結(jié)構(gòu)方程模型原理與應用

前言

　　結(jié)構(gòu)方程模型是近些年在社會科學研究中最受青睞的統(tǒng)計模型之一。它被認為是社會科學定量研究領域第三代定量模型和第四代定量模型之間的橋梁；它通過將測量模型和因果模型相結(jié)合，實現(xiàn)了社會科學描述性研究和解釋性研究的統(tǒng)一；它使得社會科學實證研究的宏觀分析和微觀分析得以溝通，實現(xiàn)了研究層次的突破；它采取的是驗證性分析和探索性分析相結(jié)合的策略，符合科學理論發(fā)展演進的邏輯?！　慕y(tǒng)計模型發(fā)展的歷史脈絡上來說，結(jié)構(gòu)方程模型是因子分析和路徑分析這兩種古典的統(tǒng)計模型互相結(jié)合、浴火重生的產(chǎn)物，它構(gòu)造出了一個與現(xiàn)實世界的認知形式和多元因果鏈具有高度同構(gòu)性的統(tǒng)計模型。結(jié)構(gòu)方程模型是一個極富生命力的統(tǒng)計模型，在近期的發(fā)展中，它成功地將多層次模型（Multi—level Model）和縱貫分析（Longitudinal Analysis）等新的統(tǒng)計模型和技術納入到其體系之中，而在最近幾年更是借助于廣義線性模型（Generalized Linear Model）的一些技術，在將定類變量引入結(jié)構(gòu)方程模型分析中取得了一定的進展。如果能把定類變量引入結(jié)構(gòu)方程模型的問題徹底解決，這在統(tǒng)計學發(fā)展史上將具有革命性的意義。

內(nèi)容概要

本書從結(jié)構(gòu)方程模型的基本模型和假設出發(fā)，逐步推演，建立起一個邏輯上完整而嚴密的教學結(jié)構(gòu)。在數(shù)據(jù)分析方面，本書主要從中國綜合社會調(diào)查（CGSS），美國綜合社會調(diào)查（GSS）。東亞社會調(diào)查（EASS）、國際社會調(diào)查協(xié)作項目數(shù)據(jù)庫（ISSP）中選取實際的數(shù)據(jù)，提取社會學研究的經(jīng)典議題，對結(jié)構(gòu)方程模型的不同模型進行演示，從而改變了絕大多數(shù)研究部是采用虛擬的演示數(shù)據(jù)的做法，使讀者對結(jié)構(gòu)方程模型在社會學研究中的實際應用有一個真實的了解。

作者簡介

王衛(wèi)東，社會學博士，現(xiàn)任職于中國人民大學社會學系。主要從事社會統(tǒng)計學、社會網(wǎng)絡分析、社會調(diào)查研究方法的教學與研究。

書籍目錄

第一章 緒論 　一、現(xiàn)代統(tǒng)計學的發(fā)展趨勢 　二、結(jié)構(gòu)方程模型的基本形式及原理 　三、結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點 　四、結(jié)構(gòu)方程模型的歷史沿革 　五、常見的結(jié)構(gòu)方程模型軟件 第二章 因子分析與路徑分析 　　一、因子分析 　二、路徑分析 　三、從因子分析、路徑分析到結(jié)構(gòu)方程模型 第三章 結(jié)構(gòu)方程模型的一個示例及相關預備知識 　一、社會經(jīng)濟狀態(tài)對個人心理狀態(tài)的影響 　二、協(xié)方差矩陣的生成 　三、LISREL的運行界面 　四、SIMPLIS的基本語法 　五、模型建構(gòu)示例 第四章 測量模型——驗證性因子分析 　一、驗證性因子分析的一般模型和原理 　二、驗證性因子分析的模型識別 　三、參數(shù)估計方法及相關問題 　四、測量的效度與信度 　五、社會網(wǎng)絡資本的驗證性因子分析 第五章 全模型——帶潛變量的結(jié)構(gòu)模型 　一、潛變量結(jié)構(gòu)模型的一般形式 　二、結(jié)構(gòu)方程模型的識別法則 　三、參數(shù)估計 　四、模型評估 　五、模型修訂 　六、社會網(wǎng)絡資本對個人資本的影響 第六章 高階因子模型與多組模型 　一、高階因子模型 　二、均值結(jié)構(gòu)模型 　三、多組模型 第七章 結(jié)構(gòu)方程模型的一些特殊議題 　一、觀察變量的分布與樣本量 　二、缺失值問題 　三、協(xié)方差矩陣和相關矩陣 　四、不正定、不收斂與Heywood問題 　五、定類變量的引入 結(jié)論 參考文獻 后記

章節(jié)摘錄

　　4.符合科學研究的邏輯　　利用統(tǒng)計學方法將社會科學研究定量化的過程中最常犯的一個錯誤就是把所有的研究都歸為探索性研究，以對數(shù)據(jù)本身的分析和解釋作為研究的開始。這實際上是把所有的研究都割裂成一個個孤立的片段，從而否定了科學發(fā)展的可能性。但是，科學研究更應該被視作一個歷史的過程和存在，它是一個累積和發(fā)展的過程，所以科學研究應該是探索性研究和驗證性研究的結(jié)合。任何一項科學研究都需要有一個研究起點（研究假設），這個起點可以是以前的研究成果，可以是對研究對象的理性分析，也可以是對研究內(nèi)容的常識性看法，然后對研究假設操作化，通過經(jīng)驗數(shù)據(jù)對研究假設進行檢驗，使其得到發(fā)展，總的來說，是一個假設－檢驗型的思路。　　結(jié)構(gòu)方程模型分析與其他的統(tǒng)計方法不同的一點就是它完全是一種檢驗型的分析策略。在測量模型部分，各個觀察變量（指標）分別對應哪個潛變量（因子）是事先設定的，需要做的是檢驗各指標能否有效地測量其所對應的因子，即擬合優(yōu)度能否達到某個水平，所以是驗證性因子分析，它遵循的是滿意原則。它不同于探索性因子分析——各觀察變量對應哪個潛變量是由數(shù)據(jù)所決定的，從而擬合優(yōu)度也能達到最優(yōu)。而在結(jié)構(gòu)模型部分，變量之間的關系（路徑）設定也是要基于事先的理論假設，而不是從一個個變量間都存在路徑的全模型開始，逐步去除路徑，最終得到一個擬合最優(yōu)的模型。無論是測量模型還是結(jié)構(gòu)模型，如果采取探索型的分析策略，盡管會針對其對應的樣本數(shù)據(jù)擬合最優(yōu)，但是都會面臨這樣一個難題：如果兩個不同的樣本數(shù)據(jù)擬合出的最優(yōu)模型不一致該怎么辦？對這兩個模型進行取舍的標準是什么？兩個模型間的差異到底是因為樣本之間存在某種重要的差異呢，還是只因為樣本的隨機波動？所以，即使是科學研究本身也必須是一個歷史的過程，不然就會出現(xiàn)混亂。

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