萬捲方法結構方程模型--AMOS的操作與應用(附光盤第2版)/萬捲方法統計分析方法叢書 吳 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 結構方程模型
• AMOS
• 統計分析
• 方法
• 吳
• SPSS
• 數據分析
• 社會科學
• 計量經濟學
• 心理學研究

店鋪： 謙源文化圖書專營店

齣版社： 未知

ISBN：A9787562457206

商品編碼：14982301239

商品參數

書 名：結構方程模型——AMOS的操作與應用

作 者：吳明隆

ISBN ：9787562457206

齣 版 社：重慶大學齣版社

齣版時間：2010-10-01

印刷時間：2010-10-01

字 數：字

頁 數：520頁

開 本：16開

包 裝：平裝

重 量：g

定 價：65元

內容簡介

《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》詳細詳解和演示結構方程模型多種分析方法和操作步驟，是1本理想的AMOS與結構方程模型應用方麵的指導讀物。

《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》前半部介紹結構方程模型（SEM）的概念與Amos G raphics窗口界麵的基本操作；後半部以各種實例介紹Amos G raphics在各種SEM模型中的應用。全書采用AMOS圖像界麵，完全沒有復雜的SEM理論推導和語法，的特點就是對利用AMOS進行結構方程模型各種分析的每1個步驟都有詳細的講解和圖示。這是1本“使用者界麵”取嚮的書籍，即使是不懂傳統SEM語法使用者，也能在*短時間內學會用AMOS繪製各種SEM模型圖，並將模型估計、模型識彆判斷、模型修正與模型驗證，實際應用於自己的研究領域中。

《結構方程模型：AMOS的操作與應用（第2版）》的讀者對象是結構方程模型分析方法的學習者和使用者，適閤社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學，也適閤教師教學輔助參考。

目錄

第yi章 結構方程模型的基本概念

第yi節 結構方程模型的特性

第二節 測量模型

第三節 結構模型

第四節 結構方程模型圖中的符號與意義

第五節 參數估計方法

第六節 模型的概念化

第七節 模型的修正

第八節 模型的復核效化

第二章 模型適配度統計量的介紹

第yi節 模型適配度檢核指標

1、模型基本適配指標

二、整體模型適配度指標（模型外在質量的評估）

三、模型內在結構適配度的評估（模型內在質量的檢驗）

四、模型統計檢驗力的評估

第二節 模型識彆的範例

1、正好識彆模型

二、過度識彆模型

三、低度識彆模型

第三章 amos graphics界麵介紹

第yi節 amos graphics窗口的介紹

1、開啓[amos graphic]應用軟件

二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹

第二節 圖像鈕綜閤應用

1、繪製第yi個測量模型

二、繪製第二個測量模型

三、繪製第三個測量模型

第四章 amos執行步驟與程序

第yi節 路徑分析的程序與執行

1、建立路徑模型圖

二、開啓數據文件

三、設定觀察變量

四、設定誤差變量的變量名稱

五、設定文字報錶要呈現的統計量

六、將路徑模型圖存盤與計算估計值

七、瀏覽模型的結果

第二節 路徑因果模型圖的設定

1、外因變量間沒有相關的設定

二、內因變量沒有界定殘差項

第三節 飽和模型與獨立模型

1、飽和模型

二、獨立模型

第四節 結構方程模型圖

1、結構方程模型圖的繪製步驟

二、執行結果的標準化參數估計值路徑圖

三、模型的平行檢驗

第五節 結構模型與修正指標

1、模型a：初始模型

二、模型b：修正模型1

三、模型c：修正模型2

四、模型d：修正模型3

第六節 單1文件多重模型的設定

第五章 參數標簽與測量模型

第yi節 參數標簽的設定與特定樣本的分析

1、更改特定群體名稱與模型名稱

二、開啓數據文件選人指標變量

三、設定分析屬性與計算估計值

四、增列模型變量或對象的參數標簽名稱

五、增列參數標簽名稱的模型估計結果

六、全體群體假設模型的修正

第二節 特定群體的分析

1、分析男生群體

二、分析女生群體

第三節 測量模型參數值的界定

1、測量模型假設模型

二、限製不同測量指標的路徑參數a

三、低度辨識的模型

四、增列參數限製條件

五、誤差變量的界定

六、測量模型的修正

七、測量模型參數標簽名稱的設定

第四節 測量模型的平行測驗檢驗

第五節 多因子測量模型潛在變量的界定

1、初始模型

二、修正模型

三、斜交關係的測量模型

四、界定測量模型潛在變量間沒有相關

五、完全獨立潛在變量參數修正

六、單嚮度測量模型與多嚮度測量模型

第六章 驗證性因素分析

第yi節1階驗證性因素分析——多因素斜交模型

1、假設模型

二、輸齣結果

第二節1階驗證性因素分析——多因素直交模型

1、假設模型

二、模型適配度摘要錶

第三節 二階驗證性因素分析

第四節1階cfa模型多模型的比較

第五節1階cfa模型測量不變性檢驗

1、描繪1階cfa假設模型圖

二、單1群組多個模型的設定

三、模型估計結果

第七章 路徑分析

第yi節 路徑分析的模型與效果

第二節 路徑分析模型——遞歸模型

1、研究問題

二、采用傳統復迴歸求各路徑係數

三、amos graphics的應用

四、模型圖執行結果l

五、文字報錶輸齣結果

第三節 飽和模型的路徑分析

1、飽和模型假設模型圖

二、參數估計的模型圖

三、參數估計及適配度結果

第四節 非遞歸模型的路徑分析1

1、假設模型圖

二、參數估計的模型圖

三、參數估計值

四、模型適配度摘要錶

第五節 非遞歸模型的路徑分析二

1、設定迴歸係數的變量名稱

二、設定迴歸係數值w5=w6

三、參數估計的模型圖

四、參數估計值

五、設定兩個內因變量測量誤差的方差相等

第六節 模型界定搜尋

1、飽和模型圖

二、執行模型界定搜尋

第八章 潛在變量的路徑分析

第yi節 潛在變量路徑分析的相關議題

1、原始數據文件變量排列

二、快速復製對象及參數格式

三、增列簡要圖像標題

四、增列參數標簽名稱

五、估計值模型圖參數移動

六、模型適配度的評估

七、模型的修正

八、pa—lv模型修正

第二節 數學效能pa—lv理論模型的檢驗

1、研究問題

二、aitl08 graphics窗口中的模型圖

三、計算估計的模型圖

四、參數估計相關報錶

第三節 模型的修正

1、參數格式的模型圖

二、參數估計相關統計量

第四節 混閤模型的路徑分析

1、路徑分析假設模型圖

二、增列模型圖像標題

三、路徑分析模型估計結果

四、采用潛在變量路徑分析模型

五、混閤路徑分析模型範例二

六、混閤路徑分析模型範例三

七、混閤路徑分析模型——非遞歸模型

第九章 多群組分析

第yi節 多群組分析的基本理念

1、繪製男生群體路徑分析模型圖

二、開啓數據文件及選擇目標群組變量

三、開啓數據文件界定觀察變量

四、設定參數標簽名稱

五、設定群組名稱

六、輸齣結果

七、女生群體的分析模型圖

八、多群組分析

第二節 多群組路徑分析

1、繪製理論模型圖

二、讀取數據文件及觀察變量

三、設定群體名稱

四、界定群體的水平數值及樣本

五、界定群體模型圖的參數名稱

六、界定輸齣格式

七、預設模型輸齣結果

第三節 多重模型的設定

1、預設模型（未限製參數）

二、協方差相等模型

三、方差相等模型

四、路徑係數相等模型

五、模型不變性模型

六、多個模型的輸齣結果

第四節 多群組驗證性因素分析

1、繪製理論模型圖

二、讀取數據文件及觀察變量

三、設定群體名稱

四、界定群體分組變量名稱及其水平數值

五、設定多群組分析模型

六、輸齣結果

第五節 多群組結構方程模型

1、繪製amos理論模型圖

二、讀取數據文件並設定群組變量及水平數值

三、設定多群組分析模型

四、群組模型執行結果

五、模型注解說明

第六節 三個群組測量恒等性的檢驗

第七節 多群組路徑分析

1、繪製模型圖與讀人數據文件

二、增列群組及設定群組名稱

三、設定兩個群組數據文件變量與變量水平

四、執行多群組分析

五、計算估計值

六、輸齣結果

第十章 多群組結構平均數的檢驗

1、spss數據文件

二、設定平均數參數

三、範例1模型a

四、範例1模型b

五、範例二模型a

六、範例二模型b

第yi節 結構平均數的操作程序

1、繪製理論模型與設定模型變量

二、增列群組與群組的變量水平數值

三、增列平均數與截距項參數標簽

四、執行多群組分析程序

五、模型估計

第二節 增列測量誤差項間有相關

1、執行多群組分析

二、模型截距項、平均數相等模型評估

三、測量殘差模型的修正

第三節 結構平均數的因素分析

1、增列平均數與截距項參數標簽

二、更改女生群體共同因素平均數的參數名稱標簽

三、設定多群組分析模型

四、輸齣結果

第十1章 sem實例應用與相關議題

第yi節 社會支持量錶測量模型的驗證

1、測量模型的區彆效度

二、測量模型的收斂效度

第二節 缺失值數據文件的處理

1、觀察變量中有缺失值

二、增列估計平均數與截距項

三、數據取代

第三節 sem模型適配度與參數估計關係

1、模型a：初始模型

二、模型b

<

結構方程模型應用與操作指南：理論精講與軟件實戰 本書旨在為結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的學習者和實踐者提供一套全麵、深入且實用的操作指南。不同於側重於特定軟件界麵的手冊，本書將理論深度、統計嚴謹性與實際操作流程無縫結閤，幫助讀者真正理解並靈活運用這一強大的多元統計分析工具。 結構方程模型：超越傳統統計的分析利器 結構方程模型（SEM）是現代社會科學、管理學、心理學、教育學乃至生物醫學研究中不可或缺的分析技術。它整閤瞭因子分析和多元迴歸的優點，允許研究者同時檢驗復雜的多變量關係，特彆是那些難以直接觀測的“潛在構念”（Latent Constructs）。本書將帶領讀者逐步揭開SEM的神秘麵紗，從基本原理到高階建模，構建堅實的理論基礎。 第一部分：理論基石與模型構建 本部分專注於奠定讀者對SEM的全麵理解，確保讀者不僅“會用”軟件，更能“理解”模型背後的統計邏輯。 第一章：SEM的本質與優勢 清晰界定結構方程模型的概念，闡述其與傳統統計方法（如路徑分析、多元迴歸、驗證性因子分析）的核心區彆。重點分析SEM如何有效處理測量誤差，並提供對復雜理論模型的直接檢驗能力。我們將探討SEM的哲學基礎——如何將理論假設轉化為可檢驗的數學模型。 第二章：測量模型：潛變量的確定與檢驗 測量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）是SEM的基石。本章將深入探討潛變量的本質、觀測變量的選擇與指標的篩選。詳細介紹各種因子載荷的解釋，包括平均方差萃取（AVE）、組閤信度（CR）以及潛變量間的相關性檢驗。重點討論如何評估模型的擬閤優度，包括絕對擬閤指標（如 $chi^2$, RMSEA, SRMR）和增量擬閤指標（如 CFI, TLI），並提供具體的判斷標準與修正策略。 第三章：結構模型：路徑關係的檢驗與解釋 結構模型關注潛變量之間的因果關係路徑。本章將詳細闡述路徑係數的解讀，如何檢驗中介效應（Mediation）和調節效應（Moderation）。我們將引入中介效應的檢驗方法，如Bootstrap法，並提供穩健的估計路徑係數的建議。此外，本書將係統梳理常見的多層結構模型、縱嚮模型（如潛在增長模型）的基本設定，為復雜研究設計打下基礎。 第四章：模型評估與修正：從擬閤到優化 一個好的模型不僅需要理論支持，還必須具有良好的統計擬閤度。本章將係統介紹模型評估的各個維度，包括：參數估計的可靠性（如標準誤與顯著性檢驗）、模型識彆性（Identification Issues）的診斷與解決。對於初擬模型擬閤不佳的情況，本書將提供一套科學的、遵循理論優先原則的模型修正流程，避免“數據驅動”的過度擬閤，確保模型的可推廣性。 第二部分：實戰演練與高級應用 本部分聚焦於將理論知識轉化為實際操作能力，通過詳盡的案例分析，指導讀者如何使用主流的SEM軟件工具來實施分析，並對結果進行專業匯報。 第五章：數據準備與模型預處理 SEM對數據質量要求極高。本章將重點講解數據預處理的關鍵步驟，包括：缺失值（Missing Data）的處理策略（如多重插補法）、異常值（Outliers）的識彆與處理，以及數據分布形態（如正態性、共綫性）對模型估計的影響。我們將提供如何根據數據特性選擇閤適的估計方法（如ML, MLR, WLSMV等）的決策樹。 第六章：案例驅動：基礎模型的完整操作流程 本章以一個典型的多因子測量模型和路徑模型為例，指導讀者完成從數據導入到結果解釋的完整周期。我們將詳細剖析在軟件界麵中如何定義潛變量、固定參數、運行分析，並分步驟解讀輸齣報告中的關鍵統計量。讀者將學習如何為圖示模型添加必要的指標，使其具備清晰的學術錶達力。 第七章：高級建模技術：中介、調節與多組比較 隨著研究復雜性的增加，SEM的應用也日益精深。本章將聚焦於高級主題： 1. 中介與調節的整閤檢驗： 如何在同一模型中同時檢驗復雜的中介和調節效應，並解釋交互項的含義。 2. 多組結構方程模型（Multi-Group SEM）： 檢驗不同群體（如性彆、文化背景）之間模型參數的差異性，包括約束法和均值差異法。 3. 潛變量增長模型（LGM）： 適用於縱嚮數據的分析，用於描述個體在時間維度上的變化軌跡，並探究影響軌跡的因素。 第八章：結果的撰寫與學術規範 成功的SEM分析必須以清晰、規範的學術報告呈現。本章將指導讀者如何撰寫符閤APA或其他主流學術期刊要求的SEM研究報告。內容涵蓋：模型設定描述、擬閤指標的報告格式、參數估計的錶格化呈現、效應量（Effect Size）的計算與報告，以及如何圖示化地展示最終的結構路徑模型。本書強調結果的可重復性與透明度。 本書特色 本書的編寫遵循“理論指導實踐，實踐反哺理論”的原則，確保讀者在掌握軟件操作的同時，能夠深刻理解統計假設。我們力求內容詳實、邏輯清晰，避免晦澀的數學推導，將重點放在概念理解、模型設定、結果診斷與學術呈現上。本書適閤高年級本科生、研究生、博士後研究人員以及需要運用SEM進行嚴謹數據分析的科研工作者。通過係統學習本書內容，讀者將能夠自信地獨立設計、執行並報告結構方程模型分析，有效提升其研究的科學性和深度。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的驚喜，簡直就像在枯燥的學術沙漠中發現瞭一片綠洲。長期以來，結構方程模型（SEM）對我而言，就像一個遙不可及的數學黑匣子，雖然知道它能解決很多復雜的統計問題，但真正要拿起工具去實踐，總會遇到各種技術上的障礙，尤其是對AMOS這款軟件的操作，更是讓我感到一頭霧水，不知從何下手。市麵上很多教程，要麼充斥著晦澀的統計術語，讓人望而卻步，要麼就隻是簡單地羅列功能，缺乏深入的指導。 然而，這本書卻以一種極其友好的姿態，把我領進瞭SEM的大門。它沒有一開始就用復雜的公式轟炸，而是從最直接、最容易理解的AMOS軟件界麵和基本操作入手，像一位耐心細緻的老師，一步步地引導我。每一步的講解都配有清晰的截圖，即使是我這種對軟件不太敏感的人，也能輕鬆地跟著操作。更讓我欣喜的是，作者並沒有滿足於簡單的“如何做”，而是深入淺齣地解釋瞭“為什麼這麼做”，比如模型的構建邏輯、數據輸入的注意事項、參數設置的意義等等。這些看似微小的細節，卻往往是決定分析成敗的關鍵。 書中精心挑選的案例，更是讓我受益匪淺。它們覆蓋瞭多個研究領域，並且都非常貼近實際研究的需要。通過對這些案例的深入學習和模仿，我不僅學會瞭如何使用AMOS進行數據分析，更重要的是，我開始真正理解瞭如何將理論假設轉化為可檢驗的模型，如何判斷模型的擬閤度，以及如何從統計結果中挖掘齣有價值的研究發現。這種將理論知識轉化為實際操作能力的提升，是我之前通過其他途徑難以獲得的。 它所隸屬的“萬捲方法統計分析方法叢書”的定位，名副其實。這本書在保持統計學嚴謹性的同時，又極度強調方法的實用性和可操作性。作者在講解技巧的同時，巧妙地融閤瞭必要的統計學原理，但絕不會讓讀者感到理論負擔過重。相反，它能夠幫助讀者更好地理解這些原理在實際應用中的價值。 總而言之，對於任何希望掌握結構方程模型，尤其是有誌於使用AMOS軟件進行實證研究的讀者來說，這本書絕對是一本不可或缺的工具書。它不僅是操作手冊，更是啓發思維、提升研究能力的良師益友。我強烈推薦給所有在學術研究道路上追求精進的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

這本書真是一本能讓人眼前一亮的統計學著作！我一直以來對結構方程模型（SEM）的瞭解都停留在理論層麵，知道它的強大之處，但實操起來總是摸不著頭緒，感覺像隔著一層窗戶紙。市麵上關於SEM的書籍不少，但很多都過於偏重理論，或者代碼示例晦澀難懂，對於像我這樣想要快速上手、解決實際問題的讀者來說，總覺得差瞭點什麼。 而這本書，簡直就是為我們這類讀者量身定製的。它沒有一開始就拋齣復雜的數學公式和高深的統計原理，而是直擊要害，從最基礎的AMOS軟件操作入手。書中的每一個操作步驟都講解得非常清晰，配有大量的截圖，讓我這個對軟件不太熟悉的人也能一步一步跟著做。更重要的是，它不是簡單地羅列操作，而是深入淺齣地解釋瞭每一步背後的邏輯，比如如何構建模型、如何導入數據、如何設置參數等等。這些看似簡單的步驟，實則包含瞭許多關鍵的細節，一旦掌握瞭，就能少走很多彎路。 而且，書裏提供的案例也相當豐富，涵蓋瞭社會科學、教育學、心理學等多個領域。這些案例不僅具有代錶性，而且都經過精心的設計，能夠很好地體現SEM在不同情境下的應用。通過閱讀和模仿這些案例，我不僅學會瞭如何運用AMOS來分析數據，更重要的是，我開始理解瞭如何將理論模型轉化為實際可操作的模型，如何解讀分析結果，並從中得齣有意義的結論。這種“學以緻用”的感覺，真的太棒瞭。 對於書中提到的“萬捲方法統計分析方法叢書”的定位，我深有體會。這本書確實體現瞭“萬捲”的嚴謹和“方法”的實用。作者在講解操作的同時，也巧妙地融入瞭統計學原理，但並不過分強調理論的復雜性，而是側重於讓讀者理解這些原理如何指導實際操作，以及如何根據分析結果來判斷模型的有效性。這種平衡做得非常好，既保證瞭科學性，又兼顧瞭易讀性。 總而言之，這本書對於任何想要學習和應用結構方程模型，特彆是通過AMOS軟件進行實操的讀者來說，都是一本不可多得的寶藏。它不僅是一本操作指南，更是一本能夠幫助你構建思維、提升研究能力的得力助手。我強烈推薦給所有在統計分析領域尋求突破的同行們！

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，統計學，尤其是像結構方程模型（SEM）這樣強大而復雜的工具，最怕的就是“紙上談兵”。理論學得再多，如果不能落實到具體操作，不能解決實際問題，那終究是空中樓閣。市麵上關於SEM的書籍不少，但很多要麼是晦澀難懂的學術專著，要麼就是簡單粗暴的軟件操作教程，往往讓我在理論理解和實踐應用之間感到迷茫。 《萬捲方法結構方程模型--AMOS的操作與應用(附光盤第2版)》這本書，簡直就是為我這樣的讀者量身打造的。它沒有一開始就用復雜的公式和理論嚇退我，而是從最實用、最核心的AMOS軟件操作入手。書中的每一步講解都極其清晰，配有大量的屏幕截圖，讓我這個對軟件不太熟悉的人也能跟著一步步操作，感覺就像在進行一次手把手的教學。更讓我欣賞的是，它不僅僅是教你“怎麼點”，而是深入淺齣地解釋瞭“為什麼這麼做”，比如如何閤理地構建模型、如何設置參數、如何解讀各種擬閤指標的含義。這些關鍵點一旦掌握，SEM的整個邏輯就變得清晰起來。 本書最讓我驚喜的，莫過於其豐富且貼閤實際的案例分析。這些案例涵蓋瞭社會科學、心理學、教育學等多個領域，能夠很好地展示SEM在解決不同類型研究問題時的強大威力。通過對這些案例的係統學習和模仿，我不僅學會瞭如何熟練運用AMOS進行各種SEM分析，更重要的是，我開始能夠將理論研究中的假設轉化為可以量化的模型，並能夠對分析結果進行嚴謹的解讀，從中挖掘齣有價值的研究發現。這種“知行閤一”的學習體驗，讓我對SEM的應用有瞭更深切的體會。 它作為“萬捲方法統計分析方法叢書”的一員，真正體現瞭“方法”的實用性和“萬捲”的嚴謹性。作者在講解操作技巧的同時，巧妙地融入瞭必要的統計學原理，但絕不顯得冗長和晦澀。這種將理論與實踐完美結閤的處理方式，讓學習過程既有深度又不失趣味。 總之，對於所有想要係統學習結構方程模型，並且希望能夠熟練運用AMOS軟件進行實證研究的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。它不僅是一本操作指南，更是一本能夠啓發思維、提升研究能力的得力助手。我毫不猶豫地嚮大傢推薦！

評分☆☆☆☆☆

這是一本真正能讓人“學以緻用”的書！我一直對結構方程模型（SEM）在社會科學研究中的強大應用很感興趣，但苦於缺乏一個係統、實用的入門途徑。市麵上關於SEM的書籍很多，但要麼理論色彩濃厚，公式推導繁瑣，讓我望而卻步；要麼就是軟件操作的簡單羅列，缺乏深入的講解和有啓發性的案例。我一直渴望找到一本既能講清楚理論，又能指導我動手實操的書。 《萬捲方法結構方程模型--AMOS的操作與應用(附光盤第2版)》這本書，恰恰滿足瞭我的需求。它沒有一開始就用晦澀的統計學語言來“勸退”讀者，而是將重點放在瞭AMOS這款軟件的實際操作上。書中的每一個步驟都講解得非常細緻，配有大量的屏幕截圖，讓我在閱讀時仿佛就在電腦前跟著操作一樣。最讓我印象深刻的是，作者不僅僅是告訴我們“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”。比如，在模型構建環節，書中會詳細講解不同路徑設置的含義，以及它們對模型結果的影響，這讓我能從更深層次理解SEM的邏輯。 書中的案例分析部分，更是本書的精華所在。作者挑選瞭一係列來自不同研究領域的典型案例，這些案例不僅貼近實際研究的需要，而且都經過瞭精心的設計，能夠很好地展示SEM在解決復雜研究問題時的強大能力。通過模仿和學習這些案例，我不僅掌握瞭AMOS的各項功能，更重要的是，我開始能夠自己動手構建模型、輸入數據、進行分析，並能夠解讀復雜的分析結果，從而得齣有價值的研究結論。這種將理論知識轉化為實踐技能的飛躍，是我之前通過其他方式難以實現的。 作為“萬捲方法統計分析方法叢書”的一員，這本書在保持科學嚴謹性的同時，又極具操作性和實用性。它將必要的統計學原理融入到操作講解中，讓讀者在學習軟件使用的過程中，也能逐步理解SEM的核心概念，這對於我這種理論與實踐並重學習的人來說，簡直是福音。 總而言之，如果你像我一樣，希望係統地學習結構方程模型，並能夠熟練運用AMOS軟件進行實證研究，那麼這本書絕對是你不可錯過的選擇。它不僅是一本操作指南，更是一本能夠幫助你提升研究能力、解決實際問題的得力助手。我非常推薦給所有對此領域感興趣的讀者！

評分☆☆☆☆☆

這本書的設計，簡直就是為我這種“動手派”量身打造的！我一直對結構方程模型（SEM）充滿興趣，但總覺得理論知識和實際操作之間隔著一道難以逾越的鴻溝。網上的教程零散且質量參差不齊，很多都隻停留在“會用”的層麵，而無法真正理解其背後的邏輯。而市麵上的一些書籍，要麼過於偏重數學推導，讓我看得雲裏霧裏，要麼就隻是簡單地介紹軟件功能，缺乏指導性的案例。 《萬捲方法結構方程模型--AMOS的操作與應用(附光盤第2版)》這本書，完全顛覆瞭我之前的這些顧慮。它並沒有一開始就拋齣高深的統計學理論，而是從最直觀、最接地氣的AMOS軟件操作入手。書中的每一個步驟都講解得極其細緻，輔以大量的截圖，讓我這個平時不太接觸這類軟件的人，也能輕鬆上手。更難得的是，它並沒有把操作過程當成單純的“點點點”，而是深入地解釋瞭每一個操作背後的邏輯和意義，比如模型路徑的設定、變量的測量方式、擬閤指標的解讀等等。這些關鍵點一旦理清，整個SEM的框架就豁然開朗瞭。 書中提供的案例，是我認為最寶貴的部分。這些案例不僅覆蓋瞭多個學科領域，而且都非常貼閤實際研究的場景。通過跟著書中的案例一步一步地操作和學習，我不僅學會瞭如何使用AMOS進行各種復雜的SEM分析，更重要的是，我開始真正理解瞭如何將抽象的理論模型轉化為可執行的分析步驟，如何評估模型的適配度，以及如何從復雜的統計結果中提取齣有意義的結論。這種“知其然，更知其所以然”的學習體驗，讓我受益匪淺。 這本書的“萬捲方法”定位，我深以為然。它在提供詳盡操作方法的同時，並沒有忽視統計學原理的重要性。作者巧妙地將必要的統計學概念融入到操作講解中，使得讀者在學習操作的同時，也能逐步建立起對SEM統計基礎的理解，而不會感到枯燥和晦澀。這種理論與實踐的完美結閤，是本書最大的亮點。 總的來說，這本書是一本集操作指南、案例解析和理論啓濛於一體的優秀著作。它為所有希望掌握結構方程模型，特彆是想要熟練運用AMOS軟件進行實證研究的讀者，提供瞭一條清晰、高效的學習路徑。我強烈推薦給所有正在學習和研究SEM的同學和研究者們！