潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇 王孟成 重庆大学出版社 万卷方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 潜变量建模
• Mplus
• 结构方程模型
• 统计学
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• 数据分析
• 王孟成
• 重庆大学出版社
• 方法学
• 量化研究
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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787568908160

商品编码：29000709347

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图书名称：	[套装]潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇
作者或编译者：	王孟成
出版社：	重庆大学出版社
ISBN：	9787568908160
定价：	114元
出版日期[仅参考]：	2014年01月
装帧及开本：	平装
页数[仅参考]：	页
其他参考信息：

内容简介及编辑推荐

潜变量模型发展迅速。然而方法学领域的发展延伸到应用领域需要一段时间， 这个时间的长短取决于方法学者的推广和应用研究者的学习、接受和运用。在国内，潜变量模型为大家所熟知的多限于SEM,尽管它只是潜变量模型的一部分,潜变量建模软件也仅限于AMOS和LISREL。其实Muthén教授为了填补统计方法与实际应用的差距所开发的Mplus功能强大，使用也比较方便。Mplus在短短的10多年中更新至第7版，每个版本在功能上均有重大突破。它的推出大大加速了潜变量模型的应用，已经成为潜变量建模领域的主流分析软件。 　　《潜变量建模与Mplus应用基础篇》一书的目的就在于为“讨厌”数学公式的学者介绍潜变量建模方法及Mplus软件实现，所以书中避免了令人生畏的数学公式，尽量通过平实的语言介绍模型背后的真谛。 本书以国际主流潜变量建模软件Mplus为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍潜变量建模的常用模型和Mplus分析过程，以实例演示整个分析过程，适合社会科学领域的高校教师、科研人员，以及硕博士研究生作为教科书和参考书。 出版社推荐语 《潜变量建模与Mplus应用·进阶篇》是广受欢迎的《潜变量建模与Mplus应用·基础篇》的进阶读物，主要内容涉及混合模型、多水平模型和贝叶斯结构方程模型。 内容简介 《潜变量建模与Mplus应用·进阶篇》在《潜变量建模与Mplus应用·基础篇》的基础上，进一步介绍了更为复杂的潜变量模型。全书10章，涉及混合模型、多水平模型和贝叶斯结构方程模型。

作者简介

王孟成，博士，现为广州大学心理系副教授，硕士生导师。发表论文近50篇(SSCI收录10篇)，其中在《心理学报》《社会学研究》等杂志发表方法学文章。主要研究兴趣：(1)潜变量模型在社会及行为科学中的应用(2)心理病理学。毕向阳，博士，现为中国政法大学社会学院副教授，硕士生导师。在《中国社会科学》《社会学研究》《社会》《学海》等杂志发表过文章。

目录

基础篇 l 潜变量分析模型概述 l.l 变量类型 1.1.1 连续变量 1.1 2 分类变量 1.1.3 计数变量 1.2 外显变量和潜在变量 1.3 内生变量和外生变量 1.4 潜变量模型 1.5 潜变量模型——扩展 1.5.1 潜变量模型的类型 1.5.2 潜在类别分析 1.5.3 潜在转换分析 1.5.4 因子混合模型 1.5.5 回归混合模型 1.5.6 增长混合模型和潜类别增长模型 1.5 7 多水平混合模型 1.6 潜变量模型建模软件 2 MPlus简介及主要命令语句 3 回归与路径分析 4 探索性因素分析 5 验证性因素分析(一) 6 验证性因素分析(二) 7 测量等值与多组验证性因素分析 8 结构方程模型 9 结构方程建模涉及的重要议题 参考文献 进阶篇 第1章 潜在类别分析Latent Class Analysis, LCA 第2章 回归混合模型Regression Mixture Modeling, RMM 第3章 因子混合模型Factor Mixture Modeling, FMM 第4章 潜在转换分析Latent Transition Analysis, LTA 第5章 潜变量增长曲线模型 Latent Growth Curve Models, LGCM 第6章 潜类别增长模型与增长混合模型latent class growth modeling, LCGM and Growth Mixture Modeling, GMM 第7章 多水平模型Multilevel modeling 第8章 多水平因子分析Multilevel factor analysis 第9章 多水平结构方程Multilevel structural equation modeling

精彩内容及插图

潜变量模型理论与实践深度解析：超越基础，迈向复杂结构建模 本书旨在为广大社会科学、心理学、教育学、市场研究等领域的研究人员、高级学生以及从业者提供一套全面、深入且高度实用的潜变量模型（Latent Variable Modeling, LVM）构建与应用指南。本书的核心目标是构建一座连接扎实的统计学理论基础与复杂实际数据分析之间的桥梁，带领读者从基础概念出发，逐步掌握先进的建模技术，并熟练运用主流统计软件进行高效、准确的分析报告。 本书的理论深度与结构设计： 本书摒弃了对单一软件操作的表面介绍，而是致力于阐释潜变量模型背后的核心统计学原理、识别条件、假设检验的逻辑以及结果解释的严谨性。全书内容组织遵循“理论奠基—模型拓展—高级应用”的逻辑脉络。 第一部分：结构方程模型（SEM）的统计学基石 本部分专注于为潜变量建模打下坚实的数学和统计学基础。我们将详细回顾因子分析（Factor Analysis）的经典模型与现代发展，区分测量模型（Measurement Model）与结构模型（Structural Model）的内在联系与区别。 测量模型构建的精细考量： 深入探讨指标的选取标准、信度（Reliability）的评估方法（如Cronbach's Alpha、复合信度 $ ho_c$、平均方差提取量 $ ext{AVE}$），以及效度（Validity）的各个层面，包括收敛效度（Convergent Validity）和区别效度（Discriminant Validity）的严格检验流程。我们不会停留在概念层面，而是会展示如何通过矩阵代数和期望最大化（EM）算法理解参数估计的内在机制。 模型拟合度的多维度评估： 系统梳理传统卡方检验的局限性，重点讲解各类拟合指数（Fit Indices）的原理、敏感性及其在不同样本规模下的适用性。例如，如何权衡 $chi^2/df$、CFI、TLI、RMSEA、SRMR 等指标，构建一个既统计学合理又符合领域知识的模型。 参数估计与检验的稳健性： 详细对比最大似然估计（ML）、加权最小二乘估计（WLS）、稳健的最大似然估计（MLR）等方法的适用场景及其对数据分布（正态性、多变量正态性）的依赖程度。特别强调在面对非正态或缺失数据时，应采取的稳健策略。 第二部分：模型复杂化与动态过程的捕捉 在坚实的基础之上，本书将引导读者处理现实世界中更为复杂的、包含时间维度或层级结构的潜变量问题。 纵向数据分析与潜变量增长曲线模型（LGCM）： 深入剖析如何利用潜变量方法追踪个体在长期随时间变化的过程。本书将详细讲解潜变量截距（Interception）和斜率（Slope）的解释，如何检验时间点的影响、个体差异的随机效应，以及协变量对外在效应的影响。我们着重探讨如何区分基于潜变量的LGCM与基于指标的重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的优势与区别。 多层潜变量模型（Multilevel SEM）： 面对嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中，员工嵌套在团队中），本书提供了一套完整的框架来处理组内（Within-group）和组间（Between-group）效应的分解。讲解如何建立分层因子分析模型，如何区分潜变量的个体水平变异与群体水平变异，以及如何进行跨层次相互作用（Cross-Level Interaction）的检验。 测量不变性（Measurement Invariance）的层级检验： 针对跨文化、跨群体研究，本书提供了一套详尽的逐步检验流程，用于评估潜变量的测量标准在不同群体间是否保持一致，包括严格性（Metric）、量表性（Scalar）和完全不变性（Full Invariance）的检验及其对结构模型比较的影响。 第三部分：高级专题与模型修正策略 本部分聚焦于解决实际分析中遇到的棘手问题，提升模型的解释力和预测力。 潜变量的潜变量（Higher-Order Models）： 探讨如何构建高阶因子模型，例如“智力”这一抽象概念如何由多个具体能力因子汇集而成。我们将对比区分使用指令式（Reflective）和激发式（Formative）测量模型的条件与后果。 模型设定误差的诊断与修正： 详细介绍模型修正指数（Modification Indices, MI）的正确解读方式，强调修正必须基于理论而非单纯追求拟合度的提升。此外，系统介绍如何处理潜在的共线性问题、极端值的影响，以及引入潜在变量交互作用（Latent Interaction）对模型复杂性的管理。 贝叶斯潜变量建模概述： 鉴于当前统计学界对贝叶斯方法的日益重视，本书将提供一个概念性的导引，介绍其与频率学派方法的根本区别，如何在潜变量模型中应用MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）方法，以及如何解释后验分布和可信区间。 本书的实践导向： 本书的每一个理论章节后都配有详尽的案例分析，这些案例均采用真实或高度模拟的复杂数据集构建。我们强调分析过程的透明度和可重复性，重点在于“为什么”要选择某个模型，而非简单地展示“如何”运行命令。读者将学习如何从原始数据开始，进行数据清洗、模型设定、结果解释、撰写报告的完整闭环。 本书的目标读者应具备一定的多元回归分析基础，并对统计学软件（如统计包中的矩阵操作或数据管理有基本概念）有所了解。通过系统学习本书内容，读者将能够独立设计并执行前沿的潜变量研究，为推进各自领域的研究贡献高质量的实证证据。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在学术研究领域，尤其是定量研究，能够灵活运用统计软件来检验理论假设，是区分“纸上谈兵”和“实战派”的关键。然而，许多介绍复杂统计方法的书籍，虽然理论讲得头头是道，但实际操作起来却是一团糟。要么是软件代码晦涩难懂，要么是对输出结果的解释模棱两可。《潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇》这本书在这方面做得非常出色。它没有回避Mplus软件本身的学习曲线，而是将软件的操作与理论讲解有机地结合起来。我特别喜欢书中对Mplus语法的详细分解和解释，每一个参数，每一个命令，都有清晰的说明，并配有实际案例。这让我能够理解为什么模型要那样设置，以及软件是如何处理这些数据的。书中提供的范例数据和代码，我可以直接拿来运行，并对照书中的讲解来理解输出结果。这种“动手实践”式的教学方式，大大提高了我的学习效率。过去，我可能需要花费大量的时间去查阅Mplus的官方手册，或者在各种论坛上搜寻答案，而这本书就像一本“活字典”，将我学习过程中可能遇到的绝大多数问题都提前考虑到了。它不仅教会了我如何“做”，更教会了我“为什么这样做”，这对于培养我的批判性思维和解决问题的能力至关重要。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇》这本书最突出的优点之一，就是其对复杂概念的“降维处理”能力。许多时候，我们在学习潜变量建模时，都会被那些复杂的数学公式和统计术语弄得头昏脑涨，仿佛置身于一片抽象的迷雾之中。然而，这本书却能够用非常直观和接地气的方式，将这些深奥的概念解释清楚。它巧妙地运用了大量的图表和实际的心理学、教育学、社会学等领域的经典案例，让抽象的理论变得生动形象，易于理解。我尤其喜欢书中对“测量模型”和“结构模型”的区分讲解，以及它们在实际研究中扮演的角色。通过书中提供的清晰图示，我能一目了然地看到变量之间的关系是如何被建模的。更重要的是，这本书并非止步于理论讲解，而是将理论与Mplus软件的操作紧密结合。它一步步地引导读者如何在Mplus中构建模型，进行数据分析，并解读分析结果。这种“理论+实践”的教学模式，让我在学习过程中能够及时检验自己的理解，并获得成就感。对于我这样希望将潜变量模型应用于实际研究，但又缺乏扎实理论基础的读者来说，这本书就像一位耐心而专业的导师，带领我一步步攻克难关，最终能够熟练运用这些强大的统计工具。

评分☆☆☆☆☆

阅读《潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇》这本书，给我的感受就像是突然间打开了一扇通往更深层次数据分析世界的大门。之前，我对于如何处理那些不可直接观测的“潜变量”，比如“学习动机”、“组织氛围”等，一直感到非常迷茫。即使读过一些统计学教材，也觉得它们过于抽象，难以在实际研究中落地。这本书则通过一系列精心设计的案例，将这些抽象的概念具象化了。它不仅讲解了潜变量模型的基本原理，例如测量模型和结构模型是如何构建的，还详细阐述了不同类型模型之间的逻辑关系。我尤其欣赏书中对模型拟合指标的详细解读，以及如何根据这些指标来评估模型的优劣。在实际分析中，常常会遇到模型拟合不佳的情况，而这本书提供了非常实用的诊断和修正建议。它让我理解到，潜变量建模不是一蹴而就的过程，而是需要不断尝试和优化的迭代过程。通过书中提供的清晰的步骤和详细的解释，我能够更好地理解模型的构建逻辑，并在自己的研究中更加自信地应用潜变量模型来探索和检验复杂的理论假设。这种从理论到实践的顺畅过渡，极大地提升了我运用统计方法解决实际研究问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇》着实是一本让我印象深刻的教材。从我个人学习路径来看，过去在接触统计模型，特别是涉及潜在变量的分析时，常常感到概念模糊，理论推导过程艰涩难懂。即使是掌握了一些基础的统计软件操作，也常常不知道如何将理论与软件实践有效结合。而这本书恰恰填补了这一空白。它不像某些教科书那样，上来就给出一堆复杂的公式和抽象的概念，而是以一种非常循序渐进的方式，将潜变量建模的理论基石一步步搭建起来。书中对每个关键概念的解释都清晰明了，并且配有恰到好处的图示和例子，使得初学者也能理解。更重要的是，它不仅仅停留在理论层面，而是紧密结合Mplus这个强大的统计软件，手把手地演示了如何将这些模型在软件中实现。从最基础的因子分析到更复杂的结构方程模型，书中都提供了详细的操作步骤和结果解读。这让我第一次真正体会到，理论知识可以如此直接地转化为解决实际研究问题的工具。对于那些希望深入理解潜变量分析，并将其应用于自己研究的学者来说，这本书无疑提供了一条清晰的学习路径。它让我克服了对复杂模型的恐惧，增强了独立运用这些方法解决问题的信心，这对我日后的学术研究帮助巨大。

评分☆☆☆☆☆

说实话，很多关于统计软件的指南，充其量只是操作手册，告诉你“点这里”、“输这里”，但却很少能深入到“为什么”和“是什么”。《潜变量建模与Mplus应用：基础篇进阶篇》这本书却不一样。它不仅仅是Mplus的操作指南，更是一本关于潜变量建模思想的启蒙读物。书中对模型的每一个组成部分，从因子载荷到路径系数，都进行了深入浅出的讲解，并且强调了其在理论上的意义。我特别喜欢书中关于模型比较的部分，它教会了我如何系统地比较不同模型，找出最能解释数据的模型。这对于避免过度拟合和过度简化模型都非常有帮助。同时，书中也触及了一些进阶的应用，比如多层潜变量模型和纵向数据分析，虽然我目前还没有深入到这些部分，但了解这些可能性，已经让我看到了未来研究的广阔前景。这本书让我明白，学习统计建模不仅仅是学会一门软件，更重要的是理解其背后的统计学原理和研究逻辑。这种理解上的突破，对于我未来独立开展和撰写学术论文，有着不可估量的价值。它让我从一个“会用软件”的人，逐渐变成了一个“懂得用模型解决问题”的研究者。