潛類彆尺度分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] C.米切爾·戴頓 著，許多多 譯，賀光燁 校

圖書標籤:

• 心理測量學
• 潛在類彆分析
• 統計分析
• 數據挖掘
• 分類學
• 模型構建
• 教育測量
• 行為科學
• 量化研究
• 統計建模

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543227033

版次：1

商品編碼：12114054

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：2017-02-01

用紙：輕型紙

頁數：131

字數：92000

正文語種：中文

編輯推薦

　　本書係格緻方法定量研究係列之一種，對於社會科學中的測量中的潛結構進行建模分析時，若測量的層次是定序的，則需要使用到潛類彆尺度分析，戴頓博士在此書中使用瞭大量經過精挑細選的經驗性例子，如學術舞弊的調查、肺部疾病的醫療診斷、對軍隊的態度等，並提供網站以便追蹤有關方法的新發展。本書完整地闡述瞭很多可用的模型，對於那些在心理學，社會學和教育學方嚮需要做細緻尺度分析的研究者有很強的實用價值。

內容簡介

　　本書係格緻定量研究叢書之一。本書通過內容詳實且精挑細選的實際例證來教授潛類彆尺度這一研究方法，深入淺齣地講解瞭針對二分類變量的潛類彆尺度模型。這些實例涉及對學術舞弊的調查、兒童對於空間任務的掌握、對肺部疾病的醫療診斷、對軍隊的態度，以及角色衝突中的行為。除此之外，作者還仔細迴顧瞭用於潛類彆分析的計算機程序，並提供瞭一個網站以便跟蹤有關方法的新發展。本書對於那些在心理學、社會學和教育學方嚮需要做細緻尺度分析的研究者來說意義非凡。

作者簡介

　　C.Mitchell Dayton，是馬裏蘭大學測量與統計係的教授，他同時也在調查方法論的聯閤項目中任職。他對潛類彆模型研究的貢獻包括提齣基本尺度的誤差模型以及發展伴隨變量模型。他的研究成果發錶在一係列著名的理論型期刊上，如Journal of the American Statistical Association, Psychometrika, 和British journal of Mathematical and Statistical Psychology,以及一係列應用型期刊上，如Archives of Pediatric and Adolescent Medicine, Developmental and Behavioral Pediatrics,和Research in Higher Education。

目錄

序
第1章 引言和概述
第2章 潛類彆模型
第1節 一般模型
第2節 估計參數
第3節 評估模型對數據的擬閤
第4節 關於錶示法
第3章 極端類型模型
第1節 飽和模型
第2節 舞弊數據的例子
第3節 估計測量擬閤的π*方法
第4節 估計標準誤
第5節 受訪者分類
第6節 驗證
第7節 混閤二項式模型
第4章 綫性尺度
第1節 概述
第2節 包含迴答誤差的模型
第3節 臨床量錶的例子
第4節 擴展模型
第5節 Lazarsfeld-Stouffer數據的例子
第6節 潛距離模型
第7節 潛馬爾科夫模型
第8節 其他尺度模型
第9節 重復模式
第5章 聯閤尺度
第1節 概述
第2節 雙形和多形尺度
第3節 IEA巴士數據
第6章 多組分析
第1節 多組極端類型模型
第2節 對舞弊數據的多組分析
第3節 對單個參數的顯著性檢驗
第4節 部分同質性
第5節 多組尺度模型
第6節 補充
第7章 伴隨變量模型
第1節 伴隨變量潛類彆模型
第2節 參數估計
第3節 舞弊數據的例子
第4節 混閤二項式伴隨變量潛類彆模型
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

　　社會科學中的測量是可以被觀察到的，而被測量的概念卻不是。比方說，為瞭測量“政治野心”,一個政治學傢可能會在問捲中設計多個相關題目並組織嚮一群政黨活動傢和準候選人們發放問捲。這些題目上的得分在某種程度上可以昭顯野心這一變量，它雖然不能被直接觀察到，但卻是潛在的。如何來對這一潛結構進行建模呢？這取決於很多事情，其中一個便是顯變量和潛變量的測量層次。如果兩個都是連續變量，那麼一些因子分析的方法可能是適宜的(在這一係列叢書中，請參考Kim和Mueller的《因子分析概論》和《因子分析》；Long的《驗證性因子分析》；Dunteman的《主成分分析》)。然而，假設兩個變量都是分類變量，那麼一種“針對定類數據的因子分析”的潛類彆分析則更受青睞(在這一係列叢書中，請參考McCutcheon的《潛類彆分析》）。如果測量的層次是定序的呢？正如在我們的例子中，假設“政治野心”是一個被排序為“低，中，高”的尺度。如果變量是如此排序的話，那麼我們就應該使用戴頓(Dayton)博士在這裏將要詳細闡釋的潛類彆尺度模型。
　　研究這類尺度的一個經典例子就是古特曼尺度（Guttmanscale)，其中的變量得分是依據某一次序排列的。例如，在政治野心調查中，也許有三個二分類變量，X，Y和Z。對於變量X，受訪者被問到“你願意在當地的俱樂部講話嗎？”；對於變量Y，受訪者被問到“你願意走上街頭發錶演說嗎？”；對於變量Z，受訪者被問到“你願意到華盛頓演講嗎？”。這些變量是按照政治承諾的難易程度排序的。所以想必對Y迴答說“是”的受訪者應該對X也會迴答“是”，而對Z迴答“是”的受訪者應該也會對X和Y迴答“是”。總之，理論上的迴答嚮量為{000}、{100}、{110}和{111}，其中1=是，0=否。顯然，不可能所有的受訪者都會給齣一個“理論上正確”的迴答。例如，有人可能對Y迴答“是”而對X和Z迴答“否”，即{010}。戴頓博士將這一錯誤的迴答假設為一個誤差，這一做法的優勢是允許概率處理。
　　戴頓博士所關注的潛類彆尺度模型適用於上述這類二分變量。他用大量經過精挑細選的經驗性例子來教授這一技術。實例涉及有關對學術舞弊的調查、兒童對於空間任務的掌握、對肺部疾病的醫療診斷、對軍隊的態度，以及角色衝突中的行為。除此之外，他還仔細迴顧瞭用於潛類彆分析的計算機程序，並提供瞭一個網站以跟蹤有關方法的最新發展。這一專著完整地闡述瞭很多可用的模型，對於那些在心理學、社會學和教育學方嚮需要做細緻尺度分析的研究者來說意義非凡。
　　——邁剋·S.劉易斯-貝剋

潛類彆尺度分析：探尋隱藏模式，解讀細微差異 在量化研究的廣闊天地中，我們常常麵臨一個核心挑戰：如何準確地衡量和理解那些難以直接觀察的、潛藏在數據錶象之下的事物？這些“潛”變量，如態度、信念、動機、認知能力，雖然無形，卻深刻影響著人們的行為和決策。傳統的測量方法，往往依賴於直接的顯性指標，有時難以捕捉其復雜性和細微性，容易造成信息損失或偏差。而“潛類彆尺度分析”（Latent Class Analysis, LCA）正是應運而生，成為一種強大的統計工具，旨在揭示隱藏在可觀察數據背後的潛在結構，將個體按照其對一係列可觀察變量（通常是問捲題目或行為指標）的響應模式進行分組，從而識彆齣具有相似潛藏特徵的“潛類彆”。 本書《潛類彆尺度分析》將帶領讀者深入探索這一統計方法的精髓，從理論基礎到實踐應用，提供一套係統而詳盡的指南。我們並非僅僅羅列公式或算法，而是緻力於幫助研究者理解LCA的邏輯、優勢以及何時何地應該運用它。通過本書，您將不再局限於對錶麵數據的簡單描述，而是能夠深入挖掘數據中的深層含義，揭示驅動現象背後的隱藏力量。 為何選擇潛類彆尺度分析？ 想象一下，您正在研究消費者對某一類産品的偏好。您可能會通過一係列問捲題目來詢問他們對産品不同屬性的喜愛程度，例如價格、品牌、功能、設計等。然而，僅僅計算平均得分或者進行簡單的聚類分析，可能無法完全捕捉到消費者群體內部的多樣性。有的消費者可能高度重視性價比，有的則對品牌忠誠度有極高要求，還有的可能更看重産品的創新性和前沿性。LCA正是能夠幫助您識彆齣這些不同的消費群體，即“潛類彆”，並描述每個類彆在不同屬性上的偏好模式。 LCA的優勢在於其“無監督學習”的特性。它不像某些方法那樣需要預先設定類彆數量或類彆定義，而是根據數據自身的模式來自動發現最適閤的潛在類彆結構。這使得LCA尤其適用於探索性研究，能夠幫助我們發現意想不到的群體劃分方式。同時，LCA將個體分配到最有可能所屬的類彆，並提供個體屬於各個類彆的概率，這比硬性的分類（將個體強製歸入某個類彆）更為靈活和信息豐富，更能體現個體反應的模糊性和不確定性。 本書內容概覽：從入門到精通 本書的編寫旨在循序漸進，確保不同背景的讀者都能從中學到有價值的知識。 第一部分：理論基石與概念解析 我們將從LCA的基本概念齣發，詳細闡述其理論基礎。這包括： 潛變量與可觀察變量的關係： 深入探討LCA如何通過可觀察的測量來推斷不可觀察的潛變量。我們將講解潛在類彆模型（Latent Class Model）的核心思想，即假設存在一組互斥的、不可觀測的類彆，並且個體屬於某個類彆的概率僅與其在該類彆下的潛變量值有關。 模型假設與條件獨立性： 細緻分析LCA的關鍵假設，特彆是“局部條件獨立性”（Local Conditional Independence）這一核心概念。我們將解釋為什麼在給定個體所屬的潛類彆後，其在不同測量變量上的響應是獨立的。理解這些假設對於正確應用和解釋LCA結果至關重要。 模型擬閤與信息準則： 介紹評估LCA模型擬閤度的常用指標，如貝葉斯信息準則（BIC）、赤池信息準則（AIC）以及熵指標（Entropy）。我們將解釋這些指標如何幫助我們選擇最優的類彆數量和模型結構。 類彆數量的確定： 探討確定最佳潛類彆數量的各種方法，這通常是LCA實踐中的一個關鍵挑戰。我們將介紹基於統計量（如BIC、AIC）、模型擬閤度以及理論解釋力的綜閤判斷策略。 第二部分：數據準備與模型構建 在理解瞭理論基礎後，我們將轉嚮實際操作。 數據要求與預處理： 明確LCA適用的數據類型（通常是二分類或分類變量），並講解數據清洗、處理缺失值以及變量選擇的注意事項。 模型估計與參數解讀： 詳細介紹LCA模型的估計過程，包括最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation）等常用方法。我們將重點講解如何解讀模型的輸齣結果，特彆是類彆概率（Class Probabilities）和條件測量概率（Conditional Measurement Probabilities）。類彆概率描述瞭每個潛類彆在總樣本中所占的比例，而條件測量概率則揭示瞭在某個特定潛類彆下，個體對每個可觀察變量的響應概率。 模型診斷與穩健性檢查： 探討如何進行模型診斷，例如殘差分析，以及如何通過改變模型設定（如初始值、類彆數量）來檢查結果的穩健性。 第三部分：高級技術與應用拓展 本書不僅關注基礎的LCA，還將拓展到更復雜和實用的場景。 連續變量與混閤變量的LCA： 介紹如何處理連續型變量或混閤型（連續+分類）變量的LCA，例如使用潛類彆混閤模型（Latent Class Mixed Models）。 協變量對類彆分配的影響： 講解如何在LCA模型中引入協變量（如人口統計學變量、其他測量指標），以探索這些協變量如何影響個體屬於某個潛類彆的概率。這使得LCA能夠從描述性分析上升到解釋性分析。 縱嚮數據與動態LCA： 介紹如何將LCA應用於縱嚮數據，例如追蹤研究，以分析個體在時間序列中的類彆轉變或動態變化。 與其他模型的比較與結閤： 將LCA與其他聚類方法（如K-means、層次聚類）以及其他潛變量模型（如因子分析、項目反應理論）進行比較，闡述LCA的獨特性和適用範圍。同時，也將探討如何將LCA與其他模型結閤，以解決更復雜的研究問題。 第四部分：軟件實現與案例分析 理論與實踐相結閤是本書的核心理念。 主流統計軟件的操作指南： 提供使用R、Stata、Mplus等主流統計軟件實現LCA的詳細步驟和代碼示例。我們將一步步地演示如何導入數據、運行模型、解讀輸齣和生成圖錶。 豐富的案例研究： 整閤來自心理學、社會學、教育學、市場營銷、醫學等多個領域的真實研究案例。每個案例都將清晰地展示研究問題、數據特點、LCA模型的構建與應用過程，以及最終結果的解釋。這些案例將幫助讀者將所學知識融會貫通，並激發他們將其應用於自己的研究。 誰適閤閱讀此書？ 本書麵嚮廣泛的讀者群體： 研究生及博士生： 特彆是那些在其研究領域需要進行復雜數據分析的學生。 研究人員與學者： 任何希望通過量化方法深入理解群體異質性和隱藏結構的研究者。 統計學愛好者： 對統計建模和數據挖掘感興趣，希望掌握更高級分析工具的學習者。 數據分析師與谘詢師： 需要從數據中提取深刻洞察，為決策提供支持的專業人士。 潛類彆尺度分析：開啓更深層次的洞察 掌握潛類彆尺度分析，意味著您將獲得一雙“透視”數據的眼睛。您將能夠： 識彆隱藏的群體： 發現那些不易察覺但意義重大的亞群體，理解他們之間的差異。 量化潛在結構： 為那些難以直接測量的抽象概念提供量化支持。 解釋行為模式： 揭示不同群體在特定現象上的反應機製和偏好。 提升研究效度： 為您的研究設計和結論提供更堅實的統計基礎。 做齣更精準的預測： 基於對潛在類彆的理解，能夠更準確地預測未來的行為或結果。 本書《潛類彆尺度分析》不僅是一本操作手冊，更是一次思想的啓迪。我們希望通過提供清晰的理論講解、詳實的實踐指導和豐富的案例分析，幫助您自信地運用LCA這一強大工具，在您的研究中挖掘齣更深層次的模式，解讀齣更細微的差異，從而推動知識的進步，貢獻更具價值的見解。讓我們一同踏上這段探索潛類彆世界的旅程，解鎖數據背後隱藏的智慧。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的閱讀體驗是相當“燒腦”的，但絕不是枯燥的那種燒腦。它更像是在解一個極其精妙的邏輯謎題，每解開一個層麵，都會帶來豁然開朗的快感。作者構建瞭一個極具說服力的分析框架，來解構那些我們習以為常的、卻從未深究過的“過渡狀態”和“臨界點”。我特彆留意瞭其中關於“模糊地帶的權力分配”的章節，作者通過一係列精巧的對比論證，揭示瞭在既定分類體係邊緣地帶，信息流和資源分配是如何被暗中操控的。文字的組織極具節奏感，時而如涓涓細流般引導你進入情境，時而又如重錘般敲擊你的認知盲區。我發現自己不得不頻繁地停下來，拿齣筆記本做筆記，因為很多觀點——比如關於“邊界模糊性帶來的創新潛能”——都值得反復咀嚼和內化。這本書不是那種可以“快速瀏覽”的書，它要求讀者投入全部的認知資源，但迴報絕對是豐厚的，它將徹底改變你對“分類”和“歸屬”的理解。

評分☆☆☆☆☆

這是一部真正意義上的“顛覆性”作品，它挑戰瞭太多我們自以為已經掌握的學科基礎。我從一個完全不同的領域角度切入閱讀，原本擔心會有太多專業術語的壁壘，但作者的敘述邏輯強大到足以將我這個外行人也拽入他的思考場域。我尤其欣賞作者對“係統冗餘”的分析，這部分內容讓我對過去三年裏我們行業內部齣現的幾次重大失誤有瞭全新的、令人不寒而栗的理解。全書的論證結構如同精密的瑞士鍾錶，每一個子係統（章節）都與整體咬閤得天衣無縫，推動著核心論點不斷深化。語言風格上，它融閤瞭冷靜的分析報告的精準和人文社科的批判精神，使得最終呈現的洞察既有技術上的嚴密性，又飽含對人類處境的關懷。讀完之後，我感覺自己的思維工具箱裏多瞭一套全新的分析儀器，可以用來拆解那些看似復雜實則可以用特定視角被清晰剖析的現象。

評分☆☆☆☆☆

這部新作簡直是為我量身定做的，它以一種前所未有的深度剖析瞭當代社會中那些微妙而又至關重要的“中間地帶”。我花瞭整整一個周末沉浸其中，那些關於“隱形結構”的論述，讓我對日常的觀察瞬間提升到瞭一個新的維度。作者的筆觸細膩而犀利，尤其是在描述個體經驗如何被宏觀敘事所重塑時，那種無力感和清晰的洞察力交織在一起，讀起來十分過癮。書中對一些經典理論的重新詮釋，也展現瞭作者紮實的學術功底，但有趣的是，它完全沒有學術著作的沉悶感，反倒像是一場與一位極其博學的智者的深夜對話。我尤其欣賞它在保持分析嚴謹性的同時，大量引入瞭生動的案例和文學性的描摹，使得那些復雜的概念變得觸手可及。讀完後，我感覺自己看世界的“濾鏡”被更換瞭，很多原本模糊不清的現象突然間變得清晰可見，這對於任何從事跨學科研究的人來說，都是一份寶貴的財富。強烈推薦給所有對“看不見的規則”感到好奇的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的震撼，更多體現在它對“感知閾值”的重塑上。在信息爆炸的今天，我們的大腦習慣於過濾掉“不顯著”的信號，而這部作品的核心任務似乎就是教我們重新學會關注那些被我們的大腦自動屏蔽掉的、微小的、處於邊緣的結構性噪聲。作者對於“細微偏差”的追蹤，達到瞭近乎偏執的程度，但正是這種偏執，揭示瞭宏大敘事背後的驅動力。我特彆喜歡它在行文過程中穿插的那些曆史片段和跨文化比較，它們為理論的抽象性提供瞭堅實的參照係。閱讀過程需要高度的專注力，因為它不斷地要求讀者跳齣舒適區，去接受一些挑戰直覺的觀點。它不是一本能讓你在沙發上放鬆閱讀的書，它更像是一份邀請函，邀請你去參與一場關於認知邊界的深刻辯論。對於那些渴望在現有知識體係中發現裂縫並加以探索的人來說，這本書是不可多得的指南。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我最初是抱著試一試的心態拿起這本書的，因為封麵設計非常簡潔，內容簡介又有些晦澀。然而，一旦翻開，我就被作者那種近乎詩意的哲思給深深吸引住瞭。這本書的獨特之處在於，它沒有急於給齣明確的結論，而是耐心地引導讀者去體驗“不確定性”本身的價值。它探討的那些介於A和B之間、無法被簡單標簽化的事物，仿佛擁有瞭自己獨立的生命和邏輯。作者的語言充滿瞭畫麵感和溫度，這在嚴肅的理論探討中是難能可貴的。讀到關於“中間狀態的審美價值”的那一節時，我簡直要為之動容，它細膩地捕捉瞭現代人內心深處對於“穩定”與“變化”之間張力的掙紮。這本書更像是一部關於“存在狀態”的沉思錄，它不提供地圖，而是教你如何在沒有地圖的廣闊領域中航行。對於那些厭倦瞭非黑即白敘事的知識探索者來說，這本書無疑是一劑清新的解藥。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，很好的書

評分☆☆☆☆☆

收集一套瞭這種社科書，格緻牛叉，吳老師牛叉。。

評分☆☆☆☆☆

喜歡這套工具書，簡單，明瞭。

評分☆☆☆☆☆

一套書中的其中一本圖書e

評分☆☆☆☆☆

綠皮書的信譽，還是非常有保障的，我這套書基本上都買到瞭。

評分☆☆☆☆☆

收集一套瞭這種社科書，格緻牛叉，吳老師牛叉。。

評分☆☆☆☆☆

收集一套瞭這種社科書，格緻牛叉，吳老師牛叉。。

評分☆☆☆☆☆

收集一套瞭這種社科書，格緻牛叉，吳老師牛叉。。

評分☆☆☆☆☆

綠皮書的信譽，還是非常有保障的，我這套書基本上都買到瞭。