结构方程模型详解：理论与应用详解

《结构方程模型方法与应用》是一本深入探讨结构方程模型（SEM）理论及其在实际研究中的应用的专业书籍，由作者王济川编写。本书共分六章，全面涵盖了SEM的基础概念、模型构建、识别与估计、评估与修正，以及高级应用，如验证性因子分析、多组模型、潜发展模型和样本量估计等内容。 第一章是绪论，介绍了模型的基本构成，包括测量模型（用于描述变量之间的观测关系）和结构模型（表示潜在变量间的因果关系）。模型表达方程是核心，它将测量模型与结构模型联结起来。模型识别涉及到确定模型参数，而模型估计则采用最大似然法等方法求解。模型评估关注模型的适配度，可能涉及模型拟合统计量的检查；模型修正则针对模型不完善之处进行调整。 第二章着重于验证性因子分析模型，涵盖了该模型的基本原理、连续和分类观察标识下的应用，以及处理非正态性和删截数据的方法。附录提供了相关工具和量表，如BSI-18量表、条目可靠度和Cronbach's alpha系数，以及分类结局测量的处理策略。 第三章深入到结构方程模型的具体类型，如MIMIC模型和不同类型的误差校正，还讨论了如何检验潜变量间的交互作用。测量误差的影响在这一部分得到了详细阐述。 第四章探讨潜发展模型，区分了线性与非线性模型，并扩展到多结局测量和分类结局的处理。两部式潜发展模型展示了模型在复杂情境下的适应性。 第五章转向多组模型，包括多组验证性因子分析和结构方程模型的扩展，以及潜发展模型在多组情况下的应用。 第六章专门讨论样本量估计，提供了经验法则、satorra-Bentler法（适用于CFA和LGM模型）、蒙特卡罗模拟法，以及基于模型拟合统计量的估计方法。通过这些方法，读者可以了解如何确保研究设计中的样本大小足够支持复杂的SEM分析。 本书不仅适合正在学习或研究SEM的研究生和专业研究人员，也对需要在实证研究中运用该方法的学者和实践者具有重要的参考价值。通过阅读本书，读者将掌握结构方程模型的全面理论知识和实用技巧。