本書詳細詳解和演示結構方程模型多種分析方法和操作步驟，是一本理想的AMOS與結構方程模型應用方面的指導讀物。
本書前半部介紹結構方程模型(SEM)的概念與Amos G raphics窗口界面的基本操作；后半部以各種實例介紹Amos G raphics在各種SEM模型中的應用。全書采用AMOS圖像界面，沒有復雜的SEM理論推導和語法，的特點就是對利用AMOS進行結構方程模型各種分析的每一個步驟都有詳細的講解和圖示。這是一本"使用者界面"取向的書籍，即使是不懂傳統SEM語法使用者，也能在最短時間內學會用AMOS繪制各種SEM模型圖，并將模型估計、模型識別判斷、模型修正與模型驗證，實際應用于自己的研究領域中。
本書的讀者對象是結構方程模型分析方法的學習者和使用者，適合社會科學各學科高年級本科生、碩博士研究生自學，也適合教師教學輔助參考。
及時章 結構方程模型的基本概念
及時節 結構方程模型的特性
第二節 測量模型
第三節 結構模型
第四節 結構方程模型圖中的符號與意義
第五節 參數估計方法
第六節 模型的概念化
第七節 模型的修正
第八節 模型的復核效化
第二章 模型適配度統計量的介紹
及時節 模型適配度檢核指標
一、模型基本適配指標
二、整體模型適配度指標(模型外在質量的評估)
三、模型內在結構適配度的評估(模型內在質量的檢驗)
四、模型統計檢驗力的評估
第二節 模型識別的范例
一、正好識別模型
二、過度識別模型
三、低度識別模型
第三章 Amos Graphics界面介紹
及時節 Amos Graphics窗口的介紹
一、開啟[Amos Graphic]應用軟件
二、工具箱窗口的圖像鈕操作介紹
第二節 圖像鈕綜合應用
一、繪制及時個測量模型
二、繪制第二個測量模型
三、繪制第三個測量模型
第四章 Amos執行步驟與程序
及時節 路徑分析的程序與執行
一、建立路徑模型圖
二、開啟數據文件
三、設定觀察變量
四、設定誤差變量的變量名稱
五、設定文字報表要呈現的統計量
六、將路徑模型圖存盤與計算估計值
七、瀏覽模型的結果
第二節 路徑因果模型圖的設定
一、外因變量間沒有相關的設定
二、內因變量沒有界定殘差項
第三節 飽和模型與獨立模型
一、飽和模型
二、獨立模型
第四節 結構方程模型圖
一、結構方程模型圖的繪制步驟
二、執行結果的標準化參數估計值路徑圖
三、模型的平行檢驗
第五節 結構模型與修正指標
一、模型A：初始模型
二、模型B：修正模型1
三、模型c：修正模型2
四、模型D：修正模型3
第六節 單一文件多重模型的設定
第五章 參數標簽與測量模型
及時節 參數標簽的設定與特定樣本的分析
一、更改特定群體名稱與模型名稱
二、開啟數據文件選人指標變量
三、設定分析屬性與計算估計值
四、增列模型變量或對象的參數標簽名稱
五、增列參數標簽名稱的模型估計結果
六、全體群體假設模型的修正
第二節 特定群體的分析
一、分析男生群體
二、分析女生群體
第三節 測量模型參數值的界定
一、測量模型假設模型
二、限制不同測量指標的路徑參數A
三、低度辨識的模型
四、增列參數限制條件
五、誤差變量的界定
六、測量模型的修正
七、測量模型參數標簽名稱的設定
第四節 測量模型的平行測驗檢驗
第五節 多因子測量模型潛在變量的界定
一、初始模型
二、修正模型
三、斜交關系的測量模型
四、界定測量模型潛在變量間沒有相關
五、獨立潛在變量參數修正
六、單向度測量模型與多向度測量模型
第六章 驗證性因素分析
及時節 一階驗證性因素分析——多因素斜交模型
一、假設模型
二、輸出結果
第二節 一階驗證性因素分析——多因素直交模型
一、假設模型
二、模型適配度摘要表
第三節 二階驗證性因素分析
第四節 一階CFA模型多模型的比較
第五節 一階CFA模型測量不變性檢驗
一、描繪一階CFA假設模型圖
二、單一群組多個模型的設定
三、模型估計結果
第七章 路徑分析
及時節 路徑分析的模型與效果
第二節 路徑分析模型——遞歸模型
一、研究問題
二、采用傳統復回歸求各路徑系數
三、Amos Graphics的應用
四、模型圖執行結果l
五、文字報表輸出結果
第三節 飽和模型的路徑分析
一、飽和模型假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計及適配度結果
第四節 非遞歸模型的路徑分析一
一、假設模型圖
二、參數估計的模型圖
三、參數估計值
四、模型適配度摘要表
第五節 非遞歸模型的路徑分析二
一、設定回歸系數的變量名稱
二、設定回歸系數值W5=W6
三、參數估計的模型圖
四、參數估計值
五、設定兩個內因變量測量誤差的方差相等
第六節 模型界定搜尋
一、飽和模型圖
二、執行模型界定搜尋
第八章 潛在變量的路徑分析
及時節 潛在變量路徑分析的相關議題
一、原始數據文件變量排列
二、快速復制對象及參數格式
三、增列簡要圖像標題
四、增列參數標簽名稱
五、估計值模型圖參數移動
六、模型適配度的評估
七、模型的修正
八、PA—LV模型修正
第二節 數學效能PA—LV理論模型的檢驗
一、研究問題
二、AITl08 Graphics窗口中的模型圖
三、計算估計的模型圖
四、參數估計相關報表
第三節 模型的修正
一、參數格式的模型圖
二、參數估計相關統計量
第四節 混合模型的路徑分析
一、路徑分析假設模型圖
二、增列模型圖像標題
三、路徑分析模型估計結果
四、采用潛在變量路徑分析模型
五、混合路徑分析模型范例二
六、混合路徑分析模型范例三
七、混合路徑分析模型——非遞歸模型
第九章 多群組分析
及時節 多群組分析的基本理念
一、繪制男生群體路徑分析模型圖
二、開啟數據文件及選擇目標群組變量
三、開啟數據文件界定觀察變量
四、設定參數標簽名稱
五、設定群組名稱
六、輸出結果
七、女生群體的分析模型圖
八、多群組分析
第二節 多群組路徑分析
一、繪制理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體的水平數值及樣本
五、界定群體模型圖的參數名稱
六、界定輸出格式
七、預設模型輸出結果
第三節 多重模型的設定
一、預設模型(未限制參數)
二、協方差相等模型
三、方差相等模型
四、路徑系數相等模型
五、模型不變性模型
六、多個模型的輸出結果
第四節 多群組驗證性因素分析
一、繪制理論模型圖
二、讀取數據文件及觀察變量
三、設定群體名稱
四、界定群體分組變量名稱及其水平數值
五、設定多群組分析模型
六、輸出結果
第五節 多群組結構方程模型
一、繪制Amos理論模型圖
二、讀取數據文件并設定群組變量及水平數值
三、設定多群組分析模型
四、群組模型執行結果
五、模型注解說明
第六節 三個群組測量恒等性的檢驗
第七節 多群組路徑分析
一、繪制模型圖與讀人數據文件
二、增列群組及設定群組名稱
三、設定兩個群組數據文件變量與變量水平
四、執行多群組分析
五、計算估計值
六、輸出結果
第十章 多群組結構平均數的檢驗
一、SPSS數據文件
二、設定平均數參數
三、范例一模型A
四、范例一模型B
五、范例二模型A
六、范例二模型B
及時節 結構平均數的操作程序
一、繪制理論模型與設定模型變量
二、增列群組與群組的變量水平數值
三、增列平均數與截距項參數標簽
四、執行多群組分析程序
五、模型估計
第二節 增列測量誤差項間有相關
一、執行多群組分析
二、模型截距項、平均數相等模型評估
三、測量殘差模型的修正
第三節 結構平均數的因素分析
一、增列平均數與截距項參數標簽
二、更改女生群體共同因素平均數的參數名稱標簽
三、設定多群組分析模型
四、輸出結果
第十一章 SEM實例應用與相關議題
及時節 社會支持量表測量模型的驗證
一、測量模型的區別效度
二、測量模型的收斂效度
第二節 缺失值數據文件的處理
一、觀察變量中有缺失值
二、增列估計平均數與截距項
三、數據取代
第三節 SEM模型適配度與參數估計關系
一、模型A：初始模型
二、模型B
第四節 樣本大小與適配度卡方值
一、樣本數N為100
二、樣本數N為300
三、樣本數N為500
四、樣本數N為700
五、樣本數N為900
六、樣本數N為1100
七、樣本數N為1500
八、樣本數N為2000
第十二章 典型相關分析與結構方程模型關系
及時節 典型相關分析
一、CANCORR語法指令
二、典型相關分析結果
第二節 SEM執行程序
一、及時個典型變量
二、第二個典型變量
三、MIMIC分析結果
參考文獻
第1章 結構方程模型的基本概念
結構方程模型一詞與HSREL統計應用軟件密不可分，HSREL是線性結構關系(Linear Structural Relationships)的縮寫，就技術層面而言，LISREL是由統計學者Karl G.Joreskog與Dag Sorbom二人結合矩陣模型的分析技巧，用以處理協方差結構分析的一套計算機程序。由于這個程序與協方差結構模型(covariance structure models)十分近似，所以之后學者便將協方差結構模型稱之為LISREL模型。協方差結構模型使用非常廣泛，包括經濟、營銷、心理及社會學，它們被應用于探討問卷調查或實驗性的數據，包括橫向式的研究及縱貫式的研究設計。協方差結構分析是一種多變量統計技巧，在許多多變量統計的書籍中，均納入結構方程模型的理論與實務的內容。此種協方差結構分析結合了(驗證性)因素分析與經濟計量模型的技巧，用于分析潛在變量(latent variables，無法觀察的變量或理論變量)間的假設關系，上述潛在變量可被顯性指標(manifest indicators，觀察指標或實證指標)所測量。一個完整的協方差結構模型包含兩個次模型：測量模型(measurement model)與結構模型(structural model)，測量模型描述的是潛在變量如何被相對應的顯性指標所測量或概念化(operationalized)；而結構模型指的是潛在變量之間的關系，以及模型中其他變量無法解釋的變異量部分。協方差結構分析本質上是一種驗證式的模型分析，它試圖利用研究者所搜集的實證資料來確認假設的潛在變量間的關系，以及潛在變量與顯性指標的一致性程度。此種驗證或檢驗就是在比較研究者所提的假設模型隱含的協方差矩陣與實際搜集數據導出的協方差矩陣之間的差異。此種分析是利用協方差矩陣來進行模型的統合分析，而非輸入之個別的觀察值進行獨立式的分析。協方差結構模型是一種漸進式的方法學，與其他推論統計有很大的差別(Diamantopoulos&Siguaw，2000)。由于HSREL能夠同時處理顯性指標(觀察變量)與潛在變量的問題，進行個別參數的估計、顯著性檢驗與整體假設模型契合度的檢驗，加上其視窗版人性化的操作界面，使得其應用普及率愈來愈高，早期LISREL一詞逐漸與結構方程模型劃上等號(但現在多數研究者已將SEM與AMOS聯結在一起，此趨勢可能與SPSS統計軟件包的普及應用及AMOS圖形式界面操作有關)。
對于理論學好的人來說還蠻不錯的，但是對于只想跟著步驟來做的同學來說，操作的演示有點不足。
這本書不錯，發貨及時，內容也非常翔實，安排比較合理。吳明隆的寫作還是比較嚴謹的
拿過書來才知道如此難，計量經濟學還是要好好學啊。慢慢啃。希望能學通，順利完成我的論文。
書不錯，寫我的畢業論文，幫助比較大?，F在用不上了。
剛拿到手，不敢妄加評判。不過書很厚，印刷質量還不錯哈。
是正版的書。內容很翔實！我是初學這塊，感覺還不錯，圖文并茂的。
送貨很快，書也不錯，很適合初學者使用，理論和操作都有
這一系列的書，感覺都蠻好的，拿著有質感，有看的沖動
寫得不錯，盡管有些地方有些啰嗦，總體很好，極適合初學者！
心理學專業的同學還是要學一下的，做研究時用得到
內容比較簡單易懂，有很多圖示，注重操作，很適合初學者使用。
這本書對像我一樣是入門級別的人來說不錯，很詳細，不過有得地方有些啰嗦。還算不錯。
書的內容看的不是很多，也就30頁左右，內容就、挺詳盡的，適合初學者的學習，個人比較喜歡，推薦大家看看
書的材質不錯，很厚，統計的東西臺灣人研究的比較早，所以他們的書寫的還是不錯的！不過需要費點精力好好研究一下。
書的質量很好，內容不錯，操作性強，易學。不過先看榮泰生編寫的《amos與研究方法》一書，再看此書，效果會更好，對于做研究，大有幫助。
為了在短時間內學會結構方程而買的，就因為看到評價很高。應該說本書的內容是非常豐富全面的，不僅有Amos操作還在每部分之前有嚴謹的綜述。但由于看書之前啥也不懂，感覺光看前面的綜述就有點要抓狂的感覺（也許是我的理解力差些），而且內容似乎還可以更簡潔一些。不過里面圖文結合的較好，講的也很不厭其煩，如果想踏踏實實地學習SEM的話，買本還是值得的！
這本書從中國心理學家網上看到簡介，然后從當當網購買的。結構方程的書很少，這本書操作性比較強，容易學習。如果再加上更多的數據案例就更好了。
拿到這本書，好厚重。但是一翻內容，正是自己想要的。以前沒有接觸過AMOS，有了這本書，學起來應該就簡單多了。
書中沒有很高深的理論，對操作步驟介紹的很詳細，適合于想學amos的初學者，利用它是很容易上手并熟練掌握的。特別是給作者要數據程序，很快就給發來了，很好！
很實用的AMOS操作用書，適合初學者?？赡軙X得有些內容比較重復，但正因為如此，也可讓你針對性的據你想要的做的統計分別進行學習。
這本書很適合初學結構方程模型的學員，講解細致，圖文并茂，讓初學者容易理解！在作碩士畢業論文過程中給了我很大的幫忙，推薦大家購買！
一種軟件的引進在當今似乎很容易，但是一本詳細闡述使用軟件的書籍一旦出版，必將改變整個中國學術界等對這種軟件的使用。相信在不久的將來，這種書會越來越多，但這本書的歷史地位絕不會動搖！
本人曾接觸過幾本結構方程方面的書，但文科出身的我對于這些理論痛苦異常，而這本書著重軟件應用，操作流程極其詳盡，不管有無基礎很易上手，相信這本書對于廣大社科工作者很有借鑒意義。
該書從理論到實際操作講解十分清晰，堪稱結構方程模型和AMOS的經典之作。強烈推薦！！！
曾經在老師的的大力推薦下購買了吳老師的《SPSS統計應用實務》，當然現在大陸已然絕版，只有臺灣有。這本書雖然有些難懂，但我想沒有比這本更容易的AMOS了
