结构方程模型

出版时间：2009-7  出版社：重庆大学  作者：吴明隆  页数：520  
Tag标签：无  

前言

结构方程模型（structural Equation Modeling，简称SEM）是当代行为与社会领域量化研究的重要统计方法，它融合了传统多变量统计分析中的“因素分析”与“线性模型之回归分析”的统计技术，对于各种因果模型可以进行模型辨识、估计与验证。在量化研究取向之多变量统计方法中，有愈来愈多的研究者使用SEM进行各种测量模型或假设模型图的验证，SEM渐成为数据分析的一门显学。适用于SEM的统计软件最常为研究者使用的有LISREL与AMOS，两大统计软件包各有其优劣与特色，本书内容介绍主要以AMOS软件的操作与应用为主。之所以选择AMOS统计软件，主要有以下几个原因：AMOS软件为SPSS家族系列之一，二者数据文件完全可以互通；AMOS软件中的Graphics绘图区完全以图像钮为工具，各种SEM理论模型图的绘制均以图形对象表示，基本参数值的设定，AMOS均有默认值，使用者只要熟悉工具箱图像钮的使用，即可快速绘制各种假设模型图；三是AMOS输出的报表数据对使用者而言，鳃读较为简易。AMOS是Analysis of Moment Structures（矩结构分析）的简称，能验证各式测量模型、不同路径分析模型；此外也可进行多群组分析、结构平均数的检验，单群组或多群组多个竞争模型或选替模型的选优。本书的系统结构主要分为三大部分：一为SEM理念与模型适配度的介绍，二为AMOS窗口界面的操作介绍与各式模型图的绘制，三为实例应用与报表诠释，包括初阶验证因素分析、高阶验证因素分析、观察变量的路径分析、潜在变量的路径分析、混合模型的路径分析、多群组分析与结构平均数分析等，这些实例与模型均是研究者在使用结构方程模型分析时最常用到的假设模型。由于本书是以实务取向及使用者界面为导向，对初次接触结构方程模型的研究生或使用者，相信有不少实质的帮助，综括本书内容有三大特色：一为系统而有条理，前后相互连贯；二为实务应用取向，提供详细的范例模型介绍与报表解析；三为配合了各种输出模型图，使读者对输出结果有更深入认识。本书不仅可作为结构方程模型的参考用书，更可作为用量化方法进行论文写作者从事SEM分析的工具书。本书得以顺利出版，首先要感谢五南图书公司的鼎力支持与协助，尤其是张毓芬副总编辑的联系与行政支持，其次是感谢恩师高雄师范大学教育学系傅粹馨教授、长荣大学师资培育中心谢季宏副教授在统计方法上的启迪与教诲。由于笔者所学有限，拙作虽历经琢磨，著述虽经校对再三，谬误或疏漏之处在所难免，尚祈各方专家学者不吝指正。

内容概要

本书详细详解和演示结构方程模型多种分析方法和操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程模型应用方面的指导读物。    本书前半部介绍结构方程模型(SEM)的概念与Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各种实例介绍Amos G raphics在各种SEM模型中的应用。全书采用AMOS图像界面，完全没有复杂的SEM理论推导和语法，最大的特点就是对利用AMOS进行结构方程模型各种分析的每一个步骤都有详细的讲解和图示。这是一本“使用者界面”取向的书籍，即使是不懂传统SEM语法使用者，也能在最短时间内学会用AMOS绘制各种SEM模型图，并将模型估计、模型识别判断、模型修正与模型验证，实际应用于自己的研究领域中。    本书的读者对象是结构方程模型分析方法的学习者和使用者，适合社会科学各学科高年级本科生、硕博士研究生自学，也适合教师教学辅助参考。

作者简介

吴明隆，教育学博士，台湾高雄师范大学师资培育中心教授。量化研究方法与软件应用方面资深专家。主要著作：结构方程模型——SIMPLIS的应用（五南）、SPSS操作与应用——变异数分析实务（五南）、SPSS与统计应用分析（五南）、班级经营理论与实务（五南）、资讯科技与教学应用议题、理论与实务（知城）、SPSS统计应用学习实务——深究经典版（知城）、教育行动研究的理论与实务（五南）、问卷统计分析实务——SPSS操作与应用（重庆大学出版社）、结构方程模型——AMOS的操作与应用（重庆大学出版社）。

书籍目录

第一章  结构方程模型的基本概念  第一节  结构方程模型的特性  第二节  测量模型  第三节  结构模型  第四节  结构方程模型图中的符号与意义  第五节  参数估计方法  第六节  模型的概念化  第七节  模型的修正  第八节  模型的复核效化第二章  模型适配度统计量的介绍  第一节  模型适配度检核指标    一、模型基本适配指标    二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估）    三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）    四、模型统计检验力的评估  第二节  模型识别的范例    一、正好识别模型    二、过度识别模型    三、低度识别模型第三章  amos graphics界面介绍  第一节  amos graphics窗口的介绍    一、开启[amos graphic]应用软件    二、工具箱窗口的图像钮操作介绍  第二节  图像钮综合应用    一、绘制第一个测量模型    二、绘制第二个测量模型    三、绘制第三个测量模型第四章  amos执行步骤与程序  第一节  路径分析的程序与执行    一、建立路径模型图    二、开启数据文件    三、设定观察变量    四、设定误差变量的变量名称    五、设定文字报表要呈现的统计量    六、将路径模型图存盘与计算估计值    七、浏览模型的结果  第二节  路径因果模型图的设定    一、外因变量间没有相关的设定    二、内因变量没有界定残差项  第三节  饱和模型与独立模型    一、饱和模型    二、独立模型  第四节  结构方程模型图    一、结构方程模型图的绘制步骤    二、执行结果的标准化参数估计值路径图    三、模型的平行检验  第五节  结构模型与修正指标    一、模型a：初始模型    二、模型b：修正模型1    三、模型c：修正模型2    四、模型d：修正模型3  第六节  单一文件多重模型的设定第五章  参数标签与测量模型  第一节  参数标签的设定与特定样本的分析    一、更改特定群体名称与模型名称    二、开启数据文件选人指标变量    三、设定分析属性与计算估计值    四、增列模型变量或对象的参数标签名称    五、增列参数标签名称的模型估计结果    六、全体群体假设模型的修正  第二节  特定群体的分析    一、分析男生群体    二、分析女生群体  第三节  测量模型参数值的界定    一、测量模型假设模型    二、限制不同测量指标的路径参数a    三、低度辨识的模型    四、增列参数限制条件    五、误差变量的界定    六、测量模型的修正    七、测量模型参数标签名称的设定  第四节  测量模型的平行测验检验  第五节  多因子测量模型潜在变量的界定    一、初始模型    二、修正模型    三、斜交关系的测量模型    四、界定测量模型潜在变量间没有相关    五、完全独立潜在变量参数修正    六、单向度测量模型与多向度测量模型第六章  验证性因素分析  第一节  一阶验证性因素分析——多因素斜交模型    一、假设模型    二、输出结果  第二节  一阶验证性因素分析——多因素直交模型    一、假设模型    二、模型适配度摘要表  第三节  二阶验证性因素分析  第四节  一阶cfa模型多模型的比较  第五节  一阶cfa模型测量不变性检验    一、描绘一阶cfa假设模型图    二、单一群组多个模型的设定    三、模型估计结果第七章  路径分析  第一节  路径分析的模型与效果  第二节  路径分析模型——递归模型    一、研究问题    二、采用传统复回归求各路径系数    三、amos graphics的应用    四、模型图执行结果l    五、文字报表输出结果  第三节  饱和模型的路径分析    一、饱和模型假设模型图    二、参数估计的模型图    三、参数估计及适配度结果  第四节  非递归模型的路径分析一    一、假设模型图    二、参数估计的模型图    三、参数估计值    四、模型适配度摘要表  第五节  非递归模型的路径分析二    一、设定回归系数的变量名称    二、设定回归系数值w5=w6    三、参数估计的模型图    四、参数估计值    五、设定两个内因变量测量误差的方差相等  第六节  模型界定搜寻    一、饱和模型图    二、执行模型界定搜寻第八章  潜在变量的路径分析  第一节  潜在变量路径分析的相关议题    一、原始数据文件变量排列    二、快速复制对象及参数格式    三、增列简要图像标题    四、增列参数标签名称    五、估计值模型图参数移动    六、模型适配度的评估    七、模型的修正    八、pa—lv模型修正  第二节  数学效能pa—lv理论模型的检验    一、研究问题    二、aitl08 graphics窗口中的模型图    三、计算估计的模型图    四、参数估计相关报表  第三节  模型的修正    一、参数格式的模型图    二、参数估计相关统计量  第四节  混合模型的路径分析    一、路径分析假设模型图    二、增列模型图像标题    三、路径分析模型估计结果    四、采用潜在变量路径分析模型    五、混合路径分析模型范例二    六、混合路径分析模型范例三    七、混合路径分析模型——非递归模型第九章  多群组分析  第一节  多群组分析的基本理念    一、绘制男生群体路径分析模型图    二、开启数据文件及选择目标群组变量    三、开启数据文件界定观察变量    四、设定参数标签名称    五、设定群组名称    六、输出结果    七、女生群体的分析模型图    八、多群组分析  第二节  多群组路径分析    一、绘制理论模型图    二、读取数据文件及观察变量    三、设定群体名称    四、界定群体的水平数值及样本    五、界定群体模型图的参数名称    六、界定输出格式    七、预设模型输出结果  第三节  多重模型的设定    一、预设模型（未限制参数）    二、协方差相等模型    三、方差相等模型    四、路径系数相等模型    五、模型不变性模型    六、多个模型的输出结果  第四节  多群组验证性因素分析    一、绘制理论模型图    二、读取数据文件及观察变量    三、设定群体名称    四、界定群体分组变量名称及其水平数值    五、设定多群组分析模型    六、输出结果  第五节  多群组结构方程模型    一、绘制amos理论模型图    二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值    三、设定多群组分析模型    四、群组模型执行结果    五、模型注解说明  第六节  三个群组测量恒等性的检验  第七节  多群组路径分析    一、绘制模型图与读人数据文件    二、增列群组及设定群组名称    三、设定两个群组数据文件变量与变量水平    四、执行多群组分析    五、计算估计值    六、输出结果第十章  多群组结构平均数的检验    一、spss数据文件    二、设定平均数参数    三、范例一模型a    四、范例一模型b    五、范例二模型a    六、范例二模型b  第一节  结构平均数的操作程序    一、绘制理论模型与设定模型变量    二、增列群组与群组的变量水平数值    三、增列平均数与截距项参数标签    四、执行多群组分析程序    五、模型估计  第二节  增列测量误差项间有相关    一、执行多群组分析    二、模型截距项、平均数相等模型评估    三、测量残差模型的修正  第三节  结构平均数的因素分析    一、增列平均数与截距项参数标签    二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签    三、设定多群组分析模型    四、输出结果第十一章  sem实例应用与相关议题  第一节  社会支持量表测量模型的验证    一、测量模型的区别效度    二、测量模型的收敛效度  第二节  缺失值数据文件的处理    一、观察变量中有缺失值    二、增列估计平均数与截距项    三、数据取代  第三节  sem模型适配度与参数估计关系    一、模型a：初始模型    二、模型b  第四节  样本大小与适配度卡方值    一、样本数n为100    二、样本数n为300    三、样本数n为500    四、样本数n为700    五、样本数n为900    六、样本数n为1100    七、样本数n为1500    八、样本数n为2000第十二章  典型相关分析与结构方程模型关系  第一节  典型相关分析    一、cancorr语法指令    二、典型相关分析结果  第二节  sem执行程序    一、第一个典型变量    二、第二个典型变量    三、mimic分析结果参考文献

章节摘录

插图：（4）SEM适用于大样本的统计分析协方差分析与相关分析类似，若是样本数较少，则估计的结果会欠缺稳定性。SEM分析乃根据协方差矩阵而来，因而参数估计与适配度的卡方检验对样本数的大小非常敏感。与其他统计技术一样（如因素分析），SEM适用于大样本的分析，取样样本数愈多，则SEM统计分析的稳定性与各种指标的适用性也愈佳。学者Velicer与Fava（1998）发现在探索性因素分析中，因素负荷量的大小、变量的数目、样本数的多寡等是决定一个良好因素模型的重要变因，此种结果可类推至SEM分析程序中。一般而言，大于200以上的样本，才可以称得上是一个中型的样本，若要追求稳定的SEM分析结果，受试样本数最好在200以上。虽然SEM的分析以大样本数较佳，但较新的统计检验方法允许SEM模型的估计可少于60个观察值（Tabachnick & Fidell，2007）。在SEM分析中，到底多少个样本最为适当？对于此一问题，有些学者采用相关统计的首要规则（mles of thumb），亦即每一个观察变量至少要十个样本，或二十个样本。对SEM分析而言，样本数愈大愈好，这与一般推论统计的原理相同，但是在SEM适配度检验中，绝对适配度指数x2值受到样本数的影响很大，当研究者使用较多的受试样本时，x2容易达到显著水平（p

编辑推荐

《万卷方法·结构方程模型:AMOS的操作与应用(第2版)》详细讲解和演示结构议程模型多种分析方法的操作步骤，是一本理想的AMOS与结构方程的型应用方面的指导读物。

用户评论 (总计123条)

•   吴明隆的《结构方程模型——AMOS的操作与应用》非常的好！极力推荐！
•   在有spss基础上深化的amos结构方程模型的参考书籍，很新，作者并非大陆人，很不错的书
•   研究 结构方程模型的就是这些书了，理论知识系统，只是不同的书中名词定义不统一。可能是翻译的原因。AMOS版本低了，但是网上能找到更新的。总体感觉很好
•   自学也费力啊 ！！这本书挺深奥的，我学过一遍了，也不好理解，不适合自学哎，要不就是我水平不行，是一本心理学的软件教程，书质量很好，而且书很厚，是一本工具教材，是心理学的一种研究3者相关或者3者以上的一种出图的工具，什么结构模型适合画什么样的图，然后用amos画出来。
•   对结构方程软件AMOS进行了细致的介绍，很好很实用。
•   老师推荐的结构方程模型入门书。非常信赖“万卷方法”品牌，已经买了这个系列的六本书了，每一本都非常有帮助。
•   没有系统学过结构方程模型，属于中级教材吧，讲解还算详细，有些操作性的东西还得结合其他的书和资料看看才能明白
•   这本结构方程模型的书是该领域最好的，很详细，很系统，思路很清晰，对于初学者来说是最好的选择
•   这本书本身适合初学者，简单易上手，非常方便，还有光盘案例。如果选择结构方程模型的书，我觉得比其他同类的书要好一些。
•   结构方程模型还是比较难的，有本质量比较好的书做指导事倍功半。
•   结构方程模型在实际运用中真的好难研究透彻，啃书本中
•   学习结构方程模型，学术研究的入门书籍
•   对于需要学习结构方程模型的研究生来说是一本不错的参考书
•   选了很久，觉得这本书对结构方程模型讲的比较透彻，五分好评。
•   AMOS的操作和应用讲的很详细，一本不错的工具书。
•   这书还不错，结构方程模型，万能的模型呀，哈哈。。。
•   这本书还是挺详细的，一本AMOS操作手册，推荐
•   这本书对于入门级的同学非常有帮助。尽管现在mplus才是大势所趋，但是吴明隆先生编写的AMos对于同学来说也需要好好的掌握。 国内的很多学者都对吴明隆先生的基本量化分析的丛书非常重视。
•   非常好用，适合初级学习机构方程模型。
•   非常实用，是amos入门的号书，并且书里面有很多的案例，可以一边照着书上步骤操作一边学习，呵呵，我是用过了才评论的，挺好的书，推荐给amos的初学者。
•   内容体系挺完善，讲解详细，尤其是操作步骤，适合初学者作为学习和应用结构方程的工具书，极力推荐!
•   写的很详细，还配有光盘。不过可惜光盘里没有相应的Amos软件，还好在网上下载着有。慢慢看~
•   AMOS的必备书籍啊
•   不错　对于没学过Amos或学得不好的同学值得一看
•   之前一直用LISREL，后来和一位同学一起修模的时候发现，AMOS比LISREL快太多了，所以就买了这本大名鼎鼎的吴明隆的书
•   概念清晰、简明，内容实用，操作步骤解释的非常清楚，非常适合初学结构方程的人使用。
•   对于想要深入了解结构方程，做相关统计分析有很大帮助，很好的一本书
•   这本书概念清晰，对结构方程的技术应用细节讲解比较到位。
•   这本书对结构方程进行了非常实用的讲解，很适合初学者，对论文的数据分析有着很大的帮助！！
•   经朋友推荐买的这本书，正在学习中，写的很细致，对操作部分的解释比较清楚，只是结构方程本身挺有难度，所以要来回翻看才能真正理解。
•   结构方程研究必备，实证分析
•   因为写毕业论文的原因，了解到这本书算是介绍SEM比较全面的书籍了，并且里面有很多的例子，比较实用，并且讲解也比较透彻，值得推荐。另外，附赠光盘。
•   这本书是经典的结构方程建模工具书，建议和结构方程软件SPSS一起使用。
•   结构方程建模的书，能写得容易理解又对研究有很大帮助，并不是一件容易的事，本书做到了，很棒！
•   操作性，实战型非常强的一本书，对于零基础的人来学很好好用，对于学习结构方程的人来说是一本很好的书
•   是本好书，适合用SEM作实证研究的学生，学者保存的工具书。
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
•   作为结构方程入门教材不错，需要认真阅读
•   本人认为这是学习结构方程的最好参考书了
•   两年前学习了邱政浩的结构方程的书，相比之下，吴明隆的书讲述更加细致，也更通俗易懂。（不知这样的感觉是否是因为现在有一定基础）
•   之前看过本书作者写的《问卷统计分析实务——SPSS操作与应用》一书，对于我这个初涉研究调查的孩子来说，非常的实用，也就又买了这本书，正在看，也蛮厚的，内容应该也不错，是一本不错的工具书~~~对于重庆大学出版社出版的这一系列的书，我已经买了不少了，都挺满意的，也蛮实用的
•   想研究结果方程的还是可以看看这本书
•   内容很详细，有具体的操作指导，适合于初学者。
•   看了来操作还可以 图清晰，部分的步骤在详细点，建议配合一本原理书看
•   书本章节安排很合理，前面是理论，后面是实际操作，非常适合初学者··
•   听别人的建议买的这本书，前面几章还挺好懂的，边看边操作，后面稍微有点困难
•   专业书中不错的一本，既讲清楚了道理，也教会读者如何操作。
•   吴明隆的书写得都还不错，对于自学者来说很好理解，以前看他写得关于SPSS应用的书就深有体会~~~
•   书讲的很详细 但是我看的有点累 特意买了半年才写评论 就是为了公正一些 哈哈 书皮不错 都是这个系列的书 很适合心理学研究生看 也适合给教育学的人看吧1！哈哈 很细致的书 但是个人觉得有点难懂 反正我看的时候就是 不是一气呵成看完的 而是分成好几个月看 比较没有兴趣看下去 属于得坚持坚持才能看完得书 ！
•   这是一本适合入门级的好书，非常通俗易懂，但是可能是大陆外学者治学严谨，
  部分内容很重复拖沓，不像教材而像一部博士论文，
  另外有些用词和大陆版学者的名词不一样，需要转换。总体来说，
  一部经典之作。好好研习！
•   分析的很透彻，也很直观！
•   学习方法用书 没的说 要买
•   导师推荐的研究生项目用书，感觉比较难，如果带软件的就好了，希望能尽快学会吧！
•   书很厚，貌似很详细，希望我这样的菜鸟可以看得懂!
•   很好，配有光盘，心理学研究生使用教材
•   正在学习，书上介绍很系统
•   带光盘 步骤清晰很实用
•   讲解非常详细，应用性很强啊
•   这本书挺适合不会编程的同学，很简单
•   这本书写得很通俗，很容易理解。台湾人写的东西确实有独到的一面。不过其中也有好多事重复的，这本书适合什么都不会的人，很容易上手。
•   这本书只要有点基本的数学基础，懂spss结合起来，还是容易理解
•   此书非常适合新手入门所读，唯有不足的是缺乏视频教学
•   吴老师的这本书，写的比较全面；但对初学者来说，不算简单易懂，有些基础的人看起来比较能理解。对纯粹知识型的书籍，读起来难免伤感啊。。。
•   还没有具体看，但是这本书挺有用的，要好好学学
•   吴明隆写的量化研究绝对读得懂！
•   这是我的导师推荐的，很适合初学者，然后还配有光盘，赶上特价，真的是超级划算呀~~~~
•   非常适合我这种零基础的人去学习。
•   还可以哈 只是书有点难 自学中
•   这一个系列都以实用著称，对照着书就能学会
•   书本降价，知识无价。很好的一本书。
•   统计学专家给推荐的，据说不错，使用，全面
•   书很不错，值得参考与学习。
•   还没看，别人推荐买的，应该是比较好的入门读物了
•   很厚的书，想自学很难，哎！！书很难理解，难啊
•   很好的书，就是自己想要的，自学用很好啊。
•   书很好，目测很有用，希望能学会
•   正版，通俗易懂，讲解到位，价格公道，值了。
•   买书之前就借别人的看了这本书，觉得很实用，所以自己也买了一本，值得一读！
•   这本书以后用处也会很大的
•   不错的一本书，还得慢慢学
•   在大家极力推荐下，买的这本书。仔细学习之后，发现这确实是一本好书！
•   老公很喜欢，说是很好的一本书
•   这本书不错，以前同学的借着看，现在自己买一本
•   不错的一本书，不过还没开始看
•   写得很系统，看了这本书，上手就很快了
•   大师写的书，书的质量也非常不错，而且书的编写也很棒，是初学者值得看的一本书。。。。
•   早就想买这本书，只是鉴于价格太高就一直拖着。这次正好碰上打六五折的时候，价钱比较优惠，书的质量很好，很值
•   书是正版，印刷不错，正在啃，挺厚，看样子要花一段时间啦
•   没想到书挺厚的么，够我看好长时间了
•   书本很不错，虽然封面有稍微破损，但不影响。给5分吧，发货速度也很快！将继续支持！
•   东东很好！很满意5分！
•   顶级老师让买的教材，应该没错！
•   系统的知识
•   同学买的，正在学习中，应该挺不错的。
•   挺好的 正在学习中
•   很好，很实用，认真学习中。
•   书本质量很好，而且内容也很满意，对我有帮助
•   厚实，内容丰富，书很好看
•   书的内容编的很好！
•   内容非常丰富
  由简到难，叙述详实，印刷精美，非常喜欢
•   学习必须的工具书 没有办法啊 要买