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内容简介

　　结构方程模型（SEM）是近三十年来社会科学和行为科学研究中最为重要的多元统计方法，很多研究者使用结构方程模型进行测验质量的分析。《基于结构方程模型的测验分析方法》系统整理了结构方程模型的此类应用，特别介绍了近年来该领域研究的最新进展。相信这《基于结构方程模型的测验分析方法》的内容，能够为相关研究者开发心理和教育测验提供新的思路和方法。

作者简介

　　吴瑞林，北京航空航天大学心理与行为研究所教师，管理学博士。在美国圣母大学（UniversityofNotreDame）心理学系联合培养期间，师从美国华人心理统计学家Ke-HalYuan.主要从事心理测量与统计、教育测评方面的研究。近三年来，主持国家自然科学基金一项，在SCI（E）、EI、CSSCI检索的期刊上发表论文十余篇。

内页插图

目录

第一章 测验与测验质量分析
1.1 测量与测验
1.2 教育和心理测量的特点
1.3 教育和心理测验的功能
1.4 测验质量与测验质量的评估

第二章 结构方程模型基础
2.1 什么是结构方程模型
2.2 结构方程模型的数学原理
2.3 路径分析与测量模型
2.4 构建结构方程模型的过程
2.5 结构方程模型的软件

第三章 结构方程模型与顺序数据
3.1 心理和教育测验数据的形式
3.2 顺序数据与相关系数
3.3 面向顺序数据的结构方程模型
3.4 面向顺序数据结构方程模型的应用情况
3.5 参数估计过程中遇到的问题

第四章 因素分析与测验效度
4.1 因素分析的发展与分类
4.2 因素分析与构念效度
4.3 面向顺序数据因素分析的实例

第五章 基于结构方程模型的信度分析
5.1 信度及其估计方法
5.2 基于顺序数据的信度
5.3 使用结构方程模型估计信度的实例

第六章 题目分析
6.1 经典测验理论中的题目难度和区分度
6.2 因素分析与题目的难度和区分度
6.3 项目反应理论与题目分析
6.4 因素分析与项目反应理论的关系
6.5 使用结构方程模型计算难度和区分度的实例

第七章 测量一致性与题目功能差异
7.1 多组验证性因素分析
7.2 题目功能差异检验及其与测量一致性的关系
7.3 测量一致性检验的实例

第八章 使用结构方程模型的其他问题
8.1 应该使用多大的样本量
8.2 模型修正与嵌套模型
8.3 如何报告结构方程模型的结果
8.4 打包操作及其使用条件

结语
附录1 结构方程模型常用图标
附录2 EQS命令简介
附录3 Mplus命令简介
参考文献

精彩书摘

　　8.3.3报告统计软件与统计过程
　　根据结构方程模型的统计基础，它既可以与样本协方差矩阵拟合，也可以用样本相关系数矩阵来分析，协方差矩阵与相关系数矩阵间本来就可以通过方差来相互转换。在结构方程模型诞生之初，它首先是与协方差矩阵相结合的；但一些研究者认为，与相关系数矩阵拟合后获得的模型参数已经标准化，变量间关系也更明晰，所以更乐于使用样本相关系数矩阵进行分析。
　　不管拟合哪种矩阵，报告研究结果时都应该说明拟合矩阵的类型；并应列出完整的样本协方差矩阵或样本相关系数矩阵，一旦给出两种矩阵之一，论文或研究报告的读者就可以重复进行研究者使用结构方程模型所做的分析，以便验证或改进研究的结果。当研究的变量比较少时，协方差矩阵或相关系数矩阵可以直接通过表格给出。但是，变量增多以后，限于文章的篇幅，就很难列出完整的矩阵了。如果有条件的话，可以将变量较多的协方差（或相关系数）矩阵放在互联网上，供感兴趣的读者下载，或允许其通过电子邮件获得。
　　目前已有多个支持结构方程模型的成熟软件，但这些软件的估计结果并不相同，所提供的模型拟合指标也各有千秋，特别是各软件默认的参数估计方法不一致，所以应该报告具体选用了哪个软件完成统计工作。
　　接下来，参数估计的方法和估计过程是不可或缺的部分。不同的参数估计方法适用于不同类型的数据，所获参数估计值也不会一致。由于极大似然法（ML）的无偏性，多数结构方程模型软件都以ML作为默认的估计方法；但ML法建立在多元正态分布假设基础上，并要求一定的样本量（至少数百个被试）才能发挥出效果。所以很多时候，研究者也会考虑使用ULS、WLS、DWLS等其他估计方法。选用哪种估计方法，是具体研究问题的数据所决定的，但在论文中都应该说明选用的方法和理由。一般而言，结构方程模型软件都会存在预设的最大迭代次数，当达到该迭代次数后，无论参数估计值是否收敛，软件都会自动停止估计过程。
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前言/序言

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书已经到了，快递很快，不过还没有时间看！读的时候想起李娟和沈从文，笔法都是自然流畅的，情绪也是淡淡的，不过不同的是总觉得寒凉了很多。我觉得萧红对于故乡的记忆很复杂，温馨的有，悲哀的也有。对于故乡的人，眷恋的有，厌憎的也有，但这厌憎里又有同情。看完之后觉得很难过，还是社会主义新农村好啊。 作者在第一章里开首就写“严冬一封了大地的时候，则大地满地裂着口，从南到北，从东到西……”读者便从东北小镇的严寒的大地着眼，领略了呼兰河的自然、社会、人情风貌。到第二章，我们又顺着作者的笔触进入呼兰河人们的精神世界。那全身无处不哆嗦的大神，跳到半夜时分，那鼓打得分外地响；拥拥挤挤变得荒凉孤寂的河灯还在黑色的河水中流下去;野台子的戏牵动着小镇所有的人们，酿造许多或许欢乐或许不幸的故事；四月十八的娘娘庙会，没有儿子的妇女们正在给送子娘娘戴一副眼镜；人们围拥着争着看不倒翁的表演……到第四章，我们又看到了童年的作者在其祖父的庇护、娇惯、溺爱中那种悠然意的任性的成长。 我们只感到这是作者的信笔写去，自然而洒脱，毫不娇柔，毫不矫饰，决没有因为它不像小说，感到斋要一个完整的情节和中心的人物.当我们看到后几章的漏粉的一群的生活，贫苦却还苦中作乐，直感到一种凄凉和悲哀。及至小团圆媳妇被折磨死，周围邻居的评头品足，又使你既为他们的愚昧狠毒而痛恨，也为他们被毒害不觉悟而痛心。直至最后作者写到王大姑娘同磨官冯歪嘴子的爱情，他们居然冲破封建樊篱，在穷苦、诽谤、中伤中生活得恩爱、兴旺，才透出一口气。不禁为他们的勇敢，为他们顽强的生命力而赞叹。 整篇小说朴素流畅，宛如你与作者在一个美丽的繁星当空的夜晚，听她娓娓讲述着呼兰河—她美丽的家乡.尽管凄婉，尽管优郁，却仍然美丽得动人。恰如茅盾所言，比像一部小说更为诱人。 人最关键的是要继续生存下去,还要有一种自由。就像故事中的“我”一样，快乐的生活，每天天亮就起床，天黑就睡觉，从小无拘无束，就像小猴在森林里玩耍，就像蝴蝶在花丛中飞舞。这是什么？是自由，也是一种享受。 在这个村里，有一种自私的精神，村里有一个大坑，别人都不肯去填平，生怕花掉自己一点点钱财；而这个坑，害死了多少人？就连鸡、鸭、牛、羊它都不肯放过，都要结束他们的生命。这使我想到了一个故事：有两个兄弟，住在一间房子里，墙经过风吹雨打，而破了个洞。哥哥对弟弟说：“弟弟，你去修吧，哥哥太累了。“弟弟又回答哥哥：“哥哥，你去修吧，我还小。”事情过去了一个多月，他们两兄弟谁也不肯去墙上补洞。终于有一天，房子撑不住了，刹那间房屋倒塌了。哥哥和弟弟都后悔万分。你想，区区一个洞会带来这么严重的结果。可他们后悔也晚了。 当然，故事中的人有好的人、不好的人，故事中的事也有好的事、不好的事，他们事后的结果，又分好的结果、坏的结果......

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昊瑞林写的的书都写基于结构方程模型的测验分析方法，很值得看，价格也非常便宜，比实体店买便宜好多还省车费。书的内容直得一读，阅读了一下，写得很好，结构方程模型（）是近三十年来社会科学和行为科学研究中最为重要的多元统计方法，很多研究者使用结构方程模型进行测验质量的分析。基于结构方程模型的测验分析方法系统整理了结构方程模型的此类应用，特别介绍了近年来该领域研究的最新进展。相信这基于结构方程模型的测验分析方法的内容，能够为相关研究者开发心理和教育测验提供新的思路和方法。，内容也很丰富。，一本书多读几次，8.3.3报告统计软件与统计过程根据结构方程模型的统计基础，它既可以与样本协方差矩阵拟合，也可以用样本相关系数矩阵来分析，协方差矩阵与相关系数矩阵间本来就可以通过方差来相互转换。在结构方程模型诞生之初，它首先是与协方差矩阵相结合的但一些研究者认为，与相关系数矩阵拟合后获得的模型参数已经标准化，变量间关系也更明晰，所以更乐于使用样本相关系数矩阵进行分析。不管拟合哪种矩阵，报告研究结果时都应该说明拟合矩阵的类型并应列出完整的样本协方差矩阵或样本相关系数矩阵，一旦给出两种矩阵之一，论文或研究报告的读者就可以重复进行研究者使用结构方程模型所做的分析，以便验证或改进研究的结果。当研究的变量比较少时，协方差矩阵或相关系数矩阵可以直接通过表格给出。但是，变量增多以后，限于文章的篇幅，就很难列出完整的矩阵了。如果有条件的话，可以将变量较多的协方差（或相关系数）矩阵放在互联网上，供感兴趣的读者下载，或允许其通过电子邮件获得。目前已有多个支持结构方程模型的成熟软件，但这些软件的估计结果并不相同，所提供的模型拟合指标也各有千秋，特别是各软件默认的参数估计方法不一致，所以应该报告具体选用了哪个软件完成统计工作。接下来，参数估计的方法和估计过程是不可或缺的部分。不同的参数估计方法适用于不同类型的数据，所获参数估计值也不会一致。由于极大似然法（）的无偏性，多数结构方程模型软件都以作为默认的估计方法但法建立在多元正态分布假设基础上，并要求一定的样本量（至少数百个被试）才能发挥出效果。所以很多时候，研究者也会考虑使用、、等其他估计方法。选用哪种估计方法，是具体研究问题的数据所决定的，但在论文中都应该说明选用的方法和理由。一般而言，结构方程模型软件都会存在预设的最大迭代次数，当达到该迭代次数后，无论参数估计值是否收敛，软件都会自动停止估计过程。。快递送货也很快。还送货上楼。非常好。

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