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| 內容簡介： |
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本书重点介绍Amos、Mplus 和SmartPLS 统计软件里的结构方程分析方法。包括结构方程模型路径图的构建与数据的收集，结构方程模型的识别、分析结果评价及修正，反映型指标、形成型指标与二阶段分析，调节效应分析、中介效应分析、多群体差异分析与潜在平均分析，以及结构方程模型高级的分析方法即贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型、MTMM 模型等内容。没有复杂的理论推导，而是结合作者自身的教学与科研实践，以数据为依托，深入浅出，使读者能在短时间内理解并掌握结构方程模型分析方法，进而应用到自己的研究实践中。
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| 關於作者： |
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杨晓鹏，潍坊学院经济管理学院教师，在韩国庆熙大学获得博士学位。主要从事供应链管理等领域的研究和教学。主持协同育人课题1项，中国物流学会课题1项、物流教改课题1项；多次参与山东省社科联、山东省社科规划办等研究项目。出版学术专著《消费者产品选择策略》《基于STATA的统计方法分析》，与国外教授共同翻译出版专著《创意经济学》；在国内外重要学术期刊上发表学术论文20余篇。
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| 目錄：
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目 录
第1 章 结构方程模型概述……………………………… 1
1.1 结构方程模型的含义… …………………………………3
1.2 潜在变量与观测变量之间的区分… ……………………8
1.3 数据适用范围… …………………………………………9
1.4 斜方差矩阵的分析对象… ………………………………9
1.5 结构方程模型的特性… ……………………………… 10
1.6 结构方程模型的优点… ……………………………… 14
第２章 Amos、Mplus 和SmartPLS 的介绍………………… 17
2.1 结构方程模型软件Amos 简介… …………………… 20
2.2 结构方程模型软件Amos 的菜单介绍… …………… 22
2.3 制作路径图… ………………………………………… 23
2.4 结构方程模型软件Mplus 简介… …………………… 24
2.5 Mplus 的命令概述……………………………………… 25
2.6 Mplus 的常用命令……………………………………… 27
2.7 Mplus 的功能比较……………………………………… 30
2.8 结构方程模型软件SmartPLS 简介…………………… 31
2.9 CB-SEM 与PLS-SEM 的比较………………………… 33
2.10 SmartPLS 菜单介绍…………………………………… 35
第3 章 构建模型和路径图……………………………… 39
3.1 模型框架的构建… …………………………………… 42
3.2 假设的设定… ………………………………………… 44
3.3 构建模型需要考虑的问题… ………………………… 45
3.4 路径图的构建… ……………………………………… 47
3.5 递归模型与非递归模型… …………………………… 48
3.6 多元概念的模型构建… ……………………………… 49
第4 章 数据的收集与检验……………………………… 53
4.1 数据的收集：样本量… ……………………………… 55
4.2 数据的检验… ………………………………………… 57
第５章 模型设定、识别和估计………………………… 63
5.1 模型设定… …………………………………………… 65
5.2 结构模型与测量模型的设定… ……………………… 67
5.3 模型识别… …………………………………………… 69
5.4 自由度… ……………………………………………… 70
5.5 问题识别诊断… ……………………………………… 71
5.6 模型估计… …………………………………………… 72
5.7 模型估计方法的种类… ……………………………… 74
5.8 参数估计方法的选择… ……………………………… 76
第6 章 结构方程模型的分析结果评价………………… 79
6.1 Amos 软件分析………………………………………… 81
6.2 模型拟合度评价… …………………………………… 84
6.3 测量模型的评价… …………………………………… 91
6.4 结构模型的评价… …………………………………… 92
6.5 分析结果的解释… …………………………………… 93
第7 章 模型修正………………………………………… 95
7.1 模型修正的意义… …………………………………… 97
7.2 模型修正分类… ……………………………………… 99
7.3 模型修正的方法… …………………………………… 100
7.4 模型修正的原则… …………………………………… 102
7.5 修正模型的拟合度评价… …………………………… 102
7.6 交叉效度检验… ……………………………………… 105
第8 章 反映型指标、形成型指标和二阶段分析…… 109
8.1 反映型指标和形成型指标… ………………………… 111
8.2 概念效度分析… ……………………………………… 115
8.3 二阶段分析… ………………………………………… 117
第９章 调节效应分析………………………………… 121
9.1 调节效应概述… ……………………………………… 123
9.2 非连续型变量的调节效应分析… …………………… 124
9.3 潜在变量的调节效应分析… ………………………… 126
第10 章 中介效应分析………………………………… 131
10.1 单纯中介效应模型…………………………………… 133
10.2 多重中介模型：并联多重中介模型………………… 136
10.3 多重中介模型：串联多重中介模型………………… 138
第11 章 多群体差异分析……………………………… 141
11.1 多群体分析…………………………………………… 143
11.2 路径系数的相对效应分析…………………………… 144
11.3 控制变量……………………………………………… 145
第12 章 潜在平均分析………………………………… 149
12.1 测量不变性…………………………………………… 153
12.2 潜在平均分析的路径及验证………………………… 158
第13 章 贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型、MTMM 分析及多层数据的中介和调节效应…… 163
13.1 贝叶斯检验…………………………………………… 165
13.2 混合回归分析………………………………………… 167
13.3 潜在成长模型………………………………………… 171
13.4 共同方法变异………………………………………… 176
13.5 MTMM 分析…………………………………………… 184
13.6 多层数据的中介和调节效应………………………… 189
13.7 多层线性模型………………………………………… 198
参考文献………………………………………………… 205
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| 內容試閱：
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前言
本书共分为13 章，以通俗易懂的语言和大量的数据帮助读者理解Amos、Mplus 和SmartPLS 统计软件里的结构方程分析方法。第1 章主要介绍结构方程模型的含义和概念；第2 章主要介绍结构方程模型的3 种分析软件，即Amos、Mplus 和SmartPLS，并介绍了3 种软件的异同；第3 章和第4 章主要介绍结构方程模型路径图的构建方法和数据的收集；第5 章主要介绍结构方程模型的设定、识别和估计；第6 章是关于结构方程模型分析结果评价的内容，主要介绍怎样对分析结果进行评价、需要看哪些指标；第7 章是结构方程模型修正的相关内容，主要介绍当模型拟合度较差时，怎样通过模型修正来提高模型的拟合度；
第8 章是关于反映型指标、形成型指标和二阶段分析的介绍；第9 章和第10 章介绍结构方程模型当中的调节效应和中介效应，包括连续型变量和类别型变量应该怎样进行分析，中介效应和调节效应是近年来出现比较多的模型分析方法，在普通的模型当中加入除自变量和因变量以外的中介和调节变量，使得模型更加具体化；第11 章是关于多群体差异的比较分析，这一章也是近年来比较热门的分析方法，即通过比较多个群组之间的结构路径的差异，去寻找现实生活当中存在的现象；第12 章主要介绍了潜在平均分析的内容；第13 章是关于结构方程模型比较高级的分析方法，包括贝叶斯检验、混合回归分析、潜在成长模型和
MTMM 模型等内容。
本书在写作过程当中得到了多位好友的帮助，他们或提供文献资料，或协助整理图表，或对内容给予中肯的评价，在此表示感谢。本书得以出版还要感谢企业管理出版社的大力支持。
在本书的编写过程中难免有疏漏之处，希望得到读者和同行专家学者的批评、指正，以便进一步修订和完善。
杨晓鹏
2022 年7 月
第1 章 结构方程模型概述
1.6 结构方程模型的优点
1.6.1 能够得到精确的参数估计结果
结构方程模型能够得到精确的测量误差。在传统的回归分析当中，通常情况下不考虑观测变量的测量误差，所以说回归分析的参数估计结果是不准确的。
例如，在合理性行动理论当中为了测量潜在变量，每个潜在变量都是使用3 个观测变量来进行分析的。如果使用回归分析来进行分析，把3 个观测变量合并为一个单一指标来进行分析，而单一指标是不考虑测量误差的；而在结构方程模型当中，3 个观测变量都被反映在模型当中，从而得出测量误差，以测量误差为前提，能够得出更加准确的参数估计结果。因此，研究者都喜欢使用结构方程模型来进行分析、研究问题。
1.6.2 对效果进行分解
通过使用结构方程模型，我们可以得出潜在变量之间的直接效果和间接效果的大小。直接效果是一个变量对另一个变量产生的直接的影响关系；间接效果是指两个变量之间的关系通过中介变量进行影响的关系。直接效果和间接效果之和称为总效果。总效果可以分解为直接效果和间接效果。
如果不考虑间接效果，两个变量之间的关系是不可能百分之百被把握的。因为现实生活当中会存在很多变量之间复杂的关系，不会存在两个变量之间单纯的关系。图1-6 中，在合理性行动理论当中，主观规范和态度对行动意图产生的是直接效果，行动意图和行动之间产生的也是直接效果；而主观规范和态度与行动之间就存在着行动意图的间接效果，即主观规范和态度是经过行动意图而对行动产生间接效果的。
1.6.3 测量工具的信赖性
在社会科学领域，研究者通常使用问卷测量指标的方法来对模型进行研究；而在结构方程模型当中，通常是使用验证性因子分析来对潜在变量进行测量。验证性因子分析比传统的探索性因子分析还要准确，验证性因子分析不仅能够求得测量变量和潜在变量之间关系的因子载荷量，还能够计算出模型整体的匹配程度。即通过验证性因子分析不仅能够评价模型的信度和效度，还可以分析模型的拟合度。
1.6.4 推论因果关系
因果关系是指分析变量之间原因和结果的直接关系。因果关系分为科学性概念和常识性概念两种。
在常识性概念当中，引起结果的原因只有一个，即如果x 是原因，y 是结果，那么x 就是y 的唯一原因；而在科学性概念当中，引起y 的原因有很多，x 是其中之一。也就是说，在常识性概念当中，x 是y 发生的唯一原因，如果x 发生，y 一定会发生；而在科学性概念当中，x 只是使结果y 发生的众多原因其中的一个原因。在结构方程模型当中，原因可以有很多个，结构也可以有很多个，即多个原因同时预测多个结果，比较符合理论要求；而在回归分析当中，原因可以有多个，但结果必须是一个，即多个原因同时预测一个结果。
结构方程模型之所以很受欢迎，是因为结构方程模型不仅可以对指标进行测量，还可以构建理论模型对模型进行修改和扩展。结构方程模型可以对理论进行准确的陈述和验证，必要时还可以根据数据资料和先行理论来对模型进行修改，使其更符合现实情况。
1.6.5 具有同时进行理论构建和分析的优点
结构方程模型具有理论构建和分析同时进行的特点。社会科学研究方法论最大的亮点在于理论的构建和分析，测量主要是以探索性因子分析为主，理论构建主要是回归分析。在传统的统计方法论当中，这两种方法是分开使用的；而在结构方法模型当中，这两种方法是同时使用的，即验证性因子分析和路径分析同时进行，给研究者带来很大的便利。
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