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| 編輯推薦： |
潜变量增长曲线模型是对纵向数据进行分析的一种方法，它可以让科学家清楚地表达和检验均值随时间变化的趋势、最初的水平对变化速度的预测、两组或多组数据在变化轨迹上的区别、一个变量的变化是否与另一个变量的变化相关等。本书使用了大量的说明性的图形来表述和讨论，向读者展示了如何构筑复杂的增长曲线模型。
? 提供相关软件及详尽的参考文献，便于读者深入探索
? 介绍由浅入深，有助于读者完全掌握增长曲线模型
? 适合具有经典统计方法基础的高年级本科生、研究生
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| 內容簡介： |
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本书介绍的潜变量增长曲线模型为社会科学量化应用的研究者提供了一种新的方法，并可以超越经验性的研究，显示了潜变量增长曲线模型作为结构方程模型是如何表达和估计的，并说明了它和多层次增长模型的关系。本书作者显示了各种各样的模型，例如固定/随机截距和/或固定/随机坡度、有条件增长曲线模型、平行过程模型、多组分析，他们也讨论了模型的各种延伸，例如分段增长、结构潜在增长、类型和有序变量结果等。他们用了大量的说明性的图形来表述和讨论，这是使用结构方程模型的一个优势。
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| 關於作者： |
克里斯托弗·普里彻，堪萨斯大学定量心理学系助理教授。他的研究主要关注运用因子分析、结构方程模型和多层模型来分析纵向与相关数据。
阿斯荣·威克曼，俄亥俄州立大学社会心理学课程博士后讲师。他的研究兴趣集中于社会认知与量化方法在个体差异研究，包括性格评估上的应用。
罗伯特·麦卡勒姆，北卡罗莱纳大学教堂山分校瑟斯通计量心理学实验室主任。他的主要研究兴趣涉及研究分析相关数据的定量模型与方法，特别是因子分析、结构方程模型和多层模型。
南希·布里格斯，阿德莱德大学公共卫生领域的统计学家。她的研究与专业兴趣涉及将高级多元统计方法，例如线性或非线性多层模型和潜变量模型。
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| 目錄：
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序
第1章 简介
第1节 本书概述
第2节 潜变量增长曲线模型:简短的历史与概述
第3节 模型设定和参数解释
第4节 时间的测量尺度
第5节 异步测量
第6节 前提假设
第7节 参数估计与缺失数据
第8节 模型评估与选择
第9节 统计效力
第2章 将潜变量增长曲线模型应用于经验数据
第1节 数据
第2节 软件
第3节 模型拟合策略的概要
第4节 模型0：空模型
第5节 模型1：随机截距模型
第6节 模型2：固定截距、固定斜率
第7节 模型3：随机截距、固定斜率
第8节 模型4：随机截距、随机斜率
第9节 模型5：多群体分析
第10节 模型6：条件增长曲线模型
第11节 模型7：并行过程模型
第12节 模型8：队列序列设计
第13节 模型9：时变协变量
第14节 模型10：多项式增长曲线
第15节 模型11：未设定轨迹
第16节 总结
第3章 模型的特别拓展
第1节 增长混合模型
第2节 分阶段增长
第3节 多指标潜变量的变化模型
第4节 结构潜变量曲线
第5节 自回归潜变量曲线模型
第6节 分类变量和次序变量模型
第7节 在变化中对因果关系建模
第8节 总结
第4章 潜变量增长模型和多层模型的关系
第1节 MLM在重复测量数据中的应用
第2节 模型设置
第3节 参数估计
第4节 模型评估
第5节 MLM和LGM重合的方面
第6节 MLM和LGM的不同之处
第7节 软件
第5章 结论
附录
注释
参考文献
译名对照表
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| 內容試閱：
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回顾过去 20多年的社会科学研究，我们提出了一个始终如一的发现：婚姻会增加幸福感。斯塔克与埃什尔曼在一篇讨论这一问题的文献中总结道：“已婚者相对于未婚者在幸福感方面的一个明确的指标一-总体幸福感上的优势似乎是真实的。”（Stack & Eshleman，1998：527）通过研究17个国家的数据，他们得出“对男性与女性，婚姻同等地增加幸福感”的结论（Stack & Eshleman，1998：527）。存在争论的是两个问题——婚姻是否能增加幸福感和两性之间的增加是否相同（或者如某些研究者认为的，男性比女性增加得多）。另外一个我们关心的问题是，无论两性不同还是相同，这一增加的幸福感是否在婚姻的历程中有所变化。通过分析一个全国范围的17年、5期的样本，瓦兰宁厄姆、约翰逊和阿马托（VanLangingham， Johnson & Amato，2001）发现，没有证据支持文献所提出的生命过程中婚姻幸福感的U形模式（幸福感的减少及在晚年的回升）。
对于上面提到的研究问题，有两种方法论的途径：使用横截面数据或者纵向数据比较结婚的人和没有结婚的人。很多关于这个问题的研究使用了横向数据。然而，要对“婚姻增加幸福感”这个简单的论述作出合适的评价，使用纵向数据是必要的。一些研究者，比如瓦兰宁厄姆、约翰逊和阿马托（VanLaningham，Johnson & Amato，2001），确实使用了纵向数据（他们使用了固定效果模型）。我们真正想研究的是以下情形：在时点0上，有一个随机未婚人群的样本，这些人被追踪；在时点1的时候，有些人结了婚；在时点2的时候，又有一些人结了婚。但是有一些人在整个追踪的时期内都没有结婚，即使当他们完成自己生命历程的时候，也还是有人没有结婚。横向数据只是截取一个时点，然后比较那些结过婚的人和没有结过婚的人，而忽略了人与人之间的不可观测的差异性。纵向分析模型（例如，固定效果模型、随机影响模型和混合影响模型）恰当地处理了不可观测的差异性问题。更合适的方法是潜变量增长曲线模型，这种方法不仅能够处理不可观测的差异性问题，也能够对男性和女性分别就他们生命历程中婚后的幸福感进行潜在趋势研究。
普里彻（Preacher）、维赫曼（Wichman）、麦卡勒姆（MacCallum）和布里格斯（Briggs）的潜变量增长曲线模型为社会科学量化应用的研究者提供了一种新方法，一种处理上面提到的实体问题的独一无二的机会，并可以超越经验性的研究。他们显示了潜变量增长曲线模型作为结构方程模型是如何表达和估计的，并说明了它和多层次增长模型的关系。在本书中，作者展示了各种各样的模型，例如固定/随机截距和/或固定/随机坡度、有条件增长曲线模型、平行过程模型、多组分析。他们也讨论了模型的各种延伸，例如分段增长、结构潜在增长、类型和有序变量结果等。他们用了大量说明性的图形来表述和讨论，这是使用结构方程模型的一个优势。
廖福挺
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