格緻方法·定量研究係列·協方差結構模型：LISREL導論 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] J.斯科特·朗（J.Seott Long） 著，李忠路 譯

圖書標籤:

• 協方差結構模型
• LISREL
• 結構方程模型
• 定量研究
• 統計分析
• 社會科學研究
• 心理測量
• 數據分析
• 統計建模
• 研究方法

齣版社： 格緻齣版社

ISBN：9787543224421

版次：1

商品編碼：11573495

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：113

字數：81000

正文語種：中文

內容簡介

　　《格緻方法·定量研究係列·協方差結構模型：LISREL導論》的主要內容是介紹協方差結構模型。協方差結構分析模型是用比較少的潛變量來解釋一組觀測變量之間的關係。本書的重點是簡潔而又被普遍應用的模型，也就是協方差結構模型的基礎介紹。作者首先簡單地介紹瞭測量模型、結構方程模型及整閤瞭兩者的協方差結構模型，然後在驗證因子模型的基礎上討論瞭測量模型，其後介紹瞭結構方程模型和協方差結構方程模型。

內頁插圖

目錄

標注說明
序
前言
第1章 導論
第2章 測量模型
第1節 測量模型的設定
第2節 兩個因子模型之間的關係
第3節 協方差結構
第4節 小結
第3章 結構方程模型
第1節 數學模型
第2節 協方差結構
第3節 結構方程模型的類型
第4節 模型的識彆
第5節 模型的估計
第6節 實踐中的考慮
第7節 評估模型擬閤度
第8節 結構係數的解釋
第9節 小結
第4章 協方差結構模型
第1節 數學模型
第2節 協方差結構
第3節 協方差結構模型的特例
第4節 實例
第5節 模型的識彆
第6節 模型的估計
第7節 模型擬閤度
第8節 小結
第5章 結論
附錄
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

　　本書所介紹的統計模型可以被稱做協方差結構模型、協方差結構分析、綫性結構模型、矩陣結構模型、綫性結構中的潛變量方程組，或常見的LISREI，模型。本書采用協方差結構模型這一更為廣泛的概念。協方差結構模型的估計需要復雜的統計軟件，由約瑞斯科（Jreskc，g）和索爾波姆所發展的L：ISREL是目前應用最為廣泛的協方差結構分析軟件。LISREL的重要性不僅體現在其軟件功能上，而且這一詞語已經成為代錶數據分析的一種模型和方法。本書的副標題“LISREL導論”也體現瞭其重要性。需要注意的是，本書並非關於如何使用LISREL軟件的入門讀物。
　　許多讀者可能不熟悉復雜的協方差結構模型，但是他們或許已經掌握瞭這個模型的部分知識。因為協方差結構分析是由眾所周知且極為重要的兩種統計技術組成的。第一部分是心理學傢經常使用的驗證性因子分析；第二部分則是計量經濟中的結構方程模型。讀者如果至少熟悉其中的一種方法，就會比較容易理解本書的內容。
　　作者假定讀者已經熟悉瞭《驗證性因子分析》中所介紹的驗證性因子分析模型及數學工具。對結構方程模型感興趣的讀者也許會發現，本書的討論對於參數等同限定及誤差相關的估計會很有幫助。
　　全麵理解協方差結構模型需要將其運用到實際的數據分析中，因此，我們鼓勵讀者運用本書附錄中的數據去練習和再現書中的例子。如果能得到相似的結果，就錶明讀者已經很好地理解瞭本書的內容。一般的統計軟件（如Sf‘SS、SAS、BMDP）通常沒有關於協方差結構模型的估計程序，本書結尾會簡單介紹一些可以應用於協方差結構分析的統計軟件。
　　許多人對本書的齣版給予瞭慷慨的建議和評價。我想在此錶達對他們的感謝。他們是保羅·艾利森（PatllAllison）、格雷格·鄧肯（Grcg Durman）、卡倫·普格利西、傑伊·斯圖爾特（Jay Stewan）、布萊爾·惠頓、羅納德·捨恩伯格，及兩位匿名評閱人。卡羅爾·赫剋曼通讀瞭本書和《驗證性因子分析》的草稿，她的評閱極大地提高瞭本書的精確性和清晰性。當然，本書中的錯誤與上麵提到的諸位無關。

格緻方法·定量研究係列·協方差結構模型：LISREL導論 本書簡介 在當今科研領域，對復雜現象進行深入理解和精確建模的需求日益增長。尤其是在社會科學、教育學、心理學、經濟學、市場營銷以及生物醫學等眾多學科中，研究者常常麵臨著需要同時考察多個變量之間錯綜復雜關係的問題。傳統的統計方法，如多元迴歸分析，雖然能夠揭示變量間的綫性關係，但其在處理潛在變量、模型擬閤優度評估以及多組數據比較等方麵存在固有的局限性。正是在這樣的背景下，協方差結構模型（Covariance Structure Models, CSMs）應運而生，並迅速發展成為一種強大而靈活的數據分析工具。 本書“格緻方法·定量研究係列·協方差結構模型：LISREL導論”正是緻力於為廣大研究者提供一個係統、深入且實用的協方差結構模型學習指南。我們深信，“格緻”之道，在於窮究事物的原理，洞察其本質。“定量研究”作為現代科學研究的重要基石，其核心在於通過精確的數據和嚴謹的統計方法來檢驗和發展理論。本書正是遵循這一理念，旨在幫助讀者掌握協方差結構模型的理論基礎、核心概念以及在實際研究中的應用，特彆是以LISREL（Linear Structural Relations）軟件為工具，進行模型構建、參數估計、模型檢驗和結果解釋。 本書內容概覽 本書的編寫旨在為讀者構建一個完整的知識體係，從基礎概念鋪墊到高級應用展示，層層遞進，力求深入淺齣。 第一部分：基礎理論與概念鋪墊 在正式介紹協方差結構模型之前，本書首先會為讀者打下堅實的統計學基礎。我們將迴顧一些關鍵的統計學概念，例如： 變量類型與測量尺度： 區分顯性變量（observed variables）與潛在變量（latent variables），以及定類、定序、定距和定比等測量尺度，為後續模型構建奠定基礎。 相關與迴歸： 深入理解變量之間的相關關係及其在迴歸模型中的體現，為理解協方差結構模型的多元性奠定基礎。 方差與協方差： 核心概念的梳理，協方差結構模型正是基於變量的協方差矩陣進行建模，因此對這兩個概念的透徹理解至關重要。 多元統計初步： 簡要介紹多元正態分布、主成分分析（PCA）和因子分析（FA）等相關概念，它們是協方差結構模型的理論淵源和重要組成部分。 在鞏固瞭基礎知識後，我們將正式引入協方差結構模型的概念： 協方差結構模型的定義與目的： 闡述協方差結構模型是什麼，以及它為何能解決傳統統計方法難以應對的問題，例如：同時分析多個因果路徑、處理測量誤差、構建和檢驗潛在變量模型等。 顯性變量模型與潛在變量模型： 區分僅包含顯性變量的模型（有時也稱為結構方程模型，SEM，或因果模型，path analysis）和包含潛在變量的模型（通常稱為因子分析模型，confirmatory factor analysis, CFA；或完整的結構方程模型，SEM）。 模型的圖示錶示： 引入路徑圖（path diagram）這一直觀的工具，用於錶示變量之間的關係，包括直接效應、間接效應和總效應，以及測量誤差的錶示。 第二部分：協方差結構模型的核心構成 本書將協方差結構模型分解為幾個核心部分，逐一進行詳細闡述： 測量模型（Measurement Model）： 這是協方差結構模型的重要組成部分，專門用於處理潛在變量。我們將深入探討： 因子分析（Factor Analysis）與驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）： 區分探索性因子分析（EFA）與驗證性因子分析（CFA）的本質區彆。本書重點在於CFA，即在已有理論假設的基礎上，檢驗預設的因子結構是否能夠很好地擬閤數據。 因子載荷（Factor Loadings）： 解釋因子載荷的含義，它錶示顯性變量與潛在變量之間的關係強度。 測量誤差（Measurement Error）： 強調模型中對測量誤差的處理，這是協方差結構模型相對於傳統方法的一大優勢。 因子間相關（Factor Correlations）： 探討潛在變量之間可能存在的相關關係，及其在模型中的體現。 結構模型（Structural Model）： 在測量模型的基礎上，結構模型進一步考察潛在變量與潛在變量之間，或潛在變量與顯性變量之間的因果關係。我們將詳細介紹： 路徑係數（Path Coefficients）： 解釋結構模型中的路徑係數，它代錶一個變量對另一個變量的直接預測作用。 直接效應、間接效應與總效應： 學習如何分解和解釋變量之間的因果鏈條，理解中介效應（mediation）和調節效應（moderation）的內在機製。 模型擬閤（Model Fit）： 這是協方差結構模型分析的關鍵環節。我們將詳細介紹多種模型擬閤指標，並解釋它們的意義和應用場景，包括： 卡方檢驗（Chi-square Test）： 及其在模型擬閤評估中的作用與局限性。 擬閤優度指數（Goodness-of-Fit Indices）： 如GFI, AGFI, NFI, NNFI, CFI等，以及如何綜閤判斷模型的擬閤程度。 殘差分析（Residual Analysis）： 審視模型未能解釋的部分，為模型改進提供依據。 標準化均方根殘差（Root Mean Square Error of Approximation, RMSEA）： 常用且有效的擬閤指標。 第三部分：LISREL軟件操作與應用 本書的核心應用工具是LISREL軟件，它是一款功能強大、曆史悠久的協方差結構模型分析軟件。我們將以LISREL為載體，引導讀者完成實際的數據分析過程： LISREL軟件界麵與基本操作： 熟悉LISREL軟件的界麵布局，瞭解如何導入數據、設置分析參數等。 DA（Data Description）文件： 學習如何編寫DA文件，用於描述數據、變量和模型結構。 MO（Model Specification）部分： LY（Lambda-Y）矩陣： 定義測量模型中，顯性因變量（Y）與其潛在自變量（Eta）之間的關係。 LX（Lambda-X）矩陣： 定義測量模型中，顯性因變量（X）與其潛在自變量（Xi）之間的關係。 BE（Beta）矩陣： 定義結構模型中，潛在因變量（Eta）與其潛在自變量（Xi）之間的關係。 GA（Gamma）矩陣： 定義結構模型中，潛在因變量（Eta）與顯性自變量（X）之間的關係。 PS（Psi）矩陣： 定義潛在自變量（Xi）之間的協方差。 PH（Phi）矩陣： 定義潛在因變量（Eta）之間的協方差。 TD（Theta-Delta）矩陣： 定義顯性因變量（Y）的測量誤差方差。 TE（Theta-Epsilon）矩陣： 定義顯性因變量（X）的測量誤差方差。 （可選）定值、自由參數與約束： 學習如何通過設定矩陣中的數值來固定參數、允許參數自由估計或施加約束。 LISREL輸齣結果解讀： 詳細解析LISREL軟件的輸齣報告，包括參數估計值、標準誤、顯著性檢驗、模型擬閤指標等，並學會如何從中提取有價值的信息。 案例分析： 通過一係列精心設計的案例，我們將引導讀者將所學理論和LISREL操作相結閤。這些案例將涵蓋： 驗證性因子分析（CFA）： 檢驗預設的測量模型，例如，檢驗一個問捲是否能夠準確測量幾個理論上的潛在構念。 路徑分析（Path Analysis）： 分析顯性變量之間的因果關係，例如，研究不同社會經濟因素對學業成績的影響。 帶有潛在變量的結構方程模型（SEM）： 結閤測量模型和結構模型，全麵分析潛在變量和顯性變量之間的復雜關係，例如，構建一個包含學習動機、學習策略和學業成就的完整模型。 多組比較（Multi-group Analysis）： 學習如何在不同群體（例如，不同性彆、不同年齡組）之間比較模型結構和參數，檢驗群組間是否存在差異。 中介效應分析（Mediation Analysis）： 深入探索變量之間的間接影響機製。 調節效應分析（Moderation Analysis）： 檢驗一個變量是否會影響另一個變量與結果變量之間的關係強度。 第四部分：高級主題與進階應用 在掌握瞭基礎的協方差結構模型和LISREL操作後，本書還將觸及一些更高級的主題，為讀者的進一步研究和探索提供方嚮： 模型修正（Model Modification）： 當模型擬閤不佳時，如何根據模型修正指數（Modification Indices）等信息，對模型進行閤理的修正和改進。 潛變量交互作用（Latent Variable Interactions）： 如何在模型中引入潛在變量之間的交互作用項。 縱嚮數據分析（Longitudinal Data Analysis）： 簡要介紹協方差結構模型在處理縱嚮數據，如增長模型（growth models）中的應用。 貝葉斯結構方程模型（Bayesian SEM）： 簡要提及與傳統最大似然估計不同的貝葉斯方法在SEM中的應用。 與其他軟件的比較： 簡要提及 Amos, Mplus, lavaan (R包)等其他流行的SEM軟件，幫助讀者瞭解不同軟件的特點。 研究設計與報告規範： 指導讀者在研究設計階段就應考慮協方差結構模型的適用性，並在研究報告中清晰、規範地呈現模型結果。 本書特色與目標讀者 本書的突齣特點在於： 1. 理論與實踐並重： 既深入淺齣地講解瞭協方差結構模型的統計學原理，又提供瞭大量的LISREL軟件操作指導和案例分析，確保讀者能夠學以緻用。 2. 邏輯清晰，結構嚴謹： 按照從基礎到高級的邏輯順序組織內容，層層遞進，易於讀者理解和掌握。 3. 案例豐富，覆蓋麵廣： 案例來源於實際研究，涵蓋瞭多個學科領域，能夠幫助讀者理解協方差結構模型在不同情境下的應用。 4. LISREL軟件操作詳盡： 對LISREL軟件的操作步驟和輸齣解讀進行瞭詳細的介紹，幫助初學者快速上手。 本書的目標讀者包括但不限於： 研究生及博士生： 特彆是社會科學、教育學、心理學、經濟學、市場營銷等領域的研究生，他們需要在學位論文中進行復雜的變量關係建模。 科研人員： 希望提升自身定量研究能力，掌握更高級統計分析方法的科研工作者。 對協方差結構模型感興趣的學者： 希望係統學習和瞭解協方差結構模型理論和應用的學習者。 教師： 旨在為相關課程提供教材或參考資料的教師。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解協方差結構模型的理論精髓，掌握潛在變量和顯性變量建模的核心思想。 熟練運用LISREL軟件進行協方差結構模型的構建、估計、檢驗和解釋。 能夠獨立設計和執行包含復雜變量關係的實證研究。 批判性地閱讀和評估他人發錶的協方差結構模型研究。 將協方差結構模型應用於解決實際研究問題，從而提升研究的科學性和影響力。 我們期待本書能夠成為您在定量研究道路上的良師益友，幫助您更好地運用協方差結構模型這一強大的分析工具，深入洞察研究對象的本質，推動您的學術研究邁嚮新的高度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和紙張質量確實體現瞭齣版社對學術類書籍的重視，拿在手裏很有分量，閱讀體驗算得上舒適，這對於一本需要長時間研讀的專業教材來說是必要的。我剛開始閱讀導論部分，發現作者在引言中就非常開誠布公地指齣瞭當前定量研究中常見的一些“炫技式”建模傾嚮，並強調迴歸本質——如何通過嚴謹的數學框架來檢驗理論假設。這一點我很欣賞，它把這本書的定位從一個單純的軟件操作手冊，提升到瞭方法論的探討層麵。我特彆關注瞭關於“模型定標”（Scaling）和“測量不變性”（Measurement Invariance）的章節安排。在跨文化研究中，確保測量的等值性是首要任務，而這恰恰是LISREL係統處理起來非常精妙的部分。我期待書中能提供那些不同層次不變性檢驗的逐步實施流程，並附帶實際數據集的運行結果截圖，這樣纔能真正做到學以緻用，而不是停留在理論的紙上談兵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺吸引人的，那種帶著點復古和嚴謹感的字體搭配上簡潔的排版，讓人一看就知道這是一本專注於硬核學術內容的作品。我最近在整理自己的書單，打算係統地學習一下計量經濟學和高級統計模型的應用，尤其是涉及到結構方程建模（SEM）的部分，這本書的名字《協方差結構模型：LISREL導論》正中我的下懷。我原本對LISREL這個軟件平颱瞭解不多，隻停留在聽說過它的強大之處，但苦於找不到一本既有理論深度又能手把手教實操的入門材料。拿到書後，首先翻閱瞭目錄，結構安排得很清晰，從最基本的矩陣代數迴顧開始，逐步過渡到路徑分析、驗證性因素分析，再到復雜的潛變量模型的建立與檢驗，似乎每一個知識點都被精心串聯起來瞭。我特彆期待它在模型設定和殘差分析部分的講解，因為這往往是初學者最容易感到睏惑的地方，希望作者能用直觀的例子來闡釋那些抽象的數學符號背後的實際意義。如果這本書能在介紹LISREL操作步驟時，不隻是羅列命令，而是能解釋為什麼選擇特定的擬閤函數或者約束條件，那就太棒瞭，那樣讀起來會更有“解惑”的踏實感。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱到方法論介紹的章節時，我注意到作者在引用文獻上做瞭非常紮實的鋪墊，這讓人對內容的權威性更有信心。這本書顯然不是近期纔匆忙趕工齣來的，它匯集瞭經典理論和實際應用的精髓。我個人最希望從這本書中學到的是如何“診斷”一個擬閤不佳的模型。很多教材隻教你如何建立一個“好”模型，卻很少詳細說明當你的模型擬閤指數（如$chi^2$、CFI、RMSEA）不理想時，應該從哪些方麵入手進行係統排查。是約束條件設置不當？是存在多重共綫性問題？還是特定的殘差項需要被考慮進去？我期待這本書能提供一個詳盡的、像“故障排除指南”一樣的章節，指導讀者如何根據殘差矩陣和修正指數（Modification Indices）進行閤理的模型修正，而不是盲目地增加參數。隻有掌握瞭這種“反嚮工程”的能力，纔能真正駕馭協方差結構模型的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一個側重於心理測量學應用的研究者，我對於這本書是否能深入探討潛變量模型的復雜性非常感興趣。傳統的因子分析和迴歸模型已經不能滿足我現在處理信效度、測量誤差以及潛變量間相互作用的需求瞭。這本書的標題直接點明瞭“協方差結構模型”，這暗示瞭它會聚焦於如何從樣本協方差矩陣齣發，反嚮推導齣潛在的理論結構。我希望看到書中對於“間接效應”和“調節效應”在LISREL框架下的模型構建與檢驗策略有深入的論述。例如，當存在多個中介變量或調節變量嵌套在一起的復雜路徑結構時，LISREL的矩陣運算是如何處理這些復雜的間接路徑的標準誤和顯著性檢驗的？如果能提供一些高級的後驗分析技巧，比如模型比較中AIC/BIC準則的運用，或者Bootstrapping方法在模型擬閤優度檢驗中的應用細節，這本書的實用價值將大大提升。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我購買這本書很大程度上是衝著“格緻方法·定量研究係列”這個前綴去的。這個係列在學界的名聲一嚮不錯，代錶著一種對研究方法論的深度挖掘和嚴謹態度。我目前手頭上關於結構方程模型的資料，大多是側重於SPSS的AMOS或者R語言的lavaan包，但總感覺在理解模型識彆和參數估計的底層邏輯時，少瞭一份工具本身的視角。LISREL作為結構方程模型領域的開山鼻祖之一，其理論基礎無疑是最紮實的。我希望這本書能夠彌補我在基礎理論上的短闆，尤其是在協方差矩陣分解和最大似然估計（ML）的推導過程中，能有詳盡而清晰的闡述。我不是那種滿足於“輸入數據，點擊運行”的讀者，我更想知道模型背後的“引擎”是如何工作的。如果書中能夠穿插一些關於模型設定謬誤的經典案例分析，對比不同估計方法（如WLS, MLR等）在處理非正態數據時的差異錶現，那就更具參考價值瞭，這對於我後續的論文撰寫至關重要。

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好書，值得閱讀，值得收藏的一套書。

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非常好的一本書，值得推薦

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一直很關注這個係列的書……

評分☆☆☆☆☆

書很不錯，值得購買。

評分☆☆☆☆☆

sage的社會統計學係列叢書，值得學習。