第一章 绪论 1
一、现代统计学的发展趋势 1
二、结构方程模型的基本形式及原理 4
三、结构方程模型的优点 11
四、结构方程模型的历史沿革 15
五、常见的结构方程模型软件 16
第二章 因子分析与路径分析 18
一、因子分析 18
二、路径分析 33
三、从因子分析、路径分析到结构方程模型 45
第三章 结构方程模型的一个示例及相关预备知识 46
一、社会经济状态对个人心理状态的影响 46
二、协方差矩阵的生成 49
三、LISREL的运行界面 51
四、SIMPLIS的基本语法 55
五、模型建构示例 63
第四章 测量模型——验证性因子分析 70
一、验证性因子分析的一般模型和原理 71
二、验证性因子分析的模型识别 73
三、参数估计方法及相关问题 80
四、测量的效度与信度 85
五、社会网络资本的验证性因子分析 91
第五章 全模型——带潜变量的结构模型 101
一、潜变量结构模型的一般形式 102
二、结构方程模型的识别法则 106
三、参数估计 110
四、模型评估 115
五、模型修订 118
六、社会网络资本对个人资本的影响 120
第六章 高阶因子模型与多组模型 124
一、高阶因子模型 124
二、均值结构模型 132
三、多组模型 134
第七章 结构方程模型的一些特殊议题 140
一、观察变量的分布与样本量 140
二、缺失值问题 142
三、协方差矩阵和相关矩阵 144
四、不正定、不收敛与Heywood问题 147
五、定类变量的引入 149
结论 151
参考文献 153
后记 162