本书前三章为结构方程模型的基础概念篇，介绍SEM的历史、专有术语、应用符号等，读者们阅读之后便可看懂已发表的SEM论文；第4~8章介绍SEM常用到的各种分析理论，方便读者为后续的实操夯实基础；第9~10章介绍AMOS软件的操作程序,若读者对AMOS操作很了解，则可以选择略读；1~15章，是利用SEM进行各种模型的实务演练，在类似于真实论文数据分析的情境下，对前几章的SEM理论做到融会贯通；6~17章完整地解释SEM数据报表的意义，让渎者清楚地了解数据分析结果的内涵，也方便读者在阅读SEM论文时对其研究结果做出评价；9章补充了一些SEM容易犯的小错误及部分功能，让读者的SEM论文更具学术严谨性。

张伟豪(1962— )，博士，SPSS统计软件资深顾问，统计学知名专家。主要研究领域：结构方程模型应用、大数据分析及数理统计原理。现任台湾地区三星统计服务有限公司董事长，北京巨大量化科技有限公司董事长。曾受邀在台湾地区大学、北京师范大学、台北大学、同济大学等100多所高校讲授统计学课程。

基础概念篇
章 认识结构方程模型
一、什么是结构方程模型
二、SEM与传统统计方法的相似及不同之处
(一)SEM与传统统计方法的相似之处
(二)SEM与传统统计方法的不同之处
三、学习SEM的十大理由
(一)SEM为一门快速成长的统计技术
(二)增加论文投稿接受的机会
(三)比传统统计分析(SPSS/SAS)更严谨
(四)图形输出，较为直观也易于解释
(五)SEM入门较快旦容易
(六)能够保留变量的完整信息
(七)可进行复杂模型的评估
(八)提供整体模型的估计
(九)提供多样化的拟合指标
(十)可以完全重复其他研究人员的研究
四、SEM的分析范围
五、SEM的评论
六、SEM的分析工具
(一)Amos
(二)CALIS
(三)EQS
(四)LISREL
(五)Mplus
(六)Mx
(七)RAMONA
(八)SEPATH
七、SEM软件分析比较]
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