AMOS与研究方法（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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荣泰生 著

图书标签:

• AMOS
• 结构方程模型
• 统计学
• 研究方法
• 数据分析
• SPSS
• LISREL
• 多元统计
• 心理测量
• 社会科学
• 计量经济学

出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562455691

版次：2

商品编码：12262793

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　这是一本关于AMOS软件和结构方程模型的初级应用指南书。在社会科学的研究中，探寻多个自变量与多个因变量之间的关联关系或因果关系，结构方程模型与AMOS是目前常使用的方法。本书讲述AMOS7.0与结构方程模型的一般性应用，精要地介绍了如何结合研究主题和目的，有效地利用AMOS软件使用结构方程分析方法来完成一个规范的学术研究。本书的读者对象是学术研究、结构方程和AMOS软件学习和应用方面的新手，适合社会科学各学科高年级本科生、硕士研究生，以“依样画葫芦”的直观方式，利用AMOS软件做出高质量的学年论文、课程论文和毕业论文。

目录

1绪论
1.1认识Amos
1.2结构方程模型（SEM）
1.3结构方程式公式与符号
附录1.1Amos系统要求与相关网站
附录1.2SPSS与Amos
附录1.3Amos与LISREL
2如何进行研究
2.1研究程序
2.2研究问题的界定
2.3研究背景、动机与目的
2.4文献探讨
2.5观念架构及研究假说
2.6研究设计
2.7资料分析
2.8研究结论与建议
附录2.1研究中常见的问题
3搜集初级资料
3.1量表
3.2评定量表
3.3态度量表
3.4问卷发展
3.5量表的来源
3.6预试
3.7网络调查问卷
3.8调查研究
3.9调查类型
3.10选择适当的调查方法
3.11网络调查
3.12网络焦点团体
4信度与效度
4.1测量的基本观念
4.2测量程序
4.3测量尺度
4.4良好测量工具的特性
4.5信度测量
4.6效度测量
4.7测量工具的实用性考虑
4.8误差
4.9测量工具的发展
5Amos操作环境与模型建立
5.1Amos操作环境
5.2建立模型（路径图）
6数据的输入、处理与输出
6.1Amos读取数据前应注意的事项
6.2数据的读取
6.3数据的处理（分析）
6.4结果的输出
6.5报表解读
7模型修正
7.1利用修正指标
7.2模型A
7.3模型B
7.4进阶研究
8模型探索
8.1验证性模型探索
8.2探索性模型探索
9多群组分析
9.1分组
9.2模型管理
9.3执行
9.4报表解读
10Amos重要课题
10.1递归模型与非递归模型
10.2直接效果与间接效果

《 Amos 与研究方法（第二版）：构建严谨的学术探究之旅》 本书并非直接传授 AMOS 软件的操作技巧，也非对某一特定研究领域的深入剖析。它致力于为你铺设一条通往严谨学术研究的坚实道路，旨在培养你独立思考、科学设计、有效分析和准确解读研究成果的能力。本书的核心在于引导你理解并掌握一套科学的研究方法论体系，而 AMOS 软件，在后续的学习过程中，将成为你实现这些研究设想的强大工具。 第一部分：研究的基石——概念、理论与问题的确立 任何一项有价值的研究都始于对概念的清晰界定和对理论的深刻理解。在本部分，我们将深入探讨： 概念的内涵与外延： 研究的最小单元是概念。我们将详细阐述如何准确地定义核心概念，区分其本质属性和非本质属性，确保研究的焦点清晰明确。例如，在心理学研究中，“抑郁”是一个核心概念，但其定义可能涉及情绪低落、兴趣丧失、精力不足等多个维度，本书将指导你如何界定研究中的“抑郁”是特指临床诊断的抑郁症，还是泛指一种普遍的情绪状态。我们会探讨概念操作化的重要性，即将抽象概念转化为可测量、可观察的变量。 理论在研究中的作用： 理论是指导研究的蓝图，它为我们提供了理解现象的框架和解释因果关系的逻辑。本书将介绍不同类型的理论，如描述性理论、解释性理论和预测性理论，以及它们在研究设计中的运用。我们将学习如何从现有理论中提炼研究问题，以及如何通过实证研究来检验、修正甚至构建新的理论。例如，社会学习理论解释了行为的习得过程，基于此，我们可以提出关于儿童模仿行为的研究问题。 研究问题的生成与优化： 一个好的研究问题是成功研究的关键。本书将引导你从观察、阅读文献、个人兴趣等多个来源发现研究的切入点。我们将学习如何将模糊的兴趣点转化为清晰、具体、可操作的研究问题，避免笼统和宽泛。同时，我们也会探讨研究问题的可行性，包括时间、资源和伦理等方面的考量。研究问题的优化过程是一个迭代的步骤，我们会学习如何通过文献回顾来缩小范围、聚焦重点，并确保研究问题的创新性和价值。 研究假设的构建： 研究假设是对研究问题所提出的初步解释或预期答案，它是连接理论与实证的桥梁。本书将详细讲解如何根据理论和已有研究，提出逻辑严谨、表述清晰、可检验的研究假设。我们将区分单向假设、双向假设以及零假设和备择假设，并理解它们在统计检验中的不同作用。例如，基于“教育水平与收入正相关”的理论，我们可以提出“接受高等教育的人群平均收入高于接受基础教育的人群”的假设。 第二部分：研究的设计——路径、工具与伦理 研究设计是研究的骨架，它决定了我们如何系统地收集和分析数据以回答研究问题。本部分将为你提供构建严谨研究设计的关键要素： 研究的类型与范式： 我们将深入探讨不同类型研究的特点和适用范围，包括描述性研究、探索性研究、验证性研究、相关性研究、因果性研究等。同时，本书也会介绍主要的科研范式，如实证主义、解释主义、批判理论等，帮助你理解不同范式下研究的出发点和方法论取向。理解这些差异有助于你根据研究目标选择最合适的研究路径。 研究方法的选择： 本部分将系统性地介绍定量研究方法和定性研究方法，并探讨两者相结合的混合研究方法。 定量研究方法： 我们将重点关注调查研究、实验研究、准实验研究等。你将学习如何设计科学的抽样方案（概率抽样与非概率抽样），如何构建有效的问卷或量表，如何进行变量的测量和操作化。本书将强调信度和效度在定量测量中的核心地位，以及如何通过各种方法来评估和提高测量工具的信效度。 定性研究方法： 我们将介绍访谈法、焦点小组、观察法、内容分析等定性研究技术。你将学习如何进行半结构化或非结构化访谈，如何设计开放式问题，如何进行案例研究，以及如何识别和分析文本、图像等非数值数据。我们会讨论定性研究的严谨性，包括研究者自身的反思性、研究过程的透明性以及研究结果的可信度。 混合研究方法： 随着研究的复杂化，将定量和定性方法结合起来能够提供更全面、更深入的理解。本书将探讨不同混合研究设计的模式，例如，如何用定性研究来探索研究问题，再用定量研究来检验发现；或者如何用定量研究来识别普遍现象，再用定性研究来深入探究其背后的原因。 抽样技术的精要： 抽样是研究能否推广到总体人口的关键。我们将详细讲解各种抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样等概率抽样方法，以及方便抽样、判断抽样、滚雪球抽样等非概率抽样方法。本书将帮助你理解不同抽样方法的优缺点，以及如何根据研究目标、研究对象和可用资源选择最合适的抽样策略。 数据收集工具的设计与评估： 无论是问卷、量表，还是访谈提纲、观察记录表，它们都是连接研究者与研究对象的桥梁。本书将深入讲解如何设计结构清晰、问题明确、语言恰当的数据收集工具。我们将重点关注问卷的设计原则，包括问题的类型（开放式、封闭式）、问题的表述方式、选项的设计等，以及如何进行预测试（pilot testing）来发现和修正工具中的缺陷。对于量表，我们将介绍其维度构成、题项设计以及效度检验方法。 研究伦理的坚守： 科学研究必须以人为本，遵循伦理原则。本书将详细阐述研究伦理的基本规范，包括知情同意、隐私保护、匿名性、避免伤害、数据保密等。我们将探讨在不同研究情境下（例如，涉及弱势群体、敏感话题等）需要特别注意的伦理问题，以及如何获得和遵守研究伦理审查委员会（IRB）的批准。 第三部分：研究的实施与分析——数据的掌控与解读 数据收集只是研究过程的一部分，如何有效地管理、分析和解读数据，才是研究价值的最终体现。本部分将聚焦于数据处理和统计分析的核心技能： 数据管理与清洗： 原始数据往往存在错误、缺失或不一致之处。本书将介绍数据录入、编码、核查和清洗的规范流程，确保数据的准确性和完整性。我们将学习如何处理缺失数据，例如删除法、均值填充法、回归填充法等，以及如何识别和处理异常值。 描述性统计的应用： 在对数据进行深入分析之前，描述性统计是了解数据基本特征的必要步骤。本书将涵盖频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、全距）以及数据可视化（直方图、箱线图、散点图）等内容。你将学会如何利用这些工具来概括和展示数据的基本分布和特征。 推论性统计的基础： 推论性统计允许我们从样本数据推断总体特征。本书将介绍核心的统计概念，如抽样分布、置信区间、假设检验、P值等。你将学习如何根据研究问题和数据类型选择合适的统计检验方法，例如： t检验： 用于比较两组均值是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 用于比较三组或更多组均值是否存在显著差异。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关联性。 相关分析： 用于测量两个连续变量之间的线性关系强度和方向。 回归分析： 用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。 非参数统计方法的应用： 当数据不满足参数检验的假设时，非参数统计方法是重要的替代选择。本书将介绍一些常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验、Spearman等级相关等，并说明其适用场景。 多变量统计方法的入门： 随着研究的深入，我们常常需要分析多个变量之间的复杂关系。本书将为你揭示一些重要的多变量统计技术，为后续更高级的学习打下基础。我们将初步介绍： 多重回归分析： 探讨多个自变量对一个因变量的影响。 因子分析： 识别潜在的共同因子，简化变量结构。 聚类分析： 将相似的个体或对象进行分组。 判别分析： 构建模型来预测个体属于哪个预设的群体。 （此处为引出 AMOS 的铺垫） 尽管本书不直接讲解 AMOS 的操作，但我们会在这一部分强调，对于复杂的多变量关系，如验证性因子分析（CFA）、结构方程模型（SEM）等，需要借助专业的统计软件来进行建模和分析。这些高级统计技术将在后续的学习中，利用 AMOS 等工具得以实现。 第四部分：研究的报告——成果的呈现与传播 一项研究的价值不仅在于其过程的严谨，更在于其成果能否被清晰、准确地呈现和有效地传播。本部分将指导你如何撰写规范的研究报告： 研究报告的结构与要素： 无论是以学术论文、学位论文还是研究报告的形式呈现，科学的研究报告都有其固定的结构，包括标题、摘要、引言、文献综述、研究方法、结果、讨论、结论和参考文献等。本书将详细阐述每一部分的写作要点和写作风格。 撰写清晰的研究方法部分： 这一部分是对你研究设计和实施过程的详细描述，要求精确、完整、可复制。我们将指导你如何清晰地描述研究对象、抽样方法、数据收集工具、数据分析方法等，确保其他研究者能够理解你的研究过程。 呈现客观的研究结果： 结果部分应如实地呈现统计分析的结果，避免主观解释。本书将指导你如何有效地使用图表来展示数据，如何清晰地报告统计量，以及如何规范地引用统计检验的结果。 深入的讨论与解释： 讨论部分是将研究结果与现有理论和文献进行对比和联系的关键。你将学习如何解释研究结果的含义，如何讨论研究的局限性，以及如何提出未来研究的方向。 撰写有力的结论： 结论是对研究问题的直接回答，应简洁明了，概括研究的主要发现，并强调研究的理论和实践意义。 规范的参考文献引用： 科学研究的诚信体现在对他人研究成果的尊重。本书将介绍不同的参考文献格式（如 APA 格式），并指导你如何规范地引用和管理参考文献。 本书的独特性与价值： 《 Amos 与研究方法（第二版）》并非一本“照搬照抄”的软件教程，而是一本“引导思考”的研究方法论著作。我们深知，软件是工具，而方法论是思想。本书旨在： 构建坚实的理论基础： 让你理解“为什么”要这样做，而不是仅仅学会“如何”操作。 培养批判性思维： 引导你质疑、评估和选择最适合的研究方法。 强调研究的严谨性： 从研究设计到数据分析，每一个环节都贯穿科学精神。 为进阶学习打下坚实基础： 通过掌握本书的内容，你将能够更深入、更高效地学习和运用 AMOS 等统计软件，解决更复杂的研究问题。 本书的编写，力求语言通俗易懂，论述逻辑清晰，案例丰富生动，旨在帮助每一个渴望进行严谨学术研究的你，自信地踏上科学探究的征程，并为未来运用 AMOS 等工具进行高阶统计分析奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种习惯于在庞大的数据集中寻找规律的社会科学研究者而言，阅读体验的流畅度是衡量一本专业书籍优劣的重要标准之一。这本书在内容组织上的“呼吸感”非常到位。它没有采用那种将所有理论堆砌在前面，把软件操作放在后面的传统刻板结构。相反，它采用了“理论嵌入情境”的策略。每当引入一个关键的统计概念（比如中介效应或调节效应的分析），作者会立即跳转到一个具体的、与我们日常研究主题高度相关的案例中去演示如何在AMOS中设置和运行相应的分析模块。这种即时反馈的学习模式，极大地降低了学习的认知负荷。阅读过程中，我感觉自己不是在被动地接受知识灌输，而是在一个虚拟的实验室里，跟着资深导师的脚步，一步步完成复杂的实验。书中的文字行文流畅，逻辑推演严密，即便是复杂的矩阵代数概念，也被用清晰的语言重新包装，使得即便是统计背景相对薄弱的文科背景学习者，也能感到亲切，而不会产生强烈的畏难情绪。

评分☆☆☆☆☆

如果说市面上多数研究方法书籍是教你“如何做”的话，那么这本《AMOS与研究方法（第2版）》则更像是在教你“为何要这么做”以及“如果做得不对该如何纠正”。我尤其欣赏它对于报告和展示研究结果的规范性指导。在学术写作中，如何以最清晰、最无可辩驳的方式向审稿人和读者呈现复杂的模型结构和统计结果，往往是研究者面临的一大挑战。这本书在最后章节专门辟出大量篇幅，详细阐述了APA格式下报告SEM结果的每一个细节，包括何时使用表格、何时使用图示，以及对不显著的路径系数应如何恰当地进行讨论。这种对“学术规范”的极致追求，体现了作者深厚的学术素养。它不仅帮助我们提高了数据分析的能力，更重要的是，它在无形中雕琢了我们作为科研人员的专业性和严谨性，确保我们的研究成果能够在高水平的学术期刊上获得应有的尊重和认可。这部分内容，对于我们这些需要定期发表高质量论文的专业人士来说，其价值是无可估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本《AMOS与研究方法（第2版）》真是一本让人眼前一亮的学术指南。我作为一个长期与定量研究打交道的研究者，深知数据分析软件的易用性和解释性对于研究成果质量的关键作用。这本书的编排方式极其注重实操性，不同于市面上那些晦涩难懂的纯理论教材，它仿佛是手把手地教你如何从零开始构建一个稳健的结构方程模型（SEM）。书中对AMOS软件界面的每一个细微操作都进行了详尽的图解说明，即便是初次接触此类高级统计软件的同行也能迅速上手，避免了在摸索软件功能上浪费过多宝贵时间。更让我印象深刻的是，作者在讲解复杂概念时，总能巧妙地融入真实的案例场景，使得那些抽象的统计学名词——比如因子载荷、路径系数的显著性检验——立刻变得鲜活起来，有了实际的应用语境。这不仅仅是一本工具书，更像是一份严谨的研究设计蓝图，引领读者从理论构建、问卷设计到模型拟合、结果解释，形成一个逻辑自洽、数据驱动的研究闭环。这种系统性的梳理，极大地提升了我处理复杂多变量关系时的信心和准确度。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对很多研究方法的教材都持保留态度，因为它们往往过于侧重于软件的表面功能，缺乏对研究哲学基础的探讨。然而，这本书的第二个版本明显加强了对方法论根基的构建。它不仅仅满足于“让模型跑起来”，而是引导读者去思考“我们所构建的模型，在多大程度上真实地反映了我们所研究的潜在社会现象？”。书中对于测量不变性（Measurement Invariance）的讨论，是我见过的国内教材中最全面、最细致的之一。这对于进行跨文化比较研究或追踪研究的学者来说，是至关重要的环节。它提醒我们，在比较不同群体（如不同文化背景或不同时间点）的结构关系之前，必须先确保我们使用的测量工具在这些群体中测量的是同一个“东西”。这种对测量前提的审慎把关，体现了作者对实证研究伦理的深刻理解。读完这本书，我感觉自己对数据背后的含义有了更深层次的敬畏和批判性思考能力，这才是真正优秀的研究方法论书籍应该给予读者的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，初翻开这本书时，我曾略带怀疑，毕竟研究方法领域的内容更新迭代速度很快，一本教材很难跟上最新的学术前沿。然而，这本书在“研究方法”这一块的深度挖掘，着实超出了我的预期。它不仅仅停留在介绍SEM的基本步骤，而是深入探讨了模型诊断和修正的“艺术”。例如，对于模型不适应度（Model Fit）的讨论，书中没有简单罗列那些熟悉的卡方值、RMSEA、CFI等指标，而是细致地分析了每种指标背后的统计学意义及其在不同研究情境下的适用性限制。特别是关于潜变量测量模型和结构模型区分的论述，作者的见解非常精辟，这对于那些在研究中试图区分“概念”与“测量”的学者来说，简直是醍醐灌顶。它迫使读者跳出只看P值做决定的思维定式，转而去审视模型背后的理论逻辑是否站得住脚。这种对方法论深层次的关注，使得这本书的价值远远超越了单纯的软件操作手册，成为了一部可以反复研读的、关于严谨实证主义研究的入门与进阶之作。

评分☆☆☆☆☆

内容浅显，粗略介绍。

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AMOS与研究方法（第2版），还没看，印刷质量很好

评分☆☆☆☆☆

还可以吧，正在学习，没什么太大感觉

评分☆☆☆☆☆

正版书，放心，送货快，能刷卡，包装简单

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书不错,送货速度也可以!

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不错，纸质一般般，正品

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评分☆☆☆☆☆

《AMOS与研究方法（第2版）》并没有“曲高和寡”的公式推导，更没有艰涩难懂的逻辑关系，所提供的都是以Amos 17.0作为分析工具（17.0以前的版本亦适用），撰写高质量论文所必须了解的相关知识与内容。

评分☆☆☆☆☆

AMOS与研究方法（第2版），还没看，印刷质量很好