圖解結構方程模式分析
活動訊息
內容簡介
本書是理解結構方程模式分析(Analysis of Covariance Structures) 並將它視為工具加以應用的圖解入門書。結構方程模式分析是在心理統計學得領域中誕生。將心理學所探討的模糊不清的事實加以定量化，作為解明其構造的手段所發展而成。
可是，它並不僅止於心理學，統計學也可加以利用。並且，以探討潛藏資料內部構造的手法來說，除了以統計學為對象的領域之外，也廣受其他領域的注目。
不管多麼出色的手段，它的分析處理如果麻煩是沒有多大幫助的。只是提供一部分數學狂熱人士使用而已。可是，結構方程模式分析卻剛好相反。使用路徑圖此種直覺式的工具，資料中潛藏的構造就變得簡單明確。聽到有人說「結構方程模式分析比以往的統計學更為簡單」，其理由即在於此。
利用本書開拓結構方程模式分析之世界的同時，也希望可當作讀者工作的工具，自由自在地使用結構方程模式分析探討多彩多姿的世界。
可是，它並不僅止於心理學，統計學也可加以利用。並且，以探討潛藏資料內部構造的手法來說，除了以統計學為對象的領域之外，也廣受其他領域的注目。
不管多麼出色的手段，它的分析處理如果麻煩是沒有多大幫助的。只是提供一部分數學狂熱人士使用而已。可是，結構方程模式分析卻剛好相反。使用路徑圖此種直覺式的工具，資料中潛藏的構造就變得簡單明確。聽到有人說「結構方程模式分析比以往的統計學更為簡單」，其理由即在於此。
利用本書開拓結構方程模式分析之世界的同時，也希望可當作讀者工作的工具，自由自在地使用結構方程模式分析探討多彩多姿的世界。
目錄
自序
第1章 淺談結構方程模式
1-1 何謂因果關係(1)
1-2 何謂因果關係(2)
1-3 探討二個變數的關係：利用散布圖的視覺性探討(1)
1-4 探討二個變數的關係：利用散布圖的視覺性探討(2)
1-5 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(1)
1-6 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(2)
1-7 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(3)
1-8 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(4)
1-9 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(5)
1-10 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(6)
1-11 相關係數的解釋需要注意(1)
1-12 相關係數的解釋需要注意(2)
1-13 注意變數的意義
1-14 因果關係成立的基本條件（從相關關係到因果關係）
第2章 簡介結構方程模式分析
2-1 結構方程模式分析能知道什麼(1)
2-2 結構方程模式分析能知道什麼(2)
2-3 結構方程模式分析能知道什麼(3)
2-4 結構方程模式分析的主角是潛在變數(1)
2-5 結構方程模式分析的主角是潛在變數(2)
2-6 理解結構方程模式分析所需知識
2-7 結構方程模式分析的基本體系
第3章 結構方程模式分析的體驗
3-1 結構方程模式分析是新世代的多變量分析(1)
3-2 結構方程模式分析是新世代的多變量分析(2)
3-3 將關係、原因、結果圖像化的路徑圖(1)
3-4 將關係、原因、結果圖像化的路徑圖(2)
3-5 計算交給電腦
3-6 初期值的設定與識別問題(1)
3-7 初期值的設定與識別問題(2)
3-8 分析結果的解釋：路徑係數(1)
3-9 分析結果的解釋：路徑係數(2)
3-10 分析結果的解釋：路徑係數(3)
3-11 分析結果的解釋：共變異數
3-12 使分析結果的解釋容易的標準化解
3-13 模式的評價
3-14 結果知道了什麼？
第4章 結構方程模式分析的體系
4-1 表示變數之關係模式的路徑圖(1)
4-2 表示變數之關係模式的路徑圖(2)
4-3 結構方程模式是線形模式
4-4 參數估計的體系(1)
4-5 參數估計的體系(2)
4-6 參數估計的體系(3)
4-7 對資料的變異數‧共變異數適配理論值(1)
4-8 對資料的變異數‧共變異數適配理論值(2)
4-9 對資料的變異數‧共變異數適配理論值(3)
4-10 解的確定與自由度(1)
4-11 解的確定與自由度(2)
4-12 識別問題的解決方法(1)
4-13 識別問題的解決方法(2)
4-14 識別問題的解決方法(3)
4-15 所得結果之評價(1)
4-16 所得結果之評價(2)
4-17 所得結果之評價(3)
4-18 所得到的路徑係數的顯著性(1)
4-19 所得到的路徑係數的顯著性(2)
第5章 結構方程模式分析的類型
5-1 各種模式與結構方程模式分析
5-2 迴歸分析模式與結構方程模式分析
5-3 路徑分析與結構方程模式分析(1)
5-4 路徑分析與結構方程模式分析(2)
5-5 路徑分析與結構方程模式分析(3)
5-6 探索式因素分析與結構方程模式分析
5-7 確認式因素分析與結構方程模式分析(1)
5-8 確認式因素分析與結構方程模式分析(2)
5-9 確認式因素分析與結構方程模式分析(3)
5-10 MIMIC模式與結構方程模式分析(1)
5-11 MIMIC模式與結構方程模式分析(2)
5-12 MIMIC模式與結構方程模式分析(3)
5-13 MIMIC模式與結構方程模式分析(4)
5-14 PLS模式與結構方程模式分析(1)
5-15 PLS模式與結構方程模式分析(2)
5-16 PLS模式與結構方程模式分析(3)
5-17 多重指標模式與結構方程模式分析
5-18 可自由製作模式的結構方程模式分析
5-19 多群體的同時分析
5-20 考慮平均的平均結構分析(1)
5-21 考慮平均的平均結構分析(2)
5-22 縱斷型資料與平均結構分析
5-23 共變異數分析(1)
5-24 共變異數分析(2)
第6章 結構方程模式分析的應用
6-1 多母體的同時分析
6-2 想分析的事情是什麼
6-3 撰寫論文時注意事項
6-4 數據輸入類型
6-5 指定資料的檔案
6-6 繪製共同的路徑圖
6-7 指定共同的參數
6-8 資料的組管理
6-9 於各類型中部分變更參數的指定
6-10 Amos的執行
6-11 輸出結果的顯示
6-12 輸出結果的判讀
附錄
附錄1 母平均與樣本平均
附錄2 母變異數與樣本變異數、不偏變異
附錄3 變數的標準化
附錄4 共變異數
附錄5 相關係數
附錄6 變異數、共變異數矩陣
附錄7 迴歸分析的基礎
附錄8 因素分析的基礎
附錄9 χ2分配與分配表
附錄10 最大概似估計法與適合度函數
附錄11 Amos（免費學生版）的安裝法
附錄12 Amos的用法
附錄13 Amos的輸出看法
附錄14 Amos中多群體的同時分析
附錄15 第3章所利用的測試資料
附錄16 矩陣的基礎
附錄17 對數計算的整理
第1章 淺談結構方程模式
1-1 何謂因果關係(1)
1-2 何謂因果關係(2)
1-3 探討二個變數的關係：利用散布圖的視覺性探討(1)
1-4 探討二個變數的關係：利用散布圖的視覺性探討(2)
1-5 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(1)
1-6 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(2)
1-7 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(3)
1-8 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(4)
1-9 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(5)
1-10 數值表徵的方法：共變異數與相關係數的引進(6)
1-11 相關係數的解釋需要注意(1)
1-12 相關係數的解釋需要注意(2)
1-13 注意變數的意義
1-14 因果關係成立的基本條件（從相關關係到因果關係）
第2章 簡介結構方程模式分析
2-1 結構方程模式分析能知道什麼(1)
2-2 結構方程模式分析能知道什麼(2)
2-3 結構方程模式分析能知道什麼(3)
2-4 結構方程模式分析的主角是潛在變數(1)
2-5 結構方程模式分析的主角是潛在變數(2)
2-6 理解結構方程模式分析所需知識
2-7 結構方程模式分析的基本體系
第3章 結構方程模式分析的體驗
3-1 結構方程模式分析是新世代的多變量分析(1)
3-2 結構方程模式分析是新世代的多變量分析(2)
3-3 將關係、原因、結果圖像化的路徑圖(1)
3-4 將關係、原因、結果圖像化的路徑圖(2)
3-5 計算交給電腦
3-6 初期值的設定與識別問題(1)
3-7 初期值的設定與識別問題(2)
3-8 分析結果的解釋：路徑係數(1)
3-9 分析結果的解釋：路徑係數(2)
3-10 分析結果的解釋：路徑係數(3)
3-11 分析結果的解釋：共變異數
3-12 使分析結果的解釋容易的標準化解
3-13 模式的評價
3-14 結果知道了什麼？
第4章 結構方程模式分析的體系
4-1 表示變數之關係模式的路徑圖(1)
4-2 表示變數之關係模式的路徑圖(2)
4-3 結構方程模式是線形模式
4-4 參數估計的體系(1)
4-5 參數估計的體系(2)
4-6 參數估計的體系(3)
4-7 對資料的變異數‧共變異數適配理論值(1)
4-8 對資料的變異數‧共變異數適配理論值(2)
4-9 對資料的變異數‧共變異數適配理論值(3)
4-10 解的確定與自由度(1)
4-11 解的確定與自由度(2)
4-12 識別問題的解決方法(1)
4-13 識別問題的解決方法(2)
4-14 識別問題的解決方法(3)
4-15 所得結果之評價(1)
4-16 所得結果之評價(2)
4-17 所得結果之評價(3)
4-18 所得到的路徑係數的顯著性(1)
4-19 所得到的路徑係數的顯著性(2)
第5章 結構方程模式分析的類型
5-1 各種模式與結構方程模式分析
5-2 迴歸分析模式與結構方程模式分析
5-3 路徑分析與結構方程模式分析(1)
5-4 路徑分析與結構方程模式分析(2)
5-5 路徑分析與結構方程模式分析(3)
5-6 探索式因素分析與結構方程模式分析
5-7 確認式因素分析與結構方程模式分析(1)
5-8 確認式因素分析與結構方程模式分析(2)
5-9 確認式因素分析與結構方程模式分析(3)
5-10 MIMIC模式與結構方程模式分析(1)
5-11 MIMIC模式與結構方程模式分析(2)
5-12 MIMIC模式與結構方程模式分析(3)
5-13 MIMIC模式與結構方程模式分析(4)
5-14 PLS模式與結構方程模式分析(1)
5-15 PLS模式與結構方程模式分析(2)
5-16 PLS模式與結構方程模式分析(3)
5-17 多重指標模式與結構方程模式分析
5-18 可自由製作模式的結構方程模式分析
5-19 多群體的同時分析
5-20 考慮平均的平均結構分析(1)
5-21 考慮平均的平均結構分析(2)
5-22 縱斷型資料與平均結構分析
5-23 共變異數分析(1)
5-24 共變異數分析(2)
第6章 結構方程模式分析的應用
6-1 多母體的同時分析
6-2 想分析的事情是什麼
6-3 撰寫論文時注意事項
6-4 數據輸入類型
6-5 指定資料的檔案
6-6 繪製共同的路徑圖
6-7 指定共同的參數
6-8 資料的組管理
6-9 於各類型中部分變更參數的指定
6-10 Amos的執行
6-11 輸出結果的顯示
6-12 輸出結果的判讀
附錄
附錄1 母平均與樣本平均
附錄2 母變異數與樣本變異數、不偏變異
附錄3 變數的標準化
附錄4 共變異數
附錄5 相關係數
附錄6 變異數、共變異數矩陣
附錄7 迴歸分析的基礎
附錄8 因素分析的基礎
附錄9 χ2分配與分配表
附錄10 最大概似估計法與適合度函數
附錄11 Amos（免費學生版）的安裝法
附錄12 Amos的用法
附錄13 Amos的輸出看法
附錄14 Amos中多群體的同時分析
附錄15 第3章所利用的測試資料
附錄16 矩陣的基礎
附錄17 對數計算的整理
序／導讀
本書是理解結構方程模式分析（Analysis of Covariance Structures），並將它視為工具加以應用的圖解入門書，因為是以共變異數為核心概念，也有將它稱為共變異數構造分析。
結構方程模式分析是在心理統計學得領域中誕生。將心理學所探討的模糊不清的事實加以定量化，作為解明其構造的手段所發展而成。
可是，它並不僅止於心理學，統計學也可加以利用。並且，以探討潛藏資料內部構造的手法來說，除了以統計學為對象的領域之外，也廣受其他領域的注目。
譬如，現在可以說是IT（資訊科技）社會。可是，「即使說是社會的IT程度」也仍缺乏可直接測量它的手段。因此，目前為了了解IT社會的構造，除了搜集各種資料加以綜合再推測社會的IT程度之外，別無其他方法。可是，將此種茫然不清的概念數值化，結構方程模式分析是有幫助的。
另外，當思考變化時，經常使用「東方的」、「西方的」的用語。可是，像「這是東方的」或是「那是西方的」等並無法直接具體明示。以概念來說，即使可以理解，將它分析也是煩人的事情。可是，結構方程模式分析可提供具體的方法。並且，將概念性的看法甚至是「東方的」、「西方的」關係，也可以具體地給予數值化。
再考慮公司內部的人事。當考量員工的評價時，經常產生「企劃力」或「指導力」等概念。這些也與先前的例子一樣，均是抽象的概念。並且，也無直接可以明示「這是企劃力」或「這是指導力」的資料或數據。因此，上司就以經驗的方式來評價員工。可是，利用結構方程模式分析時，即可從具體的資料分析出「企劃力」或「指導力」等。而且，這些力量是如何地錯綜交織，甚至它的關係也可為我們解明。
從以上的例子似乎可以知道，結構方程模式分析被視為「新世代的多變量分析」即為此緣故。對以往的統計學處理不了的資料提供了有效的措施，因而可使它的構造變得明確。
但是，不管多麼出色的手段，它的分析處理如果麻煩是沒有多大幫助的。只是提供一部分數學狂熱人士使用而已。可是，結構方程模式分析卻剛好相反。使用路徑圖此種直覺式的工具，資料中潛藏的構造就變得簡單明確。另外，利用電腦與軟體，也可以照原來那樣輸出路徑圖。聽到有人說「結構方程模式分析比以往的統計學更為簡單」，其理由即在於此。
探討如此出色的結構方程模式分析的書籍有很多。可是，大部分的書籍都把重點放在理論的解說，或只是Amos等軟體之操作上。因之，許多統計學的利用者，覺得好像結構方程模式分析的體系與用法不能相互配合，而有隔鞋抓癢的感覺。
誠如一開始所敘述的那樣，本書是以圖解的方式解說結構方程模式分析的一本入門書。因之，僅可能以「容易理解」為原則。可是，在「容易理解」之中也包含有結構方程模式分析的體系。如此一來，相信就不會不合理地處理實際的資料。
探討機械時，某種程度地知道它的體系是有需要的。如若不然，無法解決萬一發生的事故。統計學也是如此。如果不知道它的體系，那麼有可能犯下想像不到的錯誤。
利用本書開拓結構方程模式分析之世界的同時，也希望可當作讀者工作的工具，自由自在地使用結構方程模式分析探討多彩多姿的世界。
有提供本書相關數據檔，可於五南圖書官網下載。
最後，期盼學習愉快，請不要中途作罷，務必一窺本書的全貌。
結構方程模式分析是在心理統計學得領域中誕生。將心理學所探討的模糊不清的事實加以定量化，作為解明其構造的手段所發展而成。
可是，它並不僅止於心理學，統計學也可加以利用。並且，以探討潛藏資料內部構造的手法來說，除了以統計學為對象的領域之外，也廣受其他領域的注目。
譬如，現在可以說是IT（資訊科技）社會。可是，「即使說是社會的IT程度」也仍缺乏可直接測量它的手段。因此，目前為了了解IT社會的構造，除了搜集各種資料加以綜合再推測社會的IT程度之外，別無其他方法。可是，將此種茫然不清的概念數值化，結構方程模式分析是有幫助的。
另外，當思考變化時，經常使用「東方的」、「西方的」的用語。可是，像「這是東方的」或是「那是西方的」等並無法直接具體明示。以概念來說，即使可以理解，將它分析也是煩人的事情。可是，結構方程模式分析可提供具體的方法。並且，將概念性的看法甚至是「東方的」、「西方的」關係，也可以具體地給予數值化。
再考慮公司內部的人事。當考量員工的評價時，經常產生「企劃力」或「指導力」等概念。這些也與先前的例子一樣，均是抽象的概念。並且，也無直接可以明示「這是企劃力」或「這是指導力」的資料或數據。因此，上司就以經驗的方式來評價員工。可是，利用結構方程模式分析時，即可從具體的資料分析出「企劃力」或「指導力」等。而且，這些力量是如何地錯綜交織，甚至它的關係也可為我們解明。
從以上的例子似乎可以知道，結構方程模式分析被視為「新世代的多變量分析」即為此緣故。對以往的統計學處理不了的資料提供了有效的措施，因而可使它的構造變得明確。
但是，不管多麼出色的手段，它的分析處理如果麻煩是沒有多大幫助的。只是提供一部分數學狂熱人士使用而已。可是，結構方程模式分析卻剛好相反。使用路徑圖此種直覺式的工具，資料中潛藏的構造就變得簡單明確。另外，利用電腦與軟體，也可以照原來那樣輸出路徑圖。聽到有人說「結構方程模式分析比以往的統計學更為簡單」，其理由即在於此。
探討如此出色的結構方程模式分析的書籍有很多。可是，大部分的書籍都把重點放在理論的解說，或只是Amos等軟體之操作上。因之，許多統計學的利用者，覺得好像結構方程模式分析的體系與用法不能相互配合，而有隔鞋抓癢的感覺。
誠如一開始所敘述的那樣，本書是以圖解的方式解說結構方程模式分析的一本入門書。因之，僅可能以「容易理解」為原則。可是，在「容易理解」之中也包含有結構方程模式分析的體系。如此一來，相信就不會不合理地處理實際的資料。
探討機械時，某種程度地知道它的體系是有需要的。如若不然，無法解決萬一發生的事故。統計學也是如此。如果不知道它的體系，那麼有可能犯下想像不到的錯誤。
利用本書開拓結構方程模式分析之世界的同時，也希望可當作讀者工作的工具，自由自在地使用結構方程模式分析探討多彩多姿的世界。
有提供本書相關數據檔，可於五南圖書官網下載。
最後，期盼學習愉快，請不要中途作罷，務必一窺本書的全貌。
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- 依消費者要求所為之客製化給付。（客製化商品）
- 報紙、期刊或雜誌。（含MOOK、外文雜誌）
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。（如：電子書、電子雜誌、下載版軟體、虛擬商品…等）
- 已拆封之個人衛生用品。（如：內衣褲、刮鬍刀、除毛刀…等）
- 若非上列種類商品，均享有到貨7天的猶豫期（含例假日）。
- 辦理退換貨時，商品（組合商品恕無法接受單獨退貨）必須是您收到商品時的原始狀態（包含商品本體、配件、贈品、保證書、所有附隨資料文件及原廠內外包裝…等），請勿直接使用原廠包裝寄送，或於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。
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