包邮与结构方程模型共舞:曙光初现

基础概念篇
第1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入门较快且容易
（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）CAUS
（三）EQS
（四）LISREL
（五）Mplus
（六）Mx
（七）RAMONA
（八）SEPATH
七、SEM软件分析比较
第2章 SEM的专有名词、符号定义与样本数要求
一、专有名词、符号定义
（一）潜变量
（二）观察变量
（三）外生变量
（四）内生变量
（五）模型
（六）模型设定说明
（七）参数
（八）双相关
（九）因素负荷量
（十）测量误差
（十一）单向因果关系
（十二）间接效应
（十三）互为因果关系
（十四）循环因果关系
（十五）扰动
（十六）多元相关平方
（十七）矩阵
（十八）拟合度指标
（十九）偏度
（二十）峰度
（二十一）多元正态
（二十二）SEM模型的组成
（二十三）验证式因素分析模型
（二十四）违犯估计
（二十五）迭代与收敛
二、SEM样本数（sample size）的需求
第3章 SEM分析流程
一、模型设定
（一）确认模型要包含的构面
……
理论篇
软件操作篇
参考文献