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作者序:

本書是將稱為共變異數構造分析(CSACovariance Structure Analysis)或結構方程式模式(SEMStructural Equation Modeling)的數值統計手法,使用AMOS徹底有效活用的一本書。

在畢業論文或報告中決定使用共變異數構造分析與急用的人,只要閱讀第一章即可。本書出現的數據,可從鼎茂圖書的網站中取得。只要第一章的內容即可選用AMOS進行共變異數構造分析,雖然有20頁之多,但應可掌握SEM的全貌。

2章與第3章是為了想仔細活用AMOS的人而準備,第2章主要是說明AMOS的詳細機能,第3章說明共變異數構造分析的典型模式與應用例。至第3章為止已學習了標準的共變異數構造分析的實際技術。

4章到第6章是介紹發展中的模式。第4章是解說多母體分析,多母體分析是從利用性別、學年、人種或其他的名義變數所區別的數個母體,就所取得的數據同時進行分析的方法。第5章是解說平均共變異數構造分析。所謂平均共變異數構造分析是同時分析2次積率(2nd moment)的共變異數與1次積率(first moment)的平均值的手法(這些手法會與第10章加以結合,當作多母體的平均共變異數構造分析來討論)。第6章是介紹稱為潛在曲線模式的成長曲線的分析手法。

7章到第9章是介紹支援分析的主要工具。第7章主要是就多重代入法加以討論,於調查或實驗中,能收集完整的數據是很少的。多重代入法是處理遺漏值的方法。第8章是介紹Bootstrap(拔靴)法。Bootstrap法是調查統計量的安定度的有效手法。第9章是介紹模式的探索。共變異數構造模式對手中的數據可以建構各種的模式。模式探索機能是配合手中的數據對模式的建構提供協助。

11章到第13章是介紹MCMC(Markov Chain Monte Carlo),首先,第11章是討論利用事前資訊的貝氏估計。接著,第12章是處理中止數據。然後,第13章是說明使用者期待的順序類別數據(ordered-categorical data)的分析手法。

        第14章的Mplus是一套供研究者分析用的結構方程模式軟體。用來處理廣範圍的模式分析,包含單層次或多層次數據、隨機截距、隨機迴歸係數、潛在構造分析…等等。本章將簡單介紹Mplus該如何運用,將AMOS所無法處理的模式 ( 如類別變項 ),用Mplus將數據套用跟處理出來之路徑圖結果。(內文探討的模式如多項式Logistic、隨機迴歸係數、非線性因子、潛在構造分析…等如何運用mplus來處理。)

        第15章是將運用結構方程式分析之已發表的論文、報告或期刊,簡單介紹其結構分析概念及簡易的路徑圖分析。本章摘選出較貼近生活化之文章,讓讀者能容易了解該篇文章所表達為何,並將原先之內文做簡單之摘錄,讓數據及路徑分析結果精簡化。使得解讀能更為清楚快速。 ( 路徑結果與數據並非完全與原發表一致,書中會將原本發表的路徑圖簡單化,並不會將原路徑圖完整貼上 )

附錄A是有關AMOS所求出的適合度指標,用於具體案例進行解說。 

 

 

編著者
豐田秀樹 早稻田大學大學院文學研究科教授

執筆者介紹 

小松誠          SPSS Japan inc.(第1章、第15章)

尾崎幸謙      科學技術振興機構(第5章、第14章、第15章)

室橋弘人      早稻田大學大學院文學研究科(第6章、第15章、附錄A

齋藤朗宏      北九州市立大學經濟學部(第7章、第8章、第15章)

中村健太郎  早稻田大學大學院文學研究科(第12章、第13章、第15章)

川端一光      早稻田大學大學院文學研究科(第4章、第11章、第15章)

福中公輔      早稻田大學大學院文學研究科(第10章、第15章)

角康太郎      早稻田大學大學院文學研究科(第9章、第15章)

岩間德兼      早稻田大學大學院文學研究科(第3章、第15章)

君島康昭      早稻田大學大學院文學研究科(第2章、第15章)

崛邊千晴      早稻田大學大學院文學研究科(第3章、第15章)

久保沙織      早稻田大學大學院文學研究科(文獻、第15章)

鈴川由美      早稻田大學大學院文學研究科(第15章)

竹下惠          早稻田大學大學院文學研究科(第15章)

池原一哉      早稻田大學大學院文學研究科(第15章)

預購買本書請於2月底直接上鼎茂圖書的網頁

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