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出版社： Createspace

ISBN：9781519282491

商品编码：10449726752

页数：72

  详情信息：

  Product Details 基本信息

ISBN-13 书号:9781519282491

Author 作者:Behjati, Dr Saeed

出版社:Createspace

Publication Date 出版日期:20151114

Shipping Weight 商品重量:0.15kg

Shipping Weight Language 语种:英语

pages 页数:72

好的，以下是根据您的要求创作的一份图书简介，聚焦于“路径分析模型在社会科学研究中的应用与实践”，旨在提供一个全面、深入且不提及特定书籍名称的概述。 --- 探索复杂关系：社会科学路径分析模型实证研究手册 聚焦前沿方法论，赋能深度理论构建 在这个数据驱动的时代，理解社会现象背后的复杂因果链条变得前所未有的重要。无论是市场营销的消费者决策流程、组织行为中的领导力传导机制，还是心理学中的态度形成路径，单一变量的分析往往难以揭示全貌。本书——《探索复杂关系：社会科学路径分析模型实证研究手册》——正是为应对这一挑战而设计的，它系统性地梳理了路径分析（Path Analysis）这一强大统计工具的理论基础、模型构建、数据准备、实施操作及结果解释的全过程。 本书旨在成为社会科学、管理学、教育学、公共管理乃至心理学等领域研究人员、研究生和资深从业者的实用指南。我们不仅关注“如何操作”，更深挖“为何如此”和“如何解读”，确保读者能够真正掌握运用路径分析来检验复杂理论假设的能力。 第一部分：理论基石与模型思维的建立 路径分析并非孤立的统计技术，它是结构方程模型（SEM）的基石，也是理论检验的有力工具。本部分将为读者打下坚实的理论基础。 第一章：从相关到因果：路径分析的逻辑起点 本章首先厘清了相关性与因果性的区别，阐述了路径分析在社会科学中用于检验预设理论模型的独特优势。我们将探讨路径分析的基本假设，包括测量误差的处理、线性关系的要求以及多重共线性的潜在影响，确保研究者在模型构建之初就能具备批判性思维。 第二章：变量的定位与测量模型的设计 成功的路径分析始于清晰的变量界定。本章深入剖析了内生变量（Endogenous Variables）和外生变量（Exogenous Variables）的区分，以及潜变量（Latent Variables）与观测变量（Observed Variables）的桥接。重点讲解了如何根据研究理论，合理设定变量之间的理论路径方向，避免出现逻辑循环或悖论。我们特别强调了理论驱动的重要性——模型必须是理论的具象化表达，而非数据拟合的产物。 第三章：路径图的规范化绘制与解读 路径图是路径分析的“语言”。本章详细介绍了绘制规范化路径图的符号体系（如单箭头、双箭头、误差项的表示），以及如何通过图示清晰地传达研究者的假设结构。通过多个经典案例（如工作满意度影响绩效的链式路径），引导读者掌握阅读复杂模型图的技巧，这是后续模型构建和修正的基础。 第二部分：数据准备与模型识别 模型操作前的准备工作至关重要。本部分将聚焦于数据质量的保障和模型识别的必要性。 第四章：数据预处理与模型适应性检验 路径分析对数据质量要求较高。本章详细介绍了数据清洗的步骤，包括缺失值处理（如多重插补法）、异常值识别与应对策略。同时，我们将讨论如何检验多元正态性、球形性（Sphericity）等关键统计前提，并探讨非正态数据在路径分析中的稳健处理方法。 第五章：模型识别、估计与初次拟合 识别（Identification）是模型能否获得唯一解的关键。本章细致阐述了超识别、恰好识别和欠识别模型的判断标准，并解释了自由度在模型识别中的核心作用。随后，本书将过渡到模型估计阶段，详细介绍最大似然估计（ML）等常用估计方法的原理，以及如何利用软件初步运行模型，获得初步的路径系数估计值。 第三部分：结果解释与深入分析 仅仅获得参数估计是不够的，研究的价值在于对这些系数的精确解释和理论贡献。 第六章：路径系数的精确解释与显著性检验 本章是路径分析实证操作的核心。我们不仅讲解如何解读直接效应（Direct Effects）和间接效应（Indirect Effects）的路径系数大小，更侧重于解释这些系数的实际意义和理论含义。重点讨论了标准化系数与非标准化系数的适用场景，以及如何运用Bootstrap等方法对间接效应进行更稳健的显著性检验，以验证中介机制的有效性。 第七章：模型拟合度评估标准与诊断 如何判断一个路径模型“好不好”？本章系统性地梳理了评估模型整体拟合优度（Goodness-of-Fit）的多种指标体系，包括绝对拟合指标（如 $chi^2$ 检验、RMSEA、SRMR）和增量拟合指标（如CFI、TLI）。我们将深入探讨不同指标的优缺点、解释阈值，并指导读者如何根据拟合结果诊断模型中存在的结构性问题。 第八章：模型修正、比较与理论的迭代 完美的理论模型在现实中极少存在。本章指导研究者如何科学地进行模型修正。我们将介绍修正指数（Modification Indices）的合理使用方法，强调修正必须服务于理论逻辑，而非纯粹的统计优化。此外，本书还将探讨如何运用嵌套模型比较检验（如卡方差异检验）来对比不同理论路径结构的优劣，实现理论的迭代和深化。 第四部分：进阶应用与软件实操指南 本书不仅停留在理论层面，更强调实战能力。 第九章：调节效应与多群组分析 路径分析可以扩展到更复杂的结构。本章引入了调节变量（Moderators）在路径分析中的处理方法，讲解如何检验某一路径效应是否随第三个变量的变化而变化（交互效应）。此外，我们还将介绍多群组路径分析（Multi-Group Path Analysis），用于检验不同群体（如不同文化背景、不同性别）的理论模型结构是否具有跨群组的等效性。 第十章：软件实操演示与案例精讲 本章将提供主流统计软件（如R、AMOS、Mplus等环境下的具体操作流程和代码示例，确保读者能够无缝衔接理论学习与实际操作。通过一个跨学科的综合案例，我们将贯穿数据输入、模型定义、运行分析、结果报告的完整流程，展示如何撰写一篇高质量的路径分析实证研究报告。 --- 本书价值所在： 理论与实践并重： 不仅教授工具使用，更强调路径分析背后的社会科学逻辑。 强调稳健性： 关注数据前提假设、误差处理和模型诊断，确保研究结论的可靠性。 系统性与深入性： 从基础概念到进阶调节和多群组比较，覆盖了当前主流的路径分析应用场景。 通过本书的学习，读者将能够自信地运用路径分析技术，揭示社会现象中隐藏的深层因果网络，为构建更具解释力的社会科学理论贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格有一种莫名的官僚气息，读起来非常枯燥乏味，仿佛在阅读一份老旧的政府报告。大量的长难句和生僻的学术术语堆砌在一起，使得原本相对清晰的逻辑链条变得异常迂回复杂。举个例子，书中用了一整页的篇幅来定义一个看似简单的“中介效应”模型，期间穿插了许多晦涩的数学符号，但如果用更简洁、更贴近实际业务的语言来描述，可能只需要三段话就能讲清楚。我尝试着在晚上阅读，结果效果极差，几页翻下来眼睛就开始疲劳，更别提大脑能否有效吸收信息了。我更倾向于那些用讲故事的方式来引入复杂概念的书籍，那种能让人在阅读中体会到“原来如此”的顿悟感。这本书完全没有这种体验，它只是冷冰冰地罗列事实和公式，缺乏必要的引导和案例的串联，导致读者的学习兴趣很容易在中途消退。

评分☆☆☆☆☆

关于本书在案例分析方面的处理，我感到非常失望。作者声称提供了多个跨学科的实用案例，但实际情况是，这些案例要么过于理想化，与真实世界的数据场景相去甚远，要么就是数据本身存在严重缺陷，让人无法信服其分析结果的有效性。比如，书中展示了一个关于消费者忠诚度的路径模型，但其样本量小到令人质疑其统计功效，而且所选择的变量之间关系过于线性，没有体现出任何现实中复杂的非线性互动。更糟糕的是，作者似乎对数据预处理的复杂性避而不谈，直接将清洗好的“完美”数据扔给读者，这对于那些需要处理真实、混乱数据的研究者来说，几乎没有任何指导意义。我需要的是那种能直面数据“脏乱差”的挑战，并展示如何通过审慎的建模过程来得出稳健结论的案例，而不是这些看起来光鲜亮丽却缺乏说服力的“样板房”。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我对这本书的期望值是非常高的，毕竟市面上关于这个主题的权威著作并不多见，而这本书的宣传又声称覆盖了从基础理论到高级应用的方方面面。然而，当我真正深入阅读后，发现内容深度严重不足，给人一种“蜻蜓点水”的感觉。书中花了大量的篇幅去描述软件界面的操作步骤，这些内容随着软件版本的迭代会迅速过时，但对于构建模型背后的严谨统计学原理和假设条件的探讨却轻描淡写，仅仅停留在表面。例如，在解释多重共线性对路径系数估计的影响时，书中的论述非常肤浅，没有提供足够的实证案例来展示如何诊断和缓解这个问题。对于想将这些方法应用到复杂商业决策中的专业人士来说，这本书提供的工具箱里似乎缺少了几把最重要的扳手。它更像是一份面向完全零基础、只求“会点”皮毛的用户的快速入门手册，而对于追求严谨学术研究或者深度商业分析的读者来说，它提供的价值非常有限，读完后依然感觉知识体系存在巨大的漏洞。

评分☆☆☆☆☆

这本工具书的排版实在让人头疼，虽然封面看起来还算专业，但一打开内页，简直是一场视觉灾难。字体大小不统一不说，图表和文字之间的间距也乱七八糟，很多地方为了省墨或者什么原因，把关键的公式和定义印得极其模糊，让人根本看不清。更别提那些代码示例了，注释少得可怜，而且很多都是过时的版本，我尝试着在新的软件环境中运行，结果各种报错，光是调试这些示例代码就花了我一整晚的时间，完全没有起到“上手指南”的作用，反而成了我的“排错手册”。作者似乎完全没有站在初学者的角度去考虑，很多基础概念的阐述也含糊不清，需要读者自己去搜索引擎上查阅补充材料。如果只是想找一本快速入门的资料，这本书无疑会让人感到极度的挫败感。我希望作者能在再版时，聘请一位专业的排版设计师和校对人员，起码保证阅读体验是合格的，毕竟知识的传递不应该被糟糕的呈现方式所阻碍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的组织结构显得非常混乱和跳跃，缺乏一个清晰的学习路径图。它似乎是把过去几年作者在不同场合讲授该主题时的讲稿片段随意拼凑起来，导致内容衔接生硬。前一章还在讨论探索性分析的细节，下一章突然就跳到了高级模型拟合的假设检验，中间缺少了必要的过渡和铺垫。我花了很长时间才摸清作者的思路，并且不得不自己画出思维导图来理清这些章节间的逻辑关系。这种结构对自学者极其不友好，因为读者很难判断自己当前学习的内容在整个知识体系中所处的位置。一个好的教材应该像地图一样，清晰地标明起点、主要路径和关键的休息站，而这本书更像是摊开了一堆地图碎片，需要读者自己去拼接，这极大地增加了学习的门槛和时间成本，实在不符合现代高效学习的需求。