潛在異質性分析：潛在結構模式與進階應用 Analysis of Latent heterogeneity: Latent Structural Modeling and Beyond

異質性的掌握需要統計方法來實現，潛在結構模式提供了具體的解決方案。透過潛在類別與潛在剖面的萃取，類別資料與潛在變數的觀念得以結合，提高了類別變數的分析價值，也補足了潛在變數模式的缺口，讓社會科學研究者一窺異質性的實證意義，
在方法學上具有重要的價值。
※適用於管理、心理、教育、社會、醫護、公衛、觀光休閒及體育運動等學術領域。
※提供書中範例資料檔，可至五南網站https://www.wunan.com.tw，搜尋書號1H9C，即可找到下載處。

潛在結構模式是探討類別潛在變數的模型化分析技術，是探索異質性的利器。它與因素分析或結構方程模型的最大不同，在於變數的形式：因素分析處理的是連續變數；潛在結構分析處理的則是類別變數，包括了潛在類別分析、潛在剖面分析、潛在轉移分析，都可用來探討類別化的潛在世界，也就是本書所關心的潛在異質性。

邱皓政
現任：國立臺灣師範大學企業管理學系特聘教授／教育心理與輔導學系合聘教授
學歷：美國南加州大學(USC)心理計量學博士 (Ph.D. in Psychometrics)
經歷：美國聖母大學訪問學者；美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)神經醫學研究中心統計分析師；國立中央大學、輔仁大學、世新大學副教授；國立臺灣師範大學副總務長、校務研究中心主任、企管系副主任、教學發展中心組長、進修推廣學院測驗與培訓組長；臺灣統計方法學學會理事長、常務監事；中國測驗學會常務理事；臺灣心理學會祕書長；臺灣校務研究專業協會理事、副秘書長；教育部訓育委員會研究專員。
著作：《量化研究與統計分析：SPSS與R資料分析範例解析》、《多層次模式與縱貫資料分析》、《統計學：原理與應用》、《貝氏統計》、《結構方程模式》、《量化研究法一二三》、《調查研究方法》(譯)、《多層次模型分析導論》(譯)、《創造力》(譯)、以及其他中英文期刊與研討會論文二百餘篇。

1異質性分析概說
1.1 前言：異質的世界
1.2 異質性的意義
1.3 異質性的分析策略
1.4 潛在變數的混合與群尺光譜
1.5 分析軟體
2類別資料的機率運算
2.1 機率原理
2.2 機率與概似運算
2.3 機率的閾值運算
2.4 對數線性模式
3潛在類別分析原理
3.1 LCA 的模型設定
3.2 LCA 的參數
3.3 LCA 分類
3.4 LCA 的Mplus 分析範例
4參數估計與模式評估
4.1 LCA 的參數估計
4.2 模式適配評鑑
4.3 訊息準則
4.4 解釋力評估策略
4.5 分類診斷策略
5參數設限與多群組分析
5.1 LCA 的限定模式
5.2 設限模型範例
5.3 多群組分析
6潛在剖面分析
6.1 前言
6.2 LPA 的統計原理
6.3 LPA 的範例分析
7潛在轉移分析
7.1 前言
7.2 LTA 的統計原理
7.3 LTA 的範例說明
7.4 動靜者模式
7.5 隨機截距模式
8潛在類別輔助模式
8.1 前言
8.2 輔助模式的分析策略
8.3 輔助模式的統計原理
8.4 潛在類別迴歸
8.5 潛在類別變異數分析
8.6 潛在類別列聯表分析
8.7 迴歸輔助模式
8.8 羅吉斯迴歸輔助模式
9結語
9.1 前言：0 與1 之間
9.2 再論：類別與連續之別
9.3 展望：深耕與擴展
附錄A Mplus 使用指南
附錄B χ2 分配