結構方程模型：運用AMOS分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 結構方程模型
• AMOS
• 統計學
• 社會科學
• 心理學
• 教育測量
• 數據分析
• 模型構建
• 因果關係
• 統計建模

結構方程模型(Structural Equation Model,SEM)結閤瞭傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，是一種運用統計學中的假設檢定方法對有關現象的內在結構理論，進行分析的一種統計方法。

　　本書以淺顯易懂的方式介紹結構方程模型與Amos軟體的操作介麵，是一本兼顧理論與實務應用的教材。

　　1.係統而有條理：
　　本書於內容的編排上，對於每一統計方法先簡略闡述其基本概念與理論，然後介紹該方法的功能與應用，最後透過範例介紹怎樣去做。對於想快速入門的讀者，可以先從範例部分開始掌握基本的資料處理和分析技巧，而後讀者若有興趣可以再專研其理論部分。

　　2.實務應用導嚮：
　　本書每一章中所講述的內容，皆會以實際碩士或期刊論文為範例，實務示範分析過程與結果。且亦附有習題，方便授課教師驗收學生的學習效果。

　　3.影音教學特色：
　　對於每一範例的操作過程與報錶解說或內文中需額外講解的部分，皆附有影音檔。藉由影音檔，可促進讀者的學習效率，亦可減輕授課教師於課堂上的負擔。

本書特色

　　■ 以淺顯易懂的方式介紹結構方程模型與Amos軟體，兼顧理論與實務。
　　■ 涉及多重中介、乾擾、多群組分析、Bootstrap、測量恆等性與模型泛化等高階議題。
　　■ 適用於博、碩士等學術論文寫作之指引。
　　■ 附範例、習題，方便授課教師驗收學生學習成果。
　　■ 所有範例皆附教學影音檔，促進讀者學習效率，減輕授課教師負擔。
 

結構方程模型：進階與應用——構建嚴謹的社會科學研究體係 圖書簡介 本書《結構方程模型：進階與應用——構建嚴謹的社會科學研究體係》旨在為已經掌握結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）基本原理和操作流程的研究者，提供一個深入、全麵且高度實踐導嚮的學習資源。它超越瞭基礎軟件操作層麵，著重於如何運用SEM這一強大的統計工具，解決復雜多變量關係模型（Multivariate Relationship Models）的構建、檢驗、修正與解釋難題，從而構建齣在理論上站得住腳、在實證上錶現穩健的社會科學研究體係。 本書的定位是“進階”與“應用”的深度融閤。我們假定讀者已經熟悉測量模型的建立（如驗證性因子分析，CFA）、路徑分析的基本步驟，並對統計學基礎知識（如迴歸分析、協方差結構）有初步瞭解。因此，本書將重點放在那些決定研究質量和解釋深度的關鍵環節：高級模型設定、復雜數據處理、模型擬閤的精細化診斷、多層/縱嚮數據建模，以及跨文化/跨群體比較的復雜情境分析。 --- 第一部分：從基礎到精深——SEM模型的理論深化與診斷 本部分側重於夯實理論基礎，並引入更具挑戰性的模型構建思維。我們不會重復介紹如何打開軟件或運行基礎模型，而是直接切入模型的“健康狀況”診斷與優化。 1. 模型的擬閤度：超越標準指標的深度解讀 傳統的擬閤指數（如$chi^2$、CFI、TLI、RMSEA、SRMR）是基礎，但並非萬能。本章將深入探討： 樣本量對擬閤指數的影響機製： 詳細分析大樣本和小樣本下，特定指標（如RMSEA或CFI）的閾值應當如何調整。 殘差協方差矩陣的精細分析： 如何利用修正指數（Modification Indices, MI）進行理論驅動的模型修正，而非機械地增加路徑。我們強調“理論閤理性優先於統計擬閤度”的原則，並提供判斷MI的實用準則，區分“可接受的”修正與“過度擬閤”的陷阱。 多重模型的比較策略： 介紹嵌套模型、非嵌套模型（如AIC, BIC, Likelihood Ratio Test）的比較方法，指導研究者如何通過模型選擇過程來確定最優理論模型。 2. 測量模型的挑戰與穩健性檢驗 測量模型是結構模型的基石。本章針對實際研究中常見的測量誤差問題進行深入探討： 因子載荷的異質性處理： 探討當某些指標的因子載荷在不同子樣本中顯著不一緻時（即“測量不變性”問題），應采取的對策，包括部分不變性模型的建立。 高階因子模型（Higher-Order Models）： 深入講解二階、三階（及更高階）模型的構建邏輯、識彆要求（Identification Constraints）和解釋上的區彆（是“垂直形式”還是“匯聚形式”），避免將具有明顯獨立維度的潛變量錯誤地收納至單一高階因子之下。 潛變量的分布假設檢驗： SEM對數據正態性有一定要求。本章將詳細介紹如何診斷非正態性（如偏度、峰度），並係統性地介紹在嚴重非正態情況下，應優先采用的穩健估計方法（如MLR，WLSMV等），而非簡單地依賴Bootstrapping。 --- 第二部分：高級建模技術——拓展SEM的應用邊界 本部分聚焦於將SEM應用於處理更復雜、更貼近現實世界動態的社會現象，涉及時間維度、群體差異和多層結構。 3. 縱嚮數據分析：潛在增長麯綫模型（LGCM）與交叉滯後模型（CLPM） 研究變量隨時間的變化是社會科學關注的核心。本書將詳細對比和應用兩種主要的縱嚮SEM技術： 潛在增長麯綫模型（LGCM）： 側重於個體內部變化軌跡的建模，包括截距（初始水平）和斜率（變化速率）的個體差異分解。重點講解如何將協變量（如乾預措施、人口統計學變量）引入截距或斜率因子中，實現對增長模式的預測。 交叉滯後模型（CLPM）與聯立交叉滯後模型（CCLM）： 用於檢驗兩個或多個變量之間相互影響的因果方嚮性（例如，A是否預測B的未來值，而B是否預測A的未來值）。本書將強調CCLM在控製自迴歸效應（變量自身隨時間的變化）後的獨特價值，並討論其在樣本量和模型識彆上的限製。 4. 多層結構數據：層次結構方程模型（HLM-SEM）的整閤 大量社會科學數據具有嵌套結構（如學生嵌套在班級中，員工嵌套在團隊中）。本書提供將HLM和SEM結閤的統一框架： 隨機截距模型與隨機斜率模型： 解釋如何識彆和量化群體間（Level 2）的變異，以及這種變異是否會影響潛變量之間的關係（即斜率是否在群體間存在差異）。 跨層次關係的中介與調節： 教授如何檢驗“跨層次交互作用”——即Level 1的預測變量對Level 1結果的影響，是否會被Level 2的變量（如團隊文化）所調節。 5. 復雜關係檢驗：調節、中介與多重共綫性處理 SEM的核心在於關係檢驗，本書將深入探討高級關係建模的實操技巧： 有約束路徑的調節分析： 不僅僅是簡單的乘積項引入，而是探討在不同調節水平下，路徑係數的變化幅度，並使用Bootstrapping檢驗調節效應的顯著性。 復雜中介模型： 涵蓋串聯中介（序列中介）和並聯中介模型（Multiple Mediators）的建立與路徑係數的比較分析。重點講解如何使用Bootstrapping方法計算間接效應的置信區間，並對不同中介路徑的相對貢獻進行量化比較。 模型識彆的陷阱： 專門闢齣章節討論在包含大量路徑（如高度復雜的調節中介模型）時，模型可能齣現“不適定”（Unidentified）狀態，並提供係統性的檢查流程。 --- 第三部分：研究的實踐與報告——從模型到論證 本部分關注研究的外部有效性和報告的規範性，確保研究成果能夠被同行充分理解和信任。 6. 穩健性檢驗與替代模型的策略 一個嚴謹的研究必須經得起推敲。本章提供瞭一係列“壓力測試”方法： 數據分割與交叉驗證： 介紹如何將樣本分割，或使用交叉驗證技術（如K-Fold）來評估模型參數的穩定性。 估計方法的替代性檢驗： 檢驗使用ML、MLR、WLSMV等不同估計方法得齣的核心結論是否一緻。 理論驅動的模型嵌套檢驗： 詳細闡述如何通過理論假設構建一係列嵌套或非嵌套的備選模型，並係統地比較它們，以確立研究結果的最佳解釋模型。 7. 報告規範與結果的有效溝通 本書最後強調如何撰寫符閤國際期刊標準的SEM研究報告。內容涵蓋： 模型報告的要素清單： 從初始模型設定、指標選擇、樣本描述，到最終模型擬閤報告（包括所有擬閤指數、參數估計值、標準誤和置信區間）的結構化要求。 潛變量的意義闡釋： 指導研究者如何基於因子載荷和模型路徑，清晰、有邏輯地解釋潛變量的內涵及其相互關係，將復雜的統計數字轉化為有洞察力的理論陳述。 --- 總結 本書是為那些希望將SEM從一種“分析工具”升級為“研究哲學”的研究者量身定製的。它不僅關注“如何做”，更深入探討“為什麼這樣做”，旨在幫助讀者構建齣具有高內外部效度、能夠有效檢驗復雜社會理論的實證模型。通過本書的學習，讀者將有能力獨立處理前沿研究中遇到的絕大多數結構方程模型難題。

作者簡介

陳寬裕

　　現職：
　　屏東科技大學 休閑運動健康係 教授

　　學曆：
　　長榮大學 經營管理研究所博士
　　嘉義大學 觀光休閑研究所博士班
　　清華大學 工業工程研究所碩士
　　颱灣大學 大氣科學係學士

　　Email: pf.kuan.yu.chen@gmail.com
      
王正華

　　現職：
　　長榮大學企業管理學係 教授

　　學曆：
　　清華大學工業工程研究所 博士

　　Email：huager@mail.cjcu.edu.tw
 

序

Chapter01概 述
1-1 綫性迴歸模型
1-2 因素分析
1-3 路徑分析
1-4 結構方程模型的産生

Chapter02結構方程模型簡介
2-1 結構方程模型的基本概念
2-2 結構方程模型的基本原理
2-3 結構方程模型的功能
2-4 結構方程模型的建模過程
2-5 整體模型的評鑑及配適指標
2-6 樣本大小與觀察變數之數目的選取

Chapter03 Amos Graphics 基本操作
3-1 Amos Graphics 之視窗介紹
3-2 Amos Graphics 的主功能錶
3-3 繪圖工具箱
3-4 模型資訊視窗
3-5 模型圖繪製區

Chapter04結構方程模型的應用
4-1 結構方程模型的應用分類
4-2 結構方程模型的分析步驟
4-3 概念性模型的界定

Chapter05模型圖的繪製、設定與執行
5-1 範例模型一簡介
5-2 範例模型二簡介
5-3 範例模型三簡介
5-4 繪製與設定模型圖的技巧
5-5 執行結構方程模型分析
5-6 繪製驗證性因素分析模型圖
5-7 繪製結構模型分析圖

Chapter06常態性檢定
6-1 單變數常態性檢定
6-2 多元常態性檢定
6-3 非常態資料的處理
6-4 常態性檢定範例

Chapter07驗證性因素分析
7-1 驗證性因素分析簡介
7-2 探索性與驗證性因素分析的差異
7-3 驗證性因素分析的範例
7-4 執行計算估計
7-5 報錶型式
7-6 【Model Fit】目錄的輸齣內容
7-7 【Estimates】目錄的輸齣內容
7-8 計算組閤信度與平均變異抽取量
7-9 測量模型的評鑑
7-10 測量模型的評鑑範例

Chapter08結構模型分析
8-1 潛在變數的路徑分析
8-2 結構模型分析範例
8-3 報錶解說
8-4 【Model Fit】目錄的輸齣內容
8-5 【Estimates】目錄的輸齣內容
8-6 影響效果的分解
8-7 結構模型分析範例

Chapter09模型修正
9-1 模型修正簡介
9-2 模型修正指標
9-3 模型修正範例

Chapter10中介效果的檢驗
10-1 中介效果簡介
10-2 使用階層迴歸分析
10-3 使用結構方程模型
10-4 中介效果的檢驗—Sobel test 法

Chapter11乾擾效果的檢驗
11-1 使用階層迴歸分析
11-2 使用多群組結構方程模型
11-3 步驟一：對乾擾變數進行分組
11-4 步驟二：檢驗分組的有效性
11-5 步驟三：多群組結構方程模型分析

Chapter12拔靴法
12-1 拔靴法的基本概念
12-2 Bollen-Stine bootstrap 法
12-3 中介效果檢定
12-4 多重中介效果檢定

Chapter13測量恆等性
13-1 測量恆等性簡介
13-2 測量恆等性的檢定
13-3 檢驗測量恆等性的統計方法
13-4 第一個範例模型介紹
13-5 檢驗測量恆等性的範例
13-6 檢驗模型泛化的範例

Appendix 01【 品牌形象、知覺價值對品牌忠誠度關係之研究】原始問捲
Appendix 02【 遊客體驗、旅遊意象與重遊意願關係之研究】 原始問捲
Appendix 03【 景觀咖啡廳意象、知覺價值與忠誠度：轉換成本的乾擾效果】原始問捲
Appendix 04【 服務品質、知覺價值、消費者滿意與行為意嚮關係之研究】原始問捲
Appendix 05服務品質問捲
參考文獻

 

序

　　結構方程模型（structural equation mode,SEM）又稱為共變異數結構分析（analysis of covariance structure) 或綫形結構方程（linear structure equation)，它結閤瞭傳統統計學上的因素分析與路徑分析技術，是一種運用統計學中的假設檢定方法對有關現象的內在結構理論，進行分析的一種統計方法。

　　結構方程模型除瞭可以處理觀察變數與潛在變數以及各潛在變數之間的關係外，同時也考慮瞭誤差變數的問題。而一般我們所常用的統計方法如迴歸分析、主成份分析、因素分析、路徑分析及變異數分析等，其實都可看成是結構方程模型的特例。但是，結構方程模型的本質上卻都具有上述統計方法所無法比擬的優點。也正因為如此，導緻近年來，結構方程模型在心理學、教育學、管理學以及行為科學等領域中能被廣泛的應用。

　　迴顧過去幾年，個人在學習與運用結構方程模型的過程中，遭遇到不少睏境，也因而走瞭不少冤枉路。有鑒於此，後學本著從實務麵學習結構方程模型分析的初衷，而編寫本書。期盼有心學習結構方程模型分析的研究者能更簡單、更有效率的理解其概念並運用於實際的論文研究中。相信對於初次接觸結構方程模型的初心者而言，皆能透過書中實際的論文範例而理解結構方程模型的基本概念並學會運用Amos 執行結構方程模型分析的過程。

　　本書特彆適用於需進行學術論文寫作或個案專題者，另外亦非常適閤於教學單位授課時使用。其內容幾乎涵蓋瞭一般論文或專題中，運用結構方程模型時，所需用到的各種分析方式，諸如：多元常態性檢定、一階驗證性因素分析、二階驗證性因素分析、收斂效度檢驗、區彆效度檢驗、潛在變數的路徑分析、影響效果分解、模型修正、中介變數檢驗、多重中介效果檢驗、多群組分析、乾擾變數檢驗、Bootstrap 法、測量恆等性與模型泛化等。而且書中幾乎所有的範例都是實際碩士論文的原始資料與分析結果，期盼讓讀者能身曆其境，融入研究之情境中。

　　本書以淺顯易懂的方式介紹結構方程模型與Amos 軟體的操作介麵，是一本兼顧理論與實務應用的教材。

　　其特色為：

　　1. 係統而有條理：本書於內容的編排上，對於每一統計方法先簡略闡述其基本概念與理論，然後介紹該方法的功能與應用，最後透過範例介紹怎樣去做。對於想快速入門的讀者，可以先從範例部分開始掌握基本的資料處理和分析技巧，而後讀者若有興趣可以再專研其理論部分。

　　2. 實務應用導嚮：本書每一章中所講述的內容，皆會以實際碩士或期刊論文為範例，實務示範分析過程與結果。且每一章後皆附有習題，方便授課教師驗收學生的學習效果。

　　3. 影音教學：本書的編排方式尚有一大特色，即對於每一範例的操作過程與報錶解說或內文中需額外講解的部份，皆附有影音檔與簡報檔。藉由影音檔與簡報檔，當可促進讀者的學習效率，亦可減輕授課教師於課堂上的負擔。本書得以順利齣版，首先感謝五南圖書公司的鼎力支持與協助，其次感謝屏東科技大學提供優質的教學環境，還有對我們容忍有加的傢人以及默默協助我們的同事、學生。由於編寫時間倉促、後學水準亦有限，錯誤之處，在所難免，敬請批評指正，後學不勝感激！
 

傳統上，研究者在探討變數間的關係時，最常使用的統計方法包括：相關分析、迴歸模型和路徑分析⋯⋯等。然而我們也不難發現，這些方法在運用上往往也存在著許多不足或不閤理之處。例如，我們不能拿兩個變數間的相關係數，來當作單方嚮的因果關係之推論。因為即使兩變數間呈現高度相關時，也可能存在多麵嚮的解釋方式，如兩變數可能「互為」因果關係；或者，此兩變數亦可能是共同受到此兩變數之外的某其它變數之影響等。
 
此外，當我們進行迴歸模型時，雖然能夠將較多的變數同時納入分析與討論，但是由於這些變數之間或許並不存在明確的時間順序，因此將它們之間的關係，莽撞的直接以單方嚮的因果關係來解釋的話，也是蠻危險的。另外，更令人詬病的是，若以數學的角度來看，迴歸模型的前提假設中，須滿足每個自變數在測量時，不會有測量誤差的存在。然而我們都知道，在社會科學領域的相關研究中，很多變數都是屬於不可直接測量的潛在變數（latent variable，如忠誠度、滿意度⋯等），這些潛在變數卻都存在著測量誤差。因此，這個前提假設很難在社會科學領域的相關研究中獲得滿足。
 
再者，較為復雜的路徑分析技術，雖然已剋服瞭迴歸模型中未能考慮變數間之時間先後順序的缺點，而已能將變數客觀的、按事件發生的先後順序而建立關係，進而間接的推論變數間之單方嚮因果關係。但是，令人遺憾的是，路徑分析中所使用的變數，也存在著與迴歸模型一樣的先天缺陷，即假設變數是沒有測量誤差的。

评分☆☆☆☆☆

對於長期需要處理復雜數據關係的學術研究者來說，《結構方程模型：運用AMOS 分析》絕對是一本值得收藏的工具書。這本書最大的亮點在於，它並沒有將 Amos 僅僅當作一個“點幾下”的軟件來介紹，而是深入剖析瞭 SEM 的邏輯和原理，然後巧妙地將 Amos 的各項功能與之對應起來。比如，在講解測量模型時，作者不僅展示瞭如何在 Amos 中構建因子模型，還詳細解釋瞭因子載荷、信度、效度等概念在模型中的意義。在結構模型的部分，作者則詳細介紹瞭路徑分析、中介效應、調節效應等，並指導讀者如何在 Amos 中進行檢驗，以及如何解讀分析結果。我非常欣賞書中關於模型改進的章節，它教我們如何根據模型擬閤情況，有策略地對模型進行修改，而不是盲目地進行調整。這種嚴謹的治學態度，在同類書籍中非常少見。這本書讓我深刻體會到， Amos 並非萬能的“黑箱”，而是需要研究者理解其背後的邏輯，纔能真正發揮其效用。

评分☆☆☆☆☆

我一直以來都對 SEM 充滿好奇，但總覺得它離自己很遠，直到接觸到《結構方程模型：運用AMOS 分析》這本書。這本書的語言風格非常吸引人，不像一些教材那樣枯燥乏味，而是充滿瞭啓發性和引導性。作者以一種非常溫和且有邏輯的方式，將 SEM 的核心概念層層剝開，讓我們逐步理解。從基礎的變量關係到復雜的模型構建，每一個步驟都講解得非常細緻。我特彆喜歡書中關於AMOS軟件應用的描述，不是簡單地告訴你“點擊哪個按鈕”，而是解釋瞭為什麼需要進行這樣的操作，以及這些操作會産生什麼結果。這對於我這種喜歡刨根問底的學習者來說，是非常寶貴的。書中也提供瞭大量的實例，讓我能夠邊學邊練，真正將理論知識轉化為實踐技能。我發現，通過這本書的學習，我對 SEM 的理解不再是停留在錶麵的“會用軟件”，而是能夠更深層次地理解其背後的統計原理和模型假設。這對於我提升研究的深度和嚴謹性，有著不可估量的幫助。

评分☆☆☆☆☆

這本《結構方程模型：運用AMOS 分析》真的是一本令人驚艷的著作！作為一名在颱灣從事量化研究多年的學者，我讀過的關於 SEM 的書籍不在少數，但真正能讓我眼前一亮、並且實踐價值如此之高的，這本絕對是數一數二的。書名就點齣瞭核心，直接切入 Amos 這個強大的統計軟件，這對於許多想要深入學習 SEM 但又被復雜理論和各種軟件操作弄得焦頭爛額的研究者來說，簡直是及時雨。作者在理論講解上，並沒有堆砌那些晦澀難懂的術語，而是循序漸進，從基礎的概念，如測量模型、結構模型，到更深層次的路徑分析、中介效應、調節效應等等，都做瞭清晰的闡述。更重要的是，每一章都緊密結閤 Amos 的實際操作，提供瞭詳盡的步驟截圖和範例數據，這對於我們這些“動手派”的研究者來說，學習麯綫一下子就變得平緩瞭許多。我尤其喜歡書中關於模型擬閤指標的解釋，不再是簡單的羅列，而是深入剖析瞭每個指標的含義、適用範圍以及可能遇到的問題，並且教會我們如何根據實際情況做齣閤理的判斷。這種理論與實踐並重的方式，讓我在閱讀過程中能夠立刻將學到的知識轉化為動手操作，有效解決瞭我在以往研究中遇到的不少睏惑。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種習慣於在 SPSS 和 Excel 中摸索多年的研究者來說，SEM 的概念一直像是一道跨不過去的坎。直到讀到《結構方程模型：運用AMOS 分析》，我纔真正體會到 SEM 的強大魅力以及 Amos 的便捷性。作者的寫作風格非常接地氣，就像一位經驗豐富的朋友在手把手地教你一樣。他沒有一上來就拋齣大量的公式和統計原理，而是先從研究問題的提齣和模型的構建入手，引導讀者思考如何將理論概念轉化為可量化的模型。接著，他詳細介紹瞭 Amos 的界麵和基本操作，包括數據導入、變量定義、路徑繪製等等，每一個步驟都配有清晰的圖示，讓我這個初學者也能輕鬆跟上。我最欣賞的是書中關於模型修正的部分，詳細講解瞭常見的模型擬閤不良問題，並提供瞭多種修正策略，以及在 Amos 中如何實現這些修正。這對於我們在實際研究中經常會遇到的模型不擬閤問題，提供瞭非常實用的解決方案。此外，書中還穿插瞭一些實際案例分析，這些案例來自不同領域，展現瞭 SEM 的廣泛應用性，也讓我看到瞭自己研究可以藉助 SEM 達到的高度。這本書真的讓 SEM 從“高不可攀”變成瞭“觸手可及”。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受就是“實用”和“深入”。《結構方程模型：運用AMOS 分析》不僅僅是一本教你如何操作軟件的書，它更是將 SEM 的理論精髓與 Amos 的強大功能完美結閤。作者在講解每一個統計概念時，都非常有條理，並且會追溯到其背後的統計學原理，但又不會過於學術化，保持瞭語言的清晰易懂。我特彆喜歡書中對於“假設”和“理論”在 SEM 模型構建中的作用的強調，這提醒我們，任何模型都應該建立在堅實的理論基礎之上，而不是憑空捏造。而 Amos 作為工具，則是實現我們理論檢驗的強大助手。書中關於模型識彆、參數估計、模型比較等關鍵環節的講解，都非常到位，並且給齣瞭具體的 Amos 操作指導。我最看重的是，作者並沒有迴避 SEM 研究中可能遇到的陷阱和誤區，比如過度擬閤、測量誤差的處理等等，並且提供瞭相應的建議。這對於我們培養嚴謹的研究態度至關重要。讀完這本書，我感覺自己對 SEM 的理解上瞭一個新的颱階，也更有信心運用 SEM 來解決自己的研究問題瞭。