Chapter 1 Introduction
1.1 Applied Linguistics and SEM in Applied Linguistics
1.2 Big Data Corpora and the Extraction of Small Data
1.3 Amos and Its Uses in SEM
1.4 Summary
Chapter 2 Parameter Estimation and Test
2.1 Estimation of Parameters
2.2 Test of Parameters
2.3 Summary
Chapter 3 Path Models
3.1 Types of Elementary Path Models
3.2 Examples of the Analysis of Path Models
3.3 Summary
Chapter 4 Factor Analysis Models and Structural Regression Models
4.1 Factor Analysis Models
4.2 Structural Regression Models
4.3 Summary
Chapter 5 Data Imputation
5.1 Regression Imputation
5.2 Stochastic Regression Imputation
5.3 Bayesian Imputation
5.4 Multiple Imputation
5.5 Summary
Chapter 6 Analyses with Censored and Ordered-Category Data
6.1 Analyses with Censored Data
6.2 Analyses with Ordered-Category Data
6.3 Summary
Chapter 7 Bootstrapping
7.1 Bootstrapping Used in Model Comparison
7.2 Bootstrapping Used in Estimation Method Comparison
7.3 Summary
References

传统应用语言学研究主要涉及结构化数据（即小数据）。随着信息技术发展，应用语言学研究也进入了大数据时代。这里的大数据是指应用语言学研究使用的不错语料库，它们具有一般大数据的基本特征。《大数据时代应用语言学研究中的结构方程建模》属于统计学和语料库语言学交叉学科范畴，着重考察三个方面：①语料库大数据的特征；②常用的语料库分析软件及其在语言数据提取中的应用；③结构方程建模的概念和原理及其利用语料库数据建模的基本方法。