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1 潜变量分析模型概述1

1.1 变量类型1

1.1.1 连续变量1

1.1.2 分类变量1

1.1.3 计数变量2

1.2 外显变量和潜在变量3

1.3 内生变量和外生变量5

1.4 潜变量模型5

1.5 潜变量模型——扩展6

1.5.1 潜变量模型的类型6

1.5.2 潜在类别分析7

1.5.3 潜在转换分析7

1.5.4 因子混合模型8

1.5.5 回归混合模型8

1.5.6 增长混合模型和潜类别增长模型8

1.5.7 多水平混合模型9

1.6 潜变量模型建模软件9

2 Mplus简介及主要命令语句12

2.1 Mplus简介12

2.2 Mplus安装与运行过程13

2.2.1 Mplus安装13

2.2.2 Mplus运行过程13

2.3 Mplus命令概述15

2.4 Mplus常用命令17

2.4.1 标题（TITLE）17

2.4.2 数据（DATA）17

2.4.3 变量（VARIABLE）19

2.4.4 分析（ANALYSIS）22

2.4.5 模型（MODEL）23

2.4.6 输出（OUTPUT）25

2.4.7 保存（SAVEDATA）26

2.4.8 绘图（PLOT）26

2.4.9 蒙特卡洛（MONTECARLO）26

2.5 Mplus的功能27

2.6 本章小结28

3 回归与路径分析29

3.1 相关系数29

3.1.1 积差相关29

3.1.2 点二列相关系数29

3.1.3 二列相关系数30

3.1.4 多列相关30

3.1.5 四分相关和φ系数30

3.2 回归分析概述31

3.2.1 一元线性回归31

3.2.2 多元线性回归32

3.2.3 分类变量回归分析32

3.2.4 计数数据的回归分析33

3.3 路径分析33

3.3.1 路径分析概述33

3.3.2 递归模型和非递归模型34

3.3.3 路径模型的识别36

3.3.4 路径系数估计与效应分解36

3.3.5 纵向路径分析模型36

3.4 中介效应分析38

3.4.1 中介效应分析概述38

3.4.2 中介效应分析的意义38

3.4.3 中介模型的形式39

3.4.4 抑制变量与混淆变量40

3.4.5 中介效应检验40

3.4.6 调节效应分析44

3.4.7 中介和调节变量（效应）的比较46

3.5 混合的中介与调节效应46

3.5.1 有调节的中介效应模型47

3.5.2 有中介的调节效应模型48

3.5.3 两者的混合50

3.6 Mplus示例51

3.6.1 中介效应模型分析示例51

3.6.2 调节效应模型分析示例58

3.7 本章小结61

4 探索性因素分析63

4.1 因素分析概述63

4.2 探索性因素分析原理64

4.2.1 因素分析原理64

4.2.2 因素分析与主成分分析64

4.2.3 二分变量因素分析65

4.3 探索性因素分析过程66

4.3.1 使用EFA存在的问题66

4.3.2 EFA分析过程67

4.4 探索性因素分析示例73

4.4.1 研究背景73

4.4.2 Mplus实现74

4.4.3 结果解释84

4.5 探索性结构方程模型86

4.5.1 探索性结构方程模型概述86

4.5.2 探索性结构方程模型示例86

4.6 本章小结89

5 验证性因素分析（一）91

5.1 验证性因素分析概述91

5.2 验证性因素分析原理93

5.2.1 验证性因素分析的表达式93

5.2.2 验证性因素分析步骤94

5.3 模型拟合评价98

5.3.1 假设检验卡方98

5.3.2 近似拟合检验99

5.3.3 信息指数101

5.3.4 拟合指数评价102

5.3.5 模型修正103

5.3.6 结果报告103

5.4 一阶CFA实例与Mplus过程105

5.4.1 实例说明105

5.4.2 模型设定与识别106

5.4.3 一阶CFA分析结果与解释111

5.4.4 指标作为类别变量123

5.5 二阶／高阶验证性因素分析125

5.5.1 二阶／高阶模型概述125

5.5.2 高阶模型表达与识别125

5.5.3 高阶模型示例126

5.6 本章小结128

6 验证性因素分析（二）131

6.1 MTMM模型131

6.1.1 MTMM概述131

6.1.2 常用的MTMM分析模型133

6.1.3 其他问题136

6.1.4 Mplus语句示例138

6.2 Bifactor模型141

6.2.1 Bifactor模型概述141

6.2.2 Bifactor模型表达式142

6.2.3 Bifactor模型示例142

6.3 潜状态-特质模型（LST）144

6.3.1 潜状态-特质模型概述144

6.3.2 LST的基本形式144

6.3.3 带方法学效应的LST模型147

6.3.4 带自回归效应的LST模型148

6.3.5 Mplus示例151

6.3.6 小结157

6.4 随机截距因子模型157

6.4.1 随机截距因子模型概述157

6.4.2 随机截距因子模型的优点158

6.4.3 示例159

6.4.4 小结162

6.5 信度估计162

6.5.1 传统的Alpha系数162

6.5.2 组合信度164

6.5.3 单个指标信度164

6.5.4 二分变量的信度估计167

6.5.5 双因子模型中信度估计168

6.5.6 小结170

6.6 CFA的其他用途171

6.6.1 用于检验相关系数171

6.6.2 用于经典的项目分析172

6.7 本章小结173

7 测量等值与多组验证性因素分析176

7.1 测量等值概述176

7.1.1 测量等值的意义176

7.1.2 测量等值的概念177

7.2 多组分析原理177

7.3 测量等值性的步骤179

7.3.1 测量等值性的步骤179

7.3.2 多组比较的选择181

7.3.3 潜均值比较182

7.3.4 部分等值182

7.4 实例与Mplus过程183

7.4.1 Mplus设置183

7.4.2 多组测量不变性／等值检验结果187

7.5 纵向不变性／等值189

7.6 高阶模型的测量不变性／等值196

7.7 MIMIC模型检验不变性197

7.7.1 MIMIC模型概述197

7.7.2 MIMIC用于检验测量不变性197

7.7.3 MIMIC用于检验测量不变性的策略198

7.7.4 MIMIC检验测量不变性示例199

7.8 与IRT比较200

7.9 本章小结201

8 结构方程模型203

8.1 结构方程模型简介203

8.2 结构方程模型优点204

8.3 结构方程模型的分析原理205

8.4 SEM建模过程206

8.4.1 模型设定206

8.4.2 SEM的识别规则206

8.5 潜变量调节模型207

8.5.1 潜变量调节概述207

8.5.2 乘积指标法208

8.5.3 潜调节结构方程法210

8.5.4 二次效应模型210

8.6 示例和Mplus分析过程211

8.6.1 中介SEM分析示例211

8.6.2 潜变量调节效应分析示例217

8.7 本章小结227

9 结构方程建模涉及的重要议题228

9.1 等价模型228

9.1.1 等价模型简介228

9.1.2 为什么要考虑等价模型230

9.1.3 如何处理等价模型231

9.1.4 小结231

9.2 非正态与类别数据处理232

9.2.1 非正态与类别数据分析概述232

9.2.2 非正态与类别数据处理方法232

9.2.3 拟合指数234

9.2.4 小结234

9.3 形成性与反映性模型235

9.3.1 形成性模型与反映性模型概述235

9.3.2 如何区分形成性模型与反映性模型236

9.3.3 形成性模型的识别准则237

9.3.4 形成性建构问卷的编制238

9.3.5 尚存的问题240

9.3.6 小结241

9.4 项目包242

9.4.1 项目包概述242

9.4.2 项目包的优缺点242

9.4.3 项目打包的步骤243

9.4.4 项目打包的方法243

9.4.5 小结与建议244

9.5 模型比较与选择246

9.5.1 稳健极大似然估计嵌套模型比较246

9.5.2 稳健最小二乘估计嵌套模型比较247

9.5.3 非嵌套模型的比较248

9.6 缺失值的处理249

9.6.1 缺失值处理概述249

9.6.2 缺失值的机制249

9.6.3 缺失值处理的传统方法250

9.6.4 缺失值处理的现代方法251

9.6.5 本章小结253

9.7 为潜变量指定单位254

9.7.1 对标准误的影响254

9.7.2 多组测量模型254

9.7.3 均值结构模型254

9.7.4 效应编码法255

9.7.5 效应编码法示例255

9.8 样本量与统计功效258

参考文献263