В педагогике, психологии и других смежных науках о человеке, подавляющее большинство изучаемых явлений не поддается прямому измерению. Умственные способности, компетентность, академическая успеваемость, личностные качества, толерантность, мобильность и другие абстракции есть понятия, выделяемые исследователями и позволяющие описывать отношения между наблюдаемыми переменными. Эти феномены могут быть описаны не только семантически, их существование может быть подтверждено эмпирически, а в частном случае и количественно.

В психолого-педагогических исследованиях системное описание явлений указывает на необходимость осваивания и применения соответствующего математического аппарата. В исследованиях также используются математические методы многомерного анализа. Одним из современных обобщений методов моделирования причинно-следственных связей и латентных (скрытых) структур является структурное моделирование, в последнее время, становящееся все более популярным инструментом в работе психологов, педагогов, социологов и гуманитариев.

Структурное моделирование или моделирование структурными уравнениями (structural equation modeling) можно кратко определить как совокупность методов многомерного анализа, позволяющих изучать взаимосвязи между наблюдаемыми и ненаблюдаемыми явлениями (переменными). В российской науке, методология структурного моделирования еще не получила столь широкого признания, как на Западе, поэтому в предлагаемом учебном пособии соединены фундаментальные знания отечественной математической статистики и результаты серий экспериментов полученных лично автором.

В первой главе учебника уделено внимание основным понятиям математической статистики: измерение, выборка, нормальное распределение и т.д. Во второй главе рассмотрены методы многомерной обработки количественных данных: корреляционный, регрессионный и эксплораторный факторный анализ, являющиеся основой структурного моделирования. В третьей главе рассмотрены путевой и конфирматорный факторный анализ – частные случаи структурного моделирования. В четвертой главе описаны способы обработки данных c помощью модуля AMOS SPSS, специально предназначенного для структурного моделирования. В пятой главе приведен пример комплексного анализа данных, включающего в себя множество методов математической статистики. В конце пособия имеется заключение, список литературы и приложения.
Пособие рассчитано на студентов, магистрантов, аспирантов, преподавателей вузов, а также широкий круг специалистов, занимающихся научно-прикладными исследованиями в области гуманитарных и смежных наук.

Автор учебного пособия будет искренне признателен всем, кто сможет прислать свои критические замечания и предложения по поводу данной книги ramiro@list.ru.