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內(nèi)容簡介

　　由王濟川、王小倩和姜寶法編著的《結(jié)構(gòu)方程模型：方法與應(yīng)用》以通俗易懂的方式系統(tǒng)地闡述結(jié)構(gòu)方程模型的基本概念和統(tǒng)計原理，側(cè)重各種結(jié)構(gòu)方程模型的實際運用?！督Y(jié)構(gòu)方程模型：方法與應(yīng)用》采用國際著名SEM軟件Mplus，使用真實數(shù)據(jù)來演示各種常見的以及某些新近發(fā)展起來的較高級的結(jié)構(gòu)方程模型，提供相應(yīng)的Mplus程序，并詳細解讀程序輸出結(jié)果。參照本書提供的例題和相應(yīng)的計算機程序，讀者便能自己實踐各種SEM模型?！督Y(jié)構(gòu)方程模型：方法與應(yīng)用》可作為大學社會科學及公共衛(wèi)生學院研究生以及統(tǒng)計和生物統(tǒng)計專業(yè)本科生教材，也可作為相關(guān)學科的研究人員從事統(tǒng)計分析的工具書。

作者簡介

暫缺《結(jié)構(gòu)方程模型：方法與應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第一章　緒論
　1.1 模型表述
　　1.1.1 測量模型
　　1.1.2 結(jié)構(gòu)模型
　　1.1.3 模型表達方程
　1.2 模型識別
　1.3 模型估計
　1.4 模型評估
　1.5 模型修正
　附錄1.1 將總體方差／協(xié)方差表達為模型參數(shù)的函數(shù)
　附錄1.2 結(jié)構(gòu)方程模型的最大似然函數(shù)
第二章　驗證性因子分析模型
　2.1 驗證性因子分析模型基礎(chǔ)知識
　2.2 連續(xù)觀察標識的驗證性因子分析模型
　2.3 非正態(tài)與刪截連續(xù)觀察標識的驗證性因子分析模型
　　2.3.1 非正態(tài)性檢驗
　　2.3.2 非正態(tài)數(shù)據(jù)的驗證性因子分析模型
　　2.3.3 刪截標識的驗證性生因子分析模型
　2.4 分類觀察標識的驗證性因子分析模型
　2.5 高階驗證性因子分析模型
　附錄2.1 BSI-18量表
　附錄2.2 條目可靠度
　附錄2.3 Cronbacha系數(shù)
　附錄2.4 分類結(jié)局測量的連接函數(shù)和概率計算
第三章　結(jié)構(gòu)方程模型
　3.1 MIMIC模型
　3.2 結(jié)構(gòu)方程模型
　3.3 單標識變量中測量誤差的校正
　3.4 檢驗涉及潛變量的交互作用
　附錄3.1 測量誤差的影響
第四章　潛發(fā)展模型
　4.1 線性潛發(fā)展模型
　4.2 非線性潛發(fā)展模型
　4.3 多結(jié)局測量發(fā)展過程的線性潛發(fā)展模型
　4.4 兩部式潛發(fā)展模型
　4.5 分類結(jié)局測量的潛發(fā)展模型
第五章　多組模型
　5.1 多組驗證性因子分析模型
　　5.1.1 多組一階驗證性因子分析模型
　　5.1.2 多組二階驗證性因子分析模型
　　5.2 多組結(jié)構(gòu)方程模型
　5.3 多組潛發(fā)展模型
第六章　結(jié)構(gòu)方程建模的樣本量估計
　6.1 結(jié)構(gòu)方程模型樣本量估計的經(jīng)驗法則
　6.2 satorra-Saris法估計樣本量
　　6.2.1 應(yīng)用satorra-Saris法估計CFA模型的樣本量
　　6.2.2 應(yīng)用satorra-Saris法估計LGM模型的樣本量
　6.3 蒙特卡羅模擬法估計樣本量
　　6.3.1 蒙特卡羅模擬法估計CFA模型的樣本量
　　6.3.2 蒙特卡羅模擬法估計LGM模型的樣本量
　　6.3.3 蒙特卡羅模擬法估計具有協(xié)變量的LGM模型樣本量
　　6.3.4 蒙特卡羅模擬法估計具有協(xié)變量和缺失值的LGM模型樣本量
　6.4 基于模型擬合統(tǒng)計量／指標的SEM樣本量估計
參考文獻