結構方程模式：LISREL的理論技術與應用。

本書目錄　

第一篇　概 說

第一章 　結構方程模式概說

結構方程模式的根源 　1.4

心理計量根源 　1.4

生物與經濟計量根源 　1.7

結構方程模式概念的產生　 1.8

結構方程模式的原理與特性　 1.11

結構方程模式的基本原理 　1.11

結構方程模式的特性 　1.15

結構方程模式的基本程序　 1.20

模型發展階段 　1.20

估計與評鑑階段 　1.23

結語 　1.24 

第二章 　結構方程模式的資料準備

基本概念 　2.3

資料整備的基本原則　 2.3

結構方程模式的資料格式　 2.5

遺漏值處理　 2.8

遺漏資料的類型　 2.9

遺漏資料的預防與處置 　2.11

常態性假設　 2.17

常態分配的概念 　2.18

多元常態化假設 　2.19

多元常態性的檢驗 　2.20

非常態資料的影響與處理 　2.26

線性關係假設　 2.29

線性關係的概念　 2.29

線性關係的檢驗 　2.30

多元共線性問題 　2.32

誤差獨立與等分散性假設 　2.35

潛在變項的設定　 2.36

潛在變項的基本概念 　2.36

先驗與經驗性潛在變項 　2.37

潛在變項的基本特徵　 2.38

潛在變項在結構方程模式中的定義 　2.42

結語 　2.44

第二篇 　基本原理

第三章 　模式界定與辨識

模式界定的基本概念 　3.3

模式界定的簡約原則　 3.3

結構方程模型的基本元素　 3.4

變項關係與路徑圖　 3.7

SEM模型的數學模型　 3.9

參數的概念　 3.15

參數的基本概念　 3.15

SEM參數的設定原則 　3.16

模型辨識 　3.19

整體模型辨識性 　3.20

測量模型的辨識性 　3.23

結構模型的辨識性 　3.25

潛在變項的量尺化與辨識性 　3.26

等同模型問題　 3.29

等同模型現象　 3.30

等同模型的處理 　3.34

結語 　3.35 

第四章　 參數估計

結構方程模式的統計基礎　 4.3

變項的基本概念與特性　 4.3

連續變項的統計特性　 4.5

線性關係的統計原理 　4.9

共變矩陣的推導原理 　4.13

共變數推導定理　 4.13

變異數與共變數導出矩陣 　4.14

參數估計的原理　 4.17

有限訊息與完全訊息技術　 4.17

加權最小平方策略　 4.19

主要的參數估計策略　 4.21

無加權最小平方（ULS）法　 4.21

一般化最小平方（GLS）法　 4.22

最大概似（ML）法 　4.23

漸近分配自由（ADF）法 　4.25

參數估計的相關議題　 4.26

參數估計與樣本數的關係 　4.26

模型參數估計的疊代　 4.28

非正定問題 　4.29

結語　 4.30 

第五章 　模型評鑑與修飾

模型評鑑的基本概念 　5.3

測量品質與模型評鑑　 5.3

模型評鑑的假設考驗　 5.4

參數估計與模型評鑑 　5.5

模型評鑑的方法 　5.5

卡方檢驗 　5.7

模型契合指標 　5.10

替代指標　 5.15

殘差分析指標 　5.20

契合度指標的比較與運用 　5.22

信度估計　 5.25

信度的意義 　5.25

古典測量理論的信度概念 　5.26

SEM的信度估計 　5.27

模型修飾的原理與方法　 5.29

界定搜尋程序 　5.29

模型修飾的計量策略 　5.32

結語 　5.40

第三篇　 分析技術

第六章　 LISREL的概念與技術

LISREL簡介　 6.3

LISREL的功能　 6.3

LISREL的矩陣 　6.4

LISREL模型的構成 　6.8

LISREL語法　 6.12

資料設定指令　 6.13

模型設定指令　 6.25

結果輸出設定　 6.34

PRELIS語法 　6.41

PRELIS的基本語法　 6.41

PRELIS語法的特性　 6.43

第七章     SIMPLIS的概念與技術

SIMPLIS的基本概念 　7.3

SIMPLIS語法的輸入與輸出 　7.3

SIMPLIS語法的基本內容　 7.4

SIMPLIS語法　 7.6

資料界定指令　 7.6

模型設定指令 　7.9

輸出設定指令 　7.14

SIMPLIS分析範例 　7.16 

第八章　 結構方程模式的操作

SEM的分析步驟 　8.3

模型發展階段 　8.3

估計檢驗階段 8.4

SEM的執行重點 8.5

模型的描述與設定 8.5

資料的準備 8.8

報表的整理與分析 8.10

替代模型的使用 8.15

SEM的解釋與應用 8.18

因果關係的論證 8.18

SEM分析的推論限制 8.19

SEM分析的解釋 8.21

SEM分析的技術問題 8.22

語法錯誤與執行錯誤 8.22

嚴重執行錯誤 8.23

第四篇 應用典範

第九章 因素分析

因素分析的基本概念 9.2

因素分析的功能 　9.2

探索性與驗證性因素分析　 9.3

探索性因素分析　 9.4

因素與共變結構 　9.5

因素抽取的原理 　9.6

因素分析的條件　 9.7

探索性因素分析的執行 　9.8

驗證性因素分析　 9.16

SEM典範下的CFA 　9.16

潛在變項的因素分析 　9.17

CFA的基本特性　 9.19

測量誤差與方法效應 　9.20

單維測量與多維測量 　9.22

初階模型與高階模型 　9.25

驗證性因素分析的執行 　9.26

結語　9.30０

範例一：驗證性因素分析Ⅰ《測驗工具之檢驗》

範例二：驗證性因素分析Ⅱ《理論模型之檢驗》

範例三：驗證性因素分析Ⅲ《高階因素效度檢驗》

第十章 　路徑分析

路徑分析的基本概念　 10.3

相關與因果　 10.3

路徑分析的假設考驗 　10.4

路徑分析的原理 　10.6

模型的建立　 10.6

遞迴模型與非遞迴模型　 10.8

路徑圖與結構方程式　 10.10

直接效果與間接效果 　10.11

迴歸取向的路徑分析 　10.12

迴歸取向路徑分析的步驟 　10.12

直接效果、間接效果與整體效果 　10.13

模型衍生相關 　10.15

結構方程模式的路徑分析　 10.17

PA-OV: 觀察變項的路徑分析　10.17

PA-LV: 潛在變項的路徑分析 　10.21

結語 　10.29 

範例四：路徑分析PA-OV《觀察變項路徑分析之應用》

範例五：路徑分析PA-LVⅠ《調節模型之路徑分析》

範例六：路徑分析PA-LVⅡ《中介模型之路徑分析》

第十一章    多樣本結構方程模式

多樣本分析的原理 　11.3

多樣本結構方程式 　11.3

多樣本模型分析的估計原理 　11.4

多樣本參數估計 　11.5

恆等性分析的概念 　11.7

測量恆等性的意義 　11.7

恆等性檢驗的內容 　11.8

測量恆等性的檢驗方法　 11.9

SEM取向與IRT取向的恆等性檢驗 　11.10

恆等性檢驗的策略　 11.11

共變矩陣恆等性檢驗 　11.11

因素恆等性檢驗 　11.12

其他參數恆等性檢驗 　11.13

複核效化檢驗的概念與方法　 11.14

複核效化的意義 　11.15

複核效化的SEM分析 　11.16

複核效化評估指數 　11.18

結語 　11.14

範例七：多樣本模型分析Ⅰ《因素恆等性檢驗之應用》

範例八：多樣本模型分析Ⅱ《複核效化檢驗之應用》

第十二章　 平均數結構分析

平均數結構分析的原理 　12.3

基本數學原理 　12.3

平均數結構分析的契合函數 　12.5

平均數結構的分析技術 　12.6

LISREL的矩陣概念 　12.6

平均數結構分析的辨識性　 12.7

MIMIC模式檢驗　 12.8

成長曲線分析　 12.9

成長曲線分析的層次 　12.10

成長曲線函數　 12.11

共變矩陣的導出　 12.12

結語 　12.15

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