結構方程模型將一些無法直接觀測而又欲研究探討的問題作為潛變量,通過一些可以直接觀測的變量(指標),反映這些潛變量,從而建立潛變量之間的結構關系。它是從微觀個體出發探討宏觀規律的一種統計方法。
本書避免繁雜的推導證明,介紹有關結構方程模型的基本問題、模型的構建、參數估計、模型評價與修正等,並以實際問題為例說明其運用。結構方程模型在教育、心理、醫學、經濟等領域有著廣泛運用,在公共管理、企業管理、市場營銷、財務分析與管理等方面也都有著運用。
本書不僅可以作為統計學、管理學、社會學、心理學、教育學、經濟學等專業研究生的教材,還可以為從事實際工作的人員運用該方法提供參考。
目錄
第一章 概述
第一節 問題的提出
第二節 路徑分析
第三節 模型的有關概念和記號
第二章 因果模型
第一節 因果模型的類型
第二節 因果模型的識別
第三節 因果模型的建立
第三章 結構方程模型設定
第一節 理論模型的設定
第二節 模型的基本假定
第三節 模型識別
第四章 模型參數估計
第一節 參數估計的基本思路
第二節 參數估計的常用方法
第三節 信度與效度
第四節 偏最小二乘法的應用
附錄 測量誤差的影響
第五章 模型評價
第一節 參數檢驗
第二節 模型整體評價
第三節 模型解釋能力的評價
第六章 模型修正
第一節 模型修正的基本問題
第二節 模型修正的方法
第三節 模型修正時應注意的幾個問題
附錄 屬性變量的處理
第七章 應用案例
第一節 模型設定
第二節 Amos實現
第三節 模型擬合
第四節 模型修正
第五節 模型解釋
附錄一 Amos簡介
附錄二 AAmos工具欄功能表
附錄三 案例輸出結果
附錄四 擬合指數一覽
參考文獻
第一節 問題的提出
第二節 路徑分析
第三節 模型的有關概念和記號
第二章 因果模型
第一節 因果模型的類型
第二節 因果模型的識別
第三節 因果模型的建立
第三章 結構方程模型設定
第一節 理論模型的設定
第二節 模型的基本假定
第三節 模型識別
第四章 模型參數估計
第一節 參數估計的基本思路
第二節 參數估計的常用方法
第三節 信度與效度
第四節 偏最小二乘法的應用
附錄 測量誤差的影響
第五章 模型評價
第一節 參數檢驗
第二節 模型整體評價
第三節 模型解釋能力的評價
第六章 模型修正
第一節 模型修正的基本問題
第二節 模型修正的方法
第三節 模型修正時應注意的幾個問題
附錄 屬性變量的處理
第七章 應用案例
第一節 模型設定
第二節 Amos實現
第三節 模型擬合
第四節 模型修正
第五節 模型解釋
附錄一 Amos簡介
附錄二 AAmos工具欄功能表
附錄三 案例輸出結果
附錄四 擬合指數一覽
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