結構方程模型的原理與應用 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　《結構方程模型的原理與應用》提供瞭一套從概念原理，到操作技術，再到運用範例的整閤性知識，並以作者多年研究實務與豐富教學經驗，承襲過去著作風格。以簡明流暢的文字，配閤LlSREL、AMOS、Mplus三種軟件的介紹與運用，對結構方程模型的操作與解釋提供瞭完整的說明。結構方程模型被譽為應用統計的第三次革命，在20世紀80年代以來席捲整個社會科學領域，是新一代學者必備的統計方法學知識。對於想要認識結構方程模型，以及對測量、測驗與統計領域有興趣的研究者，或欲以量化研究為其論文寫作內容的研究生而言，《結構方程模型的原理與應用》是必讀的經典著作。

作者簡介

　　邱皓政，颱灣“中央”大學企業管理學係教授，量化研究學刊主編。曾任美國加州大學洛杉磯分校神經醫學研究中心統計分析師，颱灣心理學會秘書長，颱灣統計方法學學會創會理事長。研究興趣為統計方法與應用技術、心理測量學、工業與組織心理學、創造力與組織創新研究等，專長為結構方程模型與多變量統計方法。著有《潛在類彆模式的原理與技術》《結構方程模式》《量化研究法》，譯有《多層次模型分析導論》《創造力》。
　　林碧芳，目前任教於颱灣世新大學、明誌科技大學等校。研究興趣為心理與教育測驗與評量、教育心理學、創意教學與創造力。專長為結構方程模型、階層綫性模型、數據分析等初階與高階統計運用及量錶編製。

內頁插圖

目錄

第一章 結構方程模型概說
第一節 結構方程模型的特性
第二節 結構方程模型的執行
第三節 SEM的執行重點
第四節 結語
第二章 結構方程模型的組成
第一節 結構方程模型的變量
第二節 結構方程模型的參數
第三節 模型界定
第三章 參數估計與識彆問題
第一節 模型識彆問題
第二節 參數估計
第三節 參數估計策略
第四節 參數估計的相關議題
第四章 模型擬閤評鑒
第一節 模型評鑒的基本概念
第二節 模型評鑒的方法
第三節 結語
第五章 驗證性因素分析與模型修飾
第一節 驗證性因素分析原理
第二節 測量模型的內部擬閤檢驗
第三節 驗證性因素分析的實例
第四節 驗證性因素分析的模型修飾
第五節 AMOS的驗證性因素分析
第六節 Mplus的驗證性因素分析
第七節 結語
第六章 高階驗證性因素分析
第一節 高階驗證性因素分析的概念
第二節 高階驗證性因素分析的實例
第三節 AMOS的高階驗證性因素分析
第四節 Mplus的高階驗證性因素分析
第七章 路徑分析
第一節 路徑分析的基本概念
第二節 路徑分析的模型界定與識彆
第三節 LISREL的路徑分析
第四節 AMOS的路徑分析
第五節 Mplus的路徑分析
第六節 結語
第八章 結構方程模型：統閤模型分析
第一節 統閤模型的基本概念
第二節 統閤模型的分析步驟
第三節 變量組閤與聚閤
第四節 LISREL的統閤模型分析
第五節 AMOS的統閤模型分析
第六節 Mplus的統閤模型分析
第七節 結語
第九章 多樣本結構方程模型
第一節 多樣本分析的概念
第二節 多樣本分析的統計原理
第三節 多樣本分析：測量恒等性檢驗
第四節 AMOS的多樣本分析
第五節 MpluS的多樣本分析
第六節 多樣本分析：復核效化檢驗
第七節 結語
第十章 平均數結構分析
第一節 平均數結構分析的原理
第二節 平均數結構的分析技術
第三節 平均數結構分析：測量模式
第四節 平均數結構分析：統閤模型
第五節 結語
第十一章 結構方程模型的正確運用
第一節 正確運用SEM的相關議題
第二節 SEM的解釋與應用
第三節 結語：SEM的展望
附錄一 LISREL語法
附錄二 SIMPLIS語法
附錄三 LISREL常見問題
附錄四 SEM操作常見疏失檢核錶
參考文獻
中文部分
英文部分
英漢術語對照錶

精彩書摘

　　第一章 結構方程模型概說
　　第一節 結構方程模型的特性
　　一、外顯與潛在變量
　　SEM一個重要的特性是能夠對抽象的構念（construct）進行估計與檢定。社會與行為研究經常必須處理一些抽象的概念，例如我們想知道“你幸福嗎？”。此時，針對抽象的概念，我們必須給予一個操作化的定義，以便能夠透過該程序得到具體的數據，用以反映不同個體在該概念上的強度。此時，我們所具體進行測量的變量稱為外顯變量（manifest variable）、觀察變量（observed variable）或測量變量（measuredvariable）。這些可以直接獲得數據的變量，若是受到同一個潛在構念的影響，則會具有共同性，反映在變量之間的共變關係上，如果針對這些變量之間的共同性加以估計，得到的一個能夠反映該潛在構念的強度的數據，稱之為潛在變量（1atentvariable）。
　　在研究中具體用來獲得潛在變量的策略，最典型的代錶是因素分析（factoranalysis），因素分析係利用一組測量同一個構念的觀察變量來估計背後的潛在變量，傳統因素分析針對於觀察變量的背後具有哪幾個潛在變量以及潛在變量與觀察變量之間的關係為何，它無法事前預知，直到數據搜集完成之後，進行變量間的共變關係分析，抽取齣最適當的因素，確立一個最佳的因素結構模型，將潛在變量加以命名。此一程序所進行的因素分析，得到的潛在因素即是一種經驗性的潛在變量，因而被稱之為探索性因素分析。
　　相對之下，在結構方程模型之中，潛在變量的概念與內涵是基於理論的推導，且潛在變量與觀察變量的關係是在資料搜集完成之前即事先提齣的假設性概念。然後透過實際所搜集的數據，分析比對假設模型與觀察到的數據之間的差異性，決定研究者對於潛在變量所提齣的假設性看法是否恰當。以此種模式進行的因素分析稱為驗證性因素分析，也即是一種先驗性、事前的潛在變量定義模式。

前言/序言

　　統計方法的進步，在計算機技術發達的今天尤其神速，新的理論與方法不斷被提齣。這不但豐富瞭統計科學本身，更擴展瞭社會科學等應用研究者的視野。一些基於不同原因而無法跟隨當代技術與時俱進的研究者們，則逐漸落後於創新的步伐，逐漸退齣學術的舞颱。與其說這是社會進化發展的一種現實，不如說是整個學術界得以蛻變躍進的關鍵契機。
　　就我在大學講颱授課以來的一甲子光陰中，確實見證瞭這個變遷的脈絡。從統計學來說，從最簡單的次數分布錶與百分比，到平均數的t檢驗與實驗方法所依據的方差分析，一直到多元變量的因素分析與迴歸分析，這些方法與技術雖已逐漸成為國內高校教材中的標準課題，但更高級的統計模型原理與技術也應納入學生學習的範圍。另外就測驗領域來說，傳統以經典測量理論所發展齣來的測驗編製技術，也逐漸擴展得更精細、更宏觀（如項目反應理論、結構方程模型等）。尤其是20世紀70年代所發展齣來的結構方程模型，到今天已經是一套完整的統計模式，能夠整閤潛變量的界定與測量，分析復雜變量結構，處理多重抽樣結構數據，可以有效解決研究者麵對不同研究課題的多樣性需求，從而被視為一門統計方法學，在過去幾十年間獨領風騷。關於結構方程模型的原理與應用，邱皓政教授的書中有詳細的說明。近年來，結構方程模型結閤非綫性模型與多層次模型的概念，正嚮著更一般化的方嚮發展。
　　在教育與管理領域進行的研究，除瞭麵對潛變量測量與分析之外，另一個現實是研究者所麵對的總體帶有層級結構，例如教育係統中的學生一教師一學校一省市一國傢，管理研究中的員工一主管一部門一公司一地區一産業，因此研究者在規劃研究課題時，就必須具備多層次數據分析的思維與設計，注意樣本的獨立性假設是否成立。善用這種模型的研究者，將可以從同一批數據中有更多的發現，有興趣的讀者可以在溫福星教授的著作中得到這方麵的詳細說明。

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