潛變量增長曲線模型(簡體書)
商品資訊
系列名:格致方法‧定量研究系列
ISBN13:9787543236233
出版社:格致出版社
作者:(美)克里斯托弗‧普里徹; 阿斯榮‧威克曼; 羅伯特‧麥卡勒姆; 南希‧布里格斯
譯者:姜念濤
出版日:2024/11/01
裝訂/頁數:平裝/155頁
規格:21cm*14.5cm (高/寬)
版次:一版
商品簡介
本書介紹的潛變量增長曲線模型為社會科學量化應用的研究者提供了一種新的方法,並可以超越經驗性的研究,顯示了潛變量增長曲線模型作為結構方程模型是如何表達和估計的,並說明了它和多層次增長模型的關係。本書作者顯示了各種各樣的模型,例如固定/隨機截距和/或固定/隨機坡度、有條件增長曲線模型、平行過程模型、多組分析,他們也討論了模型的各種延伸,例如分段增長、結構潛在增長、類型和有序變量結果等。他們用了大量的說明性的圖形來表述和討論,這是使用結構方程模型的一個優勢。
作者簡介
克裡斯托弗·普裡徹,堪薩斯大學定量心理學系助理教授。他的研究主要關注運用因子分析、結構方程模型和多層模型來分析縱向與相關數據。
阿斯榮·威克曼,俄亥俄州立大學社會心理學課程博士後講師。他的研究興趣集中於社會認知與量化方法在個體差異研究,包括性格評估上的應用。
羅伯特·麥卡勒姆,北卡羅萊納大學教堂山分校瑟斯通計量心理學實驗室主任。他的主要研究興趣涉及研究分析相關數據的定量模型與方法,特別是因子分析、結構方程模型和多層模型。
南希·布裡格斯,阿德萊德大學公共衛生領域的統計學家。她的研究與專業興趣涉及將高級多元統計方法,例如線性或非線性多層模型和潛變量模型。
名人/編輯推薦
潛變量增長曲線模型是對縱向數據進行分析的一種方法,它可以讓科學家清楚地表達和檢驗均值隨時間變化的趨勢、最初的水平對變化速度的預測、兩組或多組數據在變化軌跡上的區別、一個變量的變化是否與另一個變量的變化相關等。本書使用了大量的說明性的圖形來表述和討論,向讀者展示了如何構築複雜的增長曲線模型。
• 提供相關軟件及詳盡的參考文獻,便於讀者深入探索
• 介紹由淺入深,有助於讀者完全掌握增長曲線模型
• 適合具有經典統計方法基礎的高年級本科生、研究生
序
回顧過去 20多年的社會科學研究,我們提出了一個始終如一的發現:婚姻會增加幸福感。斯塔克與埃什爾曼在一篇討論這一問題的文獻中總結道:“已婚者相對於未婚者在幸福感方面的一個明確的指標一-總體幸福感上的優勢似乎是真實的。”(Stack & Eshleman,1998:527)通過研究17個國家的數據,他們得出“對男性與女性,婚姻同等地增加幸福感”的結論(Stack & Eshleman,1998:527)。存在爭論的是兩個問題——婚姻是否能增加幸福感和兩性之間的增加是否相同(或者如某些研究者認為的,男性比女性增加得多)。另外一個我們關心的問題是,無論兩性不同還是相同,這一增加的幸福感是否在婚姻的歷程中有所變化。通過分析一個全國範圍的17年、5期的樣本,瓦蘭寧厄姆、約翰遜和阿馬托(VanLangingham, Johnson & Amato,2001)發現,沒有證據支持文獻所提出的生命過程中婚姻幸福感的U形模式(幸福感的減少及在晚年的回升)。
對於上面提到的研究問題,有兩種方法論的途徑:使用橫截面數據或者縱向數據比較結婚的人和沒有結婚的人。很多關於這個問題的研究使用了橫向數據。然而,要對“婚姻增加幸福感”這個簡單的論述作出合適的評價,使用縱向數據是必要的。一些研究者,比如瓦蘭寧厄姆、約翰遜和阿馬托(VanLaningham,Johnson & Amato,2001),確實使用了縱向數據(他們使用了固定效果模型)。我們真正想研究的是以下情形:在時點0上,有一個隨機未婚人群的樣本,這些人被追蹤;在時點1的時候,有些人結了婚;在時點2的時候,又有一些人結了婚。但是有一些人在整個追蹤的時期內都沒有結婚,即使當他們完成自己生命歷程的時候,也還是有人沒有結婚。橫向數據只是截取一個時點,然後比較那些結過婚的人和沒有結過婚的人,而忽略了人與人之間的不可觀測的差異性。縱向分析模型(例如,固定效果模型、隨機影響模型和混合影響模型)恰當地處理了不可觀測的差異性問題。更合適的方法是潛變量增長曲線模型,這種方法不僅能夠處理不可觀測的差異性問題,也能夠對男性和女性分別就他們生命歷程中婚後的幸福感進行潛在趨勢研究。
普裡徹(Preacher)、維赫曼(Wichman)、麥卡勒姆(MacCallum)和布裡格斯(Briggs)的潛變量增長曲線模型為社會科學量化應用的研究者提供了一種新方法,一種處理上面提到的實體問題的獨一無二的機會,並可以超越經驗性的研究。他們顯示了潛變量增長曲線模型作為結構方程模型是如何表達和估計的,並說明了它和多層次增長模型的關係。在本書中,作者展示了各種各樣的模型,例如固定/隨機截距和/或固定/隨機坡度、有條件增長曲線模型、平行過程模型、多組分析。他們也討論了模型的各種延伸,例如分段增長、結構潛在增長、類型和有序變量結果等。他們用了大量說明性的圖形來表述和討論,這是使用結構方程模型的一個優勢。
廖福挺
目次
序
第1章 簡介
第1節 本書概述
第2節 潛變量增長曲線模型:簡短的歷史與概述
第3節 模型設定和參數解釋
第4節 時間的測量尺度
第5節 異步測量
第6節 前提假設
第7節 參數估計與缺失數據
第8節 模型評估與選擇
第9節 統計效力
第2章 將潛變量增長曲線模型應用於經驗數據
第1節 數據
第2節 軟件
第3節 模型擬合策略的概要
第4節 模型0:空模型
第5節 模型1:隨機截距模型
第6節 模型2:固定截距、固定斜率
第7節 模型3:隨機截距、固定斜率
第8節 模型4:隨機截距、隨機斜率
第9節 模型5:多群體分析
第10節 模型6:條件增長曲線模型
第11節 模型7:並行過程模型
第12節 模型8:隊列序列設計
第13節 模型9:時變協變量
第14節 模型10:多項式增長曲線
第15節 模型11:未設定軌跡
第16節 總結
第3章 模型的特別拓展
第1節 增長混合模型
第2節 分階段增長
第3節 多指標潛變量的變化模型
第4節 結構潛變量曲線
第5節 自回歸潛變量曲線模型
第6節 分類變量和次序變量模型
第7節 在變化中對因果關係建模
第8節 總結
第4章 潛變量增長模型和多層模型的關係
第1節 MLM在重復測量數據中的應用
第2節 模型設置
第3節 參數估計
第4節 模型評估
第5節 MLM和LGM重合的方面
第6節 MLM和LGM的不同之處
第7節 軟件
第5章 結論
附錄
注釋
參考文獻
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