结构方程模型:方法与应用目录
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发布时间：2024-10-03 04:48
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时间：2024-12-02 14:14
以下是结构方程模型：方法与应用目录的改写内容:
1. 模型基础
- 测量模型：阐述了模型中测量变量的表述，包括它们如何反映潜在的结构变量。
- 结构模型：详细介绍了模型中潜变量之间的关系和影响，以及它们如何通过测量变量表现。
- 模型方程：解释了如何通过数学公式将测量模型和结构模型联结，形成完整的模型表达。
2. 模型分析与评估
- 模型识别：探讨如何识别模型中的参数和结构，确保模型的合理性和解释性。
- 模型估计：介绍了估计模型参数的方法，如最大似然估计，及其在实际应用中的步骤。
- 模型评估：涵盖了模型拟合度检验，如残差分析，以确定模型的适配性。
- 模型修正：当模型不符合实际数据时，如何进行模型调整和优化的过程。
3. 验证性因子分析与高级模型
- 验证性因子分析模型详解，包括不同观察标识的处理方法。
- 高阶模型探讨了复杂情况下的模型扩展，如分类和高阶变量处理。
4. 结构方程模型的扩展
- MIMIC模型和非线性潜发展模型的介绍，以及如何处理测量误差。
5. 多组模型
- 多组验证性因子分析和结构方程模型在群体分析中的应用，包括不同阶别的模型构建。
6. 样本量估计
- 介绍了如何通过经验法则、satorra-Saris法和蒙特卡罗模拟来估计SEM的所需样本量，包括不同情况下的具体步骤。
最后是参考文献，提供了深入研究的详细资料来源。
