由王濟川、王小倩和姜寶法編著的《結構方程模型：方法與應用》旨在為結構方程模型的初學者提供學習資源，並為那些比較熟悉結構方程模型的學者提供指導和參考。
本書重點介紹結構方程模型的基本概念、建模方法和模型的應用，涵蓋結構方程模型的基本原理，同時介紹結構方程模型的*新進展。
本書適用於社會科學和健康研究領域的教師、研究生及科研工作者。本書可作為結構方程模型的學習教材和運用Mplus構建結構方程模型的參考指南。

由王濟川、王小倩和姜寶法編著的《結構方程模型：方法與應用》以通 俗易懂的方式繫統地闡述結構方程模型的基本概念和統計原理，側重各種結 構方程模型的實際運用。《結構方程模型：方法與應用》采用國際著名SEM 軟件Mplus，使用真實數據來演示各種常見的以及某些新近發展起來的較高 級的結構方程模型，提供相應的Mplus程序，並詳細解讀程序輸出結果。參 照本書提供的例題和相應的計算機程序，讀者便能自己實踐各種SEM模型。 《結構方程模型：方法與應用》可作為大學社會科學及公共衛生學院研 究生以及統計和生物統計專業本科生教材，也可作為相關學科的研究人員從 事統計分析的工具書。

第一章 緒論
1.1 模型表述
1.1.1 測量模型
1.1.2 結構模型
1.1.3 模型表達方程
1.2 模型識別
1.3 模型估計
1.4 模型評估
1.5 模型修正
附錄1.1 將總體方差／協方差表達為模型參數的函數
附錄1.2 結構方程模型的*大似然函數
第二章 驗證性因子分析模型
2.1 驗證性因子分析模型基礎知識
2.2 連續觀察標識的驗證性因子分析模型
2.3 非正態與刪截連續觀察標識的驗證性因子分析模型
2.3.1 非正態性檢驗
2.3.2 非正態數據的驗證性因子分析模型
2.3.3 刪截標識的驗證性生因子分析模型
2.4 分類觀察標識的驗證性因子分析模型
2.5 高階驗證性因子分析模型
附錄2.1 BSI-18量表
附錄2.2 條目可靠度
附錄2.3 Cronbacha繫數
附錄2.4 分類結局測量的連接函數和概率計算
第三章 結構方程模型
3.1 MIMIC模型
3.2 結構方程模型
3.3 單標識變量中測量誤差的校正
3.4 檢驗涉及潛變量的交互作用
附錄3.1 測量誤差的影響
第四章 潛發展模型
4.1 線性潛發展模型
4.2 非線性潛發展模型
4.3 多結局測量發展過程的線性潛發展模型
4.4 兩部式潛發展模型
4.5 分類結局測量的潛發展模型
第五章 多組模型
5.1 多組驗證性因子分析模型
5.1.1 多組一階驗證性因子分析模型
5.1.2 多組二階驗證性因子分析模型
5.2 多組結構方程模型
5.3 多組潛發展模型
第六章 結構方程建模的樣本量估計
6.1 結構方程模型樣本量估計的經驗法則
6.2 satorra-Saris法估計樣本量
6.2.1 應用satorra-Saris法估計CFA模型的樣本量
6.2.2 應用satorra-Saris法估計LGM模型的樣本量
6.3 蒙特卡羅模擬法估計樣本量
6.3.1 蒙特卡羅模擬法估計CFA模型的樣本量
6.3.2 蒙特卡羅模擬法估計LGM模型的樣本量
6.3.3 蒙特卡羅模擬法估計具有協變量的LGM模型樣本量
6.3.4 蒙特卡羅模擬法估計具有協變量和缺失值的LGM模型樣本量
6.4 基於模型擬合統計量／指標的SEM樣本量估計
參考文獻