Dịch vụ số liệu Lê Minh xin giới thiệu tới các bạn cuốn sách Handbook of Structural Equation Modeling.

Cuốn sách Handbook of Structural Equation Modeling của Rick H. Hoyle, xuất bản bởi The Guilford Press, là một tài liệu tham khảo quan trọng trong lĩnh vực mô hình hóa phương trình cấu trúc. Cuốn sách tập trung vào việc giải thích và hướng dẫn về mô hình hóa phương trình cấu trúc (structural equation modeling - SEM) từ các khía cạnh cơ bản đến nâng cao.

Dưới đây là một số thông tin chi tiết về cuốn sách:

Tác giả: Cuốn sách được viết bởi Rick H. Hoyle, một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực SEM. Ông Hoyle là giáo sư tâm lý học và phương pháp học tại Đại học Duke và đã có nhiều công trình nghiên cứu xuất sắc về SEM.

Nội dung: Cuốn sách bao gồm một loạt các chương được tổ chức một cách logic, cung cấp một cái nhìn toàn diện về SEM. Các chủ đề chính bao gồm:

1. Giới thiệu về SEM: Cuốn sách giải thích các khái niệm cơ bản và lý thuyết liên quan đến SEM, cung cấp một cái nhìn tổng quan về lĩnh vực này.

2. Quá trình xây dựng mô hình: Cuốn sách đưa ra hướng dẫn chi tiết về việc xác định biến, xác định mối quan hệ giữa các biến, và xác định cấu trúc mô hình.

3. Phân tích dữ liệu và ước lượng tham số: Cuốn sách trình bày các phương pháp phân tích dữ liệu và ước lượng tham số trong SEM, bao gồm phương pháp MLE (Maximum Likelihood Estimation).

4. Đánh giá mô hình: Cuốn sách đề cập đến các phương pháp đánh giá chất lượng mô hình, kiểm tra sự phù hợp của mô hình với dữ liệu, và xác định mức độ giải thích của mô hình.

5. Mở rộng và ứng dụng của SEM: Cuốn sách giới thiệu các phương pháp mở rộng của SEM như mô hình định lượng (latent variable modeling), mô hình định tính (categorical data modeling), và mô hình phân cấp (multilevel modeling). Cuốn sách cũng đề cập đến các ứng dụng của SEM trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tâm lý học, giáo dục, kinh tế học, và xã hội học.

Với sự chi tiết và phạm vi rộng, cuốn sách Handbook of Structural Equation Modeling của Rick H. Hoyle có thể phục vụ như một tài liệu tham khảo quý giá cho các nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên quan tâm đến lĩnh vực SEM và phân tích dữ liệu.