出版時間:2004 出版社:教育科學(xué)出版社 作者:侯杰泰,溫忠麟 成子娟 頁數(shù):434 字?jǐn)?shù):370000
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前言
對現(xiàn)代科學(xué)尤其是社會科學(xué)而言,研究方法的發(fā)展在很大程度上能夠起到推動整個學(xué)科發(fā)展的作用,研究方法的落后必然會限制學(xué)科的發(fā)展。在我國現(xiàn)階段,同學(xué)科專業(yè)的建設(shè)及發(fā)展相比,社會科學(xué)研究方法的建設(shè)和普及卻顯得相對薄弱,很多學(xué)科的研究方法,尤其是量化方法,還遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于世界先進(jìn)水平,這無形中妨礙了有關(guān)學(xué)科專業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。社會科學(xué)研究方法的落后,首先表現(xiàn)在缺乏一大批熱心于研究方法的學(xué)者,多數(shù)優(yōu)秀學(xué)者往往致力于專業(yè)研究,而較少顧及到研究方法的研究。其次表現(xiàn)為此領(lǐng)域相關(guān)書籍的匱乏,特別是介紹、講解現(xiàn)代研究方法的專著不僅數(shù)量有限,而且內(nèi)容陳舊,更沒有一套可以系統(tǒng)介紹社會科學(xué)研究方法的教材,很多學(xué)科苦于找不到合適的方法課用書。而在先進(jìn)國家,每一種主要的統(tǒng)計分析方法在每一學(xué)科中都可找到多種專著及更多的普及讀物,以供學(xué)者、學(xué)生選用。針對這樣的情況,我們決定編輯這套社會科學(xué)研究方法叢書。
內(nèi)容概要
在社會、心理、教育、經(jīng)濟(jì)、管理、市場等研究的數(shù)據(jù)分析中,當(dāng)今稱得上前沿的幾個統(tǒng)計方法中,應(yīng)用最廣、研究最多的恐怕非結(jié)構(gòu)方程分析莫屬。它包含了方差分析、回歸分析、路徑分析和因子分析,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)回歸分析和因子分析的不足,可以分析多因多果的聯(lián)系、潛變量的關(guān)系,還可以處理多水平數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù),是非常重要的多元數(shù)據(jù)分析工具。
本書是國內(nèi)第一本系統(tǒng)介紹結(jié)構(gòu)方程模型和LISREL的著作。闡述了結(jié)構(gòu)方程分析(包括驗(yàn)證性因子分析)的基本概念、統(tǒng)計原理、在社會科學(xué)研究中的應(yīng)用、常用模型及其LISREL程序、輸出結(jié)果的解釋和模型評價?!督Y(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用》還討論了一些與結(jié)構(gòu)方程模型有關(guān)的專題,是一本由初級至中上程度的結(jié)構(gòu)方程分析著作,可作為有關(guān)專業(yè)高年級本科生和研究生的教科書及應(yīng)用工作者的參考書。
作者簡介
侯杰泰,香港中文大學(xué)教育心理系教授、系主任。主要研究方向?yàn)閷W(xué)習(xí)動機(jī),應(yīng)用統(tǒng)計和香港語文政策。曾多次在北京、上海、南京、長春、廣州等地舉辦的地區(qū)或全國性結(jié)構(gòu)方程分析研習(xí)班上講學(xué)。
書籍目錄
序
第一部分 結(jié)構(gòu)方程模型入門
第一章 引言
一、描述數(shù)據(jù)
二、具體例子展示準(zhǔn)確與簡潔的考慮
三、探索性與驗(yàn)證性因子分析比較
第二章 結(jié)構(gòu)方程模型簡介
一、結(jié)構(gòu)方程模型的重要性
二、結(jié)構(gòu)方程模型的結(jié)構(gòu)
三、結(jié)構(gòu)方程模型的優(yōu)點(diǎn)
四、結(jié)構(gòu)方程模型包含的統(tǒng)計方法
五、路徑圖的圖標(biāo)規(guī)則
六、結(jié)構(gòu)方程分析軟件包
七、LISIREL操作入門
第二部分 結(jié)構(gòu)方程模型應(yīng)用
第三章 應(yīng)用示范I:驗(yàn)證性因子分析和全模型
一、驗(yàn)證性因子分析
二、多質(zhì)多法模型
三、全模型
四、高階因子分析
第四章 應(yīng)用示范II:單純形和多組模型
一、單純形模型
二、多組驗(yàn)證性因子分析
三、多組分析:均值結(jié)構(gòu)模型
四、回歸模型
第五章 結(jié)構(gòu)方程建模和分析步驟
一、驗(yàn)證模型與產(chǎn)生模型
二、結(jié)構(gòu)方程分析步驟
三、參數(shù)估計和擬合函數(shù)
四、擬合檢查
五、模型修正和交互效度
六、模型比較的原理
七、報告結(jié)果
第三部分 結(jié)構(gòu)方程模型專題研究
第六章 專題討論——涉及數(shù)據(jù)的問題
一、樣本容量
二、數(shù)據(jù)類型
三、處理非正態(tài)數(shù)據(jù)
四、異常數(shù)據(jù)
五、缺失數(shù)據(jù)
六、可否應(yīng)用相關(guān)矩陣作分析
七、處理小樣本的方法
第七章 專題討論——涉及模型擬合的問題
一、忽略測量誤差所引致的錯誤
二、非正定協(xié)方差矩陣
三、不收斂
四、不恰當(dāng)?shù)慕?br />五、單指標(biāo)潛變量
六、誤差相關(guān)
七、因子的單位與附加限制
八、為什么要考慮等同模型
九、模型與數(shù)據(jù)擬合是否表示模型正確
十、結(jié)構(gòu)方程是否驗(yàn)證變量問的因果關(guān)系
十一、怎樣避免潛變量名實(shí)不符的問題
十二、合宜和錯誤的高階因子
十三、如何報告結(jié)構(gòu)方程分析結(jié)果
十四、與傳統(tǒng)分析的結(jié)合
第八章 擬合指數(shù)
一、擬合指數(shù)概述
二、絕對擬合指數(shù)
三、相對擬合指數(shù)
四、簡約擬合指數(shù)
五、擬合指數(shù)定義一覽
第四部分 結(jié)構(gòu)方程模型統(tǒng)計原理
第九章 驗(yàn)證性因子分析原理
一、驗(yàn)證性因子分析的基本概念
二、因子分析模型及其協(xié)方差結(jié)構(gòu)
三、因子分析模型識別的若干準(zhǔn)則
四、參數(shù)估計
五、模型評價
六、有均值結(jié)構(gòu)的因子分析模型
七、多組比較
第十章 路徑分析原理
一、因果模型中的結(jié)構(gòu)方程
二、路徑分析與效應(yīng)分解
三、因果模型的協(xié)方差矩陣
四、因果模型識別準(zhǔn)則
五、參數(shù)估計
六、模型評價與修正
七、因果模型與因果分析
第十一章 結(jié)構(gòu)方程分析原理
一、結(jié)構(gòu)方程基本概念
二、結(jié)構(gòu)方程模型及其協(xié)方差結(jié)構(gòu)
三、若干特殊的結(jié)構(gòu)方程模型
四、模型識別
五、參數(shù)估計
六、模型評價與修正
七、標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)
八、有常數(shù)項(xiàng)的結(jié)構(gòu)方程模型
九、多組比較
第五部分 LISREL軟件
附錄III 通過SPSS讀取數(shù)據(jù)
附錄Ⅳ 結(jié)構(gòu)方程討論小組
參考文獻(xiàn)
章節(jié)摘錄
插圖:(三)同時估計因子結(jié)構(gòu)和因子關(guān)系假設(shè)要了解潛變量之間的相關(guān),每個潛變量都用多個指標(biāo)或題目測量,一個常用的做法是對每個潛變量(如自信),先用因子分析計算潛變量(即因子)與題目的關(guān)系(即因子負(fù)荷),進(jìn)而得到因子得分,作為潛變量的觀測值(如自信的因子得分作為自信這個變量的觀測值),然后再計算因子得分(如自信與外向性格因子得分)的相關(guān)系數(shù),作為潛變量之間的相關(guān)系數(shù)。這是兩個獨(dú)立的步驟,用自信題目計算自信的因子得分時,并不考慮外向因子;反過來也一樣。在結(jié)構(gòu)方程分析中,這兩步同時進(jìn)行,即因子與題目之間的關(guān)系和因子與因子之間的關(guān)系同時考慮。例如,自信題目與自信因子、外向題目與外向因子,以及自信因子與外向因子間的關(guān)系,全都在同一步驟中估計。我們再從另一角度,看結(jié)構(gòu)方程分析與傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析的差異。假設(shè)在新的研究中,對上述同一組被試還要考慮自信與合群性的關(guān)系,即一共要計算兩個(自信與外向,自信與合群性)相關(guān)系數(shù)。用傳統(tǒng)分析方法,在新研究的原有因子內(nèi)的結(jié)構(gòu)和關(guān)系,仍然不變。就是說,自信題目與自信因子的關(guān)系、外向題目與外向因子的關(guān)系,新研究內(nèi)的關(guān)系與原有關(guān)系完全相同。這說明,各因子內(nèi)結(jié)構(gòu)不會因?yàn)槠渌蜃拥拇嬖诙兓?。然而,在結(jié)構(gòu)方程分析中,自信因子的結(jié)構(gòu),會兼顧其他同時存在的變量而有所調(diào)整和改變。就是說,同一個研究中其他共存的因子及其結(jié)構(gòu),會互相影響,不僅影響因子間關(guān)系,也影響因子的內(nèi)部結(jié)構(gòu)(即因子與指標(biāo)的關(guān)系)。(四)容許更大彈性的測量模型傳統(tǒng)上,我們只容許每一題目(指標(biāo))從屬于單一因子,但結(jié)構(gòu)方程分析容許更加復(fù)雜的模型。例如,在多質(zhì)多法模型中(見第三章第二節(jié)),我們用英語書寫的數(shù)學(xué)試題,去測量學(xué)生的數(shù)學(xué)能力。
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