编辑推荐
读者普遍欢迎的教材的进阶读物，主要内容涉及混合模型、多水平模型和贝叶斯结构方程模型。
内容简介
本书是2014年出版的《潜变量模型与Mplus 应用:基础篇》的延伸，主要涉及更复杂的潜变量模型。全书共11 章，分为混合模型篇（第1 至5 章）、多水平模型篇（第6 至10章）和贝叶斯结构方程模型篇（第11章）。本书以国际主流潜变量建模软件Mplus为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍潜变量建模的常用模型和Mplus分析过程，以实例演示整个分析过程，适合高校教师和研究生作为教科书和科研参考书。
作者简介
作者毕向阳，博士，现为中国政法大学社会学院副教授，硕士生导师。在《中国社会科学》《社会学研究》《社会》《学海》等杂志发表过文章。
章节目录
版权信息
前言
第一部分 混合模型
1 潜类别模型
1.1 潜类别模型概述
1.2 列联表及其概率分布
1.3 潜类别分析原理
1.4 潜类别分析与其他方法的关系
1.5 潜类别分析的类型
1.6 模型拟合评价
1.7 探索性潜类别分析示例
1.8 潜在剖面分析示例
1.9 验证性潜类别分析示例
1.10 多组潜类别分析示例
1.11 本章小结：潜类别分析作为混合模型的基本形式
2 回归混合模型
2.1 回归混合模型概述
2.2 包含预测变量的RMM
2.3 包含结局变量的RMM
2.4 潜类别变量作为调节变量的RMM
2.5 混合结构方程模型
2.6 实例分析
2.7 本章小结
3 因子混合模型
3.1 因子混合模型概述
3.2 因子混合模型作为一般的模型
3.3 FMM的变式
3.4 FMM的分析过程
3.5 实例分析
3.6 本章小结
4 潜增长曲线模型
4.1 潜增长模型概述
4.2 潜增长模型的原理
4.3 线性增长模型拓展
4.4 增长曲线模型几个重要的问题
4.5 Mplus具体实例
4.6 本章小结
5 增长混合模型——潜类别增长模型与增长混合模型
5.1 混合增长模型概述
5.2 增长混合模型的表达式
5.3 GMM建模的过程
5.4 LCGM分析示例
5.5 GMM分析示例
5.6 GMM模型变式
5.7 本章小结
第二部分 多水平模型
6 多水平回归模型
6.1 当OLS遇到嵌套数据
6.2 多水平回归模型的优势
6.3 一个典型的两水平回归模型
6.4 Mplus代码与结果呈现
6.5 “中心化”问题
6.6 跨水平交互作用
6.7 常见子模型
6.8 模型估计
6.9 模型拟合
6.10 模型比较
6.11 建模策略与一般步骤
6.12 本章小结
7 多水平增长模型
7.1 历时数据及分析框架
7.2 线性增长模型
7.3 曲线增长模型
7.4 本章小结
8 多水平结构方程模型
8.1 多水平结构方程模型的基本框架
8.2 多水平因子分析
8.3 多水平路径分析
8.4 多水平结构方程模型
8.5 本章小结
9 多水平中介效应分析
9.1 多水平中介效应分析概述
9.2 基于MLM的多水平中介效应分析
9.3 基于MSEM的多水平中介效应分析
9.4 多水平中介效应分析实例
9.5 与调节效应结合的多水平中介效应分析
9.6 本章小结
第三部分 贝叶斯结构方程模型
10 潜变量建模的贝叶斯方法
10.1 贝叶斯概述
10.2 贝叶斯定理
10.3 贝叶斯分析
10.4 贝叶斯分析过程
10.5 模型拟合评价与模型比较
10.6 贝叶斯结果报告：WAMBS清单
10.7 贝叶斯CFA
10.8 贝叶斯中介模型
10.9 贝叶斯混合模型
10.10 本章小结
参考文献
潜变量建模与Mplus应用：进阶篇是2018年由重庆大学出版社出版,作者王孟成。
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