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第一章 結(jié)構(gòu)方程模型的基本概念
第一節(jié) 結(jié)構(gòu)方程模型的特性
第二節(jié) 測量模型
第三節(jié) 結(jié)構(gòu)模型
第四節(jié) 結(jié)構(gòu)方程模型圖中的符號與意義
第五節(jié) 參數(shù)估計方法
第六節(jié) 模型的概念化
第七節(jié) 模型的修正
第八節(jié) 模型的復核效化
第二章 模型適配度統(tǒng)計量的介紹
第一節(jié) 模型適配度檢核指標
一、模型基本適配指標
二、整體模型適配度指標（模型外在質(zhì)量的評估）
三、模型內(nèi)在結(jié)構(gòu)適配度的評估（模型內(nèi)在質(zhì)量的檢驗）
四、模型統(tǒng)計檢驗力的評估
第二節(jié) 模型識別的范例
一、正好識別模型
二、過度識別模型
三、低度識別模型
第三章 amos graphics界面介紹
第一節(jié) amos graphics窗口的介紹
一、開啟[amos graphic]應用軟件
二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹
第二節(jié) 圖像鈕綜合應用
一、繪制第一個測量模型
二、繪制第二個測量模型
三、繪制第三個測量模型
第四章 amos執(zhí)行步驟與程序
第一節(jié) 路徑分析的程序與執(zhí)行
一、建立路徑模型圖
二、開啟數(shù)據(jù)文件
三、設定觀察變量
四、設定誤差變量的變量名稱
五、設定文字報表要呈現(xiàn)的統(tǒng)計量
六、將路徑模型圖存盤與計算估計值
七、瀏覽模型的結(jié)果
第二節(jié) 路徑因果模型圖的設定
一、外因變量間沒有相關的設定
二、內(nèi)因變量沒有界定殘差項
第三節(jié) 飽和模型與獨立模型
一、飽和模型
二、獨立模型
第四節(jié) 結(jié)構(gòu)方程模型圖
一、結(jié)構(gòu)方程模型圖的繪制步驟
二、執(zhí)行結(jié)果的標準化參數(shù)估計值路徑圖
三、模型的平行檢驗
第五節(jié) 結(jié)構(gòu)模型與修正指標
一、模型a：初始模型
二、模型b：修正模型1
三、模型c：修正模型2
四、模型d：修正模型3
第六節(jié) 單一文件多重模型的設定
第五章 參數(shù)標簽與測量模型
第一節(jié) 參數(shù)標簽的設定與特定樣本的分析
一、更改特定群體名稱與模型名稱
二、開啟數(shù)據(jù)文件選人指標變量
三、設定分析屬性與計算估計值
四、增列模型變量或?qū)ο蟮膮��?shù)標簽名稱
五、增列參數(shù)標簽名稱的模型估計結(jié)果
六、全體群體假設模型的修正
第二節(jié) 特定群體的分析
一、分析男生群體
二、分析女生群體
第三節(jié) 測量模型參數(shù)值的界定
一、測量模型假設模型
二、限制不同測量指標的路徑參數(shù)a
三、低度辨識的模型
四、增列參數(shù)限制條件
五、誤差變量的界定
六、測量模型的修正
七、測量模型參數(shù)標簽名稱的設定
第四節(jié) 測量模型的平行測驗檢驗
第五節(jié) 多因子測量模型潛在變量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交關系的測量模型
四、界定測量模型潛在變量間沒有相關
五、完全獨立潛在變量參數(shù)修正
六、單向度測量模型與多向度測量模型
第六章 驗證性因素分析
第一節(jié) 一階驗證性因素分析多因素斜交模型
一、假設模型
二、輸出結(jié)果
第二節(jié) 一階驗證性因素分析多因素直交模型
一、假設模型
二、模型適配度摘要表
第三節(jié) 二階驗證性因素分析
第四節(jié) 一階cfa模型多模型的比較
第五節(jié) 一階cfa模型測量不變性檢驗
一、描繪一階cfa假設模型圖
二、單一群組多個模型的設定
三、模型估計結(jié)果
第七章 路徑分析
第一節(jié) 路徑分析的模型與效果
第二節(jié) 路徑分析模型遞歸模型
一、研究問題
二、采用傳統(tǒng)復回歸求各路徑系數(shù)
三、amos graphics的應用
四、模型圖執(zhí)行結(jié)果l
五、文字報表輸出結(jié)果
第三節(jié) 飽和模型的路徑分析
一、飽和模型假設模型圖
二、參數(shù)估計的模型圖
三、參數(shù)估計及適配度結(jié)果
第四節(jié) 非遞歸模型的路徑分析一
一、假設模型圖
二、參數(shù)估計的模型圖
三、參數(shù)估計值
四、模型適配度摘要表
第五節(jié) 非遞歸模型的路徑分析二
一、設定回歸系數(shù)的變量名稱
二、設定回歸系數(shù)值w5=w6
三、參數(shù)估計的模型圖
四、參數(shù)估計值
五、設定兩個內(nèi)因變量測量誤差的方差相等
第六節(jié) 模型界定搜尋
一、飽和模型圖
二、執(zhí)行模型界定搜尋
第八章 潛在變量的路徑分析
第一節(jié) 潛在變量路徑分析的相關議題
一、原始數(shù)據(jù)文件變量排列
二、快速復制對象及參數(shù)格式
三、增列簡要圖像標題
四、增列參數(shù)標簽名稱
五、估計值模型圖參數(shù)移動
六、模型適配度的評估
七、模型的修正
八、palv模型修正
第二節(jié) 數(shù)學效能palv理論模型的檢驗
一、研究問題
二、aitl08 graphics窗口中的模型圖
三、計算估計的模型圖
四、參數(shù)估計相關報表
第三節(jié) 模型的修正
一、參數(shù)格式的模型圖
二、參數(shù)估計相關統(tǒng)計量
第四節(jié) 混合模型的路徑分析
一、路徑分析假設模型圖
二、增列模型圖像標題
三、路徑分析模型估計結(jié)果
四、采用潛在變量路徑分析模型
五、混合路徑分析模型范例二
六、混合路徑分析模型范例三
七、混合路徑分析模型非遞歸模型
第九章 多群組分析
第一節(jié) 多群組分析的基本理念
一、繪制男生群體路徑分析模型圖
二、開啟數(shù)據(jù)文件及選擇目標群組變量
三、開啟數(shù)據(jù)文件界定觀察變量
四、設定參數(shù)標簽名稱
五、設定群組名稱
六、輸出結(jié)果
七、女生群體的分析模型圖
八、多群組分析
第二節(jié) 多群組路徑分析
一、繪制理論模型圖
二、讀取數(shù)據(jù)文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體的水平數(shù)值及樣本
五、界定群體模型圖的參數(shù)名稱
六、界定輸出格式
七、預設模型輸出結(jié)果
第三節(jié) 多重模型的設定
一、預設模型（未限制參數(shù)）
二、協(xié)方差相等模型
三、方差相等模型
四、路徑系數(shù)相等模型
五、模型不變性模型
六、多個模型的輸出結(jié)果
第四節(jié) 多群組驗證性因素分析
一、繪制理論模型圖
二、讀取數(shù)據(jù)文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體分組變量名稱及其水平數(shù)值
五、設定多群組分析模型
六、輸出結(jié)果
第五節(jié) 多群組結(jié)構(gòu)方程模型
一、繪制amos理論模型圖
二、讀取數(shù)據(jù)文件并設定群組變量及水平數(shù)值
三、設定多群組分析模型
四、群組模型執(zhí)行結(jié)果
五、模型注解說明
第六節(jié) 三個群組測量恒等性的檢驗
第七節(jié) 多群組路徑分析
一、繪制模型圖與讀人數(shù)據(jù)文件
二、增列群組及設定群組名稱
三、設定兩個群組數(shù)據(jù)文件變量與變量水平
四、執(zhí)行多群組分析
五、計算估計值
六、輸出結(jié)果
第十章 多群組結(jié)構(gòu)平均數(shù)的檢驗
一、spss數(shù)據(jù)文件
二、設定平均數(shù)參數(shù)
三、范例一模型a
四、范例一模型b
五、范例二模型a
六、范例二模型b
第一節(jié) 結(jié)構(gòu)平均數(shù)的操作程序
一、繪制理論模型與設定模型變量
二、增列群組與群組的變量水平數(shù)值
三、增列平均數(shù)與截距項參數(shù)標簽
四、執(zhí)行多群組分析程序
五、模型估計
第二節(jié) 增列測量誤差項間有相關
一、執(zhí)行多群組分析
二、模型截距項、平均數(shù)相等模型評估
三、測量殘差模型的修正
第三節(jié) 結(jié)構(gòu)平均數(shù)的因素分析
一、增列平均數(shù)與截距項參數(shù)標簽
二、更改女生群體共同因素平均數(shù)的參數(shù)名稱標簽
三、設定多群組分析模型
四、輸出結(jié)果
第十一章 sem實例應用與相關議題
第一節(jié) 社會支持量表測量模型的驗證
一、測量模型的區(qū)別效度
二、測量模型的收斂效度
第二節(jié) 缺失值數(shù)據(jù)文件的處理
一、觀察變量中有缺失值
二、增列估計平均數(shù)與截距項
三、數(shù)據(jù)取代
第三節(jié) sem模型適配度與參數(shù)估計關系
一、模型a：初始模型
二、模型b
第四節(jié) 樣本大小與適配度卡方值
一、樣本數(shù)n為100
二、樣本數(shù)n為300
三、樣本數(shù)n為500
四、樣本數(shù)n為700
五、樣本數(shù)n為900
六、樣本數(shù)n為1100
七、樣本數(shù)n為1500
八、樣本數(shù)n為2000
第十二章 典型相關分析與結(jié)構(gòu)方程模型關系
第一節(jié) 典型相關分析
一、cancorr語法指令
二、典型相關分析結(jié)果
第二節(jié) sem執(zhí)行程序
一、第一個典型變量
二、第二個典型變量
三、mimic分析結(jié)果
參考文獻