AMOS與研究方法（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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榮泰生 著

圖書標籤:

• AMOS
• 結構方程模型
• 統計學
• 研究方法
• 數據分析
• SPSS
• LISREL
• 多元統計
• 心理測量
• 社會科學
• 計量經濟學

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787562455691

版次：2

商品編碼：12262793

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　這是一本關於AMOS軟件和結構方程模型的初級應用指南書。在社會科學的研究中，探尋多個自變量與多個因變量之間的關聯關係或因果關係，結構方程模型與AMOS是目前常使用的方法。本書講述AMOS7.0與結構方程模型的一般性應用，精要地介紹瞭如何結閤研究主題和目的，有效地利用AMOS軟件使用結構方程分析方法來完成一個規範的學術研究。本書的讀者對象是學術研究、結構方程和AMOS軟件學習和應用方麵的新手，適閤社會科學各學科高年級本科生、碩士研究生，以“依樣畫葫蘆”的直觀方式，利用AMOS軟件做齣高質量的學年論文、課程論文和畢業論文。

目錄

1緒論
1.1認識Amos
1.2結構方程模型（SEM）
1.3結構方程式公式與符號
附錄1.1Amos係統要求與相關網站
附錄1.2SPSS與Amos
附錄1.3Amos與LISREL
2如何進行研究
2.1研究程序
2.2研究問題的界定
2.3研究背景、動機與目的
2.4文獻探討
2.5觀念架構及研究假說
2.6研究設計
2.7資料分析
2.8研究結論與建議
附錄2.1研究中常見的問題
3搜集初級資料
3.1量錶
3.2評定量錶
3.3態度量錶
3.4問捲發展
3.5量錶的來源
3.6預試
3.7網絡調查問捲
3.8調查研究
3.9調查類型
3.10選擇適當的調查方法
3.11網絡調查
3.12網絡焦點團體
4信度與效度
4.1測量的基本觀念
4.2測量程序
4.3測量尺度
4.4良好測量工具的特性
4.5信度測量
4.6效度測量
4.7測量工具的實用性考慮
4.8誤差
4.9測量工具的發展
5Amos操作環境與模型建立
5.1Amos操作環境
5.2建立模型（路徑圖）
6數據的輸入、處理與輸齣
6.1Amos讀取數據前應注意的事項
6.2數據的讀取
6.3數據的處理（分析）
6.4結果的輸齣
6.5報錶解讀
7模型修正
7.1利用修正指標
7.2模型A
7.3模型B
7.4進階研究
8模型探索
8.1驗證性模型探索
8.2探索性模型探索
9多群組分析
9.1分組
9.2模型管理
9.3執行
9.4報錶解讀
10Amos重要課題
10.1遞歸模型與非遞歸模型
10.2直接效果與間接效果

《 Amos 與研究方法（第二版）：構建嚴謹的學術探究之旅》 本書並非直接傳授 AMOS 軟件的操作技巧，也非對某一特定研究領域的深入剖析。它緻力於為你鋪設一條通往嚴謹學術研究的堅實道路，旨在培養你獨立思考、科學設計、有效分析和準確解讀研究成果的能力。本書的核心在於引導你理解並掌握一套科學的研究方法論體係，而 AMOS 軟件，在後續的學習過程中，將成為你實現這些研究設想的強大工具。 第一部分：研究的基石——概念、理論與問題的確立 任何一項有價值的研究都始於對概念的清晰界定和對理論的深刻理解。在本部分，我們將深入探討： 概念的內涵與外延： 研究的最小單元是概念。我們將詳細闡述如何準確地定義核心概念，區分其本質屬性和非本質屬性，確保研究的焦點清晰明確。例如，在心理學研究中，“抑鬱”是一個核心概念，但其定義可能涉及情緒低落、興趣喪失、精力不足等多個維度，本書將指導你如何界定研究中的“抑鬱”是特指臨床診斷的抑鬱癥，還是泛指一種普遍的情緒狀態。我們會探討概念操作化的重要性，即將抽象概念轉化為可測量、可觀察的變量。 理論在研究中的作用： 理論是指導研究的藍圖，它為我們提供瞭理解現象的框架和解釋因果關係的邏輯。本書將介紹不同類型的理論，如描述性理論、解釋性理論和預測性理論，以及它們在研究設計中的運用。我們將學習如何從現有理論中提煉研究問題，以及如何通過實證研究來檢驗、修正甚至構建新的理論。例如，社會學習理論解釋瞭行為的習得過程，基於此，我們可以提齣關於兒童模仿行為的研究問題。 研究問題的生成與優化： 一個好的研究問題是成功研究的關鍵。本書將引導你從觀察、閱讀文獻、個人興趣等多個來源發現研究的切入點。我們將學習如何將模糊的興趣點轉化為清晰、具體、可操作的研究問題，避免籠統和寬泛。同時，我們也會探討研究問題的可行性，包括時間、資源和倫理等方麵的考量。研究問題的優化過程是一個迭代的步驟，我們會學習如何通過文獻迴顧來縮小範圍、聚焦重點，並確保研究問題的創新性和價值。 研究假設的構建： 研究假設是對研究問題所提齣的初步解釋或預期答案，它是連接理論與實證的橋梁。本書將詳細講解如何根據理論和已有研究，提齣邏輯嚴謹、錶述清晰、可檢驗的研究假設。我們將區分單嚮假設、雙嚮假設以及零假設和備擇假設，並理解它們在統計檢驗中的不同作用。例如，基於“教育水平與收入正相關”的理論，我們可以提齣“接受高等教育的人群平均收入高於接受基礎教育的人群”的假設。 第二部分：研究的設計——路徑、工具與倫理 研究設計是研究的骨架，它決定瞭我們如何係統地收集和分析數據以迴答研究問題。本部分將為你提供構建嚴謹研究設計的關鍵要素： 研究的類型與範式： 我們將深入探討不同類型研究的特點和適用範圍，包括描述性研究、探索性研究、驗證性研究、相關性研究、因果性研究等。同時，本書也會介紹主要的科研範式，如實證主義、解釋主義、批判理論等，幫助你理解不同範式下研究的齣發點和方法論取嚮。理解這些差異有助於你根據研究目標選擇最閤適的研究路徑。 研究方法的選擇： 本部分將係統性地介紹定量研究方法和定性研究方法，並探討兩者相結閤的混閤研究方法。 定量研究方法： 我們將重點關注調查研究、實驗研究、準實驗研究等。你將學習如何設計科學的抽樣方案（概率抽樣與非概率抽樣），如何構建有效的問捲或量錶，如何進行變量的測量和操作化。本書將強調信度和效度在定量測量中的核心地位，以及如何通過各種方法來評估和提高測量工具的信效度。 定性研究方法： 我們將介紹訪談法、焦點小組、觀察法、內容分析等定性研究技術。你將學習如何進行半結構化或非結構化訪談，如何設計開放式問題，如何進行案例研究，以及如何識彆和分析文本、圖像等非數值數據。我們會討論定性研究的嚴謹性，包括研究者自身的反思性、研究過程的透明性以及研究結果的可信度。 混閤研究方法： 隨著研究的復雜化，將定量和定性方法結閤起來能夠提供更全麵、更深入的理解。本書將探討不同混閤研究設計的模式，例如，如何用定性研究來探索研究問題，再用定量研究來檢驗發現；或者如何用定量研究來識彆普遍現象，再用定性研究來深入探究其背後的原因。 抽樣技術的精要： 抽樣是研究能否推廣到總體人口的關鍵。我們將詳細講解各種抽樣方法，包括簡單隨機抽樣、係統抽樣、分層抽樣、整群抽樣等概率抽樣方法，以及方便抽樣、判斷抽樣、滾雪球抽樣等非概率抽樣方法。本書將幫助你理解不同抽樣方法的優缺點，以及如何根據研究目標、研究對象和可用資源選擇最閤適的抽樣策略。 數據收集工具的設計與評估： 無論是問捲、量錶，還是訪談提綱、觀察記錄錶，它們都是連接研究者與研究對象的橋梁。本書將深入講解如何設計結構清晰、問題明確、語言恰當的數據收集工具。我們將重點關注問捲的設計原則，包括問題的類型（開放式、封閉式）、問題的錶述方式、選項的設計等，以及如何進行預測試（pilot testing）來發現和修正工具中的缺陷。對於量錶，我們將介紹其維度構成、題項設計以及效度檢驗方法。 研究倫理的堅守： 科學研究必須以人為本，遵循倫理原則。本書將詳細闡述研究倫理的基本規範，包括知情同意、隱私保護、匿名性、避免傷害、數據保密等。我們將探討在不同研究情境下（例如，涉及弱勢群體、敏感話題等）需要特彆注意的倫理問題，以及如何獲得和遵守研究倫理審查委員會（IRB）的批準。 第三部分：研究的實施與分析——數據的掌控與解讀 數據收集隻是研究過程的一部分，如何有效地管理、分析和解讀數據，纔是研究價值的最終體現。本部分將聚焦於數據處理和統計分析的核心技能： 數據管理與清洗： 原始數據往往存在錯誤、缺失或不一緻之處。本書將介紹數據錄入、編碼、核查和清洗的規範流程，確保數據的準確性和完整性。我們將學習如何處理缺失數據，例如刪除法、均值填充法、迴歸填充法等，以及如何識彆和處理異常值。 描述性統計的應用： 在對數據進行深入分析之前，描述性統計是瞭解數據基本特徵的必要步驟。本書將涵蓋頻率分布、集中趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、全距）以及數據可視化（直方圖、箱綫圖、散點圖）等內容。你將學會如何利用這些工具來概括和展示數據的基本分布和特徵。 推論性統計的基礎： 推論性統計允許我們從樣本數據推斷總體特徵。本書將介紹核心的統計概念，如抽樣分布、置信區間、假設檢驗、P值等。你將學習如何根據研究問題和數據類型選擇閤適的統計檢驗方法，例如： t檢驗： 用於比較兩組均值是否存在顯著差異。 方差分析（ANOVA）： 用於比較三組或更多組均值是否存在顯著差異。 卡方檢驗： 用於分析分類變量之間的關聯性。 相關分析： 用於測量兩個連續變量之間的綫性關係強度和方嚮。 迴歸分析： 用於預測一個因變量與一個或多個自變量之間的關係。 非參數統計方法的應用： 當數據不滿足參數檢驗的假設時，非參數統計方法是重要的替代選擇。本書將介紹一些常用的非參數檢驗，如Mann-Whitney U檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗、Spearman等級相關等，並說明其適用場景。 多變量統計方法的入門： 隨著研究的深入，我們常常需要分析多個變量之間的復雜關係。本書將為你揭示一些重要的多變量統計技術，為後續更高級的學習打下基礎。我們將初步介紹： 多重迴歸分析： 探討多個自變量對一個因變量的影響。 因子分析： 識彆潛在的共同因子，簡化變量結構。 聚類分析： 將相似的個體或對象進行分組。 判彆分析： 構建模型來預測個體屬於哪個預設的群體。 （此處為引齣 AMOS 的鋪墊） 盡管本書不直接講解 AMOS 的操作，但我們會在這一部分強調，對於復雜的多變量關係，如驗證性因子分析（CFA）、結構方程模型（SEM）等，需要藉助專業的統計軟件來進行建模和分析。這些高級統計技術將在後續的學習中，利用 AMOS 等工具得以實現。 第四部分：研究的報告——成果的呈現與傳播 一項研究的價值不僅在於其過程的嚴謹，更在於其成果能否被清晰、準確地呈現和有效地傳播。本部分將指導你如何撰寫規範的研究報告： 研究報告的結構與要素： 無論是以學術論文、學位論文還是研究報告的形式呈現，科學的研究報告都有其固定的結構，包括標題、摘要、引言、文獻綜述、研究方法、結果、討論、結論和參考文獻等。本書將詳細闡述每一部分的寫作要點和寫作風格。 撰寫清晰的研究方法部分： 這一部分是對你研究設計和實施過程的詳細描述，要求精確、完整、可復製。我們將指導你如何清晰地描述研究對象、抽樣方法、數據收集工具、數據分析方法等，確保其他研究者能夠理解你的研究過程。 呈現客觀的研究結果： 結果部分應如實地呈現統計分析的結果，避免主觀解釋。本書將指導你如何有效地使用圖錶來展示數據，如何清晰地報告統計量，以及如何規範地引用統計檢驗的結果。 深入的討論與解釋： 討論部分是將研究結果與現有理論和文獻進行對比和聯係的關鍵。你將學習如何解釋研究結果的含義，如何討論研究的局限性，以及如何提齣未來研究的方嚮。 撰寫有力的結論： 結論是對研究問題的直接迴答，應簡潔明瞭，概括研究的主要發現，並強調研究的理論和實踐意義。 規範的參考文獻引用： 科學研究的誠信體現在對他人研究成果的尊重。本書將介紹不同的參考文獻格式（如 APA 格式），並指導你如何規範地引用和管理參考文獻。 本書的獨特性與價值： 《 Amos 與研究方法（第二版）》並非一本“照搬照抄”的軟件教程，而是一本“引導思考”的研究方法論著作。我們深知，軟件是工具，而方法論是思想。本書旨在： 構建堅實的理論基礎： 讓你理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅學會“如何”操作。 培養批判性思維： 引導你質疑、評估和選擇最適閤的研究方法。 強調研究的嚴謹性： 從研究設計到數據分析，每一個環節都貫穿科學精神。 為進階學習打下堅實基礎： 通過掌握本書的內容，你將能夠更深入、更高效地學習和運用 AMOS 等統計軟件，解決更復雜的研究問題。 本書的編寫，力求語言通俗易懂，論述邏輯清晰，案例豐富生動，旨在幫助每一個渴望進行嚴謹學術研究的你，自信地踏上科學探究的徵程，並為未來運用 AMOS 等工具進行高階統計分析奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《AMOS與研究方法（第2版）》真是一本讓人眼前一亮的學術指南。我作為一個長期與定量研究打交道的研究者，深知數據分析軟件的易用性和解釋性對於研究成果質量的關鍵作用。這本書的編排方式極其注重實操性，不同於市麵上那些晦澀難懂的純理論教材，它仿佛是手把手地教你如何從零開始構建一個穩健的結構方程模型（SEM）。書中對AMOS軟件界麵的每一個細微操作都進行瞭詳盡的圖解說明，即便是初次接觸此類高級統計軟件的同行也能迅速上手，避免瞭在摸索軟件功能上浪費過多寶貴時間。更讓我印象深刻的是，作者在講解復雜概念時，總能巧妙地融入真實的案例場景，使得那些抽象的統計學名詞——比如因子載荷、路徑係數的顯著性檢驗——立刻變得鮮活起來，有瞭實際的應用語境。這不僅僅是一本工具書，更像是一份嚴謹的研究設計藍圖，引領讀者從理論構建、問捲設計到模型擬閤、結果解釋，形成一個邏輯自洽、數據驅動的研究閉環。這種係統性的梳理，極大地提升瞭我處理復雜多變量關係時的信心和準確度。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種習慣於在龐大的數據集中尋找規律的社會科學研究者而言，閱讀體驗的流暢度是衡量一本專業書籍優劣的重要標準之一。這本書在內容組織上的“呼吸感”非常到位。它沒有采用那種將所有理論堆砌在前麵，把軟件操作放在後麵的傳統刻闆結構。相反，它采用瞭“理論嵌入情境”的策略。每當引入一個關鍵的統計概念（比如中介效應或調節效應的分析），作者會立即跳轉到一個具體的、與我們日常研究主題高度相關的案例中去演示如何在AMOS中設置和運行相應的分析模塊。這種即時反饋的學習模式，極大地降低瞭學習的認知負荷。閱讀過程中，我感覺自己不是在被動地接受知識灌輸，而是在一個虛擬的實驗室裏，跟著資深導師的腳步，一步步完成復雜的實驗。書中的文字行文流暢，邏輯推演嚴密，即便是復雜的矩陣代數概念，也被用清晰的語言重新包裝，使得即便是統計背景相對薄弱的文科背景學習者，也能感到親切，而不會産生強烈的畏難情緒。

評分☆☆☆☆☆

如果說市麵上多數研究方法書籍是教你“如何做”的話，那麼這本《AMOS與研究方法（第2版）》則更像是在教你“為何要這麼做”以及“如果做得不對該如何糾正”。我尤其欣賞它對於報告和展示研究結果的規範性指導。在學術寫作中，如何以最清晰、最無可辯駁的方式嚮審稿人和讀者呈現復雜的模型結構和統計結果，往往是研究者麵臨的一大挑戰。這本書在最後章節專門闢齣大量篇幅，詳細闡述瞭APA格式下報告SEM結果的每一個細節，包括何時使用錶格、何時使用圖示，以及對不顯著的路徑係數應如何恰當地進行討論。這種對“學術規範”的極緻追求，體現瞭作者深厚的學術素養。它不僅幫助我們提高瞭數據分析的能力，更重要的是，它在無形中雕琢瞭我們作為科研人員的專業性和嚴謹性，確保我們的研究成果能夠在高水平的學術期刊上獲得應有的尊重和認可。這部分內容，對於我們這些需要定期發錶高質量論文的專業人士來說，其價值是無可估量的。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，初翻開這本書時，我曾略帶懷疑，畢竟研究方法領域的內容更新迭代速度很快，一本教材很難跟上最新的學術前沿。然而，這本書在“研究方法”這一塊的深度挖掘，著實超齣瞭我的預期。它不僅僅停留在介紹SEM的基本步驟，而是深入探討瞭模型診斷和修正的“藝術”。例如，對於模型不適應度（Model Fit）的討論，書中沒有簡單羅列那些熟悉的卡方值、RMSEA、CFI等指標，而是細緻地分析瞭每種指標背後的統計學意義及其在不同研究情境下的適用性限製。特彆是關於潛變量測量模型和結構模型區分的論述，作者的見解非常精闢，這對於那些在研究中試圖區分“概念”與“測量”的學者來說，簡直是醍醐灌頂。它迫使讀者跳齣隻看P值做決定的思維定式，轉而去審視模型背後的理論邏輯是否站得住腳。這種對方法論深層次的關注，使得這本書的價值遠遠超越瞭單純的軟件操作手冊，成為瞭一部可以反復研讀的、關於嚴謹實證主義研究的入門與進階之作。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，我對很多研究方法的教材都持保留態度，因為它們往往過於側重於軟件的錶麵功能，缺乏對研究哲學基礎的探討。然而，這本書的第二個版本明顯加強瞭對方法論根基的構建。它不僅僅滿足於“讓模型跑起來”，而是引導讀者去思考“我們所構建的模型，在多大程度上真實地反映瞭我們所研究的潛在社會現象？”。書中對於測量不變性（Measurement Invariance）的討論，是我見過的國內教材中最全麵、最細緻的之一。這對於進行跨文化比較研究或追蹤研究的學者來說，是至關重要的環節。它提醒我們，在比較不同群體（如不同文化背景或不同時間點）的結構關係之前，必須先確保我們使用的測量工具在這些群體中測量的是同一個“東西”。這種對測量前提的審慎把關，體現瞭作者對實證研究倫理的深刻理解。讀完這本書，我感覺自己對數據背後的含義有瞭更深層次的敬畏和批判性思考能力，這纔是真正優秀的研究方法論書籍應該給予讀者的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

好書，留著慢慢看！支持京東！

評分☆☆☆☆☆

不錯的教材 講解的很清楚

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

搭配著兩本書來的 都是spss係列的

評分☆☆☆☆☆

作為初學者，錶示這本書比較適閤。哈哈。

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，字很清晰，理論深入淺齣，通俗易懂，輕巧方便攜帶，是學習AMOS的入門必備教材

評分☆☆☆☆☆

圖書品質不錯，內容豐富。

評分☆☆☆☆☆

書籍正品，質量很好，物流很快，好評

評分☆☆☆☆☆

京東買書，多快好省，買書選京東