广义潜变量模型
1970-1
重庆大学出版社
Anders Skrondal, Sophia Rabe-Hesketh
369
陈华珊,叶鹏飞,李洋
无
该书综合以及扩展了各种潜变量模型，包括多层次模型、广义线性混合模型、纵贯性模型、题器响应模型、潜类模型以及结构方程模型。通过对潜变量模型的介绍，作者清晰地解释及比较了生物统计学、心理计量学、经济计量学以及统计学对模型估计及预测的方法。该书同时向研究人员展现了如何应用潜变量模型在社会学、经济学、心理学、医学等不同学科去解决实质性问题，该书所提供的经验案例详细具体，并包含有软件计算过程及数据，非常适合学习。
作者：（美国）斯科隆多（Anders Skrondal） （美国）赫斯基思（Sophia Rabe-Hesketh） 译者：陈华珊 叶鹏飞 李洋安德斯·斯科隆多是英国伦敦经济学院统计学系教授。索菲亚·拉贝－赫斯基思是美国加州伯克利大学教育学院教授及生物统计学系教授。译者简介：陈华珊，中国社会科学院社会学所助理研究员，从事社会学方法论及组织社会学研究。叶鹏飞，中国劳动关系学院工会学系讲师，清华大学博士毕业，主要研究领域是劳工和城市社会学。李洋，北京市社会科学院社会学研究所助理研究员，清华大学博士毕业。陈华珊翻译第5章至第11章以及第13章和第14章。叶鹏飞翻译了第1章、第2章和第3章。李洋翻译了第4章和第12章。
第1部分 方法论 1 潜变量无所不在 1.1 介绍 1.2 带有测量误差的“真实”变量 1.3 假设构念 1.4 未观测到的异质性(Unobservedheterogeneity) 1.5 缺失值与反事实 1.6 潜响应 1.7 产生灵活分布 1.8 组合不同来源的个体单元信息 1.9 总结 2 对不同响应过程建模 2.1 介绍 2.2 广义线性模型 2.3 广义线性模型的扩展 2.4 潜响应方程(Latentresponseformulation) 2.5 存续或生存的建模 2.6 总结与进一步阅读 3 经典潜变量模型 3.1 介绍 3.2 多层次回归模型 3.3 因子模型和题器响应模型 3.4 潜类模型 3.5 带有潜变量的结构方程模型 3.6 纵贯性模型 3.7 总结与进一步阅读 4 一般模型框架 4.1 介绍 4.2 响应模型 4.3 潜变量的结构模型 4.4 干扰项分布 4.5 参数约束和基本参数 4.6 潜变量和线性估计量的简化式 4.7 潜变量的矩结构 4.8 观测响应和潜响应的边缘矩结构 4.9 简化式分布和似然 4.10 简化式参数 4.11 总结与进一步阅读 5 辨识与等价 5.1 介绍 5.2 辨识 5.3 等价 5.4 总结与进一步阅读 6 估计 6.1 引言 6.2 最大似然：封闭形式的边缘似然性 6.3 最大似然：近似边缘似然 6.4 似然最大化 6.5 非参数最大似然估计 6.6 受约束／残差最大似然(REML) 6.7 有限信息方法 6.8 最大伪似然估计 6.9 广义估计方程(GEE) 6.10 固定效应方法 6.11 贝叶斯方法 6.12 总结 7 潜变量赋值 7.1 介绍 7.2 后验分布 7.3 经验贝叶斯(EB) 7.4 经验贝叶斯众数(EmpiricalBayesmodal，EBM) 7.5 最大似然法 7.6 在“线性案例”中几种记分法的关系 7.7 专门的计分方法 7.8 潜变量计分和分类的使用 7.9 总结与进一步阅读 8 模型设定与推论 8.1 介绍 8.2 统计建模 8.3 推论(基于似然) 8.4 模型选择：相对拟合标准 8.5 模型充分性：全局绝对拟合标准 8.6 模型诊断：局部绝对拟合标准 8.7 总结与进一步阅读第2部分 应用研究 9 二项响应 9.1 介绍 9.2 儿童呼吸道感染研究：随机截距模型 9.3 心肌梗塞诊断：潜类模型 9.4 数学推理：题器响应模型 9.5 尼古丁咀嚼胶与戒烟：元分析 9.6 妻子的就业转换：马尔可夫模型及未观测到的异质性 9.7 白靴兔计数：捕获一再捕获模型及异质性 9.8 对堕胎的态度：多层次题器响应模型 9.9 总结与进一步阅读 10 定序响应 10.1 介绍 l0.2 性教育群组随机试验：潜增长曲线模型 l0.3 政治效能：因子维度及题器偏误 l0.4 生活满意度：定序有衡正态概率因子模型(Ordinalscaledprobitfactormodel) 10.5 总结与进一步阅读 1 事件数 11.1 介绍 11.2 儿童牙病防治：过度离散模型 11.3 癫痫症治疗：随机系数模型 11.4 苏格兰唇癌：疾病制图 11.5 总结与进一步阅读 1 存续与生存响应 12.1 介绍 12.2 多重事件群集存续数据的建模 12.3 吸烟的肇端：离散时间脆弱模型 12.4 锻炼和心绞痛：成比例风险随机效应和因子模型术语对照表人名对照表参考文献
版权页：插图：既然本书的核心内容是潜变量模型，因此很自然地从讨论“潜变量”这一概念的含义入手。从当前的情况看，潜变量已经以不同的方式被界定，其中一些将会在本章进行简要描述，尽管我们通常发现这些定义过于狭隘（参见Bollen，2002）。在本书里，我们将一个“潜变量”简单地定义为这样一种随机变量，即其实现过程对我们来说是隐蔽的那些变量。这与显变量（manifest variables）正好相反，显变量的实现是可以观测到的。关于潜变量建模（1atent variable modeling）的怀疑论与偏见在统计学家中并不罕见。潜变量建模经常被认为是一种不确定的应用，充满着无法证实的假设以及未经检验的因果关系推论。这种看法至少可以从以下3点进行反驳：第一，任何合理的统计方法都可能被未经检验的模型设定（model specifications）和过度热衷的解释而滥用。第二，忽视潜变量通常意味着更强烈的假定，而不是将它们包括在内。潜变量建模因此可能被认为是对于排斥潜变量的简单分析的灵敏度分析。第三，潜变量建模中的很多假设能够进行经验的评估，当然也有一些假设是毫无必要的，我们将会在随后的章节中看到这一点。 此外，潜变量建模通常被认为是统计学中一块相当模糊的领域，仅仅局限于计量心理学。然而，潜变量现已遍及现代主流的统计学，并且广泛地应用于不同的学科中，如医学、经济学、工程学、心理学、地理学、营销学与生物学。
《广义潜变量模型:多层次、纵贯性以及结构方程模型》：社会科学研究方法经典译丛，万卷方法
无
关于潜变量模型的一部系统著作，理论深度高，讲解详细，细致，具有国外书籍的风格。配合多层线性、结构方程等模型的基础性书籍阅读，将增加你的功力
不错的一本书，内容比较详细，很有帮助啊
最新高级统计方法的分享，绝不可错过：）
真心看不懂，帮朋友买的
内容很充实，还没细看！
这一套书价格越来越高，但质量没有相应提高
还不错的一本书，内容很广，要是有影印版就更好了。
没看，但感觉很好。
一般般吧，没有自己认为的好
从书上的案例看，原作者是研究医学方面的，但不清楚译者是什么背景，只是简单介绍说是社会科学，整本书和我看过的其他的结构方程模型相关书籍差别好大，感觉基本看不大懂，术语好拗口，完全对应不起来……我有数理统计和计量经济学背景，做管理科学方法研究，但是这本书完全不是我的菜……搞不懂为什么其他的评价那么好，请问你们看过了吗？如果你们看过，我只能竖起大拇指，夸赞你们是牛人！！！
想学习潜变量分析，看了已有评论后买了一本。拿到手之后，大概翻阅了一下。感觉很粗糙，讲的太简单，举一例：它把潜变量定义为实现过程是隐蔽的变量，然后就没了！这根本没有讲清楚，并且也没有进行具体的举例讲解。而很对其它的知识点也一样。所以，太粗糙！要慎重买！
内容很广泛，很多新的研究结果都讲到了，适合有基础的人学习，整体上还不错。就是有些翻译的专业词汇比较奇怪~