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第一章 绪论
1.1 模型表述
1.1.1 测量模型
1.1.2 结构模型
1.1.3 模型表达方程
1.2 模型识别
1.3 模型估计
1.4 模型评估
1.5 模型修正
附录1.1 将总体方差/协方差表达为模型参数的函数
附录1.2 结构方程模型的最大似然函数
第二章 验证性因子分析模型
2.1 验证性因子分析模型基础知识
2.2 连续观察标识的验证性因子分析模型
2.3 非正态与删截连续观察标识的验证性因子分析模型
2.3.1 非正态性检验
2.3.2 非正态数据的验证性因子分析模型
2.3.3 删截标识的验证性生因子分析模型
2.4 分类观察标识的验证性因子分析模型
2.5 高阶验证性因子分析模型
附录2.1 BSI-18量表
附录2.2 条目可靠度
附录2.3 Cronbacha系数
附录2.4 分类结局测量的连接函数和概率计算
第三章 结构方程模型
3.1 MIMIC模型
3.2 结构方程模型
3.3 单标识变量中测量误差的校正
3.4 检验涉及潜变量的交互作用
附录3.1 测量误差的影响
第四章 潜发展模型
4.1 线性潜发展模型
4.2 非线性潜发展模型
4.3 多结局测量发展过程的线性潜发展模型
4.4 两部式潜发展模型
4.5 分类结局测量的潜发展模型
第五章 多组模型
5.1 多组验证性因子分析模型
5.1.1 多组一阶验证性因子分析模型
5.1.2 多组二阶验证性因子分析模型
5.2 多组结构方程模型
5.3 多组潜发展模型
第六章 结构方程建模的样本量估计
6.1 结构方程模型样本量估计的经验法则
6.2 satorra-Saris法估计样本量
6.2.1 应用satorra-Saris法估计CFA模型的样本量
6.2.2 应用satorra-Saris法估计LGM模型的样本量
6.3 蒙特卡罗模拟法估计样本量
6.3.1 蒙特卡罗模拟法估计CFA模型的样本量
6.3.2 蒙特卡罗模拟法估计LGM模型的样本量
6.3.3 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量的LGM模型样本量
6.3.4 蒙特卡罗模拟法估计具有协变量和缺失值的LGM模型样本量
6.4 基于模型拟合统计量/指标的SEM样本量估计
参考文献 2100433B
《结构方程模型:方法与应用》以通俗易懂的方式系统地阐述结构方程模型的基本概念和统计原理,侧重各种结构方程模型的实际运用。《结构方程模型:方法与应用》采用国际著名SEM软件Mplus,使用真实数据来演示各种常见的以及某些新近发展起来的较高级的结构方程模型,提供相应的Mplus程序,并详细解读程序输出结果。
参照《结构方程模型:方法与应用》提供的例题和相应的计算机程序,读者便能自己实践各种SEM模型。《结构方程模型:方法与应用》可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生教材,也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。
把每个过程的轴网都插入到一个文件里,然后通过块存盘和块提取功能,把项目上单位工程整合在一个工程文件里,这样是可以操作,但运行非常慢,计算也不方便,不建议使用此方法
3*(x-3)(x+1)+10
所需材料:酸奶盒、硬纸板、简单、旧鞋盒、包装纸、双面胶、胶水、热熔胶棒、丝带、小珠子。把酸奶盒打开,剪掉盒盖上面的部分,然后用水冲洗掉里面的剩下的酸奶,晾干备用。弄干净的酸奶盒,用自己喜欢的包装纸从外...
结构方程模型及其应用研究现状与展望
结构方程模型是目前较为热门的管理方面的统计分析方法与工具,文章就结构方程模型的概念、思想及本质进行了详细的阐述,对结构方程模型发展历程进行了详细的回顾,细致分析了结构方程模型的特性,剖析了结构方程模型的优点、缺点及局限性,并对结构方程模型的应用进行了全面性的概述,最后对结构方程模型应用中的注意事项进行了分析,并对其发展进行了展望。
基于结构方程模型的公共交通服务评价方法
实行公交优先是缓解城市道路交通压力的重要手段,鼓励居民公交出行的同时必须提升公共交通的服务水平,公共交通服务评价可为其提供依据。本文首先建立了公共交通服务评价指标体系;然后以居民对北京市公共交通服务的心理感知为潜在变量,构建了潜在因素因果关系模型与公交总体服务评价模型;基于调查问卷所得数据,利用AMOS软件对模型参数进行拟合与评价;最后,经过模型修正,得到适配度最优的模型。研究表明,对北京市公共交通总体服务的量化评分为2.89分,乘客的满意度较低,迅捷性与准时性的影响权重最大。
《结构方程模型方法与应用》避免繁杂的推导证明,介绍有关结构方程模型的基本问题、模型的构建、参数估计、模型评价与修正等,并以实际问题为例说明其运用。结构方程模型在教育、心理、医学、经济等领域有着广泛运用,在公共管理、企业管理、市场营销、财务分析与管理等方面也都有着运用。
本书不仅可以作为统计学、管理学、社会学、心理学、教育学、经济学等专业研究生的教材,还可以为从事实际工作的人员运用该方法提供参考。2100433B
绪论
一、现代统计学的发展趋势
二、结构方程模型的基本形式及原理
三、结构方程模型的优点
四、结构方程模型的历史沿革
五、常见的结构方程模型软件
因子分析量路径分析
一、因子分析
二、路径分析
三、从因子分析、路径分析到结构方程模型
结构方程模型的一个救命及相关预备知识
一、社会经济状态对个人心理状态的影响
二、协方差矩阵的生成
三、LISREL的运行界面
四、SIMPLIS的基本语法
五、模型建构示例
测量模型——验证性因子分析
一、验证性因子分析的一般模型和原理
二、验证性因子分析的模型识别
三、参数估计方法及相关问题
四、测量的效度与信度
五、社会网络资本的验证性因子分析
全模型——带潜变量的结构模型
一、潜变量结构模型的一般形式
二、结构方程模型的识别法则
三、参数估计
四、模型评估
五、模型修订
六、社会网络资本对个人资本的影响
高阶因子模型与多组模型
一、高阶因子模型
二、均值结构模型
三、多组模型
结构方程模型的一些特殊议题
一、观察变量的分布与样本量
二、缺失值问题
三、协方差矩阵和相关矩阵
四、不正定、不收敛与Heywood问题
五、定类变量的引入
参考文献
后记
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邱皓政,台湾“中央”大学企业管理学系教授,量化研究学刊主编。曾任美国加州大学洛杉矶分校神经医学研究中心统计分析师,台湾心理学会秘书长,台湾统计方法学学会创会理事长。研究兴趣为统计方法与应用技术、心理测量学、工业与组织心理学、创造力与组织创新研究等,专长为结构方程模型与多变量统计方法。著有《潜在类别模式的原理与技术》《结构方程模式》《量化研究法》,译有《多层次模型分析导论》《创造力》。