潜变量建模与MPLUS应用进阶篇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王孟成，毕向阳著 著

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• 潜变量建模
• 结构方程模型
• Mplus
• 统计分析
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• 数据分析
• 统计建模
• 高级统计
• 量化研究

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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787568908160

商品编码：29505529519

出版时间：2018-04-01

作  者:王孟成,毕向阳 著 定  价:65 出 版 社:重庆大学出版社 出版日期:2018年04月01日 页  数:342 装  帧:平装 ISBN:9787568908160 ●部分混合模型
●1潜类别模型
●2回归混合模型
●3因子混合模型
●4潜增长曲线模型
●5增长混合模型——潜类别增长模型与增长混合模型
●第二部分多水平模型
●6多水平回归模型
●7多水平增长模型
●8多水平结构方程模型
●9多水平中介效应分析
●第三部分贝叶斯结构方程模型
●10潜变量建模的贝叶斯方法

内容简介

本书是2014年出版的《潜变量模型与Mplus 应用:基础篇》的延伸，主要涉及更复杂的潜变量模型。全书共11 章，分为混合模型篇（靠前 至5 章）、多水平模型篇（第6 至10章）和贝叶斯结构方程模型篇（靠前1章）。本书以靠前主流潜变量建模软件Mplus为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍潜变量建模的常用模型和Mplus分析过程，以实例演示整个分析过程，适合高校教师和研究生作为教科书和科研参考书。 王孟成,毕向阳 著 王孟成，博士，现为广州大学心理系副教授，硕士生导师。发表论文近50篇（SSCI收录10篇），其中在《心理学报》《社会学研究》等杂志发表方法学文章。
毕向阳，博士，现为中国政法大学社会学院副教授，硕士生导师。在《中国社会科学》《社会学研究》《社会》《学海》等杂志发表过文章。

好的，这是一份关于一本名为《结构方程模型进阶与Mplus实战解析》的图书简介，该书内容专注于结构方程模型（SEM）的高级应用与Mplus软件的实战操作，并未涵盖“潜变量建模与Mplus应用进阶篇”中的特定内容。 --- 图书名称：《结构方程模型进阶与Mplus实战解析》 内容概述 本书旨在为已经掌握结构方程模型（SEM）基础理论和Mplus软件初步操作的研究者提供一个深入、实用的进阶平台。本书将复杂模型转化为清晰、可操作的步骤，重点讲解如何处理现实研究中常见的复杂数据结构、模型设定难题以及结果的深度解读。我们摒弃冗长、抽象的数学推导，转而强调模型的逻辑构建、Mplus语法的高级运用以及结果的统计学意义阐释。 第一部分：模型设定与复杂数据结构的应对 在深入复杂的统计建模之前，数据质量和模型的初始设定至关重要。本部分将系统探讨在Mplus中处理现实世界数据特有的挑战。 1. 缺失数据与数据处理的精细化管理 最大似然估计（ML）的局限性与替代方案：深入讨论在何种情况下ML不再适用，重点介绍全信息最大似然估计（FIML）在处理多变量正态假设下缺失数据时的优势与实施细节。 多重插补（MI）在Mplus中的集成应用：讲解如何利用Mplus内置的MI功能进行数据补全，包括对池化结果的正确解释与报告，以及多重插补过程中的关键参数设定。 离群点与异常值的识别及对模型拟合的影响：介绍如何利用Mplus的残差分析和影响力统计量识别潜在的异常值，并讨论在不损失数据信息的前提下，对模型稳健性的评估方法。 2. 测量模型的深度检验与修正 验证性因子分析（CFA）的深入探讨：超越单因子模型的检验，重点讲解高阶因子模型、反射式与格式塔式测量模型的构建与区分。 测量不变性检验（Measurement Invariance Testing）：系统梳理在跨群体比较中进行严格的测量不变性检验的步骤，包括配置水平、度量水平、以及稀有度水平的逐步检验流程，并详细阐述如何在Mplus中设置约束和解释检验结果。 模型修正的科学性原则：探讨何时以及如何根据修正指数（Modification Indices）对模型进行合理化调整，强调理论驱动而非数据驱动的修正策略。 第二部分：进阶模型结构与动态分析 本部分聚焦于超越标准路径分析和因子分析的更高级模型，这些模型能够更好地揭示变量间的动态关系和潜在的调节机制。 3. 潜变量交互作用与调节效应的建模 交互作用的潜变量层面实现：讲解如何在结构方程模型中准确地设定潜变量之间的交互项，而非仅限于指标层面。讨论交互项的中心化处理和结果的解释，特别是当交互项涉及多个潜变量时。 调节效应的稳健检验：介绍使用潜变量作为调节因子时，如何进行稳健的检验和报告，并对比传统回归方法与SEM方法的优劣。 潜变量的非线性关系建模：探讨使用二次项（Quadratic Terms）来捕捉潜在变量间非线性联系的方法，以及对模型拟合度要求的提高。 4. 纵向数据分析与增长曲线模型（Growth Curve Modeling） 个体差异的动态捕捉：详细介绍线性、二次或分段线性增长曲线模型的构建，重点关注如何分离群体平均轨迹与个体差异的变异。 协变量对轨迹参数的影响：讲解如何将时间不变或时间依赖的协变量引入增长曲线模型，以预测个体轨迹的初始点和增长斜率。 混合效应模型与SEM的桥接：对比Mplus中基于潜变量的增长模型与更侧重于层次化数据的混合效应模型在处理纵向数据时的侧重点和报告差异。 第三部分：高级模型拟合、结果报告与模型比较 构建模型只是第一步，如何确保模型的合理性、稳健性，并进行恰当的比较是研究的重中之重。 5. 复杂模型的拟合指数与稳健性评估 拟合指数的深度解读：超越 $chi^2$ 检验，深入解析RMSEA、CFI、TLI等拟合指数的敏感性，讨论不同样本量下如何设定合理的临界值。 稳健性检验方法：介绍Bootstrap方法在SEM中的应用，用于检验参数估计的稳定性。讲解参数的非中心化估计（Non-Centering Parameterization）在处理复杂模型收敛问题时的作用。 多组别分析（Multi-Group Analysis, MGA）的深入实践：除了基本的参数约束（Metric, Scalar Invariance），本书还将介绍如何进行更复杂的MGA，例如在结构参数上施加约束，以检验理论模型在不同群体间的结构差异。 6. Mplus语法的精炼与高级技巧 语法模块化与效率优化：教授如何利用Mplus的`DEFINE`、`MODEL CONSTRAINT`等命令创建复杂的衍生变量和约束条件，优化程序的可读性和执行效率。 混合模型（Mixture Modeling）的初步接触：为有兴趣探索潜在类别模型的读者，提供如何使用Mplus进行潜剖面分析（LPA）的基础语法结构和模型识别（Identification）的注意事项。 本书特点 本书的核心价值在于其实战性。每一章节均配有详尽的Mplus语法示例、模拟数据运行结果分析和规范的报告撰写指南。读者将学会如何将理论假设转化为精确的Mplus代码，并能自信地解读复杂模型的输出结果，从而将SEM的应用水平提升至一个更专业、更具批判性的层次。本书适合研究生、博士后研究人员以及在实证研究中需要处理复杂统计模型的专业人士阅读。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字本身就充满了吸引力，因为它直接触及了我在学术研究中遇到的一个核心挑战——如何有效地处理和理解那些无法直接观测但又至关重要的“潜变量”。在我的研究领域，许多重要的理论构念，比如“工作满意度”、“组织承诺”或“学习动机”，都属于潜变量范畴。我深知，仅仅依靠几个简单的观测指标来衡量这些复杂的概念，往往会忽略大量的测量误差，并可能导致研究结论的偏差。《潜变量建模与MPLS应用进阶篇》的问世，无疑为我提供了一个系统学习和深入掌握潜变量建模技术、并将其与强大的Mplus软件相结合的绝佳机会。我非常期待书中能够详细讲解如何构建和评估这些潜变量模型，包括如何进行验证性因子分析（CFA）来确证测量模型的有效性，以及如何构建结构方程模型（SEM）来检验潜在变量之间的因果关系。我希望书中能够提供关于模型设定、参数估计、模型拟合度评估以及模型修正等方面的详尽指导。更重要的是，我一直以来都对Mplus软件的强大功能和灵活性感到好奇，并希望能够真正掌握它。我期待书中能够提供清晰的Mplus操作步骤，从数据准备到模型运行，再到结果的解读和报告，都能有循序渐进的讲解。我特别希望书中能够包含一些关于处理分类潜变量模型（如潜在类别分析）和增长混合模型（growth mixture modeling）等复杂模型的Mplus应用范例，因为这些模型在揭示个体差异和发展轨迹方面具有独特的优势。我相信，通过学习这本书，我将能够更自信地处理和分析我的研究数据，构建更具解释力的模型，从而在学术研究中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

这次购入的这本书，可以说是彻底颠覆了我对数据分析方法的固有认知。我原本以为，掌握了基础的回归分析和因子分析，就能应对大部分的研究需求了。然而，随着我接触的项目越来越深入，我发现许多研究问题，例如测量误差对结果的影响，或者个体之间微妙的、不易察觉的潜在差异，仅仅依靠传统的统计方法是难以解释清楚的。《潜变量建模与MPLS应用进阶篇》正是在这样的背景下，成为了我探寻更深层数据奥秘的指引。书中关于测量模型（measurement model）和结构模型（structural model）之间的精妙结合，让我看到了如何构建能够同时考虑测量误差和潜在变量之间关系的严谨研究框架。我特别期待书中对报告测量模型质量（例如CFI, TLI, RMSEA, SRMR等）的详细解释，以及如何根据这些指标来判断模型的适配性。更令我兴奋的是，书中将深入探讨如何利用Mplus软件来灵活实现这些复杂模型。我曾听说Mplus在处理缺失数据、非正态分布数据以及分类变量数据方面有着得天独厚的优势。我非常希望书中能够提供关于如何利用Mplus进行缺失数据插补（imputation）的详细步骤，以及如何正确选择和解释模型中各种参数的含义，例如因子载荷（factor loadings）、因子相关性（factor correlations）以及结构路径系数（structural path coefficients）等。我期待通过阅读这本书，能够从“数据使用者”蜕变为“数据构建者”，能够更自信、更精准地设计和分析我的研究，从而产出更具学术价值的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初涉研究领域的学者，我常常在文献中看到各种复杂的统计模型，但对它们如何具体实现和解释，总是一头雾水。《潜变量建模与MPLS应用进阶篇》的出现，就像为我提供了一份详尽的“工具箱”和“操作手册”。我特别关注书中关于如何将理论假设转化为可检验的统计模型的过程。我希望书中能够清晰地阐释潜变量模型的核心思想，例如它如何通过观测变量来推断潜在的、不可直接测量的变量，以及如何估计这些潜在变量之间的关系。我期待书中能提供关于模型构建的“最佳实践”，例如如何选择合适的模型指标来评估模型的拟合优度，如何诊断和处理模型中的常见问题，例如模型收敛困难（convergence problems）或解释性差。当然，我最期待的是关于Mplus软件的应用部分。我听说Mplus是一款功能强大且灵活的统计软件，但其学习曲线相对陡峭。我希望书中能提供从基础到进阶的Mplus操作教程，涵盖数据管理、模型定义、参数估计以及结果可视化等各个环节。我尤其希望书中能够介绍一些在实际研究中常用的Mplus命令和语句，并配以生动的案例分析，让我能够快速上手，并将所学知识应用到我自己的研究项目中。我期待通过这本书，能够逐步掌握潜变量建模这一强大的研究工具，提升我的数据分析能力，并为我未来的科研之路铺平道路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑是我研究生涯中一次期待已久的“及时雨”。一直以来，潜变量模型在社会科学、心理学、教育学等众多领域都扮演着至关重要的角色，但真正深入理解其背后的理论逻辑、掌握各种模型构建的精髓，并且能够熟练运用SPSS、LISREL等传统软件进行分析，早已不能满足我日益增长的研究需求。特别是在面对日益复杂的现实研究问题时，我迫切需要一种能够处理更高阶、更动态、更精细化模型的方法。《潜变量建模与MPLS应用进阶篇》的出现，正好填补了这一空白。我尤其关注书中关于高阶因子模型、多水平模型（multilevel modeling）以及纵向数据分析（longitudinal data analysis）的详尽阐述。我曾尝试过在我的研究项目中使用多水平模型来解释学生在不同班级和学校中的学习差异，但对模型拟合的解释以及各种潜在问题的排查始终感到力不从心。我希望这本书能够提供更具操作性的指导，例如如何选择合适的方差分量结构，如何解读高阶因子对低阶因子的影响路径，以及在纵向数据中如何处理数据缺失和时间不变协变量的处理策略。此外，书中对Mplus软件的进阶应用讲解，更是我关注的重点。Mplus强大的功能和灵活的语法，一直是我渴望深入掌握的工具。我希望能通过这本书，学习如何运用Mplus进行更复杂的模型估计，例如潜在类别分析（Latent Class Analysis）、混合效应模型（Mixed Effects Models）以及增长混合模型（Growth Mixture Models）等，这些模型在处理异质性群体和个体发展轨迹方面具有独特的优势。我期待书中能够提供丰富的案例，让我能够边学边练，将理论知识转化为实际操作能力，从而更有效地解决我的研究难题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和标题本身就散发着一种专业而又引人入胜的气息，让我对其内容充满好奇。我是一名对心理测量学和教育统计学有着浓厚兴趣的学生，尤其是在学习过程中，我经常遇到一些概念，例如信度和效度，虽然了解其基本含义，但如何在一个严谨的统计模型中加以体现，始终让我感到困惑。《潜潜变量建模与MPLS应用进阶篇》似乎为我打开了一扇全新的大门。我非常期待书中能够深入浅出地讲解潜变量模型的原理，特别是它如何超越传统指标变量的局限性，去揭示那些更本质、更抽象的构念（constructs）。我希望书中能够详细介绍各种潜变量模型，比如验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM），并解释它们各自的适用场景和模型构建步骤。更重要的是，我一直对Mplus这款软件心存向往，它以其强大的模型拟合能力和广泛的应用范围而著称。我希望这本书能够提供详细的Mplus操作指南，从数据输入、模型定义到结果输出和解释，都能有清晰的示范。我特别关注书中关于如何处理多群体比较（multigroup comparison）和模型平均（model averaging）等高级分析的技术，因为这些在比较不同人群的测量不变性（measurement invariance）以及整合多个模型结果时至关重要。我相信，通过学习这本书，我将能够构建出更符合心理学和教育学研究特点的测量模型，并有效地进行理论检验，从而为我的毕业论文打下坚实的基础。