潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇 王孟成 重慶大學齣版社 萬捲方法 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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圖書標籤:

• 潛變量建模
• Mplus
• 結構方程模型
• 統計學
• 心理測量
• 數據分析
• 王孟成
• 重慶大學齣版社
• 方法學
• 量化研究
• 教育測量

店鋪： 唐人圖書專營店

齣版社： 重慶大學齣版社

ISBN：9787568908160

商品編碼：29000709347

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圖書名稱：	[套裝]潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇
作者或編譯者：	王孟成
齣版社：	重慶大學齣版社
ISBN：	9787568908160
定價：	114元
齣版日期[僅參考]：	2014年01月
裝幀及開本：	平裝
頁數[僅參考]：	頁
其他參考信息：

內容簡介及編輯推薦

潛變量模型發展迅速。然而方法學領域的發展延伸到應用領域需要一段時間， 這個時間的長短取決於方法學者的推廣和應用研究者的學習、接受和運用。在國內，潛變量模型為大傢所熟知的多限於SEM,盡管它隻是潛變量模型的一部分,潛變量建模軟件也僅限於AMOS和LISREL。其實Muthén教授為瞭填補統計方法與實際應用的差距所開發的Mplus功能強大，使用也比較方便。Mplus在短短的10多年中更新至第7版，每個版本在功能上均有重大突破。它的推齣大大加速瞭潛變量模型的應用，已經成為潛變量建模領域的主流分析軟件。 　　《潛變量建模與Mplus應用基礎篇》一書的目的就在於為“討厭”數學公式的學者介紹潛變量建模方法及Mplus軟件實現，所以書中避免瞭令人生畏的數學公式，盡量通過平實的語言介紹模型背後的真諦。 本書以國際主流潛變量建模軟件Mplus為分析工具，從理論到實踐，深入淺齣地嚮讀者介紹潛變量建模的常用模型和Mplus分析過程，以實例演示整個分析過程，適閤社會科學領域的高校教師、科研人員，以及碩博士研究生作為教科書和參考書。 齣版社推薦語 《潛變量建模與Mplus應用·進階篇》是廣受歡迎的《潛變量建模與Mplus應用·基礎篇》的進階讀物，主要內容涉及混閤模型、多水平模型和貝葉斯結構方程模型。 內容簡介 《潛變量建模與Mplus應用·進階篇》在《潛變量建模與Mplus應用·基礎篇》的基礎上，進一步介紹瞭更為復雜的潛變量模型。全書10章，涉及混閤模型、多水平模型和貝葉斯結構方程模型。

作者簡介

王孟成，博士，現為廣州大學心理係副教授，碩士生導師。發錶論文近50篇(SSCI收錄10篇)，其中在《心理學報》《社會學研究》等雜誌發錶方法學文章。主要研究興趣：(1)潛變量模型在社會及行為科學中的應用(2)心理病理學。畢嚮陽，博士，現為中國政法大學社會學院副教授，碩士生導師。在《中國社會科學》《社會學研究》《社會》《學海》等雜誌發錶過文章。

目錄

基礎篇 l 潛變量分析模型概述 l.l 變量類型 1.1.1 連續變量 1.1 2 分類變量 1.1.3 計數變量 1.2 外顯變量和潛在變量 1.3 內生變量和外生變量 1.4 潛變量模型 1.5 潛變量模型——擴展 1.5.1 潛變量模型的類型 1.5.2 潛在類彆分析 1.5.3 潛在轉換分析 1.5.4 因子混閤模型 1.5.5 迴歸混閤模型 1.5.6 增長混閤模型和潛類彆增長模型 1.5 7 多水平混閤模型 1.6 潛變量模型建模軟件 2 MPlus簡介及主要命令語句 3 迴歸與路徑分析 4 探索性因素分析 5 驗證性因素分析(一) 6 驗證性因素分析(二) 7 測量等值與多組驗證性因素分析 8 結構方程模型 9 結構方程建模涉及的重要議題 參考文獻 進階篇 第1章 潛在類彆分析Latent Class Analysis, LCA 第2章 迴歸混閤模型Regression Mixture Modeling, RMM 第3章 因子混閤模型Factor Mixture Modeling, FMM 第4章 潛在轉換分析Latent Transition Analysis, LTA 第5章 潛變量增長麯綫模型 Latent Growth Curve Models, LGCM 第6章 潛類彆增長模型與增長混閤模型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 多水平結構方程Multilevel structural equation modeling

精彩內容及插圖

潛變量模型理論與實踐深度解析：超越基礎，邁嚮復雜結構建模 本書旨在為廣大社會科學、心理學、教育學、市場研究等領域的研究人員、高級學生以及從業者提供一套全麵、深入且高度實用的潛變量模型（Latent Variable Modeling, LVM）構建與應用指南。本書的核心目標是構建一座連接紮實的統計學理論基礎與復雜實際數據分析之間的橋梁，帶領讀者從基礎概念齣發，逐步掌握先進的建模技術，並熟練運用主流統計軟件進行高效、準確的分析報告。 本書的理論深度與結構設計： 本書摒棄瞭對單一軟件操作的錶麵介紹，而是緻力於闡釋潛變量模型背後的核心統計學原理、識彆條件、假設檢驗的邏輯以及結果解釋的嚴謹性。全書內容組織遵循“理論奠基—模型拓展—高級應用”的邏輯脈絡。 第一部分：結構方程模型（SEM）的統計學基石 本部分專注於為潛變量建模打下堅實的數學和統計學基礎。我們將詳細迴顧因子分析（Factor Analysis）的經典模型與現代發展，區分測量模型（Measurement Model）與結構模型（Structural Model）的內在聯係與區彆。 測量模型構建的精細考量： 深入探討指標的選取標準、信度（Reliability）的評估方法（如Cronbach's Alpha、復閤信度 $ ho_c$、平均方差提取量 $ ext{AVE}$），以及效度（Validity）的各個層麵，包括收斂效度（Convergent Validity）和區彆效度（Discriminant Validity）的嚴格檢驗流程。我們不會停留在概念層麵，而是會展示如何通過矩陣代數和期望最大化（EM）算法理解參數估計的內在機製。 模型擬閤度的多維度評估： 係統梳理傳統卡方檢驗的局限性，重點講解各類擬閤指數（Fit Indices）的原理、敏感性及其在不同樣本規模下的適用性。例如，如何權衡 $chi^2/df$、CFI、TLI、RMSEA、SRMR 等指標，構建一個既統計學閤理又符閤領域知識的模型。 參數估計與檢驗的穩健性： 詳細對比最大似然估計（ML）、加權最小二乘估計（WLS）、穩健的最大似然估計（MLR）等方法的適用場景及其對數據分布（正態性、多變量正態性）的依賴程度。特彆強調在麵對非正態或缺失數據時，應采取的穩健策略。 第二部分：模型復雜化與動態過程的捕捉 在堅實的基礎之上，本書將引導讀者處理現實世界中更為復雜的、包含時間維度或層級結構的潛變量問題。 縱嚮數據分析與潛變量增長麯綫模型（LGCM）： 深入剖析如何利用潛變量方法追蹤個體在長期隨時間變化的過程。本書將詳細講解潛變量截距（Interception）和斜率（Slope）的解釋，如何檢驗時間點的影響、個體差異的隨機效應，以及協變量對外在效應的影響。我們著重探討如何區分基於潛變量的LGCM與基於指標的重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）的優勢與區彆。 多層潛變量模型（Multilevel SEM）： 麵對嵌套數據結構（如學生嵌套在班級中，員工嵌套在團隊中），本書提供瞭一套完整的框架來處理組內（Within-group）和組間（Between-group）效應的分解。講解如何建立分層因子分析模型，如何區分潛變量的個體水平變異與群體水平變異，以及如何進行跨層次相互作用（Cross-Level Interaction）的檢驗。 測量不變性（Measurement Invariance）的層級檢驗： 針對跨文化、跨群體研究，本書提供瞭一套詳盡的逐步檢驗流程，用於評估潛變量的測量標準在不同群體間是否保持一緻，包括嚴格性（Metric）、量錶性（Scalar）和完全不變性（Full Invariance）的檢驗及其對結構模型比較的影響。 第三部分：高級專題與模型修正策略 本部分聚焦於解決實際分析中遇到的棘手問題，提升模型的解釋力和預測力。 潛變量的潛變量（Higher-Order Models）： 探討如何構建高階因子模型，例如“智力”這一抽象概念如何由多個具體能力因子匯集而成。我們將對比區分使用指令式（Reflective）和激發式（Formative）測量模型的條件與後果。 模型設定誤差的診斷與修正： 詳細介紹模型修正指數（Modification Indices, MI）的正確解讀方式，強調修正必須基於理論而非單純追求擬閤度的提升。此外，係統介紹如何處理潛在的共綫性問題、極端值的影響，以及引入潛在變量交互作用（Latent Interaction）對模型復雜性的管理。 貝葉斯潛變量建模概述： 鑒於當前統計學界對貝葉斯方法的日益重視，本書將提供一個概念性的導引，介紹其與頻率學派方法的根本區彆，如何在潛變量模型中應用MCMC（馬爾科夫鏈濛特卡洛）方法，以及如何解釋後驗分布和可信區間。 本書的實踐導嚮： 本書的每一個理論章節後都配有詳盡的案例分析，這些案例均采用真實或高度模擬的復雜數據集構建。我們強調分析過程的透明度和可重復性，重點在於“為什麼”要選擇某個模型，而非簡單地展示“如何”運行命令。讀者將學習如何從原始數據開始，進行數據清洗、模型設定、結果解釋、撰寫報告的完整閉環。 本書的目標讀者應具備一定的多元迴歸分析基礎，並對統計學軟件（如統計包中的矩陣操作或數據管理有基本概念）有所瞭解。通過係統學習本書內容，讀者將能夠獨立設計並執行前沿的潛變量研究，為推進各自領域的研究貢獻高質量的實證證據。

評分☆☆☆☆☆

說實話，很多關於統計軟件的指南，充其量隻是操作手冊，告訴你“點這裏”、“輸這裏”，但卻很少能深入到“為什麼”和“是什麼”。《潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇》這本書卻不一樣。它不僅僅是Mplus的操作指南，更是一本關於潛變量建模思想的啓濛讀物。書中對模型的每一個組成部分，從因子載荷到路徑係數，都進行瞭深入淺齣的講解，並且強調瞭其在理論上的意義。我特彆喜歡書中關於模型比較的部分，它教會瞭我如何係統地比較不同模型，找齣最能解釋數據的模型。這對於避免過度擬閤和過度簡化模型都非常有幫助。同時，書中也觸及瞭一些進階的應用，比如多層潛變量模型和縱嚮數據分析，雖然我目前還沒有深入到這些部分，但瞭解這些可能性，已經讓我看到瞭未來研究的廣闊前景。這本書讓我明白，學習統計建模不僅僅是學會一門軟件，更重要的是理解其背後的統計學原理和研究邏輯。這種理解上的突破，對於我未來獨立開展和撰寫學術論文，有著不可估量的價值。它讓我從一個“會用軟件”的人，逐漸變成瞭一個“懂得用模型解決問題”的研究者。

評分☆☆☆☆☆

這本《潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇》著實是一本讓我印象深刻的教材。從我個人學習路徑來看，過去在接觸統計模型，特彆是涉及潛在變量的分析時，常常感到概念模糊，理論推導過程艱澀難懂。即使是掌握瞭一些基礎的統計軟件操作，也常常不知道如何將理論與軟件實踐有效結閤。而這本書恰恰填補瞭這一空白。它不像某些教科書那樣，上來就給齣一堆復雜的公式和抽象的概念，而是以一種非常循序漸進的方式，將潛變量建模的理論基石一步步搭建起來。書中對每個關鍵概念的解釋都清晰明瞭，並且配有恰到好處的圖示和例子，使得初學者也能理解。更重要的是，它不僅僅停留在理論層麵，而是緊密結閤Mplus這個強大的統計軟件，手把手地演示瞭如何將這些模型在軟件中實現。從最基礎的因子分析到更復雜的結構方程模型，書中都提供瞭詳細的操作步驟和結果解讀。這讓我第一次真正體會到，理論知識可以如此直接地轉化為解決實際研究問題的工具。對於那些希望深入理解潛變量分析，並將其應用於自己研究的學者來說，這本書無疑提供瞭一條清晰的學習路徑。它讓我剋服瞭對復雜模型的恐懼，增強瞭獨立運用這些方法解決問題的信心，這對我日後的學術研究幫助巨大。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在學術研究領域，尤其是定量研究，能夠靈活運用統計軟件來檢驗理論假設，是區分“紙上談兵”和“實戰派”的關鍵。然而，許多介紹復雜統計方法的書籍，雖然理論講得頭頭是道，但實際操作起來卻是一團糟。要麼是軟件代碼晦澀難懂，要麼是對輸齣結果的解釋模棱兩可。《潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇》這本書在這方麵做得非常齣色。它沒有迴避Mplus軟件本身的學習麯綫，而是將軟件的操作與理論講解有機地結閤起來。我特彆喜歡書中對Mplus語法的詳細分解和解釋，每一個參數，每一個命令，都有清晰的說明，並配有實際案例。這讓我能夠理解為什麼模型要那樣設置，以及軟件是如何處理這些數據的。書中提供的範例數據和代碼，我可以直接拿來運行，並對照書中的講解來理解輸齣結果。這種“動手實踐”式的教學方式，大大提高瞭我的學習效率。過去，我可能需要花費大量的時間去查閱Mplus的官方手冊，或者在各種論壇上搜尋答案，而這本書就像一本“活字典”，將我學習過程中可能遇到的絕大多數問題都提前考慮到瞭。它不僅教會瞭我如何“做”，更教會瞭我“為什麼這樣做”，這對於培養我的批判性思維和解決問題的能力至關重要。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇》這本書最突齣的優點之一，就是其對復雜概念的“降維處理”能力。許多時候，我們在學習潛變量建模時，都會被那些復雜的數學公式和統計術語弄得頭昏腦漲，仿佛置身於一片抽象的迷霧之中。然而，這本書卻能夠用非常直觀和接地氣的方式，將這些深奧的概念解釋清楚。它巧妙地運用瞭大量的圖錶和實際的心理學、教育學、社會學等領域的經典案例，讓抽象的理論變得生動形象，易於理解。我尤其喜歡書中對“測量模型”和“結構模型”的區分講解，以及它們在實際研究中扮演的角色。通過書中提供的清晰圖示，我能一目瞭然地看到變量之間的關係是如何被建模的。更重要的是，這本書並非止步於理論講解，而是將理論與Mplus軟件的操作緊密結閤。它一步步地引導讀者如何在Mplus中構建模型，進行數據分析，並解讀分析結果。這種“理論+實踐”的教學模式，讓我在學習過程中能夠及時檢驗自己的理解，並獲得成就感。對於我這樣希望將潛變量模型應用於實際研究，但又缺乏紮實理論基礎的讀者來說，這本書就像一位耐心而專業的導師，帶領我一步步攻剋難關，最終能夠熟練運用這些強大的統計工具。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《潛變量建模與Mplus應用：基礎篇進階篇》這本書，給我的感受就像是突然間打開瞭一扇通往更深層次數據分析世界的大門。之前，我對於如何處理那些不可直接觀測的“潛變量”，比如“學習動機”、“組織氛圍”等，一直感到非常迷茫。即使讀過一些統計學教材，也覺得它們過於抽象，難以在實際研究中落地。這本書則通過一係列精心設計的案例，將這些抽象的概念具象化瞭。它不僅講解瞭潛變量模型的基本原理，例如測量模型和結構模型是如何構建的，還詳細闡述瞭不同類型模型之間的邏輯關係。我尤其欣賞書中對模型擬閤指標的詳細解讀，以及如何根據這些指標來評估模型的優劣。在實際分析中，常常會遇到模型擬閤不佳的情況，而這本書提供瞭非常實用的診斷和修正建議。它讓我理解到，潛變量建模不是一蹴而就的過程，而是需要不斷嘗試和優化的迭代過程。通過書中提供的清晰的步驟和詳細的解釋，我能夠更好地理解模型的構建邏輯，並在自己的研究中更加自信地應用潛變量模型來探索和檢驗復雜的理論假設。這種從理論到實踐的順暢過渡，極大地提升瞭我運用統計方法解決實際研究問題的能力。