导语

  

内容提要

  

    结构方程模型（SEM）被誉为应用统计的第三次革命、第三代与第四代定量研究方法的桥梁。它集成了现有最常用的显变量与潜变量模型，成为多元统计数据处理和模型估计的超级平台。Stata既可以使用命令程序，也可以画路径图来处理SEM，已成为主要甚至引领SEM技术的统计软件。
    本书是国内第一本应用Stata软件处理SEM的教材，包括相关分析、线性回归、广义线性回归、主成分分析、因子分析、路径分析、标准型与合成型结构方程模型、广义结构方程模型、潜类别模型，以及结构方程模型的多组比较、多层效应、交互效应等。本书充分汲取国内外结构方程模型相关教材的智慧精华，侧重介绍笔者操作使用的论文案例及经验，同时也兼顾模型方法的统计学原理。
    本书可作为本科生、研究生、科研工作者学习统计学、多元统计学的软件操作手册或方法参考书。

    阳义南，管理学博士、经济学博士后。历任PICC资产管理公司组合投资经理、中山大学岭南学院金融系助理教授。2017年1月入选华南理工大学第一批“兴华学者”人才计划，破格晋升教授。在《管理世界》《统计研究》《金融研究》《财经研究》《财贸经济》《中国人口科学》、International Journal of Social Welfare、Singapore EConomic Review等SSCI、CSSCI期刊发表论文60多篇。这些论文被引用1000多次，10多篇被人大复印报刊资料、中国社会科学网、《中国社会科学报》《中国经济学年鉴》等转载、转摘或收录，并获得部级奖4项、第九届中国博士后经济学论坛论文一等奖、中国医促会健康保障论坛论文一等奖、中国保险学会2014年学术年会最佳论文奖、首届全国社会保障优秀科研成果奖、第六届中国保险学优秀成果奖。还曾获得2006年武汉大学“十大杰出青年”、“十大学术之星”，2010年中国人民大学“优秀博士论文奖”。主持国家社科、教育部等课题20余项，编著《结构方程模型及Stata应用》，合编《大数据前沿技术与应用》。

第1章  结构方程模型介绍
  1.1  从显变量到潜变量
  1.2  什么是结构方程模型
  1.3  结构方程模型为何盛行
第2章  结构方程模型展示
  2.1  路径图
  2.2  矩阵方程
  2.3  命令程序
第3章  结构方程模型建模
  3.1  模型设定与预识别
  3.2  模型参数估计方法
  3.3  模型拟合优度检验
  3.4  模型修正
第4章  结构方程模型：回归分析与路径分析
  4.1  相关分析与线性回归
  4.2  中介效应与路径模型
第5章  结构方程模型：因子分析
  5.1  探索性因子分析
  5.2  验证性因子分析
  5.3  多因子与高阶因子模型
第6章  结构方程模型：连续型潜变量
  6.1  MIMIC模型
  6.2  标准结构方程模型
  6.3  合成型结构方程模型
  6.4  广义测量模型与广义结构方程模型
第7章  广义结构方程模型：分类型
  7.1  列联表分析
  7.2  广义线性回归模型
  7.3  广义中介模型
  7.4  分类型潜变量模型
第8章  结构方程模型：多组比较
  8.1  多组比较模型
  8.2  路径模型多组比较
  8.3  潜变量的测量不变性检验
  8.4  结构方程模型多组比较
第9章  结构方程模型：多层效应
  9.1  多层回归与路径模型
  9.2  多层结构方程模型
第10章  结构方程模型：交互效应
  10.1  交互效应结构方程模型
  10.2  二次效应结构方程模型
总结与展望
参考文献