结构方程模型分析同常用的统计模型有较大的不同，它在分析中所使用的数据不是原始数据，而是基于原始数据之上的协方差矩阵，它在具体的分析和实际应用中也有很多需要加以特别注意的地方。所以，本书采用数学推演和实际数据分析相结合的方式，从结构方程模型的基本模型和假设出发，逐步推演，建立起一个逻辑上完整而严密的数学结构，然后进一步拓展到社会科学研究的实际应用中。

本书从结构方程模型的基本模型和假设出发，逐步推演，建立起一个逻辑上完整而严密的教学结构。在数据分析方面，本书主要从中国综合社会调查(CGSS)、美国综合社会调查(GSS)、东亚社会调查(EASS)、国际社会调查协作项目数据库(ISSP)中选取实际的数据，提取社会学研究的经典议题，对结构方程模型的不同模型进行演示，从而改变了绝大多数研究都是采用虚拟的演示数据的做法，使读者对结构方程模型在社会学研究中的实际应用有一个真实的了解。

第一章 绪论／1

 一、现代统计学的发展趋势／1

 二、结构方程模型的基本形式及原理／4

 三、结构方程模型的优点／11

 四、结构方程模型的历史沿革／15

 五、常见的结构方程模型软件／16

第二章 因子分析与路径分析／18

 一、因子分析／18

 二、路径分析／33

 三、从因子分析、路径分析到结构方程模型／45

第三章 结构方程模型的一个示例及相关预备知识／46

 一、社会经济状态对个人心理状态的影响／46

 二、协方差矩阵的生成／49

 三、LISREL的运行界面／51

 四、SIMPUS的基本语法／55

 五、模型建构示例／63

第四章 测量模型——验证性因子分析／70

 一、验证性因子分析的一般模型和原理／71

 二、验证性因子分析的模型识别／73

 三、参数估计方法及相关问题／80

 四、测量的效度与信度／85

 五、社会网络资本的验证性因子分析／91

第五章 全模型——带潜变量的结构模型／101

 一、潜变量结构模型的一般形式／102

 二、结构方程模型的识别法则／106

 三、参数估计／110

 四、模型评估／115

 五、模型修订／118

 六、社会网络资本对个人资本的影响／120

第六章 高阶因子模型与多组模型／124

 一、高阶因子模型／124

 二、均值结构模型／132

 三、多组模型／134

第七章 结构方程模型的一些特殊议题／140

 一、观察变量的分布与样本量／140

 二、缺失值问题／142

 三、协方差矩阵和相关矩阵／144

 四、不正定、不收敛与Heywood问题／147

 五、定类变量的引入／149

结论／151

参考文献／153

后记／162