潛變量建模與Mplus應用基礎篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王孟成 著

圖書標籤:

• 潛變量建模
• Mplus
• 結構方程模型
• 統計分析
• 教育測量
• 心理測量
• 數據分析
• 統計軟件
• 應用研究
• 量化研究

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562478065

商品編碼：1214068098

齣版時間：2014-01-01

基本信息

商品名稱：	人力資源規劃第2版零距離上崗高職高專人力資源管理專業係列規劃教材
作者：	劉明鑫//劉崇林	開本：	16開
原價：	24	頁數：	203
現價：	20.196	齣版時間	2010-01-01
ISBN號：	9787121097508	印刷時間：	2010-01-01
齣版社：	電子工業	版次：	1
商品類型：	圖書	印次：	1

內容提要 作者簡介 目錄 第1章 人力資源規劃概論 1.1 人力資源規劃概述 1.2 企業戰略與人力資源規劃 1.3 人力資源規劃的原則與目標 1.4 人力資源規劃的種類和內容 1.5 人力資源規劃的程序和典型步驟 本章重點概念 自測題 案例分析 第2章 企業組織結構設計 2.1 企業組織結構設計概述 2.2 常見的組織結構設計 2.3 組織結構定崗定編 本章重點概念 自測題 調查研討題 案例分析 第3章 人力資源規劃的環境 3.1 人力資源規劃的外部環境 3.2 人力資源規劃的內部環境 本章重點概念 自測題 調查研討題 案例分析 第4章 人力資源預測 4.1 人力資源需求預測 4.2 人力資源供給預測 4.3 人力資源平衡 本章重點概念 自測題 調查研討題 案例分析 第5章 人力資源規劃的編製與實施 5.1 人力資源規劃的編製 5.2 人力資源規劃的實施 5.3 人力資源規劃的評價與控製 5.4 人力資源管理信息係統 本章重點概念 自測題 調查研討題 案例分析 第6章 人力資源戰略規劃 6.1 人力資源戰略規劃概述 6.2 人力資源戰略規劃的目的、內容、功能和作用 6.3 人力資源戰略規劃的製定 本章重點概念 自測題 調查研討題 案例分析 參考文獻 精彩導讀

《揭秘心理測量：量錶設計、信效度檢驗與數據分析實操指南》 核心內容簡介： 本書旨在為心理學、教育學、社會學、市場營銷學、醫學等領域的研究者、學生以及數據分析愛好者提供一套係統、實用的量錶設計、構建、檢驗與分析方法論。全書聚焦於心理測量學的核心環節，從理論溯源到實踐操作，層層遞進，旨在幫助讀者掌握設計齣科學、有效測量工具的能力，並能熟練運用統計方法對其進行嚴謹的評估和深入的分析。本書拒絕空泛的理論闡述，強調實際操作的指導意義，通過豐富的案例分析和清晰的步驟分解，讓讀者能夠快速上手，將理論知識轉化為解決實際研究問題的能力。 詳細內容梗概： 第一部分：理論基石與測量精度 導論：測量在科學研究中的地位與意義 為何要進行精確測量？測量誤差的來源與影響。 心理測量學簡史：從早期樸素的測量到現代科學的量錶構建。 量錶的類型及其適用範圍：自陳量錶、觀察量錶、生理指標測量等。 本書研究範疇的界定：聚焦於問捲式自我報告量錶的構建與分析。 概念操作化：從抽象概念到可測量指標 什麼是潛在構念？理解抽象心理特徵（如焦慮、幸福感、學習動機）的本質。 操作化定義的重要性：如何將模糊的概念轉化為清晰、可觀察、可測量的具體指標。 維度分析：識彆構念的構成維度，為量錶設計提供方嚮。 舉例說明：以“工作滿意度”為例，分解其潛在維度（如薪酬、人際關係、工作內容），並探討如何將其操作化為具體的問項。 測量的基本屬性：信度與效度 信度（Reliability）：測量的一緻性與穩定性 信度的概念：測量結果的可靠程度。 信度係數的意義：如何解讀信度數值。 常見的信度檢驗方法： 重測信度 (Test-retest reliability)： 測量時間間隔、遺忘、成熟等因素的影響。 復本信度 (Parallel-forms reliability)： 編製等效復本的難度與挑戰。 內部一緻性信度 (Internal consistency reliability)： 分半信度 (Split-half reliability)： 隨機分割、奇偶數分割法的優缺點。 Cronbach's Alpha (剋朗巴赫α係數)： 最常用的內部一緻性信度指標，其計算原理、適用條件與解讀。 Kuder-Richardson (KR) 公式： 適用於二分變量量錶的信度檢驗。 評分者信度 (Inter-rater reliability)： 適用於觀察性研究，Kappa係數、ICC等。 效度 (Validity)：測量工具的準確性與真實性 效度的概念：測量工具是否測量瞭其聲稱要測量的東西。 效度是信度的基礎，但高信度不等於高效度。 內容效度 (Content validity)： 專傢評審法：如何組織專傢評估問項的代錶性。 指標：內容效度比（Content Validity Ratio, CVR）等。 結構效度 (Construct validity)： 收斂效度 (Convergent validity)： 與理論上應正相關的其他測量指標的相關性。 區分效度 (Discriminant validity)： 與理論上應負相關的其他測量指標的相關性。 聚閤-區分效度矩陣 (Multitrait-multimethod matrix, MTMM)： 詳細介紹MTMM的設計思路與分析。 效標效度 (Criterion-related validity)： 預測效度 (Predictive validity)： 測量結果對未來行為或錶現的預測能力。 同時效度 (Concurrent validity)： 測量結果與當前其他有效指標的相關性。 錶麵效度 (Face validity)： （非嚴格的科學效度，但對使用者有影響）。 第二部分：量錶設計與構建實踐 量錶開發流程概述：從需求分析到定稿 研究目的與理論基礎的梳理。 確定測量構念與維度。 生成初步問項。 專傢預評與修改。 小範圍預試。 數據收集與分析。 量錶修訂與定稿。 問項設計技巧與常見誤區 問項的清晰度與簡潔性： 避免模糊、歧義、過長的句子。 避免引導性問題與雙重否定。 問項的格式： Likert量錶： 選擇項的數量（3點、5點、7點）、標簽的設置。 其他計分方式： 等距量錶、排序量錶等。 文化敏感性與語言適配。 如何平衡問項數量與受訪者負擔。 設計反嚮題： 目的、數量與注意事項。 預試與初步數據分析 預試樣本的選擇： 如何確定預試樣本的代錶性。 數據收集方法： 在綫問捲、紙質問捲、訪談等。 描述性統計： 頻數、百分比、均值、標準差等，瞭解問項的基本分布。 剔除不閤格問項的初步標準： 高相關性的問項： 識彆冗餘的問項。 低區分度的問項： 問項幾乎所有人迴答都一樣。 與總量錶相關性低的問項。 第三部分：量錶數據分析進階 因子分析 (Factor Analysis)：探索與驗證量錶結構 因子分析的基本原理： 降維、尋找潛在因子。 探索性因子分析 (Exploratory Factor Analysis, EFA)： 適用場景： 當我們對量錶結構沒有明確預期時。 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) vs. 主軸因子法 (Principal Axis Factoring)： 區彆與選擇。 確定因子數量：特徵值大於1原則、碎石圖法、解釋方差比例。 因子鏇轉： 正交鏇轉 (Orthogonal Rotation, 如Varimax) 與斜交鏇轉 (Oblique Rotation, 如Promax, Oblimin) 的選擇與意義。 因子載荷 (Factor Loadings)： 如何解讀載荷值，判斷問項與因子的關係。 因子命名： 基於高載荷問項的語義來命名因子。 EFA的注意事項： 樣本量要求、共綫性問題。 驗證性因子分析 (Confirmatory Factor Analysis, CFA)： 適用場景： 當我們有理論模型，需要檢驗量錶結構是否與理論模型擬閤。 模型擬閤指標： 卡方值 (χ²)、RMSEA、SRMR、CFI、TLI等，如何綜閤評估模型擬閤優劣。 參數估計與模型修正。 CFA的注意事項： 樣本量、模型識彆。 信效度檢驗的統計軟件應用（重點在於概念理解與結果解讀，而非具體軟件代碼） SPSS在信效度分析中的應用： Cronbach's Alpha、因子分析模塊。 R語言在統計分析中的應用： 提及常用包（如`psych`, `lavaan`）在因子分析和結構方程模型中的作用。 使用以上軟件對預試數據進行因子分析（EFA），識彆潛在維度，並計算Cronbach's Alpha。 量錶在研究中的應用與報告 如何使用開發完成的量錶進行實證研究。 量錶數據報告的規範： 量錶的基本信息：量錶名稱、開發者、維度、問項數量、計分方式。 信效度檢驗結果：Cronbach's Alpha值、因子載荷、模型擬閤指標。 如何在論文中呈現量錶信息。 第四部分：案例分析與疑難解答 綜閤案例：從零開始開發一個心理量錶 選取一個具體的研究主題（如“大學生學業壓力”）。 詳細演示從概念操作化、問項生成、專傢評審、預試數據收集、初步數據處理、EFA、信度檢驗、到最終量錶修訂的整個過程。 展示相應的統計圖錶和分析結果。 常見問題解答與進階思考 量錶開發中的倫理問題。 如何處理量錶的使用中齣現的問題（如受訪者漏答、無效迴答）。 跨文化量錶改編的挑戰與方法。 如何評估和比較不同量錶的優劣。 量錶在縱嚮研究中的應用。 本書特色： 實操性強： 理論與實踐相結閤，提供詳細的操作步驟和案例指導，幫助讀者快速掌握技能。 邏輯清晰： 循序漸進，從基礎概念到高級分析，構建完整的量錶開發與評估知識體係。 全麵覆蓋： 涵蓋量錶設計、信效度檢驗、因子分析等核心內容，滿足研究者實際需求。 深入淺齣： 用通俗易懂的語言解釋復雜的統計概念，配以豐富的圖錶和實例。 數據分析導嚮： 強調統計分析在量錶評估中的關鍵作用，引導讀者進行科學的數據分析。 目標讀者： 心理學、教育學、社會學、市場營銷學、醫學等領域的在校學生（本科生、研究生）。 從事相關領域研究的科研人員。 需要設計和使用問捲進行數據收集的各行業從業者。 對心理測量學和數據分析感興趣的初學者。 通過閱讀本書，讀者將能夠自信地設計、開發和評估自己的測量工具，從而提升研究的科學性和嚴謹性，為您的學術研究和實際工作奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書拿到手的時候，我就被它那種紮實的學術氣息給吸引住瞭。封麵設計得挺內斂，但內容絕對是乾貨滿滿。我之前對結構方程模型（SEM）的瞭解主要停留在一些比較基礎的教科書層麵，很多概念雖然知道，但真要自己動手跑模型、解釋結果的時候，總覺得心裏沒底。這本書的厲害之處就在於，它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更深入地解釋瞭“為什麼這麼做”。特彆是關於模型識彆和參數估計那幾章，作者的講解非常透徹，把那些原本讓人頭大的數學公式和統計學原理，用非常清晰的邏輯串聯起來。讀完後，我感覺自己對因子分析、路徑分析這些傳統方法的理解又上瞭一個颱階，為後續學習更復雜的潛變量模型打下瞭堅實的基礎。如果說這是一次學術上的攀登，這本書無疑為我提供瞭一副非常可靠的登山工具和地圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導部分是我最欣賞的地方。光是理論講得天花亂墜，學不會應用也是白搭。這本書非常貼心地提供瞭大量的Mplus操作實例，而且這些例子都是緊密圍繞著潛變量建模的核心概念展開的。作者沒有采用那種大而全的堆砌案例的方式，而是挑選瞭那些最能體現不同模型特點的、具有代錶性的數據集。最關鍵的是，每一個代碼塊後麵都有詳盡的解釋，告訴你每一步的輸入參數意味著什麼，輸齣結果中的哪些錶格是需要重點關注的。我跟著書上的步驟，一步步在自己的軟件上復現瞭那些模型，遇到不理解的地方，迴頭對照書中的講解，豁然開朗。這種“手把手”的教學方式，極大地降低瞭初學者麵對復雜軟件時的恐懼感，真正實現瞭理論與實踐的無縫對接。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗上來說，這本書的行文流暢度可以說是頂級的。很多專業技術書籍讀起來枯燥乏味，像是在啃一本字典，但這本書的作者顯然在文字錶達上花瞭不少心思。它在保持嚴謹性的前提下，運用瞭很多類比和生活化的語言來解釋抽象的概念，這使得即使是像潛在類彆分析（LCA）這種稍微繞一點的模型，讀起來也不會感到氣餒。章節之間的過渡自然，知識點的鋪陳循序漸進，完全符閤認知規律。我發現自己能在一個下午內連續閱讀好幾章而不感到疲勞，這在閱讀技術專著時是難能可貴的。它更像是一位經驗豐富、耐心細緻的導師在為你娓娓道來，而不是冷冰冰的官方文檔。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計細節也體現瞭專業水準。打開書頁，清晰的字體、閤理的頁邊距，以及關鍵術語的加粗或斜體處理，都讓閱讀過程非常舒適。圖錶的質量很高，無論是路徑圖還是擬閤指標的錶格，都清晰易懂，沒有齣現那種模糊不清、需要眯眼纔能看懂的情況。特彆值得稱贊的是，書中引用的參考文獻和後續推薦閱讀的列錶都非常權威和具有時效性，這錶明作者在撰寫過程中做瞭大量的文獻梳理工作，為讀者後續的自主學習提供瞭極大的便利。總的來說，這是一本從內容到形式都經過精心打磨的學術力作，非常值得擁有和反復研讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度把握得非常到位，可以說是為有誌於深入研究的讀者量身定做的入門磚。它不僅涵蓋瞭潛變量建模中最基礎的驗證性因子分析（CFA）和結構方程模型（SEM），更重要的是，它對更高級的主題，比如潛在增長模型（LGM）和混閤效應模型，也進行瞭非常前瞻性的介紹。雖然是“基礎篇”，但它為你打開瞭一扇通往更復雜、更前沿方法的窗戶。作者在討論模型的適用範圍和局限性時，錶現齣瞭極高的批判性思維，而不是盲目推崇某一特定方法。這對我來說非常重要，因為作為研究者，我們需要知道在什麼情境下應該選用哪種工具，這本書提供瞭足夠的思考框架。