縱貫性資料分析：LGM的應用(附光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 縱貫性研究
• LGM
• 結構方程模型
• 潛變量模型
• 統計分析
• 教育研究
• 心理學研究
• 發展心理學
• 數據分析
• SPSS

　　本書所介紹的LGM，是一種進階SEM方法學的應用，它不僅可以作為研究人員（含研究生、學者及專傢）探索有關「成長與改變｣及「發展趨勢｣問題的工具，更可以作為SEM方法學的延伸參考書籍。

　　本書主要分成兩篇十三章，除LGM的基礎應用外，更進一步介紹LGM的各種進階應用，並舉實徵範例資料為例，搭配SIMPLIS語法的簡明扼要分析，讓讀者能夠循序漸進，習得如何應用LGM於自己的研究問題上，並適當詮釋資料分析結果，以完成理論紮實與方法嚴謹的研究成果。

現代統計學在社會科學中的前沿應用：多元迴歸與結構方程模型精講 本書聚焦於當代社會科學研究中最具影響力、最核心的兩大統計分析工具：多元迴歸分析和結構方程模型（SEM）。旨在為讀者提供一個從基礎概念到高級實證操作的全麵、深入、實用的學習路徑。 本書並非關注縱貫性數據或特定時間序列分析（如LGM），而是將筆觸聚焦於跨學科領域中對橫斷麵數據、截麵數據以及理論模型檢驗至關重要的統計技術。我們深知，在心理學、教育學、管理學、社會學等領域，研究者們需要精準地理解變量間的關係強度、方嚮，並能構建和檢驗復雜的假設理論框架。 第一部分：多元迴歸分析的深度精煉 本部分將係統地梳理和深入探討多元迴歸分析的理論基礎、模型構建、結果解釋以及潛在的陷阱規避。 第1章：迴歸分析的理論基石與模型設定 本章首先迴顧瞭描述性統計學的核心概念，為進入推斷性統計奠定基礎。重點闡述瞭最小二乘法（OLS）的數學原理和統計學意義，強調其在估計迴歸係數時的最優性（在滿足經典綫性迴歸假設前提下）。我們將詳細討論： 模型的設定與識彆： 如何選擇閤適的自變量（Predictors），以及綫性關係、對數轉換和多項式迴歸的應用場景。 假設檢驗與顯著性： 深入解析$t$檢驗和$F$檢驗的統計邏輯，如何理解$p$值在實際研究中的局限性與正確解釋。 效應量（Effect Size）的解讀： 區彆於單純的顯著性，$R^2$、調整後$R^2$以及偏$eta^2$（Partial Eta Squared）在量化模型解釋力方麵的作用和規範報告標準。 第2章：多重共綫性、異方差性與模型診斷 成功的迴歸分析依賴於滿足一係列嚴格的統計假設。本章專門用以診斷和處理這些“違規”情況，這是區分初級和高級應用的關鍵所在。 共綫性問題（Multicollinearity）： 詳細闡述方差膨脹因子（VIF）的計算與解釋，並提供對策，如主成分迴歸（PCR）或嶺迴歸（Ridge Regression）的引入思路，盡管這些方法本身是更高級的迴歸擴展，但其動機源於多重共綫性的診斷。 殘差分析與異方差性： 深入探討殘差圖的視覺診斷，包括對異方差性（Heteroscedasticity）的檢驗（如White檢驗或Breusch-Pagan檢驗），並介紹使用穩健標準誤（Robust Standard Errors）進行修正的必要性。 異常值與影響點： 識彆和處理對迴歸係數産生不成比例影響的觀測點，包括對庫剋距離（Cook's Distance）和杠杆值的解讀。 第3章：中介、調節與交互作用效應的實證分析 本部分超越瞭簡單的預測模型，進入到探究“如何發生”（中介）和“在何種條件下發生”（調節）的復雜關係探究，這些是社會科學理論構建的核心。 中介效應分析（Mediation）： 重點介紹Baron和Kenny的三步法（作為曆史基礎）和更推薦的Bootstrap法（如Preacher & Hayes的方法），用於檢驗間接效應的顯著性，並探討完全中介與部分中介的區分。 調節效應分析（Moderation）： 詳細講解如何將自變量、調節變量及其交互項同時納入迴歸模型。通過簡單斜率分析（Simple Slope Analysis）可視化交互作用的實際意義。 多層交互作用的解釋： 探討包含三個及以上預測變量的復雜模型，以及如何通過中心化（Centering）變量來緩解交互項乘積項的共綫性問題，並確保係數解釋的精確性。 第二部分：結構方程模型（SEM）的框架構建與驗證 結構方程模型是整閤因子分析（CFA）與路徑分析（Path Analysis）的強大工具，是檢驗復雜理論模型的黃金標準。本部分將圍繞SEM的兩個核心階段展開。 第4章：測量模型：驗證性因子分析（CFA）的嚴謹構建 驗證性因子分析（CFA）是SEM的基石，用於檢驗觀測變量是否準確反映瞭潛在的理論構念。 潛在變量的理論化： 區分反射式（Reflective）和形式式（Formative）測量模型，並明確各自的分析要求。 擬閤優度指標的深入解讀： 詳細講解如何批判性地使用$chi^2$檢驗，以及卡方自由度比值、RMSEA、CFI、TLI等指標的取值範圍與解釋意義，強調不能僅依賴單一指標。 信度和效度的評估： 除瞭傳統的Cronbach's $alpha$，重點介紹因子載荷（Factor Loadings）、組閤信度（Composite Reliability, CR）和平均萃取方差（Average Variance Extracted, AVE），以滿足嚴苛的測量標準。 測量不變性檢驗： 在跨群體比較研究中，介紹如何通過多組（Multi-group）CFA檢驗不同樣本間測量的等效性（即測量不變性）。 第5章：結構模型：路徑分析與復雜理論模型的檢驗 在測量模型被確認有效後，本章轉嚮路徑分析，即檢驗潛在變量之間的因果路徑關係。 路徑分析的構建與解釋： 將CFA的結果作為輸入，建立潛在變量之間的直接效應和間接效應路徑。解釋路徑係數（標準化後的迴歸權重）的含義。 模型的比較與修正： 介紹如何使用嵌套模型檢驗法（Nested Model Comparison）來對比理論模型A是否優於理論模型B。同時，討論修正指數（Modification Indices）的審慎使用，避免“數據驅動”的過度模型擬閤。 SEM的進階應用場景： 簡要介紹如何將迴歸模型中討論的中介和調節效應引入到潛在變量層麵進行更精確的檢驗，並探討潛變量交互作用的實現方法。 結語：研究設計的倫理與統計報告規範 本書最後強調，無論使用何種高級統計方法，研究設計的嚴謹性永遠是第一位的。我們將提供一套詳盡的統計報告指南，確保讀者能夠按照APA等主流學術規範，清晰、透明、完整地報告迴歸和SEM的結果，包括模型設定、擬閤指標、係數估計值、標準誤及效應量，從而提升研究的可重復性和可信賴度。 本書旨在成為社會科學研究者案頭必備的實用手冊，幫助讀者跨越統計軟件操作的錶象，真正掌握現代數據分析背後的統計哲學與實證邏輯。

作者簡介

餘民寜

　　學曆：
　　國立政治大學教育學士
　　國立政治大學教育碩士
　　美國伊利諾大學（香檳校區）哲學博士（主修心理計量學）

　　現職：國立政治大學教育學係特聘教授

　　著作：
　　《心理與教育統計學》（颱北：三民）（1995）
　　《有意義的學習：概念構圖之研究》（颱北：商鼎）（1997）
　　《教育測驗與評量：成就測驗與教學評量》（颱北：心理）（1997）
　　《教育測驗與評量：成就測驗與教學評量》（第二版）（颱北：心理）（2002）
　　《心理與教育統計學》（增訂二版）（颱北：三民）（2005）
　　《潛在變項模式：SIMPLIS的應用》（颱北：高等教育）（2006）
　　《試題反應理論（IRT）及其應用》（颱北：心理）（2009）
　　《教育測驗與評量：成就測驗與教學評量》（第三版）（颱北：心理）（2011）
　　《心理與教育統計學》（增訂三版）（颱北：三民）（2012）
　　《縱貫性資料分析：LGM的應用》（颱北：心理）（2013）
　　相關學術論文數十篇
　　個人網頁：www3.nccu.edu.tw/~mnyu/

第一篇　基礎篇
第1章　導論
第一節　為何需要研究長期改變趨勢？
第二節　潛在成長模型的發展史
第三節　LGM的相關研究資訊
第四節　本書結構與導讀

第2章　LGM的背景知識
第一節　測量模型的迴顧
第二節　結構模型的迴顧
第三節　路徑關係圖
第四節　SIMPLIS語法簡介

第3章　潛在成長模型簡介
第一節　一般性概論
第二節　縱貫性研究設計
第三節　LGM的建構
第四節　路徑關係圖的錶徵
第五節　關於LGM的其他注意事項

第4章　LGM的基礎應用
第一節　範例資料的準備
第二節　零基模型
第三節　隨機截距模型
第四節　固定截距固定斜率模型
第五節　隨機截距固定斜率模型
第六節　隨機截距隨機斜率模型
第七節　未指定軌跡模型
第八節　多群組分析模型
第九節　有條件潛在成長模型
第十節　平行處理模型
第十一節　世代連續設計模型
第十二節　隨時間改變的共變數模型
第十三節　多項式成長麯綫模型

第二篇　進階篇
第5章　多變量潛在成長模型
第一節　AMLGM簡介
第二節　高階的MLGM簡介
第三節　包含結構參數的MLGM簡介

第6章　自我迴歸潛在軌跡模型
第一節　ALT簡介
第二節　實徵分析與解釋

第7章　次序性成長模型　
第一節　OGM簡介
第二節　實徵分析與解釋

第8章　片段性成長模型
第一節　PGM簡介
第二節　實徵分析與解釋

第9章　改變麵嚮間的因果模型
第一節　改變麵嚮間的因果模型簡介
第二節　實徵分析與解釋

第10章　LGM與多層次模型間的關係
第一節　MLM簡介
第二節　MLM與LGM的相同之處
第三節　MLM與LGM的相異之處

第11章　潛在成長混閤模型
第一節　LGMM簡介
第二節　實徵分析與解釋

第12章　非綫性潛在成長模型
第一節　SLC簡介
第二節　實徵分析與解釋

第13章　LGM的未來──代結論

參考文獻
本書附光碟（含第4章至第12章程式範例舉隅）

自序

　　自筆者前一本著作《潛在變項模式：SIMPLIS的應用》（2006，颱北：高等教育）齣版以來，SEM方法學已經如火如荼地在國內流行起來，幾乎舉凡任何一篇量化研究的碩博士論文或學術期刊論文，莫不都是使用SEM方法。SEM方法學，可說是已成為學術研究中傢喻戶曉的顯學。

　　自2006年以來，進階的SEM方法學，也已悄悄地興起與流行。筆者在前書中，已提及這股發展趨勢：多群組樣本分析、交互作用效果模式分析、潛在成長模型分析，與多層次結構方程式模型等，將會逐漸取得SEM方法學的主導地位。沒錯，這個趨勢至今一直沒有變動過！

　　本書即是挑選其中一項「潛在成長模型分析」，繼續深入延伸探索，以企圖迴答當研究資料含有長期追蹤性質的縱貫性資料結構時，SEM方法學可以幫助我們探討什麼樣的問題、迴答什麼樣的關注焦點，以及使用什麼樣的創新分析技術。

　　本書之所以挑選此一主題來撰寫，乃因為幾個發展趨勢，讓筆者覺得不得不為此領域盡一點心力：(1)長期縱貫性資料庫（如TEPS）已正式釋齣，並且蒐集此類資料的研究案有逐漸增多的趨勢；(2)社會科學傢仍戮力積極探索非實驗性質取得之觀察變項間的因果關係為何；(3)時間是決定「因果關係」的最佳變項；(4)電腦程式的發展也已大幅進展與改良；(5)這種「潛在成長模型」方法學相對於其他進階SEM方法學而言，較為淺顯易懂，且纍積的文獻也已到瞭汗牛充棟的地步。

　　因此，接續筆者前一本著作之後，繼續沿用讀者可能已經熟悉的SIMPLIS語法，陸續延伸探討縱貫性資料分析的研究議題。隨著國內學術界對SEM的瞭解愈來愈普及，且上述趨勢問題也愈來愈明顯，筆者相信「潛在成長模型」方法學有逐漸成為顯學的一天。

　　筆者構思撰寫本書，已醞釀多時，趁101學年度休假進修的這一年，一鼓作氣將它完成。本書能夠順利齣版，筆者要感謝心理齣版社的擘劃、曆屆指導畢業學生提供寶貴的資訊迴饋、研究夥伴們的嘗試錯誤與努力不懈，以及選修過筆者開授「潛在變項模式」課程的研究生所給筆者的期望壓力；同時，也要感謝國立政治大學教育學係博士生趙珮晴、鍾珮純、陳玉樺等人的協助校稿與偵錯，真高興看到他們也都使用LGM來作為資料分析的利器。

　　最後，筆者更要感謝在這一年日以繼夜埋首電腦桌前寫作的日子裏，百般照顧嗬護我生活起居與身體健康的內子——瀋恂如，若沒有她的諒解、鼓勵、支持與費心持傢，不知道本書會寫到何年何月纔能夠順利齣版？真謝謝你們！幫我成就一本著作！沒有你們的協助，也就沒有這本書的齣版！

　　若本書有任何疏漏、引用錯誤或校稿不確實的地方，責任該全部由筆者來負責。筆者由衷祈求學界先進們，能夠不吝指教！

餘民寜    謹識
2013年5月20日於國立政治大學教育學院井塘樓研究室

评分☆☆☆☆☆

我是一名初入數據分析領域的學生，對各種統計模型都抱著極大的學習熱情，但同時也常常感到睏惑和迷茫。特彆是麵對那些隨時間變化的數據時，我總覺得現有的統計知識不夠用，不知道該如何下手。在圖書館偶然翻到這本書，它的名字——“縱貫性資料分析：LGM的應用”——立刻吸引瞭我。雖然“LGM”對我來說還是個新概念，但“縱貫性資料分析”幾個字就戳中瞭我的痛點。我渴望找到一種能夠真正理解和處理時間序列數據的方法，而不是簡單地做一些描述性統計。這本書的齣版，似乎為我指明瞭一個方嚮。我期待它能用通俗易懂的語言，為我介紹縱貫性資料分析的基本原理，並詳細講解LGM模型的構建過程和解釋方法。尤其是它提到的“應用”，這讓我相信書中會有大量的實際案例，能夠幫助我理解如何在真實的研究情境中運用LGM，而不是僅僅停留在理論層麵。光碟的存在，更是讓我覺得這本書的價值倍增，我希望它能提供一些實踐操作的演示或數據，讓我能夠邊學邊練，真正掌握這項技能。

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這本書的封麵設計就帶著一種嚴謹而專業的味道，色彩搭配沉穩，字體清晰，雖然我還沒來得及深入研讀，但光是翻閱目錄和前言，就能感受到作者在構建這本書時的用心。它似乎不隻是簡單地羅列理論，而是試圖通過一種係統化的方式，引導讀者去理解“縱貫性資料分析”這個復雜但至關重要的概念。我尤其對其中提及的“LGM應用”部分感到好奇，作為一名長期從事社會科學研究的學者，深知追蹤個體在不同時間點上的變化軌跡是理解現象本質的關鍵，而LGM（潛變量增長模型）無疑是實現這一目標的強大工具。這本書的齣現，仿佛為我打開瞭一扇新的窗口，讓我有機會更深入地掌握這一方法論，並將其有效地運用到我自己的研究實踐中。附帶的光碟更是增添瞭實際操作的可能性，我迫不及待地想看看其中是否包含案例數據、代碼示例，甚至是軟件操作的演示，這對於我們這些需要動手實踐的研究者來說，絕對是雪中送炭。我預感，這本書將不僅僅是一本理論書籍，更可能成為我未來研究道路上的得力助手。

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作為一名在臨床醫學研究領域摸爬滾打多年的醫生，我深切體會到病人病情在治療過程中的動態變化是臨床決策和預後評估的關鍵。傳統的橫斷麵研究往往隻能捕捉到某個時間點的快照，而無法描繪齣疾病進展、治療反應以及預後隨時間演變的完整圖景。近年來，“縱貫性資料分析”的概念逐漸引起瞭我的關注，特彆是LGM（潛變量增長模型）似乎是一種能夠很好地刻畫個體在時間維度上變化軌跡的統計方法。這本書的齣現，對於我來說，無疑是一次福音。我迫切希望它能提供關於LGM在醫學研究中應用的詳細指導，比如如何構建適閤臨床數據的模型，如何解讀模型輸齣的參數，以及如何利用這些模型來預測疾病發展趨勢、評估治療效果等。如果書中能夠包含一些具體的臨床案例分析，那就更加完美瞭。附帶的光碟，我希望它能提供一些實用的統計軟件操作指南，甚至是相關的數據庫，讓我在理論學習之餘，也能進行模擬操作，將所學知識轉化為實際應用，最終服務於臨床研究和病患的健康。

评分☆☆☆☆☆

最近在思考如何更有效地處理那些需要長時間觀察和跟蹤的數據，尤其是在教育心理學領域，學生的學習過程、動機變化以及認知發展等等，這些都不是一蹴而就的，而是隨時間不斷演進的動態過程。傳統的研究方法在捕捉這種連續變化方麵總顯得力不從心。朋友推薦瞭這本書，據說它在“縱貫性資料分析”方麵有很深的闡釋，並且特彆強調瞭LGM的應用。我之前對LGM有所耳聞，但總覺得它理論性太強，實踐起來門檻比較高。但這本書的標題讓我看到瞭希望，它似乎能將抽象的LGM模型與實際的資料分析緊密結閤起來，而且“應用”二字更是點明瞭其側重點，這正是我所需要的。我期待這本書能提供清晰的步驟、具體的案例，甚至是代碼指導，讓我能夠真正掌握如何構建和解釋LGM模型，從而更深入地理解影響研究對象在時間維度上的發展規律。附帶的光碟，我猜想裏麵會有寶貴的研究工具或資源，希望能幫助我跨越理論與實踐之間的鴻溝。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直對如何科學地追蹤和分析那些跨越較長時間的研究數據感到好奇。比如，在一個長期的項目評估中，如何評估項目實施過程中受訪者各方麵指標的動態變化？或者在用戶行為研究中，如何捕捉用戶在不同階段的習慣養成或偏好轉變？這類問題都涉及到“縱貫性資料分析”。而我注意到這本書恰好聚焦於此，並且特彆提到瞭“LGM的應用”。我對LGM的理解還比較初步，知道它是一種處理重復測量數據的強大工具，能夠揭示個體內部的變化規律。這本書的標題讓我看到瞭它能夠將LGM這一相對高階的統計方法，與實際的資料分析需求相結閤。我期待這本書能夠循序漸進地介紹縱貫性資料分析的邏輯和LGM模型的基本框架，並著重講解如何在不同類型的研究情境下應用LGM，例如如何設定模型參數，如何處理缺失數據，以及如何解釋復雜的模型結果。光碟的配備，則讓我覺得這本書的實用性大大增強，或許裏麵會有可以直接調用或參考的數據集，又或者是一些在實際操作中會遇到的問題及解決方案，這對於希望將理論轉化為實踐的我來說，是非常有價值的。