結構方程模型-方法與應用 (第二版) 王濟川 王小倩 姜寶法 9787040626407 【台灣高等教育出版社】

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書名：結構方程模型-方法與應用 (第二版)
ISBN：9787040626407
出版社：高等教育出版社
著編譯者：王濟川 王小倩 姜寶法
頁數：468頁
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1728378
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內容簡介

本書以通俗易懂的方式系統地介紹和闡述結構方程模型（SEM）的基本概念和統計原理，側重結構方程模型的實際運用，介紹和示範各種常用結構方程模型，以及許多新近發展的模型，包括帶分類條目的驗證性因子分析（CFA）模型、雙因子CFA模型、貝葉斯CFA模型、缺失值多重插補（MI）、潛變數合理值的估計和應用、調節中介效應模型、貝葉斯路徑分析模型、帶個體差異觀察時間的潛發展模型（LGM）、檢驗帶分類變數的量表的測量不變性、縱向潛類別分析（LLCA）、潛轉換分析（LTA）、帶協變數和遠端結局變數的潛發展混合模型（GMM）、手動實施BCH方法和三步法混合模型建模、各種結構方程模型的蒙特卡羅模擬功效分析以及潛類別分析（LCA）模型的樣本量估計。 本書採用國際著名SEM軟體Mplus估計所有模型，使用真實數據演示各種模型估計，詳細解讀程序代碼及輸出結果。本書提供用於示範模型的數據和相應的Mplus程序，參照本書提供的例題和相應的計算機程序，讀者便能自己實踐各種結構方程模型。 本書可作為大學社會科學及公共衛生學院研究生以及統計和生物統計專業本科生的參考書，也可作為相關學科的研究人員從事統計分析的工具書。

目錄

第一章 結構方程建模簡介（Introduction to Structural Equation Modeling）
1 1 簡介（Introduction）
1 2 模型表述（Model formulation）
1 2 1 測量模型（Measurement model）
1 2 2 結構模型（Structural model）
1 2 3 模型表述公式（Model formulation in equations）
1 3 模型識別（Model identification）
1 4 模型估計（Model estimation）
1 5 模型擬合評估（Model fit evaluation）
1 6 模型修正（Model modification）
附錄1 A 將觀察變數之間的方差/協方差表示為模型參數的函數（Expressing variances and covariances among observed variables as functions of model parameters）
附錄1 B SEM的最大似然函數（Maximum likelihood function for SEM）
第二章 驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）
2 1 簡介（Introduction）
2 2 CFA模型基礎（Basics of CFA model）
2 3 帶連續標識變數的CFA模型（CFA model with continuous indicator variables）
2 3 1 因子標度設定備選方法（Alternative methods for factor scaling）
2 3 2 基於模型估計的條目信度（Model estimated item reliability）
2 3 3 基於修正指數的模型修正（Model modification based on modification indices）
2 3 4 基於模型估計的量表信度（Model estimated scale reliability）
2 3 5 條目打包（Item parceling）
2 4 帶非正態或刪失連續標識變數的CFA模型（CFA model with non-normal or censored continuous indicator variables）
2 4 1 檢驗非正態性（Testing non-normality）
2 4 2 帶非正態連續標識變數的CFA模型（CFA model with non-normal continuous indicator variables）
2 4 3 帶刪失連續標識變數的CFA模型（CFA model with censored continuous indicator variables）
2 5 帶分類標識變數的CFA模型（CFA model with categorical indicator variables）
2 5 1 帶二分類標識變數的CFA模型（CFA model with binary indicator variables）
2 5 2 帶有序分類標識變數的CFA模型（CFA model with ordinal indicator variables）
2 6 貝葉斯CFA模型（Bayesian CFA model，BCFA）
2 7 潛變數合理值（Plausible values of latent variables）
2 8 CFA模型的擴展（Extension of CFA model）
2 8 1 高階CFA模型（Higher-order CFA model）
2 8 2 雙因子CFA模型（Bifactor CFA model）
附錄2 A BSI-18量表（BSI-18 instrument）
附錄2 B 條目信度（Item reliability）
附錄2 C Cronbach α係數（Cronbach』s alpha coefficient）
附錄2 D 用PROBIT回歸係數計算概率（Calculating probabilities using PROBIT regression coefficients）
第三章 結構方程模型（Structural Equation Model，SEM）
3 1 簡介（Introduction）
3 2 MIMIC模型（Multiple indicators and multiple causes model）
3 3 結構方程模型（Structural equation model）
3 4 單標識變數中測量誤差的校正（Correcting for measurement error in single indicator variable）
3 5 檢驗涉及潛變數的交互效應（Testing interactions involving latent variable）
3 6 調節中介效應模型（Moderated mediation effect model）
3 7 使用潛變數合理值的SEM （SEM using plausible values of latent variable）
3 8 貝葉斯路徑分析模型（Bayesian path analysis model）
附錄3 A 測量誤差的影響（Influence of measurement errors）
附錄3 B 缺失信息分率（Fraction of missing information，FMI）
第四章 潛發展模型（Latent Growth Model，LGM）
4 1 簡介（Introduction）
4 2 線性潛發展模型（Linear LGM）
4 2 1 無條件線性潛發展模型（Unconditional linear LGM）
4 2 2 帶時間恆定協變數的潛發展模型（LGM with time-invariant covariates）
4 2 3 帶時間變化協變數的潛發展模型（LGM with time-varying covariates）
4 3 非線性潛發展模型（Nonlinear LGM）
4 3 1 帶多項式時間函數的潛發展模型（LGM with polynomial time functions）
4 3 2 分段線性潛發展模型（Piecewise linear LGM）
4 3 3 自由時間分值潛發展模型（LGM with free time scores）
4 3 4 帶終端結局測量的潛發展模型（LGM with distal outcomes）
4 4 帶多結局測量發展過程的線性潛發展模型（LGM with multiple growth processes）
4 5 兩部式潛發展模型（Two-part LGM）
4 6 帶分類結局測量的潛發展模型（LGM with categorical outcomes）
4 7 帶個體差異觀察時間的潛發展模型（LGM with individually varying time of observations）
第五章 多
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