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內容簡介

　　結構方程模型（SEM）是近三十年來社會科學和行為科學研究中最為重要的多元統計方法，很多研究者使用結構方程模型進行測驗質量的分析。《基於結構方程模型的測驗分析方法》係統整理瞭結構方程模型的此類應用，特彆介紹瞭近年來該領域研究的最新進展。相信這《基於結構方程模型的測驗分析方法》的內容，能夠為相關研究者開發心理和教育測驗提供新的思路和方法。

作者簡介

　　吳瑞林，北京航空航天大學心理與行為研究所教師，管理學博士。在美國聖母大學（UniversityofNotreDame）心理學係聯閤培養期間，師從美國華人心理統計學傢Ke-HalYuan.主要從事心理測量與統計、教育測評方麵的研究。近三年來，主持國傢自然科學基金一項，在SCI（E）、EI、CSSCI檢索的期刊上發錶論文十餘篇。

內頁插圖

目錄

第一章 測驗與測驗質量分析
1.1 測量與測驗
1.2 教育和心理測量的特點
1.3 教育和心理測驗的功能
1.4 測驗質量與測驗質量的評估

第二章 結構方程模型基礎
2.1 什麼是結構方程模型
2.2 結構方程模型的數學原理
2.3 路徑分析與測量模型
2.4 構建結構方程模型的過程
2.5 結構方程模型的軟件

第三章 結構方程模型與順序數據
3.1 心理和教育測驗數據的形式
3.2 順序數據與相關係數
3.3 麵嚮順序數據的結構方程模型
3.4 麵嚮順序數據結構方程模型的應用情況
3.5 參數估計過程中遇到的問題

第四章 因素分析與測驗效度
4.1 因素分析的發展與分類
4.2 因素分析與構念效度
4.3 麵嚮順序數據因素分析的實例

第五章 基於結構方程模型的信度分析
5.1 信度及其估計方法
5.2 基於順序數據的信度
5.3 使用結構方程模型估計信度的實例

第六章 題目分析
6.1 經典測驗理論中的題目難度和區分度
6.2 因素分析與題目的難度和區分度
6.3 項目反應理論與題目分析
6.4 因素分析與項目反應理論的關係
6.5 使用結構方程模型計算難度和區分度的實例

第七章 測量一緻性與題目功能差異
7.1 多組驗證性因素分析
7.2 題目功能差異檢驗及其與測量一緻性的關係
7.3 測量一緻性檢驗的實例

第八章 使用結構方程模型的其他問題
8.1 應該使用多大的樣本量
8.2 模型修正與嵌套模型
8.3 如何報告結構方程模型的結果
8.4 打包操作及其使用條件

結語
附錄1 結構方程模型常用圖標
附錄2 EQS命令簡介
附錄3 Mplus命令簡介
參考文獻

精彩書摘

　　8.3.3報告統計軟件與統計過程
　　根據結構方程模型的統計基礎，它既可以與樣本協方差矩陣擬閤，也可以用樣本相關係數矩陣來分析，協方差矩陣與相關係數矩陣間本來就可以通過方差來相互轉換。在結構方程模型誕生之初，它首先是與協方差矩陣相結閤的；但一些研究者認為，與相關係數矩陣擬閤後獲得的模型參數已經標準化，變量間關係也更明晰，所以更樂於使用樣本相關係數矩陣進行分析。
　　不管擬閤哪種矩陣，報告研究結果時都應該說明擬閤矩陣的類型；並應列齣完整的樣本協方差矩陣或樣本相關係數矩陣，一旦給齣兩種矩陣之一，論文或研究報告的讀者就可以重復進行研究者使用結構方程模型所做的分析，以便驗證或改進研究的結果。當研究的變量比較少時，協方差矩陣或相關係數矩陣可以直接通過錶格給齣。但是，變量增多以後，限於文章的篇幅，就很難列齣完整的矩陣瞭。如果有條件的話，可以將變量較多的協方差（或相關係數）矩陣放在互聯網上，供感興趣的讀者下載，或允許其通過電子郵件獲得。
　　目前已有多個支持結構方程模型的成熟軟件，但這些軟件的估計結果並不相同，所提供的模型擬閤指標也各有韆鞦，特彆是各軟件默認的參數估計方法不一緻，所以應該報告具體選用瞭哪個軟件完成統計工作。
　　接下來，參數估計的方法和估計過程是不可或缺的部分。不同的參數估計方法適用於不同類型的數據，所獲參數估計值也不會一緻。由於極大似然法（ML）的無偏性，多數結構方程模型軟件都以ML作為默認的估計方法；但ML法建立在多元正態分布假設基礎上，並要求一定的樣本量（至少數百個被試）纔能發揮齣效果。所以很多時候，研究者也會考慮使用ULS、WLS、DWLS等其他估計方法。選用哪種估計方法，是具體研究問題的數據所決定的，但在論文中都應該說明選用的方法和理由。一般而言，結構方程模型軟件都會存在預設的最大迭代次數，當達到該迭代次數後，無論參數估計值是否收斂，軟件都會自動停止估計過程。
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前言/序言

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昊瑞林寫的的書都寫基於結構方程模型的測驗分析方法，很值得看，價格也非常便宜，比實體店買便宜好多還省車費。書的內容直得一讀，閱讀瞭一下，寫得很好，結構方程模型（）是近三十年來社會科學和行為科學研究中最為重要的多元統計方法，很多研究者使用結構方程模型進行測驗質量的分析。基於結構方程模型的測驗分析方法係統整理瞭結構方程模型的此類應用，特彆介紹瞭近年來該領域研究的最新進展。相信這基於結構方程模型的測驗分析方法的內容，能夠為相關研究者開發心理和教育測驗提供新的思路和方法。，內容也很豐富。，一本書多讀幾次，8.3.3報告統計軟件與統計過程根據結構方程模型的統計基礎，它既可以與樣本協方差矩陣擬閤，也可以用樣本相關係數矩陣來分析，協方差矩陣與相關係數矩陣間本來就可以通過方差來相互轉換。在結構方程模型誕生之初，它首先是與協方差矩陣相結閤的但一些研究者認為，與相關係數矩陣擬閤後獲得的模型參數已經標準化，變量間關係也更明晰，所以更樂於使用樣本相關係數矩陣進行分析。不管擬閤哪種矩陣，報告研究結果時都應該說明擬閤矩陣的類型並應列齣完整的樣本協方差矩陣或樣本相關係數矩陣，一旦給齣兩種矩陣之一，論文或研究報告的讀者就可以重復進行研究者使用結構方程模型所做的分析，以便驗證或改進研究的結果。當研究的變量比較少時，協方差矩陣或相關係數矩陣可以直接通過錶格給齣。但是，變量增多以後，限於文章的篇幅，就很難列齣完整的矩陣瞭。如果有條件的話，可以將變量較多的協方差（或相關係數）矩陣放在互聯網上，供感興趣的讀者下載，或允許其通過電子郵件獲得。目前已有多個支持結構方程模型的成熟軟件，但這些軟件的估計結果並不相同，所提供的模型擬閤指標也各有韆鞦，特彆是各軟件默認的參數估計方法不一緻，所以應該報告具體選用瞭哪個軟件完成統計工作。接下來，參數估計的方法和估計過程是不可或缺的部分。不同的參數估計方法適用於不同類型的數據，所獲參數估計值也不會一緻。由於極大似然法（）的無偏性，多數結構方程模型軟件都以作為默認的估計方法但法建立在多元正態分布假設基礎上，並要求一定的樣本量（至少數百個被試）纔能發揮齣效果。所以很多時候，研究者也會考慮使用、、等其他估計方法。選用哪種估計方法，是具體研究問題的數據所決定的，但在論文中都應該說明選用的方法和理由。一般而言，結構方程模型軟件都會存在預設的最大迭代次數，當達到該迭代次數後，無論參數估計值是否收斂，軟件都會自動停止估計過程。。快遞送貨也很快。還送貨上樓。非常好。

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沒看，之後學

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不錯，隻是送貨有點慢

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書已經到瞭，快遞很快，不過還沒有時間看！讀的時候想起李娟和瀋從文，筆法都是自然流暢的，情緒也是淡淡的，不過不同的是總覺得寒涼瞭很多。我覺得蕭紅對於故鄉的記憶很復雜，溫馨的有，悲哀的也有。對於故鄉的人，眷戀的有，厭憎的也有，但這厭憎裏又有同情。看完之後覺得很難過，還是社會主義新農村好啊。 作者在第一章裏開首就寫“嚴鼕一封瞭大地的時候，則大地滿地裂著口，從南到北，從東到西……”讀者便從東北小鎮的嚴寒的大地著眼，領略瞭呼蘭河的自然、社會、人情風貌。到第二章，我們又順著作者的筆觸進入呼蘭河人們的精神世界。那全身無處不哆嗦的大神，跳到半夜時分，那鼓打得分外地響；擁擁擠擠變得荒涼孤寂的河燈還在黑色的河水中流下去;野颱子的戲牽動著小鎮所有的人們，釀造許多或許歡樂或許不幸的故事；四月十八的娘娘廟會，沒有兒子的婦女們正在給送子娘娘戴一副眼鏡；人們圍擁著爭著看不倒翁的錶演……到第四章，我們又看到瞭童年的作者在其祖父的庇護、嬌慣、溺愛中那種悠然意的任性的成長。 我們隻感到這是作者的信筆寫去，自然而灑脫，毫不嬌柔，毫不矯飾，決沒有因為它不像小說，感到齋要一個完整的情節和中心的人物.當我們看到後幾章的漏粉的一群的生活，貧苦卻還苦中作樂，直感到一種淒涼和悲哀。及至小團圓媳婦被摺磨死，周圍鄰居的評頭品足，又使你既為他們的愚昧狠毒而痛恨，也為他們被毒害不覺悟而痛心。直至最後作者寫到王大姑娘同磨官馮歪嘴子的愛情，他們居然衝破封建樊籬，在窮苦、誹謗、中傷中生活得恩愛、興旺，纔透齣一口氣。不禁為他們的勇敢，為他們頑強的生命力而贊嘆。 整篇小說樸素流暢，宛如你與作者在一個美麗的繁星當空的夜晚，聽她娓娓講述著呼蘭河—她美麗的傢鄉.盡管淒婉，盡管優鬱，卻仍然美麗得動人。恰如茅盾所言，比像一部小說更為誘人。 人最關鍵的是要繼續生存下去,還要有一種自由。就像故事中的“我”一樣，快樂的生活，每天天亮就起床，天黑就睡覺，從小無拘無束，就像小猴在森林裏玩耍，就像蝴蝶在花叢中飛舞。這是什麼？是自由，也是一種享受。 在這個村裏，有一種自私的精神，村裏有一個大坑，彆人都不肯去填平，生怕花掉自己一點點錢財；而這個坑，害死瞭多少人？就連雞、鴨、牛、羊它都不肯放過，都要結束他們的生命。這使我想到瞭一個故事：有兩個兄弟，住在一間房子裏，牆經過風吹雨打，而破瞭個洞。哥哥對弟弟說：“弟弟，你去修吧，哥哥太纍瞭。“弟弟又迴答哥哥：“哥哥，你去修吧，我還小。”事情過去瞭一個多月，他們兩兄弟誰也不肯去牆上補洞。終於有一天，房子撐不住瞭，刹那間房屋倒塌瞭。哥哥和弟弟都後悔萬分。你想，區區一個洞會帶來這麼嚴重的結果。可他們後悔也晚瞭。 當然，故事中的人有好的人、不好的人，故事中的事也有好的事、不好的事，他們事後的結果，又分好的結果、壞的結果......

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