Boken 'Structural Equation Modeling' tilbyr en grundig veiledning for anvendelsen av strukturelle ligningsmodeller (SEM), samtidig som den systematisk demonstrerer ulike SEM-modeller ved hjelp av programvaren Mplus. Med et fokus på både de konseptuelle og praktiske aspektene ved SEM, presenterer denne boken grunnleggende begreper og eksempler fra forskjellige SEM-modeller. Den inkluderer også oppdateringer om en rekke avanserte metoder, som bekreftende faktoranalyse (CFA) for kategoriske variabler, bifaktormodell, Bayesian CFA-modell, og modellering av itemrespons (IRT). Andre emner som dekkes er den graderte responsmodellen (GRM), multiple imputasjoner (MI) av manglende verdier, plausible verdier for latente variabler, modert mediering, Bayesian SEM, og latent vekstmodellering (LGM) med individuelt varierende observasjonstider. Boken går også inn på dynamisk strukturell ligningsmodeller (DSEM), residual dynamisk strukturell ligningsmodell (RDSEM), testing av måleinvarians for instrumenter med kategoriske variabler, samt longitudinell latent klasseanalyse (LLCA) og latent overgangsanalyse (LTA). Til slutt adresseres vekstblandingsmodellering (GMM) som tar høyde for kovariater og distal utfall. Dette er en essensiell ressurs for forskere og praktikere som ønsker å forstå og implementere avanserte statistiske modeller.
