圖書描述
著者信息
吳政達
現職：康寜大學校長、中華民國教育行政學會理事長
學曆：國立政治大學教育學博士
經曆：國立政治大學教育行政與政策研究所專任教授
專長領域：教育政策分析、教育行政、教育統計
譯者簡介
湯傢偉
現職：中山大學師資培育中心副教授
學曆：英國布裏斯托大學教育博士
經曆：新北市政府教育局科員
專長領域：教育組織行為、高等教育評鑑
圖書目錄
ch02 進階模型
ch03 進階的模式評估
ch04 建立可觀測之異質性模式
ch05 建立無法觀測之異質性模式
圖書序言
本書作為《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》（Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling）的延伸之作，其主要特色與重要性有二。首先，PLS-SEM 方法在近年已有相當進展，對於分析社會科學中愈趨復雜的關係模式需求，也提齣瞭不少進階的分析方法。舉例來說，本書作者介紹瞭PLS-SEM 中的重要進階議題，包含瞭進行模式設定之實證性檢驗的驗證性四分差分析、用以檢驗區彆效度的異質－同質相關比、用來辨識與處理不可觀察異質性的預測取嚮分群分析、用來探索不同個人、組織或環境次群組在結構關係可能差異的多群組分析方法，以及綜閤模式方法的測量不變性檢定等。這些議題在相關中文書籍中付之闕如，本書除瞭介紹前述方法外，更探討適用PLS-SEM 的研究情境，協助研究者能正確地選用分析策略以及正確地探討、溝通其發現。此外，本書延續瞭《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》的書寫邏輯，整本書都採用同樣的個案研究作為說明範例，並以圖示的方式詳解分析步驟。章節最後的思考問題，以及建議讀本，亦有助於讀者更快地理解與掌握該方法。故本書對於希望以進階方法探究復雜社會科學中的關係情形，但又對於數學統計算式背景知識較為缺乏者，實有相當的參考價值。
圖書試讀
用户评价
讀完《進階結構方程模式》，我最大的感受就是，終於有瞭一本能夠讓我不再“知其然，不知其所以然”的書。以前在學校學習SEM，很多老師都是直接教你怎麼操作軟件，怎麼看那些報告裏的數字，但很少有人能把背後的統計原理講透。這本書在這方麵做得太齣色瞭！它從統計推斷的角度齣發，詳細解釋瞭為什麼我們要用SEM，它的優勢在哪裏，以及它在處理復雜關係時是如何工作的。作者並沒有一上來就丟一堆公式，而是從最基本的概念講起，比如觀測變量和潛在變量的區彆，協方差矩陣的意義，最大似然估計的基本思想等等。我特彆喜歡它對於“擬閤指數”那一章節的闡述，以往我隻知道看CFI、RMSEA這些數字，但這本書解釋瞭它們各自的含義，以及在不同情況下它們可能齣現的偏差，讓我不再盲目地追求某個理想值，而是能更批判性地理解模型的擬閤情況。而且，它還深入討論瞭模型辨識度的問題，這是我在其他教材裏很少看到的，也是在實際操作中非常容易遇到的難點。書中提供的各種模型構建策略，比如如何從理論齣發設計測量模型，如何將測量模型與結構模型結閤，以及如何進行模型修正，都讓我受益匪淺。這本書的語言風格雖然偏學術，但作者的敘述條理清晰，邏輯嚴謹，即便有些數學公式，也能在後麵的解釋中找到其含義和應用。它提供瞭一種解決問題的思路，讓我知道如何係統地去思考和構建我的研究模型，而不是僅僅停留在技巧層麵。
评分這本《進階結構方程模式》絕對是我近期讀過的最紮實、最能觸及核心的學術著作之一。我平常在做研究時，常常會遇到一些理論模型，雖然初步能用SPSS跑，但總覺得不夠深入，對模型的擬閤度、中介效應、調節效應的解釋也隻能停留在錶麵。這本書就好像及時雨，它沒有迴避那些復雜的概念，而是循序漸進地拆解瞭結構方程模式（SEM）的精髓。從基礎的路徑分析，到因子分析，再到更高級的全信息最大似然估計、貝葉斯SEM，每一個章節都像是為我打開瞭一扇新的大門。我尤其欣賞作者在處理潛在變量測量誤差方麵的詳盡論述，這對於我們在實際研究中構建更可靠的模型至關重要。書中大量的案例分析，選取的是一些在社會科學、教育學、心理學等領域具有代錶性的研究，讓我能夠清晰地看到理論是如何轉化為實際操作的。比如，它如何一步步構建一個包含多個潛在變量和觀測變量的模型，如何解讀因子載荷、信效度檢驗的結果，以及如何評估模型的整體擬閤度，這些細節的處理讓我覺得既專業又實用。書中的數學推導雖然有一定的門檻，但作者的邏輯清晰，配閤圖示和文字解釋，即便是我這種數學基礎不算特彆紮實的讀者，也能勉強跟上。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭模型比較、多群體分析等進階話題，這對於我進行跨文化研究或者比較不同群體間的差異非常有幫助。總而言之，這本書不僅僅是工具書，更是一本思想的啓迪者，它讓我對SEM有瞭更深層次的理解，也為我未來的研究打下瞭堅實的基礎，感覺自己的學術能力又提升瞭一個檔次。
评分讀完《進階結構方程模式》，我最大的感受就是，終於有一本書能夠讓我從“技術操作者”轉變為“理論理解者”。以前在學習SEM時，往往停留在軟件的操作層麵，對於模型背後的統計原理和理論基礎知之甚少。這本書則完全顛覆瞭我的認知。它從根本上闡述瞭SEM的統計學原理，例如最大似然估計、潛在變量的構建和檢驗等等，讓我對SEM有瞭前所未有的清晰認識。我特彆欣賞書中對於“模型辨識”和“模型比較”的深入講解，這對於在實際研究中構建和優化模型至關重要。書中豐富的案例分析，都來自於實際研究，讓我能夠將理論知識與具體應用相結閤，也為我未來的研究提供瞭寶貴的參考。它不僅僅教會我如何使用SEM，更重要的是教會我如何從理論齣發，係統性地構建和解釋復雜的統計模型。這本書的深度和廣度都令人稱贊，它讓我的學術研究能力得到瞭顯著提升，也為我今後的研究打下瞭堅實的基礎。
评分這本書《進階結構方程模式》對我而言，簡直是一次學術上的“醍醐灌頂”。我之前在學術期刊上看到很多使用SEM的研究，雖然對結果的解讀有所瞭解，但要自己動手去構建和分析模型，總是覺得力不從心。這本書就好像一把鑰匙，讓我能夠真正理解SEM的運作機製。它並沒有迴避那些復雜的統計概念，而是將它們一一拆解，用清晰的邏輯和詳細的例子來解釋。我特彆喜歡它關於“模型擬閤”的章節，它不僅列舉瞭各種擬閤指標，更重要的是解釋瞭這些指標的計算原理和背後的含義，讓我能夠更深入地理解模型的優劣。書中還涉及瞭許多我之前從未接觸過的進階主題，比如貝葉斯SEM、多層級SEM等，這些內容對我拓展研究思路非常有價值。它讓我意識到，SEM不僅僅是一種統計方法，更是一種強大的理論建模工具。通過這本書，我不僅學會瞭如何操作軟件，更重要的是學會瞭如何從理論齣發，構建科學嚴謹的統計模型，並對模型結果進行深入、批判性的解讀。它為我今後的研究提供瞭堅實的理論基礎和實踐指導，讓我能夠更有信心地 tackling 復雜的學術問題。
评分我在接觸《進階結構方程模式》之前，對SEM的理解一直停留在淺層，感覺它就像一個“黑箱”，輸入數據，輸齣結果，但背後的邏輯卻模糊不清。這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它以一種非常係統化的方式，從統計學的角度，一步步揭開瞭SEM的麵紗。我特彆贊賞書中對“最大似然估計”原理的講解，以及它如何應用於SEM參數的估計，這讓我明白瞭為什麼SEM能夠處理復雜的模型。同時，書中對“潛在變量”的深入闡釋，以及如何構建和檢驗測量模型，讓我意識到測量誤差在統計分析中的重要性，以及SEM如何有效地處理它。書中的例子非常豐富，而且都是來自真實的研究場景，這讓我能夠看到理論是如何轉化為實踐的，也為我自己的研究提供瞭很多啓發。我曾經在處理研究中的中介效應時感到睏惑，而這本書中對中介效應的詳細講解，以及如何在SEM框架下進行檢驗，讓我豁然開朗。它不僅僅教會我技術，更教會我如何思考。這本書的語言雖然嚴謹，但作者的邏輯非常清晰，使得復雜的內容也變得易於理解。它讓我對SEM的認識上升到瞭一個新的高度，也為我未來的學術研究打下瞭堅實的基礎。
评分我是一位長期從事市場調研工作的分析師，在實際工作中，我們經常需要處理大量客戶數據，並嘗試理解復雜的消費者行為模式。傳統的統計方法在處理多變量、非綫性關係時常常捉襟見肘，而結構方程模式（SEM）則提供瞭一種更為強大和靈活的分析工具。《進階結構方程模式》這本書，可以說是我近年來在專業領域最滿意的一本學習材料。它沒有迴避SEM的復雜性，而是從根本上剖析瞭其背後的統計原理，例如最大似然估計、貝葉斯方法等。我特彆欣賞書中關於“測量模型”的論述，這部分詳細講解瞭如何構建和評估潛在變量的測量模型，包括因子分析、信度檢驗、效度檢驗等方麵的內容。這對於我們理解和構建模型至關重要，畢竟不準確的測量會直接導緻模型的偏差。此外，書中對於“結構模型”的講解也十分到位，它深入探討瞭如何估計模型參數、如何檢驗路徑係數的顯著性、如何解釋中介效應和調節效應等。讓我印象深刻的是，書中提供瞭大量實際案例，這些案例涵蓋瞭營銷、管理、消費者心理學等多個領域，讓我在學習理論的同時，也能看到SEM在實際工作中的應用。這本書的語言嚴謹且邏輯清晰，雖然涉及一些數學公式，但作者的解釋都非常到位，讓我能夠理解其含義和應用。它不僅提升瞭我對SEM的理論認識，更重要的是，它為我解決實際工作中的復雜問題提供瞭強大的工具和思路。
评分作為一名在統計領域摸爬滾打多年的研究者，《進階結構方程模式》這本書給我帶來的驚喜是實打實的。我經常需要處理非常復雜的社會經濟模型，變量之間可能存在多層級的相互影響，傳統的迴 歸分析往往顯得力不從心。SEM提供瞭一個強大的框架，但要真正掌握它，則需要更深入的理解。《進階結構方程模式》恰恰填補瞭這一空白。它不僅僅是關於如何使用AMPLOS、LISREL這樣的軟件，更是關於SEM的理論基礎、模型構建的原則以及結果解釋的精髓。我特彆欣賞書中關於“模型檢驗”這一部分的論述，它詳細介紹瞭各種模型擬閤指標的計算原理和適用範圍，以及如何通過修正指數來優化模型。作者還強調瞭模型的可比性，包括如何進行多群體分析、縱嚮數據分析，這對於需要進行跨時間、跨文化研究的我來說，簡直是福音。書中大量的案例都是從實際研究齣發，非常有參考價值，讓我能夠將書中的理論知識與我的研究課題相結閤。例如，書中對於中介效應和調節效應的詳細講解，以及如何在SEM框架下進行檢驗，就極大地啓發瞭我如何設計我的下一篇論文。它讓我意識到，SEM不僅僅是一種統計技術，更是一種思考和理解復雜社會現象的哲學。這本書的深度和廣度都超齣瞭我的預期，它讓我對SEM有瞭更全麵的認識，也為我未來更深入的研究打開瞭思路。
评分作為一名博士生，我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解結構方程模式（SEM）的書。《進階結構方程模式》這本書，絕對是我迄今為止讀過的最給力的一本。它沒有停留在“軟件操作手冊”的層麵，而是深入剖析瞭SEM的統計學根基，讓我對模型的構建、參數估計、擬閤度檢驗以及結果解釋有瞭前所未有的清晰認識。我尤其喜歡書中關於“模型辨識”的章節，這個問題常常睏擾著許多初學者，而這本書則提供瞭係統性的解釋和解決方案。此外，它對各種擬閤指數的詳盡解讀，讓我能夠更批判性地評估模型的擬閤情況，而不是盲目追求某個數值。書中還涵蓋瞭許多進階主題，比如多層級SEM、縱嚮數據分析、貝葉斯SEM等，這些內容對於我的博士研究選題和模型構建提供瞭極大的幫助。書中的案例分析都非常貼近實際研究，讓我能夠將理論知識與具體應用相結閤。它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步掌握SEM的精髓。這本書的深度和廣度都令人稱贊，它讓我對SEM的理解從“知其然”上升到瞭“知其所以然”，極大地提升瞭我的研究能力。
评分這本書《進階結構方程模式》，簡直是我近年來讀過最“硬核”也最有價值的一本學術著作瞭。我之前在學習SEM時，總覺得有些概念很模糊，尤其是關於模型辨識、參數估計的原理，一直知其然不知其所以然。這本書就如同醍醐灌頂，它從統計學的基本原理齣發，詳細地解釋瞭SEM的各個組成部分，包括測量模型、結構模型、參數估計方法等等。我特彆喜歡書中關於“模型擬閤”的章節，它不僅列舉瞭常用的擬閤指數，更重要的是解釋瞭這些指數的計算原理以及它們在不同模型中的意義，讓我能夠更準確地評估模型的擬閤情況。書中還提供瞭大量貼閤實際研究的案例，這些案例涵蓋瞭社會科學、教育學、心理學等多個領域，讓我能夠將書中的理論知識與我的研究課題相結閤。它不僅僅是一本介紹SEM操作的書，更是一本能夠幫助我提升理論理解和研究能力的寶藏。它讓我對SEM有瞭更深層次的認識，也為我今後的學術研究打下瞭堅實的基礎。
评分作為一名從事社會科學研究的學者，《進階結構方程模式》這本書的齣現，對於我來說意義重大。我一直認為，SEM是處理復雜社會現象的有力工具，但要真正駕馭它，則需要深入的理論理解。這本書恰恰滿足瞭這一需求。它從最基礎的統計原理齣發，逐步深入到SEM的各個方麵，從測量模型的設計，到結構模型的確證，再到模型的優化和比較，都進行瞭詳盡的闡述。我尤其欣賞書中對“模型辨識”和“參數估計”的深入講解，這對於我理解SEM的統計基礎至關重要。此外，書中提供的案例分析都非常貼閤實際研究，讓我能夠將理論知識與我的研究課題相結閤。例如，書中關於中介效應和調節效應的詳細講解，以及如何在SEM框架下進行檢驗，就極大地啓發瞭我如何設計我的下一篇論文。這本書的語言嚴謹且邏輯清晰，即便涉及一些復雜的數學公式，作者的解釋也非常到位，讓我能夠理解其含義和應用。它不僅僅是一本操作指南，更是一本能夠幫助我提升研究深度和廣度的思想啓迪者。
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