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传统应用语言学研究主要涉及结构化数据（即小数据）。随着信息技术发展，应用语言学研究也进入了大数据时代。这里的大数据是指应用语言学研究使用的超级语料库，它们具有一般大数据的基本特征。本书属于统计学和语料库语言学交叉学科范畴，着重考察三个方面：①语料库大数据的特征；②常用的语料库分析软件及其在语言数据提取中的应用；③结构方程建模的概念和原理及其利用语料库数据建模的基本方法。

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• Contents
  Chapter 1 Introduction 1
  1.1 Applied Linguistics and SEM in Applied Linguistics 1
  1.2 Big Data Corpora and the Extraction of Small Data 4
  1.3 Amos and Its Uses in SEM 25
  1.4 Summary 38
  Chapter 2 Parameter Estimation and Test 39
  2.1 Estimation of Parameters 39
  2.2 Test of Parameters 46
  2.3 Summary 51
  Chapter 3 Path Models 52
  3.1 Types of Elementary Path Models 52
  3.2 Examples of the Analysis of Path Models 55
  3.3 Summary 88
  Chapter 4 Factor Analysis Models and Structural Regression Models 90
  4.1 Factor Analysis Models 90
  4.2 Structural Regression Models 112
  4.3 Summary 127
  Chapter 5 Data Imputation 129
  5.1 Regression Imputation 129
  5.2 Stochastic Regression Imputation 133
  5.3 Bayesian Imputation 135
  5.4 Multiple Imputation 137
  5.5 Summary 140
  Chapter 6 Analyses with Censored and Ordered-Category Data 141
  6.1 Analyses with Censored Data 141
  6.2 Analyses with Ordered-Category Data 148
  6.3 Summary 157
  Chapter 7 Bootstrapping 158
  7.1 Bootstrapping Used in Model Comparison 158
  7.2 Bootstrapping Used in Estimation Method Comparison 164
  7.3 Summary 169
  References 170