潜类别尺度分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] C.米切尔·戴顿 著，许多多 译，贺光烨 校

图书标签:

• 心理测量学
• 潜在类别分析
• 统计分析
• 数据挖掘
• 分类学
• 模型构建
• 教育测量
• 行为科学
• 量化研究
• 统计建模

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543227033

版次：1

商品编码：12114054

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2017-02-01

用纸：轻型纸

页数：131

字数：92000

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书系格致方法定量研究系列之一种，对于社会科学中的测量中的潜结构进行建模分析时，若测量的层次是定序的，则需要使用到潜类别尺度分析，戴顿博士在此书中使用了大量经过精挑细选的经验性例子，如学术舞弊的调查、肺部疾病的医疗诊断、对军队的态度等，并提供网站以便追踪有关方法的新发展。本书完整地阐述了很多可用的模型，对于那些在心理学，社会学和教育学方向需要做细致尺度分析的研究者有很强的实用价值。

内容简介

　　本书系格致定量研究丛书之一。本书通过内容详实且精挑细选的实际例证来教授潜类别尺度这一研究方法，深入浅出地讲解了针对二分类变量的潜类别尺度模型。这些实例涉及对学术舞弊的调查、儿童对于空间任务的掌握、对肺部疾病的医疗诊断、对军队的态度，以及角色冲突中的行为。除此之外，作者还仔细回顾了用于潜类别分析的计算机程序，并提供了一个网站以便跟踪有关方法的新发展。本书对于那些在心理学、社会学和教育学方向需要做细致尺度分析的研究者来说意义非凡。

作者简介

　　C.Mitchell Dayton，是马里兰大学测量与统计系的教授，他同时也在调查方法论的联合项目中任职。他对潜类别模型研究的贡献包括提出基本尺度的误差模型以及发展伴随变量模型。他的研究成果发表在一系列著名的理论型期刊上，如Journal of the American Statistical Association, Psychometrika, 和British journal of Mathematical and Statistical Psychology,以及一系列应用型期刊上，如Archives of Pediatric and Adolescent Medicine, Developmental and Behavioral Pediatrics,和Research in Higher Education。

目录

序
第1章 引言和概述
第2章 潜类别模型
第1节 一般模型
第2节 估计参数
第3节 评估模型对数据的拟合
第4节 关于表示法
第3章 极端类型模型
第1节 饱和模型
第2节 舞弊数据的例子
第3节 估计测量拟合的π*方法
第4节 估计标准误
第5节 受访者分类
第6节 验证
第7节 混合二项式模型
第4章 线性尺度
第1节 概述
第2节 包含回答误差的模型
第3节 临床量表的例子
第4节 扩展模型
第5节 Lazarsfeld-Stouffer数据的例子
第6节 潜距离模型
第7节 潜马尔科夫模型
第8节 其他尺度模型
第9节 重复模式
第5章 联合尺度
第1节 概述
第2节 双形和多形尺度
第3节 IEA巴士数据
第6章 多组分析
第1节 多组极端类型模型
第2节 对舞弊数据的多组分析
第3节 对单个参数的显著性检验
第4节 部分同质性
第5节 多组尺度模型
第6节 补充
第7章 伴随变量模型
第1节 伴随变量潜类别模型
第2节 参数估计
第3节 舞弊数据的例子
第4节 混合二项式伴随变量潜类别模型
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

　　社会科学中的测量是可以被观察到的，而被测量的概念却不是。比方说，为了测量“政治野心”,一个政治学家可能会在问卷中设计多个相关题目并组织向一群政党活动家和准候选人们发放问卷。这些题目上的得分在某种程度上可以昭显野心这一变量，它虽然不能被直接观察到，但却是潜在的。如何来对这一潜结构进行建模呢？这取决于很多事情，其中一个便是显变量和潜变量的测量层次。如果两个都是连续变量，那么一些因子分析的方法可能是适宜的(在这一系列丛书中，请参考Kim和Mueller的《因子分析概论》和《因子分析》；Long的《验证性因子分析》；Dunteman的《主成分分析》)。然而，假设两个变量都是分类变量，那么一种“针对定类数据的因子分析”的潜类别分析则更受青睐(在这一系列丛书中，请参考McCutcheon的《潜类别分析》）。如果测量的层次是定序的呢？正如在我们的例子中，假设“政治野心”是一个被排序为“低，中，高”的尺度。如果变量是如此排序的话，那么我们就应该使用戴顿(Dayton)博士在这里将要详细阐释的潜类别尺度模型。
　　研究这类尺度的一个经典例子就是古特曼尺度（Guttmanscale)，其中的变量得分是依据某一次序排列的。例如，在政治野心调查中，也许有三个二分类变量，X，Y和Z。对于变量X，受访者被问到“你愿意在当地的俱乐部讲话吗？”；对于变量Y，受访者被问到“你愿意走上街头发表演说吗？”；对于变量Z，受访者被问到“你愿意到华盛顿演讲吗？”。这些变量是按照政治承诺的难易程度排序的。所以想必对Y回答说“是”的受访者应该对X也会回答“是”，而对Z回答“是”的受访者应该也会对X和Y回答“是”。总之，理论上的回答向量为{000}、{100}、{110}和{111}，其中1=是，0=否。显然，不可能所有的受访者都会给出一个“理论上正确”的回答。例如，有人可能对Y回答“是”而对X和Z回答“否”，即{010}。戴顿博士将这一错误的回答假设为一个误差，这一做法的优势是允许概率处理。
　　戴顿博士所关注的潜类别尺度模型适用于上述这类二分变量。他用大量经过精挑细选的经验性例子来教授这一技术。实例涉及有关对学术舞弊的调查、儿童对于空间任务的掌握、对肺部疾病的医疗诊断、对军队的态度，以及角色冲突中的行为。除此之外，他还仔细回顾了用于潜类别分析的计算机程序，并提供了一个网站以跟踪有关方法的最新发展。这一专著完整地阐述了很多可用的模型，对于那些在心理学、社会学和教育学方向需要做细致尺度分析的研究者来说意义非凡。
　　——迈克·S.刘易斯-贝克

潜类别尺度分析：探寻隐藏模式，解读细微差异 在量化研究的广阔天地中，我们常常面临一个核心挑战：如何准确地衡量和理解那些难以直接观察的、潜藏在数据表象之下的事物？这些“潜”变量，如态度、信念、动机、认知能力，虽然无形，却深刻影响着人们的行为和决策。传统的测量方法，往往依赖于直接的显性指标，有时难以捕捉其复杂性和细微性，容易造成信息损失或偏差。而“潜类别尺度分析”（Latent Class Analysis, LCA）正是应运而生，成为一种强大的统计工具，旨在揭示隐藏在可观察数据背后的潜在结构，将个体按照其对一系列可观察变量（通常是问卷题目或行为指标）的响应模式进行分组，从而识别出具有相似潜藏特征的“潜类别”。 本书《潜类别尺度分析》将带领读者深入探索这一统计方法的精髓，从理论基础到实践应用，提供一套系统而详尽的指南。我们并非仅仅罗列公式或算法，而是致力于帮助研究者理解LCA的逻辑、优势以及何时何地应该运用它。通过本书，您将不再局限于对表面数据的简单描述，而是能够深入挖掘数据中的深层含义，揭示驱动现象背后的隐藏力量。 为何选择潜类别尺度分析？ 想象一下，您正在研究消费者对某一类产品的偏好。您可能会通过一系列问卷题目来询问他们对产品不同属性的喜爱程度，例如价格、品牌、功能、设计等。然而，仅仅计算平均得分或者进行简单的聚类分析，可能无法完全捕捉到消费者群体内部的多样性。有的消费者可能高度重视性价比，有的则对品牌忠诚度有极高要求，还有的可能更看重产品的创新性和前沿性。LCA正是能够帮助您识别出这些不同的消费群体，即“潜类别”，并描述每个类别在不同属性上的偏好模式。 LCA的优势在于其“无监督学习”的特性。它不像某些方法那样需要预先设定类别数量或类别定义，而是根据数据自身的模式来自动发现最适合的潜在类别结构。这使得LCA尤其适用于探索性研究，能够帮助我们发现意想不到的群体划分方式。同时，LCA将个体分配到最有可能所属的类别，并提供个体属于各个类别的概率，这比硬性的分类（将个体强制归入某个类别）更为灵活和信息丰富，更能体现个体反应的模糊性和不确定性。 本书内容概览：从入门到精通 本书的编写旨在循序渐进，确保不同背景的读者都能从中学到有价值的知识。 第一部分：理论基石与概念解析 我们将从LCA的基本概念出发，详细阐述其理论基础。这包括： 潜变量与可观察变量的关系： 深入探讨LCA如何通过可观察的测量来推断不可观察的潜变量。我们将讲解潜在类别模型（Latent Class Model）的核心思想，即假设存在一组互斥的、不可观测的类别，并且个体属于某个类别的概率仅与其在该类别下的潜变量值有关。 模型假设与条件独立性： 细致分析LCA的关键假设，特别是“局部条件独立性”（Local Conditional Independence）这一核心概念。我们将解释为什么在给定个体所属的潜类别后，其在不同测量变量上的响应是独立的。理解这些假设对于正确应用和解释LCA结果至关重要。 模型拟合与信息准则： 介绍评估LCA模型拟合度的常用指标，如贝叶斯信息准则（BIC）、赤池信息准则（AIC）以及熵指标（Entropy）。我们将解释这些指标如何帮助我们选择最优的类别数量和模型结构。 类别数量的确定： 探讨确定最佳潜类别数量的各种方法，这通常是LCA实践中的一个关键挑战。我们将介绍基于统计量（如BIC、AIC）、模型拟合度以及理论解释力的综合判断策略。 第二部分：数据准备与模型构建 在理解了理论基础后，我们将转向实际操作。 数据要求与预处理： 明确LCA适用的数据类型（通常是二分类或分类变量），并讲解数据清洗、处理缺失值以及变量选择的注意事项。 模型估计与参数解读： 详细介绍LCA模型的估计过程，包括最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）等常用方法。我们将重点讲解如何解读模型的输出结果，特别是类别概率（Class Probabilities）和条件测量概率（Conditional Measurement Probabilities）。类别概率描述了每个潜类别在总样本中所占的比例，而条件测量概率则揭示了在某个特定潜类别下，个体对每个可观察变量的响应概率。 模型诊断与稳健性检查： 探讨如何进行模型诊断，例如残差分析，以及如何通过改变模型设定（如初始值、类别数量）来检查结果的稳健性。 第三部分：高级技术与应用拓展 本书不仅关注基础的LCA，还将拓展到更复杂和实用的场景。 连续变量与混合变量的LCA： 介绍如何处理连续型变量或混合型（连续+分类）变量的LCA，例如使用潜类别混合模型（Latent Class Mixed Models）。 协变量对类别分配的影响： 讲解如何在LCA模型中引入协变量（如人口统计学变量、其他测量指标），以探索这些协变量如何影响个体属于某个潜类别的概率。这使得LCA能够从描述性分析上升到解释性分析。 纵向数据与动态LCA： 介绍如何将LCA应用于纵向数据，例如追踪研究，以分析个体在时间序列中的类别转变或动态变化。 与其他模型的比较与结合： 将LCA与其他聚类方法（如K-means、层次聚类）以及其他潜变量模型（如因子分析、项目反应理论）进行比较，阐述LCA的独特性和适用范围。同时，也将探讨如何将LCA与其他模型结合，以解决更复杂的研究问题。 第四部分：软件实现与案例分析 理论与实践相结合是本书的核心理念。 主流统计软件的操作指南： 提供使用R、Stata、Mplus等主流统计软件实现LCA的详细步骤和代码示例。我们将一步步地演示如何导入数据、运行模型、解读输出和生成图表。 丰富的案例研究： 整合来自心理学、社会学、教育学、市场营销、医学等多个领域的真实研究案例。每个案例都将清晰地展示研究问题、数据特点、LCA模型的构建与应用过程，以及最终结果的解释。这些案例将帮助读者将所学知识融会贯通，并激发他们将其应用于自己的研究。 谁适合阅读此书？ 本书面向广泛的读者群体： 研究生及博士生： 特别是那些在其研究领域需要进行复杂数据分析的学生。 研究人员与学者： 任何希望通过量化方法深入理解群体异质性和隐藏结构的研究者。 统计学爱好者： 对统计建模和数据挖掘感兴趣，希望掌握更高级分析工具的学习者。 数据分析师与咨询师： 需要从数据中提取深刻洞察，为决策提供支持的专业人士。 潜类别尺度分析：开启更深层次的洞察 掌握潜类别尺度分析，意味着您将获得一双“透视”数据的眼睛。您将能够： 识别隐藏的群体： 发现那些不易察觉但意义重大的亚群体，理解他们之间的差异。 量化潜在结构： 为那些难以直接测量的抽象概念提供量化支持。 解释行为模式： 揭示不同群体在特定现象上的反应机制和偏好。 提升研究效度： 为您的研究设计和结论提供更坚实的统计基础。 做出更精准的预测： 基于对潜在类别的理解，能够更准确地预测未来的行为或结果。 本书《潜类别尺度分析》不仅是一本操作手册，更是一次思想的启迪。我们希望通过提供清晰的理论讲解、详实的实践指导和丰富的案例分析，帮助您自信地运用LCA这一强大工具，在您的研究中挖掘出更深层次的模式，解读出更细微的差异，从而推动知识的进步，贡献更具价值的见解。让我们一同踏上这段探索潜类别世界的旅程，解锁数据背后隐藏的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的震撼，更多体现在它对“感知阈值”的重塑上。在信息爆炸的今天，我们的大脑习惯于过滤掉“不显著”的信号，而这部作品的核心任务似乎就是教我们重新学会关注那些被我们的大脑自动屏蔽掉的、微小的、处于边缘的结构性噪声。作者对于“细微偏差”的追踪，达到了近乎偏执的程度，但正是这种偏执，揭示了宏大叙事背后的驱动力。我特别喜欢它在行文过程中穿插的那些历史片段和跨文化比较，它们为理论的抽象性提供了坚实的参照系。阅读过程需要高度的专注力，因为它不断地要求读者跳出舒适区，去接受一些挑战直觉的观点。它不是一本能让你在沙发上放松阅读的书，它更像是一份邀请函，邀请你去参与一场关于认知边界的深刻辩论。对于那些渴望在现有知识体系中发现裂缝并加以探索的人来说，这本书是不可多得的指南。

评分☆☆☆☆☆

这部新作简直是为我量身定做的，它以一种前所未有的深度剖析了当代社会中那些微妙而又至关重要的“中间地带”。我花了整整一个周末沉浸其中，那些关于“隐形结构”的论述，让我对日常的观察瞬间提升到了一个新的维度。作者的笔触细腻而犀利，尤其是在描述个体经验如何被宏观叙事所重塑时，那种无力感和清晰的洞察力交织在一起，读起来十分过瘾。书中对一些经典理论的重新诠释，也展现了作者扎实的学术功底，但有趣的是，它完全没有学术著作的沉闷感，反倒像是一场与一位极其博学的智者的深夜对话。我尤其欣赏它在保持分析严谨性的同时，大量引入了生动的案例和文学性的描摹，使得那些复杂的概念变得触手可及。读完后，我感觉自己看世界的“滤镜”被更换了，很多原本模糊不清的现象突然间变得清晰可见，这对于任何从事跨学科研究的人来说，都是一份宝贵的财富。强烈推荐给所有对“看不见的规则”感到好奇的读者。

评分☆☆☆☆☆

这是一部真正意义上的“颠覆性”作品，它挑战了太多我们自以为已经掌握的学科基础。我从一个完全不同的领域角度切入阅读，原本担心会有太多专业术语的壁垒，但作者的叙述逻辑强大到足以将我这个外行人也拽入他的思考场域。我尤其欣赏作者对“系统冗余”的分析，这部分内容让我对过去三年里我们行业内部出现的几次重大失误有了全新的、令人不寒而栗的理解。全书的论证结构如同精密的瑞士钟表，每一个子系统（章节）都与整体咬合得天衣无缝，推动着核心论点不断深化。语言风格上，它融合了冷静的分析报告的精准和人文社科的批判精神，使得最终呈现的洞察既有技术上的严密性，又饱含对人类处境的关怀。读完之后，我感觉自己的思维工具箱里多了一套全新的分析仪器，可以用来拆解那些看似复杂实则可以用特定视角被清晰剖析的现象。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初是抱着试一试的心态拿起这本书的，因为封面设计非常简洁，内容简介又有些晦涩。然而，一旦翻开，我就被作者那种近乎诗意的哲思给深深吸引住了。这本书的独特之处在于，它没有急于给出明确的结论，而是耐心地引导读者去体验“不确定性”本身的价值。它探讨的那些介于A和B之间、无法被简单标签化的事物，仿佛拥有了自己独立的生命和逻辑。作者的语言充满了画面感和温度，这在严肃的理论探讨中是难能可贵的。读到关于“中间状态的审美价值”的那一节时，我简直要为之动容，它细腻地捕捉了现代人内心深处对于“稳定”与“变化”之间张力的挣扎。这本书更像是一部关于“存在状态”的沉思录，它不提供地图，而是教你如何在没有地图的广阔领域中航行。对于那些厌倦了非黑即白叙事的知识探索者来说，这本书无疑是一剂清新的解药。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是相当“烧脑”的，但绝不是枯燥的那种烧脑。它更像是在解一个极其精妙的逻辑谜题，每解开一个层面，都会带来豁然开朗的快感。作者构建了一个极具说服力的分析框架，来解构那些我们习以为常的、却从未深究过的“过渡状态”和“临界点”。我特别留意了其中关于“模糊地带的权力分配”的章节，作者通过一系列精巧的对比论证，揭示了在既定分类体系边缘地带，信息流和资源分配是如何被暗中操控的。文字的组织极具节奏感，时而如涓涓细流般引导你进入情境，时而又如重锤般敲击你的认知盲区。我发现自己不得不频繁地停下来，拿出笔记本做笔记，因为很多观点——比如关于“边界模糊性带来的创新潜能”——都值得反复咀嚼和内化。这本书不是那种可以“快速浏览”的书，它要求读者投入全部的认知资源，但回报绝对是丰厚的，它将彻底改变你对“分类”和“归属”的理解。

评分☆☆☆☆☆

送货快，很好的书

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图书收藏学习！

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小册子，大概了解下还行

评分☆☆☆☆☆

绿皮书的信誉，还是非常有保障的，我这套书基本上都买到了。

评分☆☆☆☆☆

一套书中的其中一本图书e