共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編

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出版社: 東京図書
ISBN:9784489020087
商品编码:19857951

具体描述


共分散構造分析(CFA)與結構方程模型(SEM)基礎探討 本書旨在為讀者提供一個理解和應用共分散構造分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)與結構方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)的堅實基礎。我們將深入淺出地介紹這些強大的統計工具,它們在社會科學、心理學、教育學、商業管理以及更廣泛的研究領域中,用於檢驗複雜的理論模型和假設。 核心概念與原理 本書將首先闡述CFA和SEM的理論基石。我們將從潛在變項(latent variables)與觀察變項(observed variables)的概念出發,解釋CFA如何驗證理論預設的因子結構,即觀察變項是否能有效地衡量潛在構念。隨後,我們將引導讀者進入SEM的範疇,SEM不僅能檢驗潛在變項之間的關係,還能同時處理測量模型(measurement model,即CFA的部分)和結構模型(structural model,即潛在變項之間的因果關係或關聯)。 我們將詳細介紹模型擬合的關鍵概念,包括如何評估模型對數據的擬合程度。常見的擬合指標,如 $chi^2$ 檢定、RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation)、CFI(Comparative Fit Index)、TLI(Tucker-Lewis Index)以及SRMR(Standardized Root Mean Square Residual)等,將被逐一剖析其含義、計算方式和解釋原則。理解這些指標是評估模型優劣,以及進行模型修正的關鍵。 CFA的應用與實踐 在CFA的部分,我們將著重探討如何構建和驗證一個測量模型。這包括: 因子負荷量(Factor Loadings)的解釋:理解觀察變項與潛在變項之間的關聯強度,以及判斷哪些觀察變項適合用來衡量特定的潛在構念。 信度與效度(Reliability and Validity)的評估:深入探討內部一致性信度(如Cronbach's alpha)、聚合效度(convergent validity)和區別效度(discriminant validity)等,確保我們的測量工具是可靠且有效的。 模型識別(Model Identification):解釋模型識別的重要性,確保模型參數有唯一解,避免模型無法估計或有多重解的情況。 潛在變項的方差與共變異數(Variances and Covariances of Latent Variables):分析潛在構念之間的關聯性,以及它們自身的變異程度。 SEM的擴展與深化 進入SEM部分,我們將在此基礎上,探討更為複雜的模型結構,例如: 路徑分析(Path Analysis):當所有變項均為觀察變項時,SEM便退化為路徑分析,用於檢驗觀察變項之間的直接和間接影響。 中介模型(Mediation Models):詳細介紹如何利用SEM檢驗中介效應,即一個變項如何通過另一個變項影響目標變項。我們將探討直接效應、間接效應和總效應的計算與解釋。 調節模型(Moderation Models):展示如何檢驗調節效應,即一個變項如何影響另一變項與目標變項之間的關係強度。 多群體分析(Multi-group Analysis):探討如何在不同群體(如男性與女性、不同年齡層)之間比較模型結構的一致性,檢驗跨群體參數的差異。 縱向數據分析(Longitudinal Data Analysis):簡要介紹SEM在處理縱向數據,如潛在增長模型(Latent Growth Models)和交叉滯後模型(Cross-lagged Models)中的應用,以探討變項隨時間的變化和相互影響。 軟體應用指導 為了讓讀者能夠實際應用所學知識,本書將提供使用Amos軟體進行CFA和SEM分析的詳細步驟和指導。Amos以其圖形化的操作界面,極大地簡化了模型的構建和參數估計過程。我們將展示如何: 繪製和編輯模型圖(Model Diagrams):直觀地表示潛在變項、觀察變項、路徑以及誤差項。 設定參數估計選項(Estimation Options):例如,選擇最大似然估計(Maximum Likelihood, ML)或其他參數估計方法。 運行分析和解釋輸出(Running Analysis and Interpreting Output):逐步引導讀者理解Amos軟體生成的各種統計報表,包括參數估計值、標準誤、顯著性檢定、模型擬合指標等。 模型修正(Model Modification):根據模型擬合指標的表現,學習如何進行適當的模型修正,以提高模型的擬合度,但同時強調修正的理論依據。 研究設計與統計考量 本書不僅關注技術層面的操作,還將強調良好的研究設計和對統計假設的理解。我們將討論: 抽樣方法和樣本量要求:CFA和SEM對樣本量有較高的要求,我們將提供相關的建議。 數據的預處理:包括處理缺失值、離群值以及檢驗數據的正態性等。 模型診斷:除了模型擬合指標,我們還將討論其他模型診斷的方法,以確保模型的有效性。 潛在讀者群 本書適合對社會科學、心理學、教育學、商業、醫學等領域感興趣的研究人員、研究生和高年級本科生。任何希望深入理解潛在構念、驗證理論模型,並掌握強大統計分析工具的讀者,都能從中獲益。 通過本書的學習,讀者將能夠自信地構建、估計、評估和解釋CFA和SEM模型,從而更深入地理解數據背後的複雜關係,並在自己的研究中做出更為嚴謹和有力的推論。

用户评价

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这本书的装帧设计非常简洁大方,封面上“共分散構造分析 構造方程式モデリング”这些字眼,直击我这个多年从事社会科学研究的痛点。我一直想深入学习结构方程模型(SEM),但市面上的一些教材要么过于偏重数学推导,让我望而却步;要么过于偏重软件操作,让我知其然却不知其所以然。偶然得知有这样一本以Amos为工具的SEM专著,我立刻产生了浓厚的兴趣。在初步翻阅过程中,我注意到这本书的结构安排似乎非常合理。它并没有直接跳到复杂的模型构建,而是从SEM的“前身”——共分散结构分析——开始讲起,这对于理解SEM的逻辑演进非常有帮助。我喜欢这种循序渐进的学习方式,它让我能够更好地理解SEM的核心思想,而不是仅仅停留在表面操作。书中对于一些基础概念,如潜在变量、路径分析、测量模型、结构模型等的解释,都显得清晰且条理分明。我特别期待书中关于模型拟合度检验的章节,这对于评估模型的适用性至关重要。同时,我希望书中对Amos软件的操作指导能够详尽且实用,包含大量的实例,能够让我边学边练,快速掌握Amos的各项功能,从而能够自信地运用SEM来分析我的研究数据。我希望能通过这本书,真正理解SEM的精髓,并将其熟练应用于我的学术研究,解决我在数据分析中遇到的挑战。

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我是一名正在撰写博士论文的研究生, SEM是我研究中必不可少的一个工具。此前,我尝试过几种不同的SEM软件,也阅读过不少相关的文献和教材,但总感觉自己对SEM的理解不够透彻,尤其是在模型构建和结果解释方面,常常感到力不从心。当我在书店偶然看到这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》时,我感到非常惊喜。这本书的标题就准确地概括了我的需求,并且明确了以Amos为工具,这正是我目前所依赖的软件。初步翻阅后,我对这本书的编排结构印象深刻。它似乎是从最基础的共分散结构分析概念讲起,逐步过渡到更复杂的结构方程模型。这种由浅入深的讲解方式,对于我这样希望系统性地梳理和巩固SEM知识的学习者来说,无疑是极具吸引力的。我尤其看好书中对模型拟合度指标的解释。我一直认为,仅仅运行模型并得到结果是不够的,更重要的是理解模型是否“适合”数据,以及如何根据拟合度指标来判断模型的优劣。我希望书中能够提供一些实用的建议和案例,帮助我更好地理解和运用这些指标。此外,我对书中关于Amos软件操作的具体指导也充满期待。我希望它能提供清晰的步骤说明和截图,让我能够快速上手,并且避免一些常见的操作错误。我相信,通过这本书的学习,我将能够更自信地运用SEM来分析我的研究数据,并撰写出更具说服力的研究成果。

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这本书的外观给我一种扎实、可靠的感觉,封面上清晰的标题让我立刻知道它符合我的研究需求。我是一名跨文化管理领域的副教授,在我的研究中,常常需要考察文化维度、组织行为、绩效等多个变量之间的相互作用。SEM是检验这些复杂关系的有力工具,而Amos软件也是我们系广泛使用的统计软件。我此前阅读过一些关于SEM的书籍,但很多都侧重于理论推导,或者操作步骤不够详细。这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》以“Amos編”作为副标题,让我看到了它在操作层面上的实用性。我非常期待书中能够提供清晰、易懂的Amos操作指南,特别是关于如何导入数据、构建复杂的测量模型和结构模型、以及如何进行模型拟合和结果解释。我尤其看重书中对于“共分散构造分析”的阐述,希望能帮助我更好地理解SEM的统计学基础。同时,我希望书中能够提供一些关于如何处理多样本数据、如何进行跨文化比较的SEM应用案例,这将对我目前的跨文化管理研究非常有启发。我相信,通过学习这本书,我能够更熟练地运用Amos软件进行SEM分析,并能更好地解读和报告分析结果,从而为我的跨文化管理研究提供更坚实的实证支持,并能够更有效地将理论研究成果转化为实践指导。

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从这本书的标题来看,它似乎是一本专注于使用Amos软件进行共分散结构分析和结构方程模型研究的实操指南。我是一名市场营销领域的博士生,在我的研究中, SEM已经成为一种标准的研究方法,用于检验消费者行为、品牌形象、营销策略等变量之间的关系。我之前接触过一些SEM的书籍,但总觉得它们在理论深度和软件操作的结合上做得不够好,要么过于学术化,难以理解;要么过于浅显,无法满足深入研究的需求。这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》给我一种“量身定制”的感觉。我非常期待书中能够提供清晰的Amos操作流程,从数据导入、模型设定、参数估计到结果解读,能够一步一步地引导我完成整个分析过程。同时,我也希望书中能够深入讲解SEM的核心概念,例如潜在变量的测量、路径的检验、模型拟合的评估等,并解释这些概念在Amos中的具体体现。我尤其关注书中关于模型修正的章节,因为在实际研究中,模型很少能一次性达到理想的拟合度,学会如何根据模型拟合信息对模型进行合理的修正,是至关重要的技能。我希望这本书能够帮助我提升在Amos软件上的操作熟练度,并加深对SEM理论的理解,从而能够更自信地运用SEM来分析我的市场营销数据,并从中获得有价值的研究洞见。

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这本书的封面色彩搭配很有特色,沉稳中带着一丝丝亮丽,给人的第一印象就很好。我是一名多年从事教育研究的学者,在我的研究中,经常会遇到需要考察教育理论中各种变量之间复杂关系的问题。一直以来,SEM都是我非常感兴趣但又觉得难以掌握的统计技术。市面上相关的书籍很多,但往往要么过于数学化,让我难以理解其精髓;要么过于操作化,让我只知其然不知其所以然。这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》的书名,特别是“Amos編”几个字,让我觉得它非常契合我的需求。我非常期待书中能够清晰地阐释“共分散構造分析”与“结构方程模型”之间的联系和演变,以及它们各自的优势和适用范围。我尤其关注书中关于模型构建的章节,希望它能够详细介绍如何根据理论框架绘制路径图,以及如何将路径图转化为Amos软件中的模型。同时,我也希望书中能够提供关于模型估计和模型拟合度检验的深入讲解,特别是如何解读各种拟合度指标,并据此对模型进行优化。作为一名经验丰富的研究者,我深知理论与实践相结合的重要性。因此,我希望这本书不仅能提供扎实的理论基础,还能提供丰富的Amos软件操作实例,让我能够学以致用,真正将SEM技术应用于我的教育研究实践中,从而更深入地揭示教育现象背后的复杂机制。

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这本书的纸张质感和印刷质量都相当不错,封面设计也显得专业而有吸引力。我是一名在心理学领域从事研究的博士后,SEM是我研究中常用的分析工具,尤其是在探索人格、动机、情绪等潜在构念之间的复杂关系时。虽然我对SEM已经有了一定的了解,但总觉得在模型构建的精细化和模型结果的深度解读方面,还有提升的空间。这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》的标题,直接点出了我所关注的“共分散构造分析”和“结构方程模型”,并且明确了以Amos为工具,这正是我工作中最常使用的软件。我非常期待书中能够深入讲解SEM的各个模型类型,例如验证性因子分析、路径分析、多组分析等,并详细介绍在Amos中如何实现这些模型。同时,我也非常关注书中关于模型识别、参数估计方法以及各种拟合度指标的解释。我希望这本书能够提供一些关于如何根据研究目的选择合适的模型、如何解释复杂的模型路径图以及如何根据拟合度指标判断模型优劣的实践性建议。对于我这样已经有一定基础的研究者来说,一本能够提供更深层次理论探讨和更精细化操作指导的书籍,将极具价值。我希望通过学习这本书,能够进一步提升我运用SEM进行心理学研究的能力,从而能够设计出更严谨、更具解释力的研究模型,并为心理学领域贡献更深刻的理论认识。

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拿到这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》的时候,我正面临一个棘手的研究问题,需要使用SEM来检验几个理论构念之间的关系。我的统计学背景相对较弱,之前在尝试使用其他SEM软件时,常常被复杂的界面和报错信息搞得焦头烂额。这本书的出版对我来说简直是一场及时雨。我最看重的是它是否能提供一种“易于理解”的学习路径。从我翻阅的经验来看,这本书的语言风格相对平实,没有过多地堆砌晦涩难懂的专业术语,这让我感到非常安心。更重要的是,它似乎从“问题导向”的角度出发,先介绍了为什么要使用SEM,然后才逐步引入相关概念和技术。这种方式对于我这样“知其然”但“不知其所以然”的学习者来说,非常有帮助。我特别期待书中关于模型识别、模型估计、模型比较等关键环节的详细讲解,希望它能解释清楚每一步操作背后的原理,以及如何判断模型的好坏。此外,Amos软件的使用教程也是我关注的重点。我希望这本书能提供清晰的操作步骤,并且能够解释一些在Amos中可能遇到的常见问题及其解决方案。总而言之,我对这本书抱有极大的期待,希望它能帮助我摆脱对SEM的“畏难情绪”,真正掌握这项强大的统计技术,并将其成功应用于我的研究中,为我的研究成果增添一份扎实的统计学支撑。

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这本书的纸质手感相当不错,拿在手里沉甸甸的,仿佛承载着厚重的知识。我是一名有一定统计学基础的博士生,在我的研究领域,SEM的应用非常广泛,几乎是必备的技能。之前我主要依赖各种零散的在线教程和学术论文来学习SEM,但总感觉体系不够完整,知识点之间存在断层。当我看到《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》这本书时,我抱着试试看的心态购入了。我比较关注书中对概念的解释是否清晰透彻,以及对Amos软件操作的详细程度。从我初步的翻阅来看,这本书在概念的阐述上做得相当到位。它并没有跳过一些看似基础但至关重要的概念,比如潜在变量、显性变量、路径图的绘制等等,而是将其娓娓道来。我尤其欣赏书中对于“共分散结构分析”的引入,它将SEM与更早期的因子分析等方法联系起来,帮助我理解了SEM的演变和发展脉络。这对于我理解SEM的内在逻辑非常有帮助。同时,我非常期待书中关于Amos软件操作的章节,特别是对于模型构建、参数估计、模型拟合度检验等关键步骤的详细讲解。我希望这本书能提供清晰的截图和操作提示,让我能够快速上手,并且避免一些常见的操作误区。毕竟,理论知识的学习最终需要通过实践来巩固,而Amos无疑是实现这一目标的最佳工具。我对这本书抱有很高的期望,相信它能帮助我构建更复杂、更精确的统计模型,从而提升我研究的科学性和严谨性。

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这本书的封面设计就让我眼前一亮,那种沉静的蓝色调,搭配上银色的字体,透露出一种专业、严谨的气息。我是一名刚接触结构方程模型(SEM)的研究生,之前在文献中频繁看到“共分散结构分析”和“结构方程模型”这些术语,但总觉得有些抽象,难以捉摸。偶然间发现了这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》,它的副标题“Amos編”尤其吸引我,因为我们导师推荐使用的统计软件正是Amos。拿到书的那一刻,我就迫不及待地翻阅起来。虽然我还没来得及深入阅读每一个章节,但仅从目录和前言部分,我就能感受到作者的用心。他并没有直接堆砌复杂的数学公式,而是试图用一种循序渐进的方式,将SEM的原理和应用展现在读者面前。特别是开篇对共分散结构分析的引入,让我对“变量之间的关系”有了更直观的理解。我一直认为,理解一个模型,关键在于理解它背后的逻辑和思想,而不是死记硬背公式。从这本书的布局来看,作者似乎也认同这一点,他似乎在用一种“故事性”的方式来讲述SEM,从最基础的概念开始,逐步搭建起复杂的模型。我很期待书中对Amos软件的操作指导,希望它能成为我研究道路上的得力助手,帮助我真正掌握SEM这项强大的统计工具,并将其运用到我的论文研究中,从而更深入地探讨我感兴趣的社会科学问题。我相信,通过这本书的指导,我一定能克服对SEM的恐惧,将其转化为解决实际问题的有力武器。

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当我拿到这本《共分散構造分析 構造方程式モデリング Amos編》时,我正处于一个研究瓶颈期。我手头有一份复杂的调查数据,其中包含多个潜在构念,我迫切需要一种方法来检验这些构念之间的因果关系。我之前接触过一些SEM的书籍,但总觉得它们要么太理论化,要么太实用化,很难找到一本既能深入讲解原理,又能提供清晰操作指导的书。这本书的封面设计非常专业,传递出一种严谨学术的态度。在初步翻阅时,我被它系统性的讲解方式所吸引。从“共分散構造分析”这个概念的引入,就能看出作者试图将SEM的发展脉络梳理清楚,这对于理解SEM的逻辑基础非常有帮助。我尤其关注书中对模型路径图绘制和参数解释的部分。我一直认为,SEM的精髓在于其可视化表达和对变量间关系的清晰刻画,如果这一点能做到位,将大大提升学习效率。而且,书中以Amos为工具进行讲解,这正是我目前正在使用的软件,因此具有很高的实用价值。我非常期待书中关于模型拟合度检验的章节,这往往是SEM学习中的难点和重点。我希望书中能够提供清晰的评价标准和判断依据,帮助我更好地评估模型的优劣。总的来说,我希望这本书能够带领我深入理解SEM的理论体系,并掌握在Amos中构建和解释模型的技巧,最终能够运用SEM来解决我的研究问题,提升我研究的深度和广度。

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