Understanding Structural Equation Models
Wood, Phillip K.
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Codice articolo SNTA-9179
The field of structural equation models (SEMs) is rapidly expanding. A researcher who wants to select and apply SEMs to their data faces several challenges: (1) They can often become extremely complex, with many parameters to estimate. Small samples or those with relatively few variables often cannot support this complexity reliably, leading to under-identified models, poor power, or unstable estimates; (2) Researchers must choose an appropriate measurement model, and these choices are not often well understood in advance; (3) No single “correct” SEM exists, although “better” ones do, and the existence of competing plausible alternatives is often overlooked; and (4) Critical examination of model assumptions involving the linearity of parameters and the existence of influential or outlying observations is often overlooked. This book provides an overview of SEMs as a flexible, skeptical, and iterative scientific process.
Key Features:
This text is designed for graduate students, early-career researchers, and advanced undergraduates who wish to move beyond plug-and-play SEMs to a deeper, more philosophical and data-conscious understanding. Its careful balance of theory, worked examples, and emphasis on skepticism will help its audience build confidence in using SEMs flexibly and responsibly for a broad range of social and behavioral science research.
Phillip K. Wood is Professor of Psychological Sciences at the University of Missouri–Columbia, where he has taught graduate seminars in quantitative methods, including beginning and advanced structural equation modeling (SEM), for over 30 years
He earned his Ph.D. in Educational Psychology and Measurement from the University of Minnesota, and earlier degrees from the University of Iowa and Wartburg College.
Dr. Wood’s research spans advanced latent variable modeling techniques―particularly SEM, latent growth, growth-mixture models, state–trait modeling, longitudinal data analysis and models for longitudinally intensive data as applied to developmental processes, substance abuse within young adult populations and life-span development.
A strong advocate of methodological transparency and reproducibility, Wood maintains open-access resources, including SAS, Mplus, lavaan, and Onyx code, accessible through his university-hosted repositories
He regularly moderates the Transcontinental Karl Popper Conference, which explores philosophy of science in psychological research, highlighting his commitment to the interplay between methodological rigor and theoretical skepticism.
Combining decades of classroom instruction with cutting-edge research, Phillip Wood brings a practical, data-conscious perspective fueled by a belief that SEM should be inquisitive, skeptical, and disciplined―a perfect guide for readers navigating the complexities of latent variable modeling.
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