调节效应和中介效应分析 [Analyses of Moderating and Mediating Effects] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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温忠麟 等 著

图书标签:

• 统计学
• 心理学
• 社会科学
• 研究方法
• 中介效应
• 调节效应
• SPSS
• AMOS
• 数据分析
• 因果分析

出版社： 教育科学出版社

ISBN：9787504160645

版次：1

商品编码：10919631

品牌：教育科学出版社（ESPH）

包装：平装

丛书名： 社会科学研究方法丛书

外文名称：Analyses of Moderating and Mediating Effects

开本：16开

出版时间：2012-01-01

页数：284#

内容简介

《调节效应和中介效应分析》全面介绍了调节效应和中介效应分析相关知识，《调节效应和中介效应分析》可以作为教育、心理以及其他社会科学学科的研究生和部分本科生的教材，也可以作为从事社会科学研究的人员的参考书、工具书。

目录

序
第一章 矩阵基础
第一节 矩阵定义
第二节 矩阵运算
第三节 分块矩阵
第四节 矩阵的秩
第五节 方阵的特征值和特征向量
第六节 正定矩阵和非负定矩阵
第七节 随机向量的协方差矩阵和相关矩阵

第二章 协方差结构分析
第一节 回归模型的协方差结构分析
第二节 结构方程模型及其协方差结构
第三节 结构方程模型参数估计
第四节 结构方程模型评价
第五节 结构方程模型修正
第六节 有均值结构的模型
第七节 多组比较

第三章 中介效应和调节效应
第一节 中介变量和中介效应
第二节 调节变量和调节效应
第三节 调节变量与中介变量
第四节 调节效应和中介效应的应用实例——儿童行为
对同伴关系的影响
附录3．1 变量中心化的SPSS程序

第四章 潜变量交互效应和二次效应
第一节 化潜为显
第二节 两步最小二乘回归
第三节 多组线性结构方程模型
第四节 加入乘积指标的结构方程
第五节 产生乘积指标的策略
第六节 非正态情形无约束方法的稳健性
第七节 潜变量二次效应
第八节 其他分析方法简介
第九节 分析方法的改进
附录4．1 潜变量交互效应模型约束方法的演化
附录4．2 指标中心化与均值结构
附录4．3 用乘积指标方法分析潜变量交互效应的Mplus程序
附录4．4 用LMS方法分析潜变量交互效应的Mplus程序
附录4．5 用QML方法分析潜变量交互效应的QML程序

第五章 潜变量交互效应的标准化估计及其性质
第一节 显变量交互效应模型的标准化估计
第二节 潜变量交互效应模型的标准化估计
第三节 潜变量交互效应模型标准化估计的尺度不变性
第四节 用Bootstrap方法计算潜变量交互效应模型标准化估计的标准误
第五节 潜变量交互效应模型标准化估计示例
附录5．1 使用SPSS计算显变量交互效应模型标准化估计的主要步骤
附录5．2 证明潜变量交互效应模型是拟尺度不变的模型
附录5．3 证明潜变量交互效应模型“标准化”估计的尺度不变性
附录5．4 用于产生Bootstrap样本的PRELIS程序

第六章 潜增长模型中的交互效应
第一节 潜增长模型介绍
第二节 潜增长模型中的交互效应
第三节 一个简化的潜增长交互作用全模型
第四节 潜增长变化率交互作用模型

第七章 多水平结构方程模型
第一节 两水平线性模型简介
第二节 多水平因子分析模型
第三节 多水平背景交互效应模型
第四节 多水平中介效应模型

第八章 结构方程分析中的模拟研究方法
第一节 模拟研究简介
第二节 解决问题的种类
第三节 使用模拟总体与使用多个模拟样本的区别
第四节 模拟研究中常见的自变量
第五节 在研究设计中常见的因变量
第六节 模拟研究步骤
第七节 例子和程序
第八节 小结
参考文献

《统计学中的逻辑与应用：探索变量间的精妙关联》 在浩瀚的科学研究领域，理解变量之间错综复杂的关系至关重要。无论是社会科学、心理学、医学、经济学，还是商业管理，我们都渴望揭示现象背后的深层机制，预测未来趋势，并最终指导实践。然而，现实世界中的关系往往并非简单的线性或直接作用，而是充满了微妙的互动和间接的传递。本书《统计学中的逻辑与应用：探索变量间的精妙关联》旨在引领读者深入理解并掌握分析这些复杂关系的核心统计工具与方法，从而提升研究的深度与严谨性，并为解决实际问题提供坚实的理论支撑。 本书并非对某个特定统计方法进行孤立的介绍，而是着眼于统计学在揭示变量间复杂联系这一宏大主题下的逻辑脉络与应用实践。我们首先会从统计学思维的基石——概率与推断出发，建立对数据背后不确定性的基本认识。理解随机性如何影响我们的观察，以及如何通过样本信息去推断总体的真实情况，是进行任何深入分析的前提。我们将探讨抽样分布、置信区间和假设检验等基本概念，并强调它们在理解变量关系中的作用，比如如何判断两个变量之间观察到的相关性是否仅仅是偶然。 随后，本书将聚焦于揭示变量间关系的几种关键维度。我们首先会回顾并深化对相关性的理解。虽然相关性并不等同于因果性，但它是发现潜在联系的起点。我们将详细讲解不同类型的相关系数（如Pearson、Spearman、Kendall's tau），以及如何解读它们的大小和方向。更重要的是，我们将讨论如何在存在多种变量的情况下，通过偏相关和多元回归来控制其他因素的影响，从而更清晰地聚焦于特定变量对目标变量的直接联系。例如，在研究学习时间对考试成绩的影响时，我们需要控制学生的学习能力、家庭环境等因素，以更准确地估计学习时间本身的效应。 本书的核心将围绕如何处理变量间更深层次的、非直接的联系展开。我们将深入探讨中介效应（Mediating Effects）的理论基础和统计模型。当一个变量（自变量）的影响不是直接作用于另一个变量（因变量），而是通过一个或多个中间变量（中介变量）传递时，我们就称存在中介效应。我们将详细讲解 Baron 和 Kenny 的经典方法，以及更现代、更稳健的 bootstrapping 方法来检验中介效应的存在。例如，在研究工作压力（自变量）对员工幸福感（因变量）的影响时，工作满意度（中介变量）可能起着关键作用——工作压力可能降低工作满意度，而较低的工作满意度又进一步损害了员工的幸福感。本书将指导读者如何设计研究、选择合适的统计方法来量化和解释这种间接路径。 紧接着，我们将把目光转向调节效应（Moderating Effects）。调节效应指的是一个变量（调节变量）的存在或水平会改变另一个变量（自变量）对因变量的影响方向或强度。换句话说，调节变量“调节”了自变量与因变量之间的关系。我们将深入讲解交互项的构建和检验，以及如何解释交互作用的含义。例如，在研究培训项目（自变量）对员工绩效（因变量）的影响时，员工的学习动机（调节变量）可能扮演着重要的角色——对于学习动机高的员工，培训项目可能带来显著的绩效提升；而对于学习动机低的员工，培训效果可能不明显，甚至负面。本书将阐述如何使用统计模型来捕捉这种“当……的时候，……的影响会不同”的复杂关系。 本书的一个重要特色在于，我们将中介效应和调节效应的分析方法融会贯通，并探讨它们的联合分析（Conditional Indirect Effects and Conditional Direct Effects）。在许多实际情境中，一个变量的效应可能既存在间接路径，又受到其他变量的调节。例如，工作压力（自变量）对员工幸福感（因变量）的影响，可能部分通过工作满意度（中介变量）传递，同时，这种间接影响的强度，又可能受到员工应对方式（调节变量）的影响。本书将指导读者如何构建和解释包含中介和调节效应的综合模型，从而对研究现象进行更全面、更精细的刻画。 为了使理论更加生动，本书将穿插丰富的案例研究。这些案例将涵盖不同学科领域，例如，在心理学中分析人格特质如何调节环境压力对情绪的影响；在市场营销中研究广告投入如何通过品牌认知度影响销售额，以及这种影响是否受到消费者忠诚度的调节；在医学研究中探讨某种治疗方法（自变量）对患者康复（因变量）的作用，是否通过生理指标（中介变量）传递，以及患者的年龄（调节变量）如何影响这一过程。这些案例将展示如何将抽象的统计模型应用于解决现实世界中的具体问题，并鼓励读者在自己的研究中进行类似的迁移和应用。 在统计方法的介绍上，本书将强调模型的选择与评估。我们将讨论线性回归、层次回归、以及在处理非正态分布数据或更复杂模型时的替代方法，如广义线性模型（GLM）和结构方程模型（SEM）的基础思想。重点将放在如何根据研究问题和数据特征选择最恰当的模型，以及如何通过模型拟合指标（如R方、AIC、BIC）和残差分析来评估模型的有效性。 此外，本书还将关注统计软件的应用。我们将提供如何在主流统计软件（如R, SPSS, Stata）中实现中介效应和调节效应分析的具体操作指导。通过实际操作练习，读者将能够亲手运用所学知识，处理真实数据，并生成具有解释意义的结果。 最后，本书还将探讨研究设计与伦理在变量关系分析中的重要性。如何通过实验设计、准实验设计或纵向研究来更好地捕捉变量间的因果联系？如何避免混淆变量的干扰？如何恰当地解释统计结果，避免过度解读或误读？我们将讨论这些关键问题，并强调在科学研究中保持严谨、客观和诚实的态度。 总而言之，《统计学中的逻辑与应用：探索变量间的精妙关联》将是一本全面、深入且富有实践指导意义的著作。它不仅传授统计分析的技巧，更重要的是培养读者理解变量间复杂关系的逻辑思维能力。通过学习本书，读者将能够更自信地设计和执行研究，更准确地解释数据，并为推动科学进步和解决现实挑战贡献自己的力量。本书的目标是让每一位读者都能掌握揭示变量间精妙关联的“钥匙”，在各自的领域内进行更具洞察力和影响力的探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人，封面的设计感十足，让人感觉这是一本紧跟学术前沿的权威著作。但是，内容上的匮乏却让人感到强烈的反差。我原本希望这本书能够针对目前最热门的“调节的中介效应”（Moderated Mediation）给出深入且易于理解的讲解，毕竟这是目前许多心理学和社会学研究中用来描述复杂交互作用的利器。书中对这个概念的提及非常简略，几乎只是蜻蜓点水地抛出了一个公式，然后就跳到了对测量误差的笼统讨论。更令人不解的是，在涉及调节效应的解释时，作者似乎陷入了对“同等性假设”的过度纠缠，使得原本清晰的交互作用概念变得晦涩难懂。我尝试着跟着书中的思路去构建一个假设模型，却发现书中的范例过于简化，根本无法映射出现实世界中数据可能存在的非线性、异质性等复杂特征。可以说，它只停留在概念的定义层面，对读者在应用层面上可能遇到的技术难题，比如效应量的报告标准、Bootstrap方法的选择依据等关键点，都避而不谈，仿佛这些都是不值一提的枝节问题，这让我这个实操者感到非常失望和无助。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是希望能找到一个清晰的、系统性的指南，来梳理在跨文化研究中，文化维度如何充当调节变量或中介变量的角色。我的设想是，这本书能提供一套规范化的步骤，教我如何识别文化层面的结构等效性问题，以及如何处理样本不平衡带来的偏差。遗憾的是，这本书在处理“特定领域应用”方面展现出了极度的保守性。它几乎完全将自己局限在非常基础的社会心理学研究范式中，关于宏观变量或群体层面效应的讨论少之又少。书中举例的变量都是些耳熟能详的“智力”、“动机”等，缺乏对复杂社会结构变量的处理经验。更关键的是，它没有提供任何关于如何使用特定软件（如AMOS, Mplus, R包）进行脚本编写的示范，那些关于模型设定和参数约束的细节，都被一笔带过。读完后，我依然需要回到网络上去搜索大量的教程和论坛帖子，才能真正着手解决我自己的研究问题，这本书仅仅提供了一个远观的地图，而非实地探险的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术语调非常凝重，似乎旨在建立一个“不可动摇”的理论框架。然而，这种过于追求“纯粹性”的倾向，却导致了对统计推断的实际操作层面的忽视。例如，在讨论调节效应时，书中反复强调了交互项的斜率解释必须谨慎，这一点固然重要，但它却没有给出如何进行“简单斜率分析”（Simple Slope Analysis）的具体步骤和解释规范，特别是如何处理高阶交互作用下的三维图示。我花了很多时间去揣摩作者想要传达的那些抽象的符号表示，却始终无法将它们有效地转化为可以向审稿人或学生清晰解释的图表和文字。这本书仿佛只关注了“为什么”要这样做，却完全回避了“如何”做得更好。它没有提供一个清晰的诊断流程图，来帮助研究者在发现模型拟合不佳时，能系统性地排除是由于调节效应设定错误、还是中介路径存在遗漏所致。总而言之，它提供的是一套高屋建瓴的哲学思考，但对于解决日常实证分析中的“疑难杂症”，这本书提供的帮助微乎其微，更像是一本用来丰富书架的理论参考书，而非一本能在研究低谷时提供指引的实用手册。

评分☆☆☆☆☆

这本《调节效应和中介效应分析》的书名一出来，我就忍不住要翻阅，毕竟在我的研究领域，这两个概念是分析复杂因果关系绕不开的基石。然而，当我真正深入阅读后，我发现这本书的内容似乎完全避开了我真正期待的那些具体操作和深入探讨。它更像是一本理论概念的梳理，对于如何一步步地在实际数据集中识别并量化这些效应，给出的指导却异常模糊。比如，在讨论中介效应时，作者花了大量的篇幅去界定“直接效应”和“间接效应”的哲学含义，但对于如何选择合适的路径分析模型，例如结构方程模型（SEM）还是回归分析中的逐步检验法（Baron & Kenny），这本书都没有提供清晰的侧重或适用情景的比较。我期待看到的是详实的案例演示，展示在不同数据结构下（如多层数据、纵向数据）如何优雅地处理共线性或潜在的遗漏变量偏误，但这些实战的细节在这本书里几乎找不到踪影。整本书读下来，感觉像是上了一堂很高深的统计哲学课，却没学到如何在实验室里操作仪器。对于那些迫切希望提升实证分析技能的同行而言，这本书的实用价值可能需要打一个大大的问号，它更适合做统计学史的入门阅读，而非实操指南。

评分☆☆☆☆☆

作为一名常年与大数据打交道的定量研究者，我尤其关注处理非正态分布或缺失数据时，对调节和中介效应估计的稳健性问题。这本书在统计方法论的探讨上，似乎停滞在了上个世纪八十年代的经典假设框架内。通篇下来，几乎没有看到对现代统计技术，例如贝叶斯方法在处理这些效应时的优势或应用场景的讨论。当提到稳健性检验时，作者只是简单地建议使用“更多的样本量”，这对于我们处理那些样本获取成本高昂的特定领域研究来说，无疑是杯水车薪的建议。我期待看到的是关于如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法来构建更灵活的层次模型，从而同时估计调节和中介效应，并能更准确地量化这些效应随个体特征变化的范围。这本书在方法论的更新速度上明显滞后于学术界的最新进展，使得它在指导前沿研究方面显得力不从しまいました。它更像是一部为初次接触这些概念的学生准备的“入门级”教材，对于资深研究者来说，价值有限。

评分☆☆☆☆☆

最初托尔曼认为，动物和人类有两种中介变量——需求变量和认知变量。1952年托尔曼受格式塔学派心理学家勒温的影响，提出三种中介变量——需要系统、信念-价值符号排列矩阵图和行为空间。根据Baron和 Kenny的解释，中介变量(mediator)是自变量对因变量发生影响的中介，是自变量对因变量产生影响的。

评分☆☆☆☆☆

不错 速度快 是我想要的书

评分☆☆☆☆☆

好书好书好书好书好书好书好书

评分☆☆☆☆☆

其中 ,c是 X对 Y的总效应 ,ab是经过中介变量 M 的中介效

评分☆☆☆☆☆

中介效应的大小用 c-c'=ab 来衡量。

评分☆☆☆☆☆

非常好的一本统计学分析参考书，调节效应和中介效应是我们进行社会学相关研究经常用到的，这本书恰好把它们总结到一起了。本书的作者更是这方面的牛人，在结构方程模型上成就很大，这本书也值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

是一本很好的书！值得购买的，很高的性价比，学生很喜欢！！！

评分☆☆☆☆☆

整套书全出版吧 小册子系列很好

评分☆☆☆☆☆

应(mediating effect) ,c’是直接效应。当只有一个中介变量