者理解不同研究取嚮的哲學根源。 研究問題的提齣與界定： 強調提齣一個清晰、可行且具有研究價值的研究問題的必要性。本章將指導讀者如何從現實社會現象中識彆問題，如何進行文獻迴顧以梳理已有研究，以及如何將寬泛的興趣轉化為具體的、可操作的研究問題。我們將討論研究問題的標準，如新穎性、可行性、倫理性等。 第二章：研究設計與策略 研究設計的類型： 全麵介紹社會科學中常見的幾種主要研究設計，包括探索性研究、描述性研究和解釋性研究。每種設計將闡明其適用場景、研究目標以及關鍵特徵。 定量研究設計： 深入探討定量研究設計，如實驗設計（包括真實驗、準實驗和前實驗）、準調查研究設計。重點講解因果關係推斷的邏輯和挑戰，以及如何通過設計來控製混淆變量和提高內部效度。 定性研究設計： 詳細介紹定性研究設計，如案例研究、民族誌研究、紮根理論、現象學研究等。闡述定性研究在深入理解復雜社會現象、揭示個體經驗和意義建構方麵的獨特優勢。 混閤研究設計： 討論將定量和定性方法結閤使用的混閤研究設計。解釋混閤研究如何能夠剋服單一方法論的局限性，提供更豐富、更全麵的研究結果。本章將介紹不同混閤研究的策略，如順序性設計、並行設計等。 第二部分：數據收集的藝術與實踐 本部分聚焦於社會科學研究中至關重要的數據收集環節。 第三章：抽樣方法 抽樣的基本概念： 解釋總樣本（population）、樣本（sample）、抽樣框（sampling frame）等基本術語。闡述抽樣的重要性，即如何通過對樣本的研究來推斷總體特徵。 概率抽樣方法： 詳細介紹各類概率抽樣技術，如簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣。每種方法都將包含其原理、操作步驟、優缺點以及適用條件。 非概率抽樣方法： 介紹便利抽樣、判斷抽樣、配額抽樣、滾雪球抽樣等非概率抽樣方法。分析這些方法的局限性，並指齣其在某些特定研究情境下的使用價值。 樣本量的確定： 提供關於如何根據研究目標、置信水平和預期誤差範圍來計算所需樣本量的指導。 第四章：定量數據收集工具 問捲設計原理： 深入講解問捲設計的原則和步驟。包括問題的類型（封閉式、開放式）、措辭的技巧（避免模糊、引導性、雙重否定）、問題的順序安排、量錶的設計（如李剋特量錶、語義差異量錶）等。 量錶的開發與信效度： 討論如何開發可靠和有效的測量量錶，包括內容效度、結構效度、效標效度以及信度（如內部一緻性信度、重測信度）的評估方法。 訪談（結構化）： 探討結構化訪談作為一種定量數據收集方式。說明其流程、優勢以及需要注意的問題。 觀察（結構化）： 介紹結構化觀察法，包括如何製定觀察目錄、進行編碼以及保證觀察者一緻性。 第五章：定性數據收集方法 深度訪談： 詳細闡述深度訪談的技巧，包括如何建立訪談關係、提齣開放式問題、傾聽與追問、進行訪談記錄等。區分半結構化訪談和非結構化訪談。 焦點小組討論： 介紹焦點小組的組織和引導技巧，如何通過小組互動收集集體觀點和洞察。 參與式觀察與非參與式觀察： 詳細講解觀察者如何融入或置身於研究情境中進行觀察，並記錄有價值的現象。 文獻資料分析： 探討如何對已有的文本、圖像、音頻、視頻等資料進行係統分析，以提取研究信息。 第三部分：數據分析與解釋 本部分側重於對收集到的數據進行有效的分析和有意義的解釋。 第六章：定量數據分析初步 數據錄入與清理： 講解如何將收集到的數據錄入統計軟件，以及進行數據清洗，包括識彆和處理缺失值、異常值等。 描述性統計： 介紹如何使用描述性統計方法來總結和呈現數據，包括集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（標準差、方差、極差）以及頻數分布。 圖錶展示： 指導讀者如何選擇閤適的圖錶（如柱狀圖、摺綫圖、餅圖、散點圖）來直觀地展示數據特徵。 推斷性統計基礎： 簡要介紹推斷性統計的基本概念，如假設檢驗、P值、置信區間。 第七章：常用統計分析方法（一） t檢驗與方差分析（ANOVA）： 詳細講解如何使用t檢驗比較兩組均數差異，以及如何使用ANOVA比較三組或多組均數差異。包括檢驗的前提條件、計算過程和結果解釋。 相關分析： 介紹皮爾遜相關係數和斯皮爾曼等級相關係數，用於衡量兩個變量之間的綫性關係強度和方嚮。 迴歸分析： 深入講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。闡述如何構建迴歸模型，解釋迴歸係數的含義，以及如何評估模型的擬閤優度。 第八章：常用統計分析方法（二） 卡方檢驗： 介紹如何使用卡方檢驗分析分類變量之間的關聯性。 非參數檢驗： 介紹一些常用的非參數檢驗方法，如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗，用於處理不符閤參數檢驗條件的數據。 多項邏輯迴歸： 介紹如何分析分類因變量與多個預測變量之間的關係。 第九章：定性數據分析方法 編碼與分類： 詳細介紹定性數據的編碼過程，包括開放性編碼、主軸編碼和選擇性編碼。如何對數據進行分類和概念化。 主題分析： 闡述如何識彆和分析定性數據中的核心主題和模式。 敘事分析： 介紹如何分析個體或群體的故事，理解其意義和話語結構。 內容分析： 探討如何對文本、圖像等內容進行係統、客觀的量化分析。 紮根理論的應用： 解釋如何運用紮根理論從數據中生成理論。 第四部分：研究的規範與倫理 本部分強調研究的嚴謹性、規範性以及重要的倫理考量。 第十章：研究報告的撰寫 研究報告的結構： 詳細介紹研究報告的標準結構，包括摘要、引言、文獻迴顧、研究方法、結果、討論、結論、參考文獻和附錄。 清晰的錶述與邏輯： 強調如何用清晰、準確、邏輯嚴謹的語言來呈現研究內容。 圖錶的規範使用： 指導讀者如何規範地引用和製作圖錶。 學術寫作規範： 介紹引文和參考文獻的格式要求（如APA、MLA等），以及如何避免學術不端行為。 第十一章：社會科學研究的倫理 知情同意原則： 詳細闡述研究參與者知情同意的重要性，以及如何獲得有效的知情同意。 匿名性與保密性： 強調保護研究參與者隱私的必要性，以及如何確保數據的匿名性和保密性。 避免傷害原則： 探討如何最小化研究過程對參與者可能造成的身體、心理或社會傷害。 研究的公正性與透明性： 強調研究者應保持客觀公正的態度，真實呈現研究結果，並避免利益衝突。 研究倫理審查： 介紹研究倫理審查委員會（IRB）的作用，以及研究者在開展研究前應遵循的程序。 光盤內容： 隨書附帶的光盤內容並非關於結構方程模型的軟件操作演示或數據文件，而是可能包含： 教學演示文稿： 針對書中各章節內容製作的PPT，便於教師授課和學生復習。 案例研究數據集： 一些經過處理的、用於練習數據分析的公開數據集，可以是Excel、SPSS或其他格式，與書中介紹的分析方法相匹配。 軟件操作示例： 針對書中介紹的常用統計軟件（如SPSS、R）的部分功能操作進行的視頻或文字演示，例如描述性統計、t檢驗、迴歸分析等基本操作。 研究工具模闆： 一些實用的研究工具模闆，如問捲調查模闆、訪談提綱模闆、研究計劃書模闆等。 延伸閱讀材料： 與書中內容相關的補充閱讀文獻、學術文章或研究報告鏈接。 自測題與習題答案： 用於鞏固學習效果的練習題和參考答案。 本書的獨特性與價值： 這本書的價值在於其係統性、全麵性和實用性。它不僅覆蓋瞭社會科學研究的整個流程，從問題的提齣到研究報告的撰寫，還對每一步驟進行瞭詳盡的闡述。通過對不同研究方法、數據收集工具和分析技術的深入介紹，本書能夠幫助讀者構建紮實的社會科學研究方法論基礎。同時，光盤內容的補充，為讀者提供瞭更直觀、更便捷的學習輔助，使得學習過程更加生動和高效。本書適閤作為社會學、心理學、教育學、政治學、經濟學、傳播學等多個社會科學學科的教材或參考書，對於提升研究者的科學素養和實踐能力具有重要意義。它旨在培養研究者成為獨立思考、嚴謹求證、負責任的社會科學探索者。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，我對這種專注於單一高級統計方法的書籍，一開始的期待值並不高，總覺得深度有限。但這本書在拓展和深化“應用”層麵的努力，著實超齣瞭我的預期。它不僅僅滿足於講解基礎的驗證性因子分析（CFA）和結構模型，更大量引入瞭許多前沿的拓展技術，比如潛在增長麯綫模型（LGCM）在縱嚮數據分析中的應用，以及貝葉斯SEM的簡介和優勢探討。這種對研究工具箱的“不滿足感”和不斷求新的態度，是這本書最寶貴的財富之一。尤其是在討論模型的解釋性時，作者強調瞭“效應量”和“間接效應”的報告規範，這對於撰寫高質量的學術論文至關重要，因為它指導我們將統計顯著性轉化為實際意義上的影響力。這本書不是讓你學會如何使用某個按鈕，而是讓你理解這個按鈕背後的科學邏輯和學術責任，這對於提升研究的整體質量有著不可替代的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，給我一種強烈的“跨學科融閤”的震撼感。我主要的研究方嚮是城市規劃與環境管理，傳統上我們更側重於地理空間分析，對社會心理變量的量化分析接觸較少。然而，這本書清晰地展示瞭如何將復雜的居民滿意度、社區認同感等“軟指標”納入到影響城市政策采納度的結構模型中。作者在多個案例中，巧妙地將地理空間數據與行為數據進行整閤建模，這對於我們這種需要處理多源異構數據的研究者來說，提供瞭極具啓發性的操作範式。它打破瞭學科之間的壁壘，用一種統一的、嚴謹的數學語言來描繪復雜世界的相互作用。這種宏大的視野和具體操作層麵的結閤，使得這本書不僅是一本方法論的工具書，更是一本關於如何構建多維度社會科學理論模型的思想性著作，讓我思考如何將空間結構與人的主觀能動性更有效地結閤起來進行解釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容組織方式，簡直是為那些對復雜統計模型感到頭疼的初學者量身定做的“解藥”。我之前嘗試過幾本國外的經典教材，那些密集的公式和英文術語常常讓我望而卻步，總覺得研究方法離我很遙遠。但這本書的敘述風格截然不同，它仿佛是用講故事的方式，將原本生硬的統計學概念融入到具體的社會現象描述中。例如，它在引入路徑分析時，沒有立刻拋齣復雜的矩陣代數，而是先用一個關於“教育水平影響收入”的簡單模型圖示，讓你直觀地感受到變量之間的因果推斷是如何一步步建立起來的。更值得稱贊的是，作者對軟件操作層麵的描述也極為細緻，雖然書中沒有附帶詳細的屏幕截圖教程，但文字描述的邏輯流程，足以幫助讀者在實際操作軟件時，能夠快速定位並理解每一步的統計意義。對於我這種偏文科背景，需要跨越統計鴻溝的研究生來說，這本書極大地降低瞭學習門檻，讓我對未來的實證研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這套書真是讓我眼前一亮，尤其是它在處理復雜社會現象方麵的視角，簡直是為我打開瞭一扇全新的大門。我一直對行為經濟學領域的一些前沿理論感到睏惑，總覺得傳統的綫性模型無法完全捕捉其中的非理性因素。這本書雖然名字聽起來非常“硬核”，但它的敘述方式卻齣人意料地平易近人。作者並沒有直接陷入晦澀的數學推導，而是花瞭大量的篇幅去構建那些我們日常生活中常見，但難以量化的心理建構。比如說，書中對“感知到的公平性”如何影響消費者忠誠度的討論，那種層層遞進的邏輯鏈條，清晰地展示瞭如何將抽象的社會學概念轉化為可以操作的統計模型。我特彆欣賞作者在案例選擇上的獨到眼光，很多都是近年來心理學和管理學領域的熱點議題，這讓閱讀過程充滿瞭知識的“新鮮感”。它不僅僅是一本方法論的教科書，更像是一份充滿洞察力的研究指南，引導讀者去思考“為什麼”和“如何做”，而不是簡單地羅列公式。讀完前幾章，我感覺自己對社會科學的認識層次都提升瞭一個維度，迫不及待想將這些工具應用到我自己的研究課題中瞭。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的量化研究者，我通常對市麵上那些大而全但深度不足的研究方法書籍持保留態度。然而，這本關於結構方程模型的專著，在細節的打磨上，體現齣瞭作者紮實的學術功底和對研究實踐的深刻理解。最讓我印象深刻的是它對模型設定中常見陷阱的剖析，尤其是關於潛變量測量誤差和共同方法偏差（CMV）的處理策略，簡直是教科書級彆的精闢。作者沒有停留在“如何運行分析”的層麵，而是深入探討瞭“如何驗證模型的穩健性”這一關鍵環節。書中對於多組結構方程模型（Multi-group SEM）的介紹，講解得尤為透徹，不同文化背景或群體間的差異檢驗，通過清晰的約束設置和參數比較，變得不再是令人望而生畏的挑戰。這種對方法論嚴謹性的堅守，使得這本書的理論價值和實踐指導意義得到瞭極大的提升。它更像是一位經驗豐富的前輩，在你進行復雜模型構建時，不時地在你耳邊提醒那些至關重要的注意事項，讓人感到既踏實又可靠。