結構方程模式理論與應用(五版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 結構方程模型
• SEM
• 統計學
• 心理學
• 教育測量
• 數據分析
• LISREL
• AMOS
• Mplus
• 理論與應用

　　「結構方程模式」為統計技術上的一大革命，對社會與行為科學的研究有相當的裨益來在颱灣也漸漸受到重視。本書區分二大篇，第一篇為基本理論，第一章至第九章為闡述結構方程模式的重要基本概念。第二篇為應用篇，第十章介紹讀者如何撰寫結構方程式的程式語言，其後四章則處理相關的應用問題，並於最後一章處理相關的批判以及值得注意的重要主題。

　　本書取材豐富，不僅使用教育資料，更廣納體育界之資料與實例，以深入淺齣方式引讀者應用結構方程模式，是學習量化研究的最佳入門參考書。

作者簡介

黃芳銘

＊現職：
　　國立嘉義大學教育係副教授

＊學曆：
　　美國猶他大學社會學博士

＊經曆：
　　國立體育學院教育學程中心助理教授
　　颱北縣漳和國中數學教師

＊著作：
　　《結構方程模式－理論與應用》

好的，這是一份關於一本名為《高級統計推斷：貝葉斯方法與機器學習視角》的圖書的詳細簡介，該書內容與《結構方程模式理論與應用(五版)》無關。 --- 圖書名稱：《高級統計推斷：貝葉斯方法與機器學習視角》 作者： [虛構作者姓名 A] 齣版社： [虛構齣版社名稱 B] 齣版年份： 2024年 頁數： 約850頁 裝幀： 精裝 --- 內容簡介：深入探索現代數據科學的統計基石 在當今數據爆炸的時代，從基因組學到金融建模，再到自然語言處理，統計推斷已不再僅僅是描述性統計或簡單的綫性迴歸。數據科學傢和研究人員迫切需要掌握能夠處理高維、非綫性、復雜依賴結構數據的強大工具。《高級統計推斷：貝葉斯方法與機器學習視角》 正是對這一需求的係統性迴應。 本書旨在為具備紮實統計學基礎（如熟悉經典迴歸分析、概率論與數理統計）的讀者，提供一個通往現代統計推斷前沿的橋梁。它深度整閤瞭傳統的概率論框架、成熟的貝葉斯統計範式，以及近年來飛速發展的機器學習算法，構建瞭一個統一、連貫的理論與實踐體係。全書內容組織嚴謹，邏輯清晰，強調從數學原理到實際應用的無縫銜接。 第一部分：推斷基礎與經典迴歸的局限性 本書的開篇並非重復基礎知識，而是迅速切入推斷的哲學基礎。它細緻對比瞭頻繁學派（Frequentist）與貝葉斯學派（Bayesian）在“真實”與“不確定性”定義上的根本差異，為後續所有方法的引入奠定思想鋼印。 隨後，章節深入探討瞭廣義綫性模型（GLM） 的擴展，但重點不在於模型的簡單應用，而在於模型診斷與穩健性檢驗。具體內容包括： 1. 高維共綫性問題（Multicollinearity） 的理論解析：不僅討論方差膨脹因子（VIF），更深入剖析瞭在病態矩陣下最小二乘估計的不穩定性來源。 2. 異方差性（Heteroscedasticity） 的現代處理：從White檢驗到穩健標準誤（如Huber-White）的推導，並引入瞭基於模型的異方差結構建模。 3. 非參數迴歸的初步接觸：簡要介紹瞭樣條（Splines）和核平滑（Kernel Smoothing）作為綫性模型局限性的替代方案，為後續的非參數貝葉斯方法做鋪墊。 第二部分：貝葉斯統計的深度重構與計算範式 本書的核心競爭力體現在對貝葉斯方法的全麵、係統、且計算導嚮的闡述上。它將貝葉斯推斷視為一種通用的、處理不確定性的框架。 2.1 先驗信息與後驗分布的理論深度： 共軛先驗與非共軛先驗的構建策略，重點討論如何選擇能反映領域知識的先驗，而非僅僅為瞭計算便利。 馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的詳盡介紹：從基礎的Metropolis-Hastings算法，到效率更高的Gibbs采樣器，再到Hamiltonian Monte Carlo (HMC) 的數學推導與收斂診斷。本書提供瞭HMC在處理復雜高維後驗分布時的優勢分析，並討論瞭No-U-Turn Sampler (NUTS) 的實現原理。 2.2 層次（層級）貝葉斯模型 (Hierarchical Bayesian Models)： 這是本書處理分組數據和跨層級依賴性的關鍵工具。詳細講解瞭如何通過建立多層結構來共享信息（Shrinkage Effect），有效解決瞭小樣本估計偏差的問題。應用案例側重於跨區域、跨時間點的數據整閤，強調瞭其在減少模型過擬閤方麵的優越性。 2.3 模型選擇與模型比較的貝葉斯視角： 摒棄瞭傳統的信息準則（如AIC/BIC）的局限性，本書重點講解瞭後驗預測檢驗 (Posterior Predictive Checks, PPC) 和更嚴格的模型比較方法，例如廣泛應用的分數因子 (Watanabe-Akaike Information Criterion, WAIC) 以及留一交叉驗證的貝葉斯方法 (LOO)。這部分內容為讀者提供瞭量化模型擬閤優度和預測能力的精確工具。 第三部分：機器學習與統計推斷的融閤 統計推斷與機器學習的界限在現代實踐中日益模糊。第三部分緻力於彌閤這一鴻溝，展示如何利用機器學習的強大預測能力，同時保持統計學的可解釋性和不確定性量化。 3.1 正則化方法的統計根源： 嶺迴歸（Ridge）與Lasso 不再被視為純粹的預測工具，而是被置於貝葉斯框架下，分彆對應於具有特定先驗分布（如拉普拉斯先驗對應Lasso）的正則化估計。深度剖析瞭Lasso産生稀疏解的內在機製。 彈性網絡 (Elastic Net) 作為Ridge和Lasso的摺衷方案，其統計意義得到深入闡述。 3.2 貝葉斯非參數方法與高維預測： 本書引入瞭高斯過程 (Gaussian Processes, GP)，將其解釋為無限維度的貝葉斯綫性模型，是進行可靠迴歸和時間序列預測的強大工具。隨後，探討瞭變分推斷 (Variational Inference, VI) 這一近似推斷技術，特彆是在處理無法用MCMC有效采樣的超大規模數據集（如大規模在綫廣告數據）時的應用，平衡瞭準確性和計算效率。 3.3 深度學習模型的概率解讀： 探討瞭如何將深度神經網絡（DNN）視為一個高度非綫性的參數模型。內容聚焦於貝葉斯深度學習 (Bayesian Deep Learning) 的前沿進展，包括如何通過濛特卡洛Dropout或更復雜的貝葉斯神經網絡結構，為深度預測結果提供預測區間而非僅僅點估計，從而量化深度模型的不確定性。 讀者對象與先決條件 本書適閤具備數理統計學碩士或博士階段背景的研究人員、希望從傳統方法轉嚮現代推斷範式的應用統計學傢，以及在人工智能和數據科學領域尋求嚴謹理論支撐的工程師。讀者應熟悉微積分、綫性代數，並對概率論有紮實的理解。代碼示例主要采用 [R 語言/Python 的特定庫，如 Stan/PyMC/TensorFlow Probability] 編寫，確保理論與實踐的緊密結閤。 《高級統計推斷：貝葉斯方法與機器學習視角》 不僅是一本教科書，更是一部為下一代數據分析挑戰所準備的理論手冊。它教會讀者如何“思考不確定性”，而非僅僅“計算結果”。

第一篇　理論篇

第一章　結構方程模式的意義與概念
第二章　理論與模式界定
第三章　模式識彆
第四章　結構方程模式的假定
第五章　模式估計
第六章　適配度評鑑
第七章　模式修正
第八章　復核效化
第九章　模式的解釋

第二篇　應用篇

第十章　　LISREL 程式撰寫
第十一章　驗證性因素分析－測驗麵嚮性之檢定
第十二章　驗證性因素分析－測驗效度與信度評鑑
第十三章　二級肯證式因素分析模式
第十四章　廣義的結構方程模式之應用－檢定因果結構的有效性
第十五章　總結

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受，就是其“理論與應用”的平衡做得相當齣色。很多教科書要麼理論過於晦澀，讓人望而卻步；要麼應用過於淺顯，無法解決實際問題。而《結構方程模式理論與應用（五版）》在這方麵做得近乎完美。它不僅詳細闡述瞭SEM背後的統計學原理和數學模型，更重要的是，它將這些理論知識與現實世界中的研究問題緊密結閤。書中提供的案例，涵蓋瞭心理學、教育學、市場營銷、醫學等多個領域，每一個案例都清晰地展示瞭如何運用SEM來檢驗復雜的理論假設，例如因果關係、中介效應、調節效應等。我尤其喜歡作者對案例數據分析的詳細解讀，包括模型構建的思路、參數估計的過程、模型擬閤的評估，以及最終的解釋。這讓我能夠清晰地看到，理論是如何轉化為可操作的研究步驟，以及如何從分析結果中提煉齣有價值的見解。對於我而言，這本書不僅僅是一本教材，更是一本指導我如何進行規範化、科學化研究的行動指南。

评分☆☆☆☆☆

這本《結構方程模式理論與應用（五版）》可以說是結構方程建模領域的“聖經”瞭，尤其對於我這種剛入門，但又想深入理解的讀者來說，簡直是如獲至寶。我之前讀過一些零散的資料，對於SEM總感覺隔靴搔癢，總是無法觸及核心。這本書從最基礎的概念講起，比如潛變量、顯變量、測量模型、結構模型，一步步層層遞進，邏輯清晰得就像是在一步步搭積木，每一個概念的引入都非常自然，前一個知識點解決瞭我心中某個小小的疑惑，緊接著下一個知識點就巧妙地填補瞭新的空白。它不僅僅是羅列公式和理論，更重要的是，它通過大量的實際案例，將抽象的概念形象化，讓我能真切地感受到SEM在心理學、教育學、社會學等眾多領域的強大應用能力。尤其是一些案例，作者不僅給齣瞭模型構建的過程，還詳細解釋瞭每個步驟背後的邏輯和理論依據，甚至包括瞭數據分析軟件的操作提示，這對於我們這些需要動手實踐的讀者來說，無疑是極大的幫助。我尤其喜歡書中對模型擬閤指標的講解，不再是簡單的“一看而過”，而是深入剖析瞭每個指標的含義、計算原理以及如何綜閤判斷模型的擬閤優劣。讀完之後，我感覺自己對SEM的理解從“知其然”升級到瞭“知其所以然”，對後續自己動手構建和解釋模型充滿瞭信心。

评分☆☆☆☆☆

我一直對數據背後的“故事”很感興趣，總覺得簡單的描述性統計或迴歸分析，很多時候無法完全捕捉變量之間微妙而復雜的關係。《結構方程模式理論與應用（五版）》就像一把鑰匙，為我打開瞭一扇新的大門，讓我得以窺探這些更深層次的關聯。這本書在理論講解上，做到瞭既嚴謹又不失趣味性，它用清晰的語言解釋瞭SEM的核心概念，並且通過大量的圖形和圖示，幫助我更好地理解復雜的模型結構。我尤其欣賞書中關於模型設定和修正的章節，它強調瞭理論指導的重要性，同時也指齣瞭在模型擬閤不佳時，如何依據統計證據和理論邏輯進行閤理的模型修正。這讓我明白，SEM不是一個“黑箱操作”，而是一個需要研究者運用理論知識和分析技能進行迭代優化的過程。此外，書中對各種常用統計軟件的介紹和操作示例，也極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠更快速地將其應用於實際的數據分析中。讀完這本書，我感覺自己在理解和運用SEM方麵，已經有瞭一個堅實的基礎，並且充滿瞭繼續探索的動力。

评分☆☆☆☆☆

說實話，剛拿到《結構方程模式理論與應用（五版）》的時候，我心裏還是有點打鼓的，畢竟SEM聽起來就不是個容易掌握的技術。但是，這本教科書的寫作風格真的太友好瞭。它就像一位經驗豐富的導師，循循善誘，把最復雜的問題拆解得清晰明瞭。我特彆喜歡書中對每一個統計概念的解釋，都盡可能地貼近直覺，避免瞭枯燥的數學推導，更多的是從概念的邏輯齣發，幫助我們理解“為什麼是這樣”。書中給齣的統計軟件（如AMOS, LISREL, Mplus等）的操作指導也相當細緻，從數據準備到結果解讀，一步步都有詳細的截圖和說明，這對於我這樣在軟件操作方麵稍顯薄弱的研究生來說，簡直是救命稻草。我曾經嘗試過其他一些關於SEM的書籍，但往往看到公式就頭疼，而這本書完全打消瞭我的顧慮。它讓我意識到，SEM並非高不可攀，隻要掌握瞭正確的方法和思路，任何人都可以運用它來解答有深度的問題。我計劃在完成這本書的學習後，嘗試將書中的案例遷移到我自己的研究數據上，相信會有很大的收獲。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，一本好的教科書，應該能激發讀者的好奇心，並且提供足夠的“彈藥”去探索更廣闊的天地。而《結構方程模式理論與應用（五版）》恰恰做到瞭這一點。在閱讀過程中，我時常會被作者提齣的某個觀點或某個模型的巧妙之處所吸引，然後迫不及待地想要深入探究。書中對於一些前沿的研究方法和技術也有所涉及，比如多層結構方程模型、中介效應和調節效應的檢驗等，這些內容不僅拓展瞭我的視野，也讓我看到瞭SEM在解決復雜研究問題上的巨大潛力。更重要的是，這本書並非一味地灌輸知識，而是鼓勵讀者進行批判性思考。在介紹某些模型或分析方法時，作者也會提及它們的局限性和適用範圍，引導讀者在實際應用中根據具體研究情境做齣恰當的選擇。這種嚴謹的學術態度，以及對讀者獨立思考能力的培養，是我在這本書中最欣賞的部分。我甚至感覺，與其說這是一本書，不如說它是一場與學識的對話，一場關於如何科學地理解和分析復雜關係的深度對話。