潜变量建模与Mplus应用基础篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王孟成 著

图书标签:

• 潜变量建模
• Mplus
• 结构方程模型
• 统计分析
• 教育测量
• 心理测量
• 数据分析
• 统计软件
• 应用研究
• 量化研究

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562478065

商品编码：1214068098

出版时间：2014-01-01

基本信息

商品名称：	人力资源规划第2版零距离上岗高职高专人力资源管理专业系列规划教材
作者：	刘明鑫//刘崇林	开本：	16开
原价：	24	页数：	203
现价：	20.196	出版时间	2010-01-01
ISBN号：	9787121097508	印刷时间：	2010-01-01
出版社：	电子工业	版次：	1
商品类型：	图书	印次：	1

内容提要 作者简介 目录 第1章 人力资源规划概论 1.1 人力资源规划概述 1.2 企业战略与人力资源规划 1.3 人力资源规划的原则与目标 1.4 人力资源规划的种类和内容 1.5 人力资源规划的程序和典型步骤 本章重点概念 自测题 案例分析 第2章 企业组织结构设计 2.1 企业组织结构设计概述 2.2 常见的组织结构设计 2.3 组织结构定岗定编 本章重点概念 自测题 调查研讨题 案例分析 第3章 人力资源规划的环境 3.1 人力资源规划的外部环境 3.2 人力资源规划的内部环境 本章重点概念 自测题 调查研讨题 案例分析 第4章 人力资源预测 4.1 人力资源需求预测 4.2 人力资源供给预测 4.3 人力资源平衡 本章重点概念 自测题 调查研讨题 案例分析 第5章 人力资源规划的编制与实施 5.1 人力资源规划的编制 5.2 人力资源规划的实施 5.3 人力资源规划的评价与控制 5.4 人力资源管理信息系统 本章重点概念 自测题 调查研讨题 案例分析 第6章 人力资源战略规划 6.1 人力资源战略规划概述 6.2 人力资源战略规划的目的、内容、功能和作用 6.3 人力资源战略规划的制定 本章重点概念 自测题 调查研讨题 案例分析 参考文献 精彩导读

《揭秘心理测量：量表设计、信效度检验与数据分析实操指南》 核心内容简介： 本书旨在为心理学、教育学、社会学、市场营销学、医学等领域的研究者、学生以及数据分析爱好者提供一套系统、实用的量表设计、构建、检验与分析方法论。全书聚焦于心理测量学的核心环节，从理论溯源到实践操作，层层递进，旨在帮助读者掌握设计出科学、有效测量工具的能力，并能熟练运用统计方法对其进行严谨的评估和深入的分析。本书拒绝空泛的理论阐述，强调实际操作的指导意义，通过丰富的案例分析和清晰的步骤分解，让读者能够快速上手，将理论知识转化为解决实际研究问题的能力。 详细内容梗概： 第一部分：理论基石与测量精度 导论：测量在科学研究中的地位与意义 为何要进行精确测量？测量误差的来源与影响。 心理测量学简史：从早期朴素的测量到现代科学的量表构建。 量表的类型及其适用范围：自陈量表、观察量表、生理指标测量等。 本书研究范畴的界定：聚焦于问卷式自我报告量表的构建与分析。 概念操作化：从抽象概念到可测量指标 什么是潜在构念？理解抽象心理特征（如焦虑、幸福感、学习动机）的本质。 操作化定义的重要性：如何将模糊的概念转化为清晰、可观察、可测量的具体指标。 维度分析：识别构念的构成维度，为量表设计提供方向。 举例说明：以“工作满意度”为例，分解其潜在维度（如薪酬、人际关系、工作内容），并探讨如何将其操作化为具体的问项。 测量的基本属性：信度与效度 信度（Reliability）：测量的一致性与稳定性 信度的概念：测量结果的可靠程度。 信度系数的意义：如何解读信度数值。 常见的信度检验方法： 重测信度 (Test-retest reliability)： 测量时间间隔、遗忘、成熟等因素的影响。 复本信度 (Parallel-forms reliability)： 编制等效复本的难度与挑战。 内部一致性信度 (Internal consistency reliability)： 分半信度 (Split-half reliability)： 随机分割、奇偶数分割法的优缺点。 Cronbach's Alpha (克朗巴赫α系数)： 最常用的内部一致性信度指标，其计算原理、适用条件与解读。 Kuder-Richardson (KR) 公式： 适用于二分变量量表的信度检验。 评分者信度 (Inter-rater reliability)： 适用于观察性研究，Kappa系数、ICC等。 效度 (Validity)：测量工具的准确性与真实性 效度的概念：测量工具是否测量了其声称要测量的东西。 效度是信度的基础，但高信度不等于高效度。 内容效度 (Content validity)： 专家评审法：如何组织专家评估问项的代表性。 指标：内容效度比（Content Validity Ratio, CVR）等。 结构效度 (Construct validity)： 收敛效度 (Convergent validity)： 与理论上应正相关的其他测量指标的相关性。 区分效度 (Discriminant validity)： 与理论上应负相关的其他测量指标的相关性。 聚合-区分效度矩阵 (Multitrait-multimethod matrix, MTMM)： 详细介绍MTMM的设计思路与分析。 效标效度 (Criterion-related validity)： 预测效度 (Predictive validity)： 测量结果对未来行为或表现的预测能力。 同时效度 (Concurrent validity)： 测量结果与当前其他有效指标的相关性。 表面效度 (Face validity)： （非严格的科学效度，但对使用者有影响）。 第二部分：量表设计与构建实践 量表开发流程概述：从需求分析到定稿 研究目的与理论基础的梳理。 确定测量构念与维度。 生成初步问项。 专家预评与修改。 小范围预试。 数据收集与分析。 量表修订与定稿。 问项设计技巧与常见误区 问项的清晰度与简洁性： 避免模糊、歧义、过长的句子。 避免引导性问题与双重否定。 问项的格式： Likert量表： 选择项的数量（3点、5点、7点）、标签的设置。 其他计分方式： 等距量表、排序量表等。 文化敏感性与语言适配。 如何平衡问项数量与受访者负担。 设计反向题： 目的、数量与注意事项。 预试与初步数据分析 预试样本的选择： 如何确定预试样本的代表性。 数据收集方法： 在线问卷、纸质问卷、访谈等。 描述性统计： 频数、百分比、均值、标准差等，了解问项的基本分布。 剔除不合格问项的初步标准： 高相关性的问项： 识别冗余的问项。 低区分度的问项： 问项几乎所有人回答都一样。 与总量表相关性低的问项。 第三部分：量表数据分析进阶 因子分析 (Factor Analysis)：探索与验证量表结构 因子分析的基本原理： 降维、寻找潜在因子。 探索性因子分析 (Exploratory Factor Analysis, EFA)： 适用场景： 当我们对量表结构没有明确预期时。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) vs. 主轴因子法 (Principal Axis Factoring)： 区别与选择。 确定因子数量：特征值大于1原则、碎石图法、解释方差比例。 因子旋转： 正交旋转 (Orthogonal Rotation, 如Varimax) 与斜交旋转 (Oblique Rotation, 如Promax, Oblimin) 的选择与意义。 因子载荷 (Factor Loadings)： 如何解读载荷值，判断问项与因子的关系。 因子命名： 基于高载荷问项的语义来命名因子。 EFA的注意事项： 样本量要求、共线性问题。 验证性因子分析 (Confirmatory Factor Analysis, CFA)： 适用场景： 当我们有理论模型，需要检验量表结构是否与理论模型拟合。 模型拟合指标： 卡方值 (χ²)、RMSEA、SRMR、CFI、TLI等，如何综合评估模型拟合优劣。 参数估计与模型修正。 CFA的注意事项： 样本量、模型识别。 信效度检验的统计软件应用（重点在于概念理解与结果解读，而非具体软件代码） SPSS在信效度分析中的应用： Cronbach's Alpha、因子分析模块。 R语言在统计分析中的应用： 提及常用包（如`psych`, `lavaan`）在因子分析和结构方程模型中的作用。 使用以上软件对预试数据进行因子分析（EFA），识别潜在维度，并计算Cronbach's Alpha。 量表在研究中的应用与报告 如何使用开发完成的量表进行实证研究。 量表数据报告的规范： 量表的基本信息：量表名称、开发者、维度、问项数量、计分方式。 信效度检验结果：Cronbach's Alpha值、因子载荷、模型拟合指标。 如何在论文中呈现量表信息。 第四部分：案例分析与疑难解答 综合案例：从零开始开发一个心理量表 选取一个具体的研究主题（如“大学生学业压力”）。 详细演示从概念操作化、问项生成、专家评审、预试数据收集、初步数据处理、EFA、信度检验、到最终量表修订的整个过程。 展示相应的统计图表和分析结果。 常见问题解答与进阶思考 量表开发中的伦理问题。 如何处理量表的使用中出现的问题（如受访者漏答、无效回答）。 跨文化量表改编的挑战与方法。 如何评估和比较不同量表的优劣。 量表在纵向研究中的应用。 本书特色： 实操性强： 理论与实践相结合，提供详细的操作步骤和案例指导，帮助读者快速掌握技能。 逻辑清晰： 循序渐进，从基础概念到高级分析，构建完整的量表开发与评估知识体系。 全面覆盖： 涵盖量表设计、信效度检验、因子分析等核心内容，满足研究者实际需求。 深入浅出： 用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念，配以丰富的图表和实例。 数据分析导向： 强调统计分析在量表评估中的关键作用，引导读者进行科学的数据分析。 目标读者： 心理学、教育学、社会学、市场营销学、医学等领域的在校学生（本科生、研究生）。 从事相关领域研究的科研人员。 需要设计和使用问卷进行数据收集的各行业从业者。 对心理测量学和数据分析感兴趣的初学者。 通过阅读本书，读者将能够自信地设计、开发和评估自己的测量工具，从而提升研究的科学性和严谨性，为您的学术研究和实际工作奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书拿到手的时候，我就被它那种扎实的学术气息给吸引住了。封面设计得挺内敛，但内容绝对是干货满满。我之前对结构方程模型（SEM）的了解主要停留在一些比较基础的教科书层面，很多概念虽然知道，但真要自己动手跑模型、解释结果的时候，总觉得心里没底。这本书的厉害之处就在于，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更深入地解释了“为什么这么做”。特别是关于模型识别和参数估计那几章，作者的讲解非常透彻，把那些原本让人头大的数学公式和统计学原理，用非常清晰的逻辑串联起来。读完后，我感觉自己对因子分析、路径分析这些传统方法的理解又上了一个台阶，为后续学习更复杂的潜变量模型打下了坚实的基础。如果说这是一次学术上的攀登，这本书无疑为我提供了一副非常可靠的登山工具和地图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计细节也体现了专业水准。打开书页，清晰的字体、合理的页边距，以及关键术语的加粗或斜体处理，都让阅读过程非常舒适。图表的质量很高，无论是路径图还是拟合指标的表格，都清晰易懂，没有出现那种模糊不清、需要眯眼才能看懂的情况。特别值得称赞的是，书中引用的参考文献和后续推荐阅读的列表都非常权威和具有时效性，这表明作者在撰写过程中做了大量的文献梳理工作，为读者后续的自主学习提供了极大的便利。总的来说，这是一本从内容到形式都经过精心打磨的学术力作，非常值得拥有和反复研读。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，这本书的行文流畅度可以说是顶级的。很多专业技术书籍读起来枯燥乏味，像是在啃一本字典，但这本书的作者显然在文字表达上花了不少心思。它在保持严谨性的前提下，运用了很多类比和生活化的语言来解释抽象的概念，这使得即使是像潜在类别分析（LCA）这种稍微绕一点的模型，读起来也不会感到气馁。章节之间的过渡自然，知识点的铺陈循序渐进，完全符合认知规律。我发现自己能在一个下午内连续阅读好几章而不感到疲劳，这在阅读技术专著时是难能可贵的。它更像是一位经验丰富、耐心细致的导师在为你娓娓道来，而不是冷冰冰的官方文档。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导部分是我最欣赏的地方。光是理论讲得天花乱坠，学不会应用也是白搭。这本书非常贴心地提供了大量的Mplus操作实例，而且这些例子都是紧密围绕着潜变量建模的核心概念展开的。作者没有采用那种大而全的堆砌案例的方式，而是挑选了那些最能体现不同模型特点的、具有代表性的数据集。最关键的是，每一个代码块后面都有详尽的解释，告诉你每一步的输入参数意味着什么，输出结果中的哪些表格是需要重点关注的。我跟着书上的步骤，一步步在自己的软件上复现了那些模型，遇到不理解的地方，回头对照书中的讲解，豁然开朗。这种“手把手”的教学方式，极大地降低了初学者面对复杂软件时的恐惧感，真正实现了理论与实践的无缝对接。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度把握得非常到位，可以说是为有志于深入研究的读者量身定做的入门砖。它不仅涵盖了潜变量建模中最基础的验证性因子分析（CFA）和结构方程模型（SEM），更重要的是，它对更高级的主题，比如潜在增长模型（LGM）和混合效应模型，也进行了非常前瞻性的介绍。虽然是“基础篇”，但它为你打开了一扇通往更复杂、更前沿方法的窗户。作者在讨论模型的适用范围和局限性时，表现出了极高的批判性思维，而不是盲目推崇某一特定方法。这对我来说非常重要，因为作为研究者，我们需要知道在什么情境下应该选用哪种工具，这本书提供了足够的思考框架。