結構方程模型（structural equation modeling, SEM）是一種結合路徑分析（path analysis）與因素分析（factor analysis）的多元統計技術。在社會科學的研究中，除實驗取向的研究之外，其他涉及量化數據的研究，都離不開此一典範的思維模式，因此，我們更可以把他定位成當代量化研究的主要統計方法學典範。
Stata延伸了線性SEM之優點，並且開展出gsem指令來分析廣義SEM，包括：多層次SEM、probit迴歸、重複量數、類別變數、分群組SEM等；可分析的變數類型則包括：類別變數、二分變數、次序變數、計數（count）變數、連續變數等。換言之，Stata 可說是「廣義結構方程模型」最成功的推手。在最新的Stata 14版本中，更增加了IRT四種資料型態：二元、比序、類別及混合模型之建模、報表及IRT曲線特徵圖，大大提昇研究者使用的方便性。
本書提供完整的Stata分析實作範例，從統計方法原理，到軟體操作的流程都予以詳細解說，希望能幫助研究者在自己的專業領域做出有效的整合應用。
本書特色
●一本學通！當代量化研究的主要統計方法學典範：結構方程模型（SEM）。
●扎實的統計方法說明，並提供不同情境的實證分析範例。
●圖片詳解操作流程，無痛學習地表最強統計軟體──Stata。
●本書範例檔案建議使用Stata 13或更新版本執行。
◎隨書附贈資料檔光碟
Stata延伸了線性SEM之優點，並且開展出gsem指令來分析廣義SEM，包括：多層次SEM、probit迴歸、重複量數、類別變數、分群組SEM等；可分析的變數類型則包括：類別變數、二分變數、次序變數、計數（count）變數、連續變數等。換言之，Stata 可說是「廣義結構方程模型」最成功的推手。在最新的Stata 14版本中，更增加了IRT四種資料型態：二元、比序、類別及混合模型之建模、報表及IRT曲線特徵圖，大大提昇研究者使用的方便性。
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