本书内容包括: 引言 ; 模型标记法、协方差和路径分析 ; 因果关系及因果模型 ; 观测变量的结构方程模型 ; 测量误差的后果 ; 测量模型: 潜变量和观察变量的关系等。
中文文献对结构方程模型的介绍和引进集中出现在2000年以后。目前国内市面上关于结构方程模型的教材大多针对初学者，强调结构方程模型的实际运用，对其原理的介绍和讨论显得不足，这实际上不利于人们深入理解结构方程模型的内涵。
本书对结构方程模型的原理讲述清晰、完整、权威，在其他书中很难看到，可满足多个层级读者的需要。该书出版以来影响很大，宾西法利亚大学的Clifford C. Clogg曾在书评中称其为“无疑是迄今为止最好的一本协方差结构分析教程”， 而威斯康星麦德逊学院的Ross A. Matsueda也认为该书是一本全方位地介绍结构方程模型的优秀著作。
作者简介
肯尼斯·A.博伦（Kenneth A.Bollen）
毕业于美国布朗大学，现为美国北卡罗莱纳大学教堂山分校社会学系教授，同时也是该校人口研究中心的研究员。他长期从事结构方程模型研究，是全球公认的该领域领军人物之一。
译者简介
赵联飞
社会学博士，中国社会科学院研究员，社会学研究所社会调查与方法研究室副主任，2011—2019年任 《青年研究》副主编。主要的研究兴趣包括社会学研究方法、互联网与社会、青年研究和港澳研究，著有《现代性与虚拟社区》（2012）、《澳门中产阶层现状探索》（2019，合著）、《网络参与的代际差异》（2020）、《期刊论文投稿解惑与写作建议》（2020）。
第1章引言
第2章模型标记法、协方差和路径分析
模型标记法
协方差
路径分析
第3章因果关系及因果模型
因果关系的本质
孤立
关联
因果关系的方向
因果模型的限制
第4章观测变量的结构方程模型
模型设定
内隐协方差矩阵
识别
估计
进一步的问题
附录4AFML的推导（y和x服从多元正态分布）
附录4BFML的推导（S服从WISHART分布）
附录4C最小化拟合函数的数值方法
附录4DLISREL和EQS程序示例
第5章测量误差的后果
对单变量统计的影响
双变量与简单回归后果
在多元回归中的后果
测量误差相关
在多方程系统中的后果
附录5ALISREL和EQS程序示例
第6章测量模型：潜变量和观察变量的关系
测量模型
效度
信度
原因指标
附录6A多特质多方法案例的LISREL程序
第7章验证性因子分析
探索性和验证性因子分析
模型设定
内隐协方差矩阵
模型识别
模型估计
模型评估
模型比较
重新设定模型
扩展
附录7A程序实例
第8章一般模型第一部分：潜变量模型与测量模型的组合
模型设定
内隐协方差矩阵
模型识别
估计与模型评价
标准化与非标准化系数
均值与方程截距
群体比较
缺失值
总效应、直接效应和间接效应
附录8A效应的渐近方差
附录8B缺失值例子的LISREL Ⅵ程序
第9章一般模型第二部分：模型扩展
替代标识符号/表达
相等和不等约束
二次项和交互项
工具变量（IV）估计量
分布假定
分类观测变量
附录9A图9.1（c）中模型的LISREL程序
附录A矩阵代数回顾
附录B渐近分布理论
参考文献
索引
英汉人名对照表
后记
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