| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-12页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 第二章 验证性因子分析 | 第12-24页 |
| ·模型概述 | 第12-15页 |
| ·验证性因子分析模型概述 | 第12-14页 |
| ·高阶验证性因子模型概述 | 第14-15页 |
| ·参数估计方法 | 第15-17页 |
| ·最大似然估计（maximum likelihood,ML 估计） | 第15-16页 |
| ·Browne’s 渐近任意分布方法 | 第16-17页 |
| ·S-B 测度调整（scaled）估计（S-B 估计） | 第17页 |
| ·模型拟合评价 | 第17-22页 |
| ·卡方检验 | 第18页 |
| ·绝对拟合指数 | 第18-19页 |
| ·相对拟合指数 | 第19-21页 |
| ·信息标准指数 | 第21页 |
| ·节俭拟合指数 | 第21-22页 |
| ·模型修正 | 第22-24页 |
| 第三章 实例分析 | 第24-31页 |
| ·验证性因子分析 | 第24-27页 |
| ·ML 估计和 S-B 估计处理 SNPs 数据的比较 | 第27-29页 |
| ·二阶验证性因子分析 | 第29-30页 |
| ·基因与人群疾病间的关系 | 第30-31页 |
| 第四章 讨论 | 第31-33页 |
| ·ML 参数估计与 S-B 调整方法比较 | 第31页 |
| ·二阶验证性因子模型与验证性因子模型比较 | 第31-32页 |
| ·潜变量得分的相关内容 | 第32页 |
| ·本次研究的优点 | 第32页 |
| ·本次研究的缺点与不足 | 第32页 |
| ·研究展望 | 第32-33页 |
| 参考文献 | 第33-36页 |
| 附录 | 第36-41页 |
| 个人简介 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
