结构方程模型：方法与应用（第二版）

　　本书以通俗易懂的方式系统地介绍和阐述结构方程模型 （SEM） 的基本概念和统计原理，侧重结构方程模型的实际运用，介绍和示范各种常用结构方程模型，以及许多新近发展的模型，包括带分类条目的验证性因子分析 （CFA） 模型、双因子CFA模型、贝叶斯CFA 模型、缺失值多重插补 （MI）、潜变量合理值的估计和应用、调节中介效应模型、贝叶斯路径分析模型、带个体差异观察时间的潜发展模型 （LGM）、检验带分类变量的量表的测量不变性、纵向潜类别分析 （LLCA）、潜转换分析 （LTA）、带协变量和远端结局变量的潜发展混合模型 （GMM）、手动实施 BCH 方法和三步法混合模型建模、各种结构方程模型的蒙特卡罗模拟功效分析以及潜类别分析 （LCA） 模型的样本量估计。 本书采用国际著名 SEM 软件Mplus估计所有模型，使用真实数据演示各种模型估计，详细解读程序代码及输出结果。本书提供用于示范模型的数据和相应的Mplus程序，参照本书提供的例题和相应的计算机程序，读者便能自己实践各种结构方程模型。 本书可作为大学社会科学及公共卫生学院研究生以及统计和生物统计专业本科生的参考书，也可作为相关学科的研究人员从事统计分析的工具书。

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