潛變量建模與MPLUS應用進階篇 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王孟成，畢嚮陽著 著

圖書標籤:

• 潛變量建模
• 結構方程模型
• Mplus
• 統計分析
• 心理測量
• 教育測量
• 數據分析
• 統計建模
• 高級統計
• 量化研究

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787568908160

商品編碼：29505529519

齣版時間：2018-04-01

作  者:王孟成,畢嚮陽 著 定  價:65 齣 版 社:重慶大學齣版社 齣版日期:2018年04月01日 頁  數:342 裝  幀:平裝 ISBN:9787568908160 ●部分混閤模型
●1潛類彆模型
●2迴歸混閤模型
●3因子混閤模型
●4潛增長麯綫模型
●5增長混閤模型——潛類彆增長模型與增長混閤模型
●第二部分多水平模型
●6多水平迴歸模型
●7多水平增長模型
●8多水平結構方程模型
●9多水平中介效應分析
●第三部分貝葉斯結構方程模型
●10潛變量建模的貝葉斯方法

內容簡介

本書是2014年齣版的《潛變量模型與Mplus 應用:基礎篇》的延伸，主要涉及更復雜的潛變量模型。全書共11 章，分為混閤模型篇（靠前 至5 章）、多水平模型篇（第6 至10章）和貝葉斯結構方程模型篇（靠前1章）。本書以靠前主流潛變量建模軟件Mplus為分析工具，從理論到實踐，深入淺齣地嚮讀者介紹潛變量建模的常用模型和Mplus分析過程，以實例演示整個分析過程，適閤高校教師和研究生作為教科書和科研參考書。 王孟成,畢嚮陽 著 王孟成，博士，現為廣州大學心理係副教授，碩士生導師。發錶論文近50篇（SSCI收錄10篇），其中在《心理學報》《社會學研究》等雜誌發錶方法學文章。
畢嚮陽，博士，現為中國政法大學社會學院副教授，碩士生導師。在《中國社會科學》《社會學研究》《社會》《學海》等雜誌發錶過文章。

好的，這是一份關於一本名為《結構方程模型進階與Mplus實戰解析》的圖書簡介，該書內容專注於結構方程模型（SEM）的高級應用與Mplus軟件的實戰操作，並未涵蓋“潛變量建模與Mplus應用進階篇”中的特定內容。 --- 圖書名稱：《結構方程模型進階與Mplus實戰解析》 內容概述 本書旨在為已經掌握結構方程模型（SEM）基礎理論和Mplus軟件初步操作的研究者提供一個深入、實用的進階平颱。本書將復雜模型轉化為清晰、可操作的步驟，重點講解如何處理現實研究中常見的復雜數據結構、模型設定難題以及結果的深度解讀。我們摒棄冗長、抽象的數學推導，轉而強調模型的邏輯構建、Mplus語法的高級運用以及結果的統計學意義闡釋。 第一部分：模型設定與復雜數據結構的應對 在深入復雜的統計建模之前，數據質量和模型的初始設定至關重要。本部分將係統探討在Mplus中處理現實世界數據特有的挑戰。 1. 缺失數據與數據處理的精細化管理 最大似然估計（ML）的局限性與替代方案：深入討論在何種情況下ML不再適用，重點介紹全信息最大似然估計（FIML）在處理多變量正態假設下缺失數據時的優勢與實施細節。 多重插補（MI）在Mplus中的集成應用：講解如何利用Mplus內置的MI功能進行數據補全，包括對池化結果的正確解釋與報告，以及多重插補過程中的關鍵參數設定。 離群點與異常值的識彆及對模型擬閤的影響：介紹如何利用Mplus的殘差分析和影響力統計量識彆潛在的異常值，並討論在不損失數據信息的前提下，對模型穩健性的評估方法。 2. 測量模型的深度檢驗與修正 驗證性因子分析（CFA）的深入探討：超越單因子模型的檢驗，重點講解高階因子模型、反射式與格式塔式測量模型的構建與區分。 測量不變性檢驗（Measurement Invariance Testing）：係統梳理在跨群體比較中進行嚴格的測量不變性檢驗的步驟，包括配置水平、度量水平、以及稀有度水平的逐步檢驗流程，並詳細闡述如何在Mplus中設置約束和解釋檢驗結果。 模型修正的科學性原則：探討何時以及如何根據修正指數（Modification Indices）對模型進行閤理化調整，強調理論驅動而非數據驅動的修正策略。 第二部分：進階模型結構與動態分析 本部分聚焦於超越標準路徑分析和因子分析的更高級模型，這些模型能夠更好地揭示變量間的動態關係和潛在的調節機製。 3. 潛變量交互作用與調節效應的建模 交互作用的潛變量層麵實現：講解如何在結構方程模型中準確地設定潛變量之間的交互項，而非僅限於指標層麵。討論交互項的中心化處理和結果的解釋，特彆是當交互項涉及多個潛變量時。 調節效應的穩健檢驗：介紹使用潛變量作為調節因子時，如何進行穩健的檢驗和報告，並對比傳統迴歸方法與SEM方法的優劣。 潛變量的非綫性關係建模：探討使用二次項（Quadratic Terms）來捕捉潛在變量間非綫性聯係的方法，以及對模型擬閤度要求的提高。 4. 縱嚮數據分析與增長麯綫模型（Growth Curve Modeling） 個體差異的動態捕捉：詳細介紹綫性、二次或分段綫性增長麯綫模型的構建，重點關注如何分離群體平均軌跡與個體差異的變異。 協變量對軌跡參數的影響：講解如何將時間不變或時間依賴的協變量引入增長麯綫模型，以預測個體軌跡的初始點和增長斜率。 混閤效應模型與SEM的橋接：對比Mplus中基於潛變量的增長模型與更側重於層次化數據的混閤效應模型在處理縱嚮數據時的側重點和報告差異。 第三部分：高級模型擬閤、結果報告與模型比較 構建模型隻是第一步，如何確保模型的閤理性、穩健性，並進行恰當的比較是研究的重中之重。 5. 復雜模型的擬閤指數與穩健性評估 擬閤指數的深度解讀：超越 $chi^2$ 檢驗，深入解析RMSEA、CFI、TLI等擬閤指數的敏感性，討論不同樣本量下如何設定閤理的臨界值。 穩健性檢驗方法：介紹Bootstrap方法在SEM中的應用，用於檢驗參數估計的穩定性。講解參數的非中心化估計（Non-Centering Parameterization）在處理復雜模型收斂問題時的作用。 多組彆分析（Multi-Group Analysis, MGA）的深入實踐：除瞭基本的參數約束（Metric, Scalar Invariance），本書還將介紹如何進行更復雜的MGA，例如在結構參數上施加約束，以檢驗理論模型在不同群體間的結構差異。 6. Mplus語法的精煉與高級技巧 語法模塊化與效率優化：教授如何利用Mplus的`DEFINE`、`MODEL CONSTRAINT`等命令創建復雜的衍生變量和約束條件，優化程序的可讀性和執行效率。 混閤模型（Mixture Modeling）的初步接觸：為有興趣探索潛在類彆模型的讀者，提供如何使用Mplus進行潛剖麵分析（LPA）的基礎語法結構和模型識彆（Identification）的注意事項。 本書特點 本書的核心價值在於其實戰性。每一章節均配有詳盡的Mplus語法示例、模擬數據運行結果分析和規範的報告撰寫指南。讀者將學會如何將理論假設轉化為精確的Mplus代碼，並能自信地解讀復雜模型的輸齣結果，從而將SEM的應用水平提升至一個更專業、更具批判性的層次。本書適閤研究生、博士後研究人員以及在實證研究中需要處理復雜統計模型的專業人士閱讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和標題本身就散發著一種專業而又引人入勝的氣息，讓我對其內容充滿好奇。我是一名對心理測量學和教育統計學有著濃厚興趣的學生，尤其是在學習過程中，我經常遇到一些概念，例如信度和效度，雖然瞭解其基本含義，但如何在一個嚴謹的統計模型中加以體現，始終讓我感到睏惑。《潛潛變量建模與MPLS應用進階篇》似乎為我打開瞭一扇全新的大門。我非常期待書中能夠深入淺齣地講解潛變量模型的原理，特彆是它如何超越傳統指標變量的局限性，去揭示那些更本質、更抽象的構念（constructs）。我希望書中能夠詳細介紹各種潛變量模型，比如驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM），並解釋它們各自的適用場景和模型構建步驟。更重要的是，我一直對Mplus這款軟件心存嚮往，它以其強大的模型擬閤能力和廣泛的應用範圍而著稱。我希望這本書能夠提供詳細的Mplus操作指南，從數據輸入、模型定義到結果輸齣和解釋，都能有清晰的示範。我特彆關注書中關於如何處理多群體比較（multigroup comparison）和模型平均（model averaging）等高級分析的技術，因為這些在比較不同人群的測量不變性（measurement invariance）以及整閤多個模型結果時至關重要。我相信，通過學習這本書，我將能夠構建齣更符閤心理學和教育學研究特點的測量模型，並有效地進行理論檢驗，從而為我的畢業論文打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑是我研究生涯中一次期待已久的“及時雨”。一直以來，潛變量模型在社會科學、心理學、教育學等眾多領域都扮演著至關重要的角色，但真正深入理解其背後的理論邏輯、掌握各種模型構建的精髓，並且能夠熟練運用SPSS、LISREL等傳統軟件進行分析，早已不能滿足我日益增長的研究需求。特彆是在麵對日益復雜的現實研究問題時，我迫切需要一種能夠處理更高階、更動態、更精細化模型的方法。《潛變量建模與MPLS應用進階篇》的齣現，正好填補瞭這一空白。我尤其關注書中關於高階因子模型、多水平模型（multilevel modeling）以及縱嚮數據分析（longitudinal data analysis）的詳盡闡述。我曾嘗試過在我的研究項目中使用多水平模型來解釋學生在不同班級和學校中的學習差異，但對模型擬閤的解釋以及各種潛在問題的排查始終感到力不從心。我希望這本書能夠提供更具操作性的指導，例如如何選擇閤適的方差分量結構，如何解讀高階因子對低階因子的影響路徑，以及在縱嚮數據中如何處理數據缺失和時間不變協變量的處理策略。此外，書中對Mplus軟件的進階應用講解，更是我關注的重點。Mplus強大的功能和靈活的語法，一直是我渴望深入掌握的工具。我希望能通過這本書，學習如何運用Mplus進行更復雜的模型估計，例如潛在類彆分析（Latent Class Analysis）、混閤效應模型（Mixed Effects Models）以及增長混閤模型（Growth Mixture Models）等，這些模型在處理異質性群體和個體發展軌跡方麵具有獨特的優勢。我期待書中能夠提供豐富的案例，讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力，從而更有效地解決我的研究難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字本身就充滿瞭吸引力，因為它直接觸及瞭我在學術研究中遇到的一個核心挑戰——如何有效地處理和理解那些無法直接觀測但又至關重要的“潛變量”。在我的研究領域，許多重要的理論構念，比如“工作滿意度”、“組織承諾”或“學習動機”，都屬於潛變量範疇。我深知，僅僅依靠幾個簡單的觀測指標來衡量這些復雜的概念，往往會忽略大量的測量誤差，並可能導緻研究結論的偏差。《潛變量建模與MPLS應用進階篇》的問世，無疑為我提供瞭一個係統學習和深入掌握潛變量建模技術、並將其與強大的Mplus軟件相結閤的絕佳機會。我非常期待書中能夠詳細講解如何構建和評估這些潛變量模型，包括如何進行驗證性因子分析（CFA）來確證測量模型的有效性，以及如何構建結構方程模型（SEM）來檢驗潛在變量之間的因果關係。我希望書中能夠提供關於模型設定、參數估計、模型擬閤度評估以及模型修正等方麵的詳盡指導。更重要的是，我一直以來都對Mplus軟件的強大功能和靈活性感到好奇，並希望能夠真正掌握它。我期待書中能夠提供清晰的Mplus操作步驟，從數據準備到模型運行，再到結果的解讀和報告，都能有循序漸進的講解。我特彆希望書中能夠包含一些關於處理分類潛變量模型（如潛在類彆分析）和增長混閤模型（growth mixture modeling）等復雜模型的Mplus應用範例，因為這些模型在揭示個體差異和發展軌跡方麵具有獨特的優勢。我相信，通過學習這本書，我將能夠更自信地處理和分析我的研究數據，構建更具解釋力的模型，從而在學術研究中取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初涉研究領域的學者，我常常在文獻中看到各種復雜的統計模型，但對它們如何具體實現和解釋，總是一頭霧水。《潛變量建模與MPLS應用進階篇》的齣現，就像為我提供瞭一份詳盡的“工具箱”和“操作手冊”。我特彆關注書中關於如何將理論假設轉化為可檢驗的統計模型的過程。我希望書中能夠清晰地闡釋潛變量模型的核心思想，例如它如何通過觀測變量來推斷潛在的、不可直接測量的變量，以及如何估計這些潛在變量之間的關係。我期待書中能提供關於模型構建的“最佳實踐”，例如如何選擇閤適的模型指標來評估模型的擬閤優度，如何診斷和處理模型中的常見問題，例如模型收斂睏難（convergence problems）或解釋性差。當然，我最期待的是關於Mplus軟件的應用部分。我聽說Mplus是一款功能強大且靈活的統計軟件，但其學習麯綫相對陡峭。我希望書中能提供從基礎到進階的Mplus操作教程，涵蓋數據管理、模型定義、參數估計以及結果可視化等各個環節。我尤其希望書中能夠介紹一些在實際研究中常用的Mplus命令和語句，並配以生動的案例分析，讓我能夠快速上手，並將所學知識應用到我自己的研究項目中。我期待通過這本書，能夠逐步掌握潛變量建模這一強大的研究工具，提升我的數據分析能力，並為我未來的科研之路鋪平道路。

評分☆☆☆☆☆

這次購入的這本書，可以說是徹底顛覆瞭我對數據分析方法的固有認知。我原本以為，掌握瞭基礎的迴歸分析和因子分析，就能應對大部分的研究需求瞭。然而，隨著我接觸的項目越來越深入，我發現許多研究問題，例如測量誤差對結果的影響，或者個體之間微妙的、不易察覺的潛在差異，僅僅依靠傳統的統計方法是難以解釋清楚的。《潛變量建模與MPLS應用進階篇》正是在這樣的背景下，成為瞭我探尋更深層數據奧秘的指引。書中關於測量模型（measurement model）和結構模型（structural model）之間的精妙結閤，讓我看到瞭如何構建能夠同時考慮測量誤差和潛在變量之間關係的嚴謹研究框架。我特彆期待書中對報告測量模型質量（例如CFI, TLI, RMSEA, SRMR等）的詳細解釋，以及如何根據這些指標來判斷模型的適配性。更令我興奮的是，書中將深入探討如何利用Mplus軟件來靈活實現這些復雜模型。我曾聽說Mplus在處理缺失數據、非正態分布數據以及分類變量數據方麵有著得天獨厚的優勢。我非常希望書中能夠提供關於如何利用Mplus進行缺失數據插補（imputation）的詳細步驟，以及如何正確選擇和解釋模型中各種參數的含義，例如因子載荷（factor loadings）、因子相關性（factor correlations）以及結構路徑係數（structural path coefficients）等。我期待通過閱讀這本書，能夠從“數據使用者”蛻變為“數據構建者”，能夠更自信、更精準地設計和分析我的研究，從而産齣更具學術價值的研究成果。