潛在類別模型的原理與技術(shù)

內(nèi)容概要

潛在類別模型是探討潛在變量的模型化分析技術(shù)。它與一般常用的因素分析或結(jié)構(gòu)方程模型的最大不同在于變量的形式：因素分析處理的是連續(xù)變量；潛在類別分析處理的是類別變量。正因?yàn)闈撛陬悇e模型以類別數(shù)據(jù)作為素材，補(bǔ)足了潛在變量模型的一個(gè)缺口，為社會(huì)科學(xué)研究者面對(duì)俯拾即是的類別數(shù)據(jù)提供了一種更強(qiáng)而有力的分析工具。最重要的是，潛在類別分析把類別數(shù)據(jù)與潛在變量的觀念加以結(jié)合，提高了類別變量的分析價(jià)值，也使得社會(huì)科學(xué)研究者可以一窺潛在類別背后的實(shí)證意義，在方法學(xué)上具有重要的價(jià)值。    為了適合初學(xué)者自行研讀，本書僅對(duì)潛在類別模型的原理進(jìn)行介紹，并利用Mplus與LatentGOLD兩套軟件進(jìn)行范例說明。除了基本的探索性潛在類別分析，本書范例涵蓋了驗(yàn)證性、多樣本、多因子、度量模型的潛在類別分析，可以說對(duì)于潛在類別模型的基本應(yīng)用進(jìn)行了完全的闡述。本書可作為大專院校和科研機(jī)構(gòu)中的學(xué)生、教職員、研究人員進(jìn)入潛在類別模型領(lǐng)域的最佳導(dǎo)讀與研習(xí)用書。

作者簡(jiǎn)介

邱皓政，1995年獲美國(guó)南加州大學(xué)(University of Southern California)博士學(xué)位，主修心理計(jì)量學(xué)，臺(tái)灣“輔仁大學(xué)”心理學(xué)學(xué)士與碩士。研究興趣為工業(yè)與組織心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)方法與多變量應(yīng)用技術(shù)、心理測(cè)驗(yàn)學(xué)、創(chuàng)造力與組織創(chuàng)新研究等，專長(zhǎng)議題為結(jié)構(gòu)方程模型與多變量統(tǒng)計(jì)方法。

書籍目錄

序第一章  引論  第一節(jié)  導(dǎo)論  第二節(jié)  潛在變量模型    一、潛在變量的特性    二、因素分析模型    三、潛在類別分析  第三節(jié)  潛在類別模型的分析軟件第二章  類別變量的特性與分析  第一節(jié)  類別變量特性    一、類別數(shù)據(jù)的特性    二、次數(shù)、百分比與列聯(lián)表  第二節(jié)  卡方統(tǒng)計(jì)量與殘差分析    一、期望值與殘差    二、標(biāo)準(zhǔn)化殘差    三、卡方統(tǒng)計(jì)量與卡方檢驗(yàn)  第三節(jié)  對(duì)數(shù)線性模型    一、對(duì)數(shù)線性模型的原理    二、似然函數(shù)卡方值    三、對(duì)數(shù)線性模型與卡方檢驗(yàn)的差異第三章  潛在類別分析原理  第一節(jié)  潛在類別分析的基本模型    一、列聯(lián)表的數(shù)據(jù)格式    二、潛在類別分析的數(shù)學(xué)模型  第二節(jié)  潛在類別分析的參數(shù)估計(jì)    一、概率參數(shù)化    二、對(duì)數(shù)參數(shù)化  第三節(jié)  模型估計(jì)    一、極大似然估計(jì)量    二、迭代估計(jì)    三、模型適配檢驗(yàn)    四、模型適配指標(biāo)  第四節(jié)  分類（classification）第四章  探索性潛在類別分析  第一節(jié)  探索性模型的原理  第二節(jié)  探索性分析的主要內(nèi)容    一、模型選擇    二、潛在類別概率與條件概率    三、觀察值分類  第三節(jié)  探索性潛在類別分析操作示范    一、LatentGOLD操作程序    二、LatentGOLD報(bào)表解釋    三、Mplus操作程序與結(jié)果第五章  驗(yàn)證性潛在類別分析  第一節(jié)  限定模型的基本概念    一、參數(shù)的限定    二、模型辨識(shí)問題  第二節(jié)  等值限定模型  第三節(jié)  定值限定模型  第四節(jié)  驗(yàn)證性潛在類別分析操作示范    一、非限定模型（四類別未限定模型）    二、平行測(cè)量限定模型    三、誤差限定模型（誤差等量模型）    四、定值限定模型第六章  多樣本潛在類別分析  第一節(jié)  多樣本分析的原理    一、多樣本分析的數(shù)學(xué)模型    二、參數(shù)比較的顯著性檢驗(yàn)  第二節(jié)  非限定廠類別模型  第三節(jié)  多樣本限定模型檢驗(yàn)  第四節(jié)  多樣本潛在類別分析操作示范    一、形貌同構(gòu)性檢驗(yàn)    二、限定模型檢驗(yàn)第七章  多因子潛在類別分析  第一節(jié)  多因子模型的原理    一、模型設(shè)定    二、模型適配比較    三、參數(shù)估計(jì)  第二節(jié)  限定多因子模型  第三節(jié)  方法學(xué)上的意義  第四節(jié)  多因子潛在類別分析操作示范    一、非限定模型分析步驟    二、非限定模型分析結(jié)果報(bào)表    三、限定模型的分析結(jié)果第八章  度量模型潛在類別分析  第一節(jié)  基本概念  第二節(jié)  度量模型的估計(jì)原理    一、基本原理    二、度量模型的統(tǒng)計(jì)原理    三、參數(shù)估計(jì)與模型適配檢驗(yàn)  第三節(jié)  順序性潛在類別分析操作示范    一、LatentGOLD操作步驟    二、LatentGOLD結(jié)果報(bào)表參考文獻(xiàn)索引

章節(jié)摘錄

　　第一章　引論　　第一節(jié)　導(dǎo)論　　如果說近二十年來，統(tǒng)計(jì)原理與技術(shù)對(duì)于社會(huì)科學(xué)研究最大的沖擊是什么，最重要的應(yīng)該是潛在變量模型（1atent variable modelin9，LVM）的蓬勃發(fā)展。主要的理由之一是社會(huì)科學(xué)研究所關(guān)心的研究議題多與抽象而且無法直接觀察的特質(zhì)有關(guān)，為了進(jìn)行測(cè)量與分析，我們往往使用一些間接測(cè)量的方法，獲得片面的數(shù)據(jù)，然后利用潛在變量的概念來整合這些間接測(cè)量數(shù)據(jù)，進(jìn)而掌握抽象特質(zhì)的狀態(tài)?！　∫陨鐣?huì)學(xué)研究中的重要概念社經(jīng)地位（socioeconomic status，SES）為例，我們或許可以利用收入、教育程度或是職業(yè)聲望來了解人們?cè)谏鐣?huì)上的地位或影響力的高低，但是這三者都只涉及了社經(jīng)地位的部分概念，并不能代表社經(jīng)地位這個(gè)概念的全貌，更重要的是社經(jīng)地位是一個(gè)由學(xué)者基于理論基礎(chǔ)所提出的抽象概念，客觀上無法直接測(cè)量其高低，必須借由可測(cè)量的外顯變量（mani—fest variables）或指標(biāo)（indicators）來定義出一個(gè)潛在變量以表示社經(jīng)地位的狀態(tài)?！　VM受到重視的另一個(gè)重要理由是社會(huì)科學(xué)所探究的課題是復(fù)雜的人類行為經(jīng)驗(yàn)與社會(huì)現(xiàn)象，研究者所搜集到的資料往往是片段、交錯(cuò)復(fù)雜的數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)必須進(jìn)一步加以整理，化簡(jiǎn)成為清楚明確的研究變量以進(jìn)行后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)而能夠?qū)τ诂F(xiàn)象進(jìn)行解釋。20世紀(jì)70年代以來盛行的主成分分析與因素分析，最重要的一個(gè)功能就是可以協(xié)助研究者將一堆測(cè)量數(shù)據(jù)整合、萃取出少數(shù)的幾個(gè)主成分（component）或因素（factors）來進(jìn)行精簡(jiǎn)、有效率的分析。LVM不僅可以協(xié)助研究者進(jìn)行抽象概念的研究，也可以協(xié)助進(jìn)行數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)與整合等這種不需要理論基礎(chǔ)，純粹是一種探索性的數(shù)據(jù)處理作業(yè)?！　Q言之，LVM不僅可以從事數(shù)據(jù)化簡(jiǎn)的探索性（exploratory）作業(yè)，也可以配合研究者的議題內(nèi)涵與理論需求，進(jìn)行驗(yàn)證性（confirmatory）研究，加上計(jì)算機(jī)普及與功能提升的優(yōu)勢(shì)條件，以模型為基礎(chǔ)（model—based）的統(tǒng)計(jì)技術(shù)與軟件應(yīng)運(yùn)而生，促成LVM近年來的大鳴大放，未來仍有相當(dāng)開闊的發(fā)展空間。

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