结构方程模型：理论与实践探索

"《结构方程模型：方法与应用》是王济川撰写的一本专著，适合MPLus学习者，深入浅出地讲解了结构方程模型的相关概念和应用。" 本书详细介绍了结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）的基础理论和实践方法。在第一章中，作者首先阐述了模型表述的三个方面：测量模型、结构模型和模型表达方程。测量模型关注如何通过观测变量来估计潜在变量；结构模型则探讨变量间的因果关系；模型表达方程则是这两部分的数学表示。接着，讨论了模型识别，即如何确定模型的自由参数数量与数据点数量的关系，确保模型可以被估计。模型估计则涉及到如何通过最大似然等方法求解模型参数。模型评估包括了各种拟合指标，如RMSEA、CFI等，用于判断模型对数据的拟合程度。最后，模型修正环节探讨如何根据评估结果调整模型以改善拟合。 第二章深入探讨了验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）模型，从基本概念到不同类型的标识条件，包括连续、非正态、删截数据以及分类数据的情况。此外，还涉及高阶验证性因子分析模型的构建。 第三章引入了混合影响因素模型（MIMIC）和结构方程模型（SEM），并讨论了如何在单标识变量中校正测量误差，以及如何在模型中检验潜变量的交互作用。这一章强调了测量误差对模型估计的影响。 第四章聚焦潜发展模型（Latent Growth Model, LGM），涵盖了线性和非线性的潜发展模型，以及针对不同测量结果类型（如多结局）的LGM。同时，提到了两部式潜发展模型和分类结局测量的潜发展模型。 第五章探讨了多组模型，包括多组验证性因子分析模型和多组结构方程模型，以及多组潜发展模型。这些模型适用于比较不同群体间的关系结构和变化过程。 第六章则专门讨论了结构方程建模中的样本量估计，包括经验法则、satorra-Saris方法和蒙特卡罗模拟法，并分别应用于CFA、LGM以及复杂情况下的样本量估计。 通过以上内容，读者可以全面了解结构方程模型的各个方面，从基本概念到高级应用，为进行实证研究提供坚实的理论基础和操作指南。