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第一章　结构方程模型的基本概念1

第一节　结构方程模型的特性2

第二节　测量模型8

第三节　结构模型15

第四节　结构方程模型图中的符号与意义20

第五节　参数估计方法24

第六节　模型的概念化28

第七节　模型的修正31

第八节　模型的复核效化33

第二章　模型适配度统计量的介绍37

第一节　模型适配度检核指标37

一、模型基本适配指标39

二、整体模型适配度指标（模型外在质量的评估）40

三、模型内在结构适配度的评估（模型内在质量的检验）53

四、模型统计检验力的评估59

第二节　模型识别的范例62

一、正好识别模型64

二、过度识别模型65

三、低度识别模型68

第三章　Amos Graphics界面介绍72

第一节　Amos Graphics窗口的介绍72

一、开启【Amos Graphic】应用软件75

二、工具箱窗口的图像钮操作介绍82

第二节　图像钮综合应用106

一、绘制第一个测量模型107

二、绘制第二个测量模型108

三、绘制第三个测量模型110

第四章　Amos执行步骤与程序115

第一节　路径分析的程序与执行115

一、建立路径模型图116

二、开启数据文件116

三、设定观察变量121

四、设定误差变量的变量名称121

五、设定文字报表要呈现的统计量123

六、将路径模型图存盘与计算估计值124

七、浏览模型的结果125

第二节　路径因果模型图的设定136

一、外因变量间没有相关的设定136

二、内因变量没有界定残差项139

第三节　饱和模型与独立模型141

一、饱和模型141

二、独立模型148

第四节　结构方程模型图149

一、结构方程模型图的绘制步骤149

二、执行结果的标准化参数估计值路径图155

三、模型的平行检验156

第五节　结构模型与修正指标158

一、模型A：初始模型160

二、模型B：修正模型1164

三、模型C：修正模型2165

四、模型D：修正模型3167

第六节　单一文件多重模型的设定171

第五章　参数标签与测量模型176

第一节　参数标签的设定与特定样本的分析176

一、更改特定群体名称与模型名称177

二、开启数据文件选入指标变量178

三、设定分析属性与计算估计值179

四、增列模型变量或对象的参数标签名称180

五、增列参数标签名称的模型估计结果183

六、全体群体假设模型的修正185

第二节　特定群体的分析186

一、分析男生群体187

二、分析女生群体189

第三节　测量模型参数值的界定190

一、测量模型假设模型191

二、限制不同测量指标的路径参数λ192

三、低度辨识的模型194

四、增列参数限制条件195

五、误差变量的界定196

六、测量模型的修正201

七、测量模型参数标签名称的设定202

第四节　测量模型的平行测验检验203

第五节　多因子测量模型潜在变量的界定206

一、初始模型206

二、修正模型207

三、斜交关系的测量模型207

四、界定测量模型潜在变量间没有相关208

五、完全独立潜在变量参数修正209

六、单向度测量模型与多向度测量模型210

第六章　验证性因素分析212

第一节　一阶验证性因素分析——多因素斜交模型216

一、假设模型217

二、输出结果218

第二节　一阶验证性因素分析——多因素直交模型241

一、假设模型241

二、模型适配度摘要表243

第三节　二阶验证性因素分析246

第四节　一阶CFA模型多模型的比较255

第五节　一阶CFA模型测量不变性检验258

一、描绘一阶CFA假设模型图258

二、单一群组多个模型的设定259

三、模型估计结果260

第七章　路径分析263

第一节　路径分析的模型与效果263

第二节　路径分析模型——递归模型267

一、研究问题267

二、采用传统复回归求各路径系数268

三、Amos Graphics的应用270

四、模型图执行结果271

五、文字报表输出结果271

第三节　饱和模型的路径分析282

一、饱和模型假设模型图282

二、参数估计的模型图283

三、参数估计及适配度结果283

第四节　非递归模型的路径分析一287

一、假设模型图287

二、参数估计的模型图287

三、参数估计值288

四、模型适配度摘要表289

第五节　非递归模型的路径分析二291

一、设定回归系数的变量名称291

二、设定回归系数值W5=W6292

三、参数估计的模型图292

四、参数估计值293

五、设定两个内因变量测量误差的方差相等296

第六节　模型界定搜寻298

一、饱和模型图299

二、执行模型界定搜寻299

第八章　潜在变量的路径分析306

第一节　潜在变量路径分析的相关议题306

一、原始数据文件变量排列307

二、快速复制对象及参数格式308

三、增列简要图像标题309

四、增列参数标签名称309

五、估计值模型图参数移动310

六、模型适配度的评估311

七、模型的修正312

八、PA-LV模型修正313

第二节　数学效能PA-LV理论模型的检验314

一、研究问题314

二、Amos Graphics窗口中的模型图317

三、计算估计的模型图321

四、参数估计相关报表322

第三节　模型的修正328

一、参数格式的模型图330

二、参数估计相关统计量330

第四节　混合模型的路径分析344

一、路径分析假设模型图344

二、增列模型图像标题345

三、路径分析模型估计结果346

四、采用潜在变量路径分析模型348

五、混合路径分析模型范例二354

六、混合路径分析模型范例三360

七、混合路径分析模型——非递归模型365

第九章　多群组分析371

第一节　多群组分析的基本理念374

一、绘制男生群体路径分析模型图374

二、开启数据文件及选择目标群组变量375

三、开启数据文件界定观察变量375

四、设定参数标签名称376

五、设定群组名称376

六、输出结果377

七、女生群体的分析模型图377

八、多群组分析378

第二节　多群组路径分析385

一、绘制理论模型图385

二、读取数据文件及观察变量385

三、设定群体名称387

四、界定群体的水平数值及样本387

五、界定群体模型图的参数名称389

六、界定输出格式390

七、预设模型输出结果390

第三节　多重模型的设定395

一、预设模型（未限制参数）395

二、协方差相等模型396

三、方差相等模型396

四、路径系数相等模型396

五、模型不变性模型396

六、多个模型的输出结果397

第四节　多群组验证性因素分析401

一、绘制理论模型图402

二、读取数据文件及观察变量402

三、设定群体名称404

四、界定群体分组变量名称及其水平数值404

五、设定多群组分析模型406

六、输出结果409

第五节　多群组结构方程模型412

一、绘制Amos理论模型图412

二、读取数据文件并设定群组变量及水平数值413

三、设定多群组分析模型413

四、群组模型执行结果416

五、模型注解说明417

第六节　三个群组测量恒等性的检验423

第七节　多群组路径分析429

一、绘制模型图与读入数据文件429

二、增列群组及设定群组名称430

三、设定两个群组数据文件变量与变量水平430

四、执行多群组分析431

五、计算估计值432

六、输出结果433

第十章　多群组结构平均数的检验438

一、SPSS数据文件439

二、设定平均数参数439

三、范例一模型A440

四、范例一模型B441

五、范例二模型A442

六、范例二模型B443

第一节　结构平均数的操作程序443

一、绘制理论模型与设定模型变量444

二、增列群组与群组的变量水平数值444

三、增列平均数与截距项参数标签444

四、执行多群组分析程序444

五、模型估计448

第二节　增列测量误差项间有相关451

一、执行多群组分析452

二、模型截距项、平均数相等模型评估453

三、测量残差模型的修正456

第三节　结构平均数的因素分析458

一、增列平均数与截距项参数标签458

二、更改女生群体共同因素平均数的参数名称标签459

三、设定多群组分析模型460

四、输出结果462

第十一章　SEM实例应用与相关议题466

第一节　社会支持量表测量模型的验证467

一、测量模型的区别效度467

二、测量模型的收敛效度472

第二节　缺失值数据文件的处理475

一、观察变量中有缺失值475

二、增列估计平均数与截距项476

三、数据取代477

第三节　SEM模型适配度与参数估计关系480

一、模型A：初始模型480

二、模型B484

第四节　样本大小与适配度卡方值486

一、样本数N为100487

二、样本数N为300487

三、样本数N为500488

四、样本数N为700488

五、样本数N为900489

六、样本数N为1100489

七、样本数N为1500489

八、样本数N为2000490

第十二章　典型相关分析与结构方程模型关系492

第一节　典型相关分析494

一、CANCORR语法指令494

二、典型相关分析结果494

第二节　SEM执行程序500

一、第一个典型变量500

二、第二个典型变量506

三、MIMIC分析结果512

参考文献514