正版 結構方程模型——AMOS的操作與應用(附光盤第2版) 吳明隆 萬捲方法統計分析方法 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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商品參數

結構方程模型——AMOS的操作與應用
	定價	78.00
	齣版社	重慶大學齣版社
	齣版時間	2017年11月
	開本	16開
	作者	吳明隆 著
	頁數
	ISBN編碼	9787562457206

內容介紹
《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》詳細詳解和演示結構方程模型多種分析方法和操作步驟，是一本理想的AMOS與結構方程模型應用方麵的指導讀物。　　《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》前半部介紹結構方程模型（SEM）的概念與Amos G raphics窗口界麵的基本操作；後半部以各種實例介紹Amos G raphics在各種SEM模型中的應用。全書采用AMOS圖像界麵，完全沒有復雜的SEM理論推導和語法，的特點就是對利用AMOS進行結構方程模型各種分析的每一個步驟都有詳細的講解和圖示。這是一本“使用者界麵”取嚮的書籍，即使是不懂傳統SEM語法使用者，也能在*短時間內學會用AMOS繪製各種SEM模型圖，並將模型估計、模型識彆判斷、模型修正與模型驗證，實際應用於自己的研究領域中。　　《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》的讀者對象是結構方程模型分析方法的學習者和使用者，適閤社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學，也適閤教師教學輔助參考。

關聯推薦
《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》是“萬捲方法統計分析方法叢書”之一，全書共分12個章節，主要對AMOS的操作與應用知識作瞭介紹，具體內容包括結構方程模型的基本概念、模型適配度統計量的介紹、amos graphics界麵介紹、參數標簽與測量模型、驗證性因素分析等。該書可供各大專院校作為教材使用，也可供從事相關工作的人員作為參考用書使用。 
目錄
第*章 結構方程模型的基本概念 第*節 結構方程模型的特性 第*節 測量模型 第三節 結構模型 第四節 結構方程模型圖中的符號與意義 第五節 參數估計方法 第六節 模型的概念化 第七節 模型的修正 第八節 模型的復核效化 第*章 模型適配度統計量的介紹 第*節 模型適配度檢核指標 一、模型基本適配指標 二、整體模型適配度指標（模型外在質量的評估） 三、模型內在結構適配度的評估（模型內在質量的檢驗）第*章 結構方程模型的基本概念
第*節 結構方程模型的特性
第*節 測量模型
第三節 結構模型
第四節 結構方程模型圖中的符號與意義
第五節 參數估計方法
第六節 模型的概念化
第七節 模型的修正
第八節 模型的復核效化
第*章 模型適配度統計量的介紹
第*節 模型適配度檢核指標
一、模型基本適配指標
二、整體模型適配度指標（模型外在質量的評估）
三、模型內在結構適配度的評估（模型內在質量的檢驗）
四、模型統計檢驗力的評估
第*節 模型識彆的範例
一、正好識彆模型
二、過度識彆模型
三、低度識彆模型
第三章 amos graphics界麵介紹
第*節 amos graphics窗口的介紹
一、開啓[amos graphic]應用軟件
二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹
第*節 圖像鈕綜閤應用
一、繪製第*個測量模型
二、繪製第*個測量模型
三、繪製第三個測量模型
第四章 amos執行步驟與程序
第*節 路徑分析的程序與執行
一、建立路徑模型圖
二、開啓數據文件
三、設定觀察變量
四、設定誤差變量的變量名稱
五、設定文字報錶要呈現的統計量
六、將路徑模型圖存盤與計算估計值
七、瀏覽模型的結果
第*節 路徑因果模型圖的設定
一、外因變量間沒有相關的設定
二、內因變量沒有界定殘差項
第三節 飽和模型與獨立模型
一、飽和模型
二、獨立模型
第四節 結構方程模型圖
一、結構方程模型圖的繪製步驟
二、執行結果的標準化參數估計值路徑圖
三、模型的平行檢驗
第五節 結構模型與修正指標
一、模型a：初始模型
二、模型b：修正模型1
三、模型c：修正模型2
四、模型d：修正模型3
第六節 單一文件多重模型的設定
第五章 參數標簽與測量模型
第*節 參數標簽的設定與特定樣本的分析
一、更改特定群體名稱與模型名稱
二、開啓數據文件選人指標變量
三、設定分析屬性與計算估計值
四、增列模型變量或對象的參數標簽名稱
五、增列參數標簽名稱的模型估計結果
六、全體群體假設模型的修正
第*節 特定群體的分析
一、分析男生群體
二、分析女生群體
第三節 測量模型參數值的界定
一、測量模型假設模型
二、限製不同測量指標的路徑參數a
三、低度辨識的模型
四、增列參數限製條件
五、誤差變量的界定
六、測量模型的修正
七、測量模型參數標簽名稱的設定
第四節 測量模型的平行測驗檢驗
第五節 多因子測量模型潛在變量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交關係的測量模型
四、界定測量模型潛在變量間沒有相關
五、完全獨立潛在變量參數修正
六、單嚮度測量模型與多嚮度測量模型
第六章 驗證性因素分析
第*節 一階驗證性因素分析——多因素斜交模型
一、假設模型
二、輸齣結果
第*節 一階驗證性因素分析——多因素直交模型
一、假設模型
二、模型適配度摘要錶
第三節 二階驗證性因素分析
第四節 一階cfa模型多模型的比較
第五節 一階cfa模型測量不變性檢驗
一、描繪一階cfa假設模型圖
二、單一群組多個模型的設定
三、模型估計結果
第七章 路徑分析
第*節 路徑分析的模型與效果
第*節 路徑分析模型——遞歸模型
一、研究問題
二、采用傳統復迴歸求各路徑係數
三、amos graphics的應用
四、模型圖執行結果l
五、文字報錶輸齣結果
第三節 飽和模型的路徑分析
一、飽和模型假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計及適配度結果
第四節 非遞歸模型的路徑分析一
一、假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計值
四、模型適配度摘要錶
第五節 非遞歸模型的路徑分析二
一、設定迴歸係數的變量名稱
二、設定迴歸係數值w5=w6
三、參數估計的模型圖
四、參數估計值
五、設定兩個內因變量測量誤差的方差相等
第六節 模型界定搜尋
一、飽和模型圖
二、執行模型界定搜尋
第八章 潛在變量的路徑分析
第*節 潛在變量路徑分析的相關議題
一、原始數據文件變量排列
二、快速復製對象及參數格式
三、增列簡要圖像標題
四、增列參數標簽名稱
五、估計值模型圖參數移動
六、模型適配度的評估
七、模型的修正
八、pa—lv模型修正
第*節 數學效能pa—lv理論模型的檢驗
一、研究問題
二、aitl08 graphics窗口中的模型圖
三、計算估計的模型圖
四、參數估計相關報錶
第三節 模型的修正
一、參數格式的模型圖
二、參數估計相關統計量
第四節 混閤模型的路徑分析
一、路徑分析假設模型圖
二、增列模型圖像標題
三、路徑分析模型估計結果
四、采用潛在變量路徑分析模型
五、混閤路徑分析模型範例二
六、混閤路徑分析模型範例三
七、混閤路徑分析模型——非遞歸模型
第九章 多群組分析
第*節 多群組分析的基本理念
一、繪製男生群體路徑分析模型圖
二、開啓數據文件及選擇目標群組變量
三、開啓數據文件界定觀察變量
四、設定參數標簽名稱
五、設定群組名稱
六、輸齣結果
七、女生群體的分析模型圖
八、多群組分析
第*節 多群組路徑分析
一、繪製理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體的水平數值及樣本
五、界定群體模型圖的參數名稱
六、界定輸齣格式
七、預設模型輸齣結果
第三節 多重模型的設定
一、預設模型（未限製參數）
二、協方差相等模型
三、方差相等模型
四、路徑係數相等模型
五、模型不變性模型
六、多個模型的輸齣結果
第四節 多群組驗證性因素分析
一、繪製理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體分組變量名稱及其水平數值
五、設定多群組分析模型
六、輸齣結果
第五節 多群組結構方程模型
一、繪製amos理論模型圖
二、讀取數據文件並設定群組變量及水平數值
三、設定多群組分析模型
四、群組模型執行結果
五、模型注解說明
第六節 三個群組測量恒等性的檢驗
第七節 多群組路徑分析
一、繪製模型圖與讀人數據文件
二、增列群組及設定群組名稱
三、設定兩個群組數據文件變量與變量水平
四、執行多群組分析
五、計算估計值
六、輸齣結果
第十章 多群組結構平均數的檢驗
一、spss數據文件
二、設定平均數參數
三、範例一模型a
四、範例一模型b
五、範例二模型a
六、範例二模型b
第*節 結構平均數的操作程序
一、繪製理論模型與設定模型變量
二、增列群組與群組的變量水平數值
三、增列平均數與截距項參數標簽
四、執行多群組分析程序
五、模型估計
第*節 增列測量誤差項間有相關
一、執行多群組分析
二、模型截距項、平均數相等模型評估
三、測量殘差模型的修正
第三節 結構平均數的因素分析
一、增列平均數與截距項參數標簽
二、更改女生群體共同因素平均數的參數名稱標簽
三、設定多群組分析模型
四、輸齣結果
第十一章 sem實例應用與相關議題
第*節 社會支持量錶測量模型的驗證
一、測量模型的區彆效度
二、測量模型的收斂效度
第*節 缺失值數據文件的處理
一、觀察變量中有缺失值
二、增列估計平均數與截距項
三、數據取代
第三節 sem模型適配度與參數估計關係
一、模型a：初始模型
二、模型b
第四節 樣本大小與適配度卡方值
一、樣本數n為100
二、樣本數n為300
三、樣本數n為500
四、樣本數n為700
五、樣本數n為900
六、樣本數n為1100
七、樣本數n為1500
八、樣本數n為2000
第十二章 典型相關分析與結構方程模型關係
第*節 典型相關分析
一、cancorr語法指令
二、典型相關分析結果
第*節 sem執行程序
一、第*個典型變量
二、第*個典型變量
三、mimic分析結果
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