Mplus应用·基础篇
潜变量建模与Mplus应用·基础篇 王孟成 (作者)
基本信息
· 出版社: 重庆大学出版社; 第1版 (2014年1月1日)
· 外文书名: Latent Variable Modeling Using Mplus
· 丛书名: 万卷方法
· 平装: 276页
· 语种： 简体中文
· 开本: 16
· ISBN: 9787562478065, 7562478066
· 条形码: 9787562478065
· 商品尺寸: 25.6 x 18.4 x 1.4 cm
· 商品重量: 499 g
· 品牌: 重庆大学出版社
· ASIN: B00HV446Y4
编辑推荐
潜变量模型发展迅速。然而方法学领域的发展延伸到应用领域需要一段时间， 这个时间的长短取决于方法学者的推广和应用研究者的学习、接受和运用。在国内，潜变量模型为大家所熟知的多限于SEM,尽管它只是潜变量模型的一部分,潜变量建模软件也仅限于AMOS和LISREL。其实Muthén教授为了填补统计方法与实际应用的差距所开发的Mplus功能强大，使用也比较方便。Mplus在短短的10多年中更新至第7版，每个版本在功能上均有重大突破。它的推出大大加速了潜变量模型的应用，已经成为潜变量建模领域的主流分析软件。
《潜变量建模与Mplus应用•基础篇》一书的目的就在于为“讨厌”数学公式的学者介绍潜变量建模方法及Mplus软件实现，所以书中避免了令人生畏的数学公式，尽量通过平实的语言介绍模型背后的真谛。
作者简介
王孟成，博士，广州大学心理学系教师。主讲多期“潜变量建模与Mplus应用工作坊”，对Mplus软件有多年应用经验。
目录
1潜变量分析模型概述
1.1变量类型
1.1.1连续变量
1.1.2分类变量
1.1.3计数变量
1.2外显变量和潜在变量
1.3内生变量和外生变量
1.4潜变量模型
1.5潜变量模型——扩展
1.5.1潜变量模型的类型
1.5.2潜在类别分析
1.5.3潜在转换分析
1.5.4因子混合模型
1.5.5回归混合模型
1.5.6增长混合模型和潜类别增长模型
1.5.7多水平混合模型
1.6潜变量模型建模软件
2Mplus简介及主要命令语句
2.1Mplus简介
2.2Mplus安装与运行过程
2.2.1Mplus安装
2.2.2Mplus运行过程
2.3Mplus命令概述
2.4Mplus常用命令
2.4.1标题（TITLE）
2.4.2数据（DATA）
2.4.3变量（VARIABLE）
2.4.4分析（ANALYSIS）
2.4.5模型（MODEL）
2.4.6输出（OUTPUT）
2.4.7保存（SAVEDATA）
2.4.8绘图（PLOT）
2.4.9蒙特卡洛（MONTECARLO）
2.5Mplus的功能
2.6本章小结
3回归与路径分析
3.1相关系数
3.1.1积差相关
3.1.2点二列相关系数
3.1.3二列相关系数
3.1.4多列相关
3.1.5四分相关和φ系数
3.2回归分析概述
3.2.1一元线性回归
3.2.2多元线性回归
3.2.3分类变量回归分析
3.2.4计数数据的回归分析
3.3路径分析
3.3.1路径分析概述
3.3.2递归模型和非递归模型
3.3.3路径模型的识别
3.3.4路径系数估计与效应分解
3.3.5纵向路径分析模型
3.4中介效应分析
3.4.1中介效应分析概述
3.4.2中介效应分析的意义
3.4.3中介模型的形式
3.4.4抑制变量与混淆变量
3.4.5中介效应检验
3.4.6调节效应分析
3.4.7中介和调节变量（效应）的比较
3.5混合的中介与调节效应
3.5.1有调节的中介效应模型
3.5.2有中介的调节效应模型
3.5.3两者的混合
3.6Mplus示例
3.6.1中介效应模型分析示例
3.6.2调节效应模型分析示例
3.7本章小结
4探索性因素分析
4.1因素分析概述
4.2探索性因素分析原理
4.2.1因素分析原理
4.2.2因素分析与主成分分析
4.2.3二分变量因素分析
4.3探索性因素分析过程
4.3.1使用EFA存在的问题
4.3.2EFA分析过程
4.4探索性因素分析示例
4.4.1研究背景
4.4.2Mplus实现
4.4.3结果解释
4.5探索性结构方程模型
4.5.1探索性结构方程模型概述
4.5.2探索性结构方程模型示例
4.6本章小结
5验证性因素分析（一）
5.1验证性因素分析概述
5.2验证性因素分析原理
5.2.1验证性因素分析的表达式
5.2.2验证性因素分析步骤
5.3模型拟合评价
5.3.1假设检验卡方
5.3.2近似拟合检验
5.3.3信息指数
5.3.4拟合指数评价
5.3.5模型修正
5.3.6结果报告
5.4一阶CFA实例与Mplus过程
5.4.1实例说明
5.4.2模型设定与识别
5.4.3—阶CFA分析结果与解释
5.4.4指标作为类别变量
5.5二阶／高阶验证性因素分析
5.5.1二阶／高阶模型概述
5.5.2高阶模型表达与识别
5.5.3高阶模型示例
5.6本章小结
6验证性因素分析（二）
6.1MTMM模型
6.1.1MTMM概述
6.1.2常用的MTMM分析模型
6.1.3其他问题
6.1.4Mplus语句示例
6.2Bifactor模型
6.2.1Bifactor模型概述
6.2.2Bifactor模型表达式
6.2.3Bifactor模型示例
6.3潜状态特质模型（LST）
6.3.1潜状态特质模型概述
6.3.2LST的基本形式
6.3.3带方法学效应的LST模型
6.3.4带自回归效应的LST模型
6.3.5Mplus示例
6.3.6小结
6.4随机截距因子模型
6.4.1随机截距因子模型概述
6.4.2随机截距因子模型的优点
6.4.3示例
6.4.4小结
6.5信度估计
6.5.1传统的Alpha系数
6.5.2组合信度
6.5.3单个指标信度
6.5.4二分变量的信度估计
6.5.5双因子模型中信度估计
6.5.6小结
6.6CFA的其他用途
6.6.1用于检验相关系数
6.6.2用于经典的项目分析
6.7本章小结
……
7测量等值与多组验证性因素分析
8结构方程模型
9结构方程建模涉及的重要议题
