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| 編輯推薦： |
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本书对于结构方程模型的基本概念、参数估计与识别、模型拟合、验证性因素分析、高阶验证性因素分析、路径分析、统合模型分析、多样本结构方程模型、平均数结构分析、潜在成长模型以及中介与调节效应等议题，以及从基本原理到多种统计软件（LISREL、SIMPLIS、Amos、Mplus、R）的实操示范，给予了透彻解读；对结构方程模型的正确运用以及操作上的常见疏失进行了探讨；对LISREL、SIMPLIS以及Mplus的语法附上了简要说明。
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| 內容簡介： |
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结构方程模型被誉为应用统计的第三次革命，自20世纪80年代以来席卷整个社会科学领域，是新一代学者必备的统计方法学知识。
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| 關於作者： |
邱皓政 台湾师范大学企业管理学系教授，校务研究办公室主任，台湾校务研究专业协会副秘书长。曾任加州大学洛杉矶分校神经医学研究中心统计分析师，台湾心理学会秘书长，台湾统计方法学学会创会理事长。研究兴趣为统计方法与应用技术、心理测量学、工业与组织心理学、创造力与组织创新研究等，专长为结构方程模型与多变量统计方法。著有《量化研究与统计分析》《潜在类别模式的原理与技术》《量化研究法》《多水平模型与纵贯数据分析》等书。
林碧芳 台湾师范大学校务研究办公室博士后研究员，并任教于台湾师范大学、东吴大学、世新大学、明志科技大学等高等学校，财团法人工业技术研究院特约研究员。研究兴趣为心理与教育测验与评价、教育心理学、创意教学与创造力。专长为结构方程模型、阶层线性模型、纵贯数据分析、数据分析等初阶与高阶统计运用及量表编制。
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| 目錄：
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第一章 结构方程模型概说
第一节 结构方程模型的特性
第二节 结构方程模型的执行
第三节 结构方程模型的执行重点
第四节 结语
第二章 结构方程模型的组成
第一节 结构方程模型的变量
第二节 结构方程模型的参数
第三节 模型界定
第三章 参数估计与识别问题
第一节 模型识别问题
第二节 参数估计
第三节 参数估计策略
第四节 参数估计的相关议题
第四章 模型拟合评鉴
第一节 模型评鉴的基本概念
第二节 模型评鉴的方法
第三节 结语
第五章 验证性因素分析
第一节 验证性因素分析原理
第二节 测量模型的内部拟合检验
第三节 LISREL的验证性因素分析
第四节 验证性因素分析的模型修饰
第五节 Amos的验证性因素分析
第六节 Mplus的验证性因素分析
第七节 R的验证性因素分析
第八节 结语
第六章 高阶验证性因素分析
第一节 高阶验证性因素分析的概念
第二节 LISREL的高阶验证性因素分析
第三节 Amos的高阶验证性因素分析
第四节 Mplus的高阶验证性因素分析
第五节 R的高阶验证性因素分析
第七章 路径分析
第一节 路径分析的基本概念
第二节 路径分析的模型界定与识别
第三节 LISREL的路径分析
第四节 Amos的路径分析
第五节 Mplus的路径分析
第六节 R的路径分析
第七节 结语
第八章 结构方程模型：统合模型分析
第一节 统合模型的基本概念
第二节 统合模型的分析步骤
第三节 变量组合与聚合
第四节 LISREL的统合模型分析
第五节 Amos的统合模型分析
第六节 Mplus的统合模型分析
第七节 R的统合模型分析
第八节 结语
第九章 多样本结构方程模型
第一节 多样本分析的概念
第二节 多样本分析的统计原理
第三节 多样本分析：测量恒等性检验
第四节 Amos的多样本分析
第五节 Mplus的多样本分析
第六节 R的多样本分析
第七节 结语
第十章 平均数结构分析
第一节 平均数结构分析的原理
第二节 平均数结构的分析技术
第三节 平均数结构分析：测量模型
第四节 平均数结构分析：统合模型
第五节 结语
第十一章 潜在成长模型
第一节 潜在成长模型的基本概念
第二节 潜在成长模型的统计原理
第三节 LISREL的潜在成长模型分析
第四节 Mplus的LGM分析
第五节 R的LGM分析
第六节 结语
第十二章 中介与调节
第一节 中介与调节的基本概念
第二节 中介效应的统计原理
第三节 调节效应的统计原理
第四节 调节式中介与中介式调节
第五节 LISREL的中介与调节分析
第六节 Mplus的中介与调节效应分析
第七节 R的中介与调节分析
第八节 结语
第十三章 结构方程模型的正确运用
第一节 正确运用SEM的相关议题
第二节 SEM的解释与应用
第三节 结语：对SEM的展望
附录一 LISREL语法
一、数据设定指令
二、模型界定指令
三、结果输出设定
附录二 SIMPLIS语法
一、简介
二、SIMPLIS语法的基本内容
三、输出设定指令
附录三 Mplus简介与语法功能
一、Mplus简介
二、Mplus界面架构
三、Mplus语法指令
附录四 SEM操作常见疏失检核表
一、与设定有关的疏失
二、与资料有关的疏失
三、与执行过程有关的疏失
四、与结果报告有关的疏失
参考文献
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