第一章 结构方程模型理论内涵 1
第一节 假设模型与模型的界定 2
第二节 样本的大小 8
第三节 模型适配度的评估 11
第四节 数据插补法 27
第五节 模型估计程序 34
参考文献 37
第二章 测量模型的验证与模型聚敛效度检验 38
第一节 测量模型验证的相关理论 38
第二节 测量模型的识别 41
第三节 量表或测量的CFA模型验证 43
第四节 测量模型的聚敛效度 61
第五节 一阶因素模型与二阶因素模型 63
第六节 反映性测量与形成性测量 69
参考文献 78
第三章 因素构念的区别效度检验 79
第一节 区别效度的意涵 80
第二节 量表区别效度的操作实务 87
第三节 区别效度解析——以父母期望量表为例 95
第四章 潜在变量路径分析 116
第一节 Amos的操作流程 116
第二节 界定参照指标的路径系数 124
第三节 参数估计与模型检验 128
第五章 模型界定与模型修正 151
第一节 模型的测量模型与结构模型 152
第二节 限定特殊群体为分析样本数据 167
第三节 模型的修正或再界定 176
参考文献 201
第六章 因果结构效度的检验 202
第一节 混合测量模型的因果结构分析 202
第二节 退休教师生活满意的因果模型分析 214
第三节 未符合模型简约原则的修正 222
第四节 模型简化修正图 236
第七章 多群组分析 250
第一节 多群组分析相关理论 250
第二节 测量模型不变性 252
第三节 多群组分析范例说明 271
第四节 建立基线模型 273
第五节 建立多群组分析模型图与模型估计 277
第六节 多群组分析的竞争模型 282
第七节 性别变量的多群组分析 297
参考文献 309
第八章 贝氏估计法 310
第一节 贝氏估计法相关理论 310
第二节 贝氏估计法的操作实例 313
第三节CFA模型的贝氏估计应用 333
第四节 非散布事前分布的贝氏估计法 342
第五节 潜在变量路径分析——贝氏估计法 349
第六节 贝氏估计法的PPP值解析 360
第七节 贝氏估计法在多群组的应用 364
参考文献 370
附录 模型估计的其他议题 371
第一节 不适当解值的问题 371
第二节 非正定问题 377
第三节 潜在变量间关系的修正 379