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多層結(jié)構(gòu)方程模型

出版社：格致出版社出版時(shí)間：2018-01-01
開本： 32開 頁數(shù)： 166
中 圖 價(jià):¥31.5(7.5折) 定價(jià)  ¥42.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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多層結(jié)構(gòu)方程模型 版權(quán)信息

多層結(jié)構(gòu)方程模型 本書特色

適讀人群 ：大眾主要特點(diǎn) · 運(yùn)用案例幫助讀者領(lǐng)略多層結(jié)構(gòu)方程模型的主要建模方式 · 介紹進(jìn)階議題，為實(shí)踐運(yùn)用提供進(jìn)一步指引 · 采用新的模型數(shù)學(xué)標(biāo)記，讓沒有矩陣代數(shù)基礎(chǔ)的學(xué)生也能輕松掌握概念

多層結(jié)構(gòu)方程模型 內(nèi)容簡(jiǎn)介

《多層結(jié)構(gòu)方程模型》是應(yīng)用研究人員和社會(huì)科學(xué)不錯(cuò)研究生的多層結(jié)構(gòu)方程建模（MSEM）的基本技術(shù)概述。多層結(jié)構(gòu)方程模型是具有發(fā)展?jié)摿Φ难芯糠椒。多層線性模型和結(jié)構(gòu)方程這兩種統(tǒng)計(jì)方法各具優(yōu)勢(shì)，但面對(duì)數(shù)據(jù)具有多層嵌套結(jié)構(gòu)以及潛變量性質(zhì)時(shí)，就需要多層結(jié)構(gòu)方程模型來解決。作為這一研究方法相關(guān)書籍的本，《多層結(jié)構(gòu)方程模型》是一部易于使用的實(shí)用指南，適合該專題的初學(xué)者。作者預(yù)測(cè)這一領(lǐng)域的增長(zhǎng)將受到數(shù)據(jù)以及運(yùn)行這些模型的新軟件和改良軟件的可得性的推動(dòng)。本書結(jié)合圖片和復(fù)雜的矩陣代數(shù)，將為使用這些模型的社會(huì)科學(xué)研究生提供實(shí)用的指南。

多層結(jié)構(gòu)方程模型 目錄

序

致謝

第1章 導(dǎo)言

第1節(jié) 關(guān)于本書和多層結(jié)構(gòu)方程模型

第2節(jié) 結(jié)構(gòu)方程模型的快速回顧

第3節(jié) 多層次模型的快速回顧

第4節(jié) MSEM介紹及其符號(hào)系統(tǒng)

第5節(jié) 估計(jì)與模型擬合

第6節(jié) 本書和網(wǎng)上資料的涵蓋范圍

第2章 多層路徑模型

第1節(jié) 多層次回歸實(shí)例

第2節(jié) 隨機(jī)截距模型

第3節(jié) 隨機(jī)斜率模型

第4節(jié) 隨機(jī)截距和隨機(jī)斜率模型的比較

第5節(jié) 中介作用與調(diào)節(jié)作用

第6節(jié) 總結(jié)

第3章 多層因子模型

第1節(jié) 多組CFA

第2節(jié) 雙層CFA

第3節(jié) 隨機(jī)潛變量截距

第4節(jié) 具有隨機(jī)負(fù)荷的多層CFA

第5節(jié) 總結(jié)

第4章 多層結(jié)構(gòu)方程模型

第1節(jié) 將因子和路徑模型結(jié)合

第2節(jié) 觀測(cè)結(jié)果變量的隨機(jī)截距

第3節(jié) 多層潛在協(xié)變量模型

第4節(jié) 具有層間潛變量的結(jié)構(gòu)模型

第5節(jié) 隨機(jī)斜率MSEM

第6節(jié) 總結(jié)

第5章 結(jié)論

注釋

參考文獻(xiàn)

譯名對(duì)照表


展開全部

多層結(jié)構(gòu)方程模型 節(jié)選

第1章導(dǎo)言 第1節(jié) 關(guān)于本書和多層結(jié)構(gòu)方程模型 多層次模型建模（MLM）和結(jié)構(gòu)方程模型建模（SEM）已成為社會(huì)科學(xué)中*常用的兩種方法。將結(jié)構(gòu)方程模型的效力與多層次數(shù)據(jù)相結(jié)合是不可避免的，因?yàn)榈侥壳盀橹，多層次?shù)據(jù)仍大多被建模為一個(gè)結(jié)果變量與多個(gè)協(xié)變量之間的相關(guān)。到目前為止，學(xué)界還沒有對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行綜合處理。可用的內(nèi)容隱藏在SEM和MLM教科書的章節(jié)中，或者在對(duì)這個(gè)主題高度技術(shù)性處理的書籍中。我們的目標(biāo)是為社會(huì)科學(xué)家提供一個(gè)容易理解但全面的多層結(jié)構(gòu)方程模型的介紹。我們假定讀者沒有特定的學(xué)科背景。我們的例子來自政治學(xué)和/或社會(huì)學(xué)、教育研究和組織行為學(xué)。正如結(jié)構(gòu)方程模型學(xué)者所習(xí)慣的那樣，我們使用路徑圖，并且開發(fā)了一套多層次模型學(xué)習(xí)者所熟悉的基于方程的符號(hào)系統(tǒng)。雖然堅(jiān)持用多方程框架會(huì)導(dǎo)致模型變得相當(dāng)大且復(fù)雜，但它們?nèi)匀槐裙J(rèn)更為簡(jiǎn)潔的多層結(jié)構(gòu)方程模型中矩陣代數(shù)公式更容易理解。我們從對(duì)SEM、MLM的回顧和本書中所使用符號(hào)的開發(fā)的回顧開始，然后分別用一章的篇幅介紹多層路徑模型（第2章）、多層驗(yàn)證性因子模型（第3章）和多層結(jié)構(gòu)模型（第4章）。 在每一章中，我們力求以簡(jiǎn)潔的方式涵蓋主題。在*后一章，我們?yōu)樽x者指出此本介紹性書籍主要章節(jié)所沒有的更新且更高階的方向。這超出了連續(xù)內(nèi)生變量的限制性個(gè)案和對(duì)多種經(jīng)驗(yàn)情況進(jìn)行單一層次整合的范圍。研究人員可能會(huì)遇到分類內(nèi)生變量的實(shí)例，以及數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)中的附加層次。更高級(jí)的應(yīng)用甚至可能需要解決有關(guān)外生或內(nèi)生指標(biāo)信息缺失，以及在估計(jì)過程中加入權(quán)重的問題。在本系列從書中，我們無法提供這些主題的基本實(shí)質(zhì)性介紹，但我們?yōu)樽x者提供了可以尋求指導(dǎo)的現(xiàn)有書籍和建議。 第2節(jié) 結(jié)構(gòu)方程模型的快速回顧 SEM的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)回歸模型存在的兩個(gè)問題。這里重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)**個(gè)問題：如果我們的研究問題超出了一個(gè)結(jié)果變量和多個(gè)協(xié)變量，會(huì)怎么樣？如果我們想測(cè)試一個(gè)更復(fù)雜的關(guān)系結(jié)構(gòu)，其中我們對(duì)于X對(duì)Y的直接和間接影響都很好奇（可能從X 到Y(jié)需要經(jīng)過一系列中介變量），該怎么辦？SEM的起源可以追溯到生物學(xué)家休厄爾·賴特（Sewell Wright），他在20世紀(jì)上半葉提出了路徑分析模型（Schumaker & Lomax，2004）。路徑模型假設(shè)了一系列統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)。在其*基本的形式中，X是M的協(xié)變量，M是Y的協(xié)變量（其中X是外生變量，因?yàn)樗恍枰魏谓忉屪兞；M是中介變量，Y是結(jié)果變量，這兩類變量也被稱為內(nèi)生變量）。所檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膹?fù)雜性可以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出這一點(diǎn)，這也成為它首個(gè)吸引人的地方：它允許研究人員根據(jù)社會(huì)科學(xué)中典型的復(fù)雜理論，在單個(gè)模型中檢驗(yàn)變量之間復(fù)雜的關(guān)系結(jié)構(gòu)。 從技術(shù)上講，SEM指的是一種同時(shí)估計(jì)多個(gè)結(jié)構(gòu)（即回歸）方程，以檢驗(yàn)變量之間一組關(guān)系的數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法。通過卡爾·約雷斯科格（Karl Jöreskog，1973）、沃德·基斯林（Ward Keesling，1972）和提出了JKW模型的戴維·威利（David Wiley，1973）的開創(chuàng)性工作，SEM被擴(kuò)展到了今天*普遍的用途：將驗(yàn)證性因子分析（CFA）納入路徑分析的具有潛變量的因果模型。 潛變量，也稱為因子，解決了與簡(jiǎn)單回歸框架相關(guān)的第二個(gè)問題。這些變量是研究人員無法直接觀測(cè)到的變量，而是根據(jù)理論，由一個(gè)或多個(gè)表現(xiàn)潛在結(jié)構(gòu)的觀測(cè)指標(biāo)進(jìn)行衡量。這些指標(biāo)的共同方差用來表現(xiàn)潛在結(jié)構(gòu)。社會(huì)科學(xué)中的幾個(gè)令人感興趣的概念可以看作潛變量。這些模型已經(jīng)很流行，例如，在心理學(xué)中，很多研究都是圍繞抑郁癥、攻擊性或人格特征等主題進(jìn)行的，這些都無法直接測(cè)量。心理結(jié)構(gòu)由多個(gè)調(diào)查題目來衡量，這些題目的共同變異構(gòu)成潛變量。這個(gè)過程消除了特定題目的變異，產(chǎn)生了一個(gè)無測(cè)量誤差的結(jié)構(gòu)。SEM和路徑模型已被納入所有的社會(huì)科學(xué)學(xué)科，并在生物學(xué)中的遺傳研究中占有重要的地位，其中像遺傳度這類的概念也是無法直接測(cè)量的。接下來，我們將介紹SEM的基本術(shù)語和組成。

多層結(jié)構(gòu)方程模型 作者簡(jiǎn)介

布魯諾·卡斯塔尼奧·希爾瓦，科隆大學(xué)比較政治中心博士后。主要研究方向?yàn)槎垦芯糠椒āW洲政治。 康斯坦丁·曼紐爾·博桑查努，柏林社會(huì)科學(xué)研究中心制度與政治不平等研究所研究員。主要研究方向?yàn)檎尾黄降、政治行為、政治?jīng)濟(jì)學(xué)。 列文特·利特沃伊，中歐大學(xué)政治學(xué)副教授。主要研究方向?yàn)檫x舉政治、投票行為、政治心理學(xué)、美國(guó)政治。

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