結構方程模型及其應用

在社會、心理、教育、經濟、管理、市場等研究的數據分析中，當今稱得上前沿的幾個統計方法中，應用最廣、研究最多的恐怕非結構方程分析莫屬。它包含了方差分析、迴歸分析、路徑分析和因子分析，彌補了傳統迴歸分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的聯繫、潛變量的關係，還可以處理多水平數據和縱向數據，是非常重要的多元數據分析工具。

侯傑泰，香港中文大學教育心理系教授、系主任。主要研究方向為學習動機，應用統計和香港語文政策。曾多次在北京、上海、南京、長春、廣州等地舉辦的地區或全國性結構方程分析研習班上講學。

温忠麟，華南師範大學心理系教授。先後就讀於華南師範大學、雲南大學和香港中文大學。兩次獲國家公派，在英國曼徹斯特大學和澳大利亞西悉尼大學做訪問學者各一年。主要研究方向為心理統計和測量，數理統計。

成子娟，香港教育學院講師。1999年畢業於香港中文大學，獲博士學位。主要研究方向為結構方程在內隱觀研究中的應用，數學邏輯思維的發展和教學。

序

第一部分 結構方程模型入門

第一章 引言

一、描述數據

二、具體例子展示準確與簡潔的考慮

三、探索性與驗證性因子分析比較

第二章 結構方程模型簡介

一、結構方程模型的重要性

二、結構方程模型的結構

三、結構方程模型的優點

四、結構方程模型包含的統計方法

五、路徑圖的圖標規則

六、結構方程分析軟件包

七、LISIREL操作入門

第二部分 結構方程模型應用

第三章 應用示範I：驗證性因子分析和全模型

一、驗證性因子分析

二、多質多法模型

三、全模型

四、高階因子分析

第四章 應用示範II：單純形和多組模型

一、單純形模型

二、多組驗證性因子分析

三、多組分析：均值結構模型

四、迴歸模型

第五章 結構方程建模和分析步驟

一、驗證模型與產生模型

二、結構方程分析步驟

三、參數估計和擬合函數

四、擬合檢查

五、模型修正和交互效度

六、模型比較的原理

七、報告結果

第三部分 結構方程模型專題研究

第六章 專題討論——涉及數據的問題

一、樣本容量

二、數據類型

三、處理非正態數據

四、異常數據

五、缺失數據

六、可否應用相關矩陣作分析

七、處理小樣本的方法

第七章 專題討論——涉及模型擬合的問題

一、忽略測量誤差所引致的錯誤

二、非正定協方差矩陣

三、不收斂

四、不恰當的解

五、單指標潛變量

六、誤差相關

七、因子的單位與附加限制

八、為什麼要考慮等同模型

九、模型與數據擬合是否表示模型正確

十、結構方程是否驗證變量問的因果關係

十一、怎樣避免潛變量名實不符的問題

十二、合宜和錯誤的高階因子

十三、如何報告結構方程分析結果

十四、與傳統分析的結合

第八章 擬合指數

一、擬合指數概述

二、絕對擬合指數

三、相對擬合指數

四、簡約擬合指數

五、擬合指數定義一覽

第四部分 結構方程模型統計原理

第九章 驗證性因子分析原理

一、驗證性因子分析的基本概念

二、因子分析模型及其協方差結構

三、因子分析模型識別的若干準則

四、參數估計

五、模型評價

六、有均值結構的因子分析模型

七、多組比較

第十章 路徑分析原理

一、因果模型中的結構方程

二、路徑分析與效應分解

三、因果模型的協方差矩陣

四、因果模型識別準則

五、參數估計

六、模型評價與修正

七、因果模型與因果分析

第十一章 結構方程分析原理

一、結構方程基本概念

二、結構方程模型及其協方差結構

三、若干特殊的結構方程模型

四、模型識別

五、參數估計

六、模型評價與修正

七、標準化係數

八、有常數項的結構方程模型

九、多組比較

第五部分 LISREL軟件

附錄III 通過SPSS讀取數據

附錄Ⅳ 結構方程討論小組

參考文獻 ^[1] 

對現代科學尤其是社會科學而言，研究方法的發展在很大程度上能夠起到推動整個學科發展的作用，研究方法的落後必然會限制學科的發展。在我國現階段，同學科專業的建設及發展相比，社會科學研究方法的建設和普及卻顯得相對薄弱，很多學科的研究方法，尤其是量化方法，還遠遠落後於世界先進水平，這無形中妨礙了有關學科專業的進一步發展。

社會科學研究方法的落後，首先表現在缺乏一大批熱心於研究方法的學者，多數優秀學者往往致力於專業研究，而較少顧及到研究方法的研究。其次表現為此領域相關書籍的匱乏，特別是介紹、講解現代研究方法的專著不僅數量有限，而且內容陳舊，更沒有一套可以系統介紹社會科學研究方法的教材，很多學科苦於找不到合適的方法課用書。而在先進國家，每一種主要的統計分析方法在每一學科中都可找到多種專著及更多的普及讀物，以供學者、學生選用。針對這樣的情況，我們決定編輯這套社會科學研究方法叢書。