格致方法定量研究系列：多元回归中的交互作用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 詹姆斯·杰卡德，[美] 罗伯特·图里西 著，吴晓刚 编，蒋勤 译

图书标签:

• 多元回归
• 交互作用
• 定量研究
• 统计学
• 格致方法
• 社会科学
• 数据分析
• 回归分析
• 研究方法
• 计量经济学

出版社： 格致出版社

ISBN：9787543225978

版次：1

商品编码：11841268

包装：平装

丛书名： 格致方法定量研究系列

开本：32开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：134

字数：90000

正文语种：中文

内容简介

　　《格致方法定量研究系列：多元回归中的交互作用》介绍了交互作用分析的基本点，特别是在有一个以上连续性解释变量的多元回归当中。
　　《格致方法定量研究系列：多元回归中的交互作用》适合那些具备基本多元回归知识的研究者。主要内容是调节关联的统计分析，关注至少有一个自变量（或解释变量）是连续变量的情况。主要目的是梳理有关此主题的分散的文献，说明进行包含连续变量调节关系的分析所涉及的中心议题。

内页插图

目录

序

第1章 导论
第1节 交互的概念
第2节 简单效应与交互比较
第3节 多元回归分析的回顾
第4节 本书概览

第2章 双向交互作用
第1节 包含乘积项的回归模型
第2节 两个连续性解释变量
第3节 一个定性解释变量与一个连续解释变量
第4节 小结

第3章 三向交互作用
第1节 连续解释变量
第2节 定性和连续解释变量
第3节 小结

第4章 其他重要问题
第1节 连续变量之交互作用的双线性本质
第2节 计算关键自变量在调节变量取不同值时的系数
第3节 计算偏组成项
第4节 变换
第5节 多重交互作用
第6节 标准化与非标准化系数
第7节 度量性质
第8节 测量误差
第9节 稳健分析与假定的违反
第10节 被试者内和重复测量设计
第11节 同序和非同序交互
第12节 显著性的区间
第13节 混合交互
第14节 最佳实验设计和统计解释力
第15节 协变量
第16节 控制实验误差
第17节 整体检验和交互作用
第18节 常见的误用
第19节 聚类数据和随机系数模型的交互作用
第20节 连续还是离散解释变量
第21节 调节框架的回顾

注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

格致方法定量研究系列：多元回归中的交互作用 概述 本书是“格致方法定量研究系列”中的一部，专注于探讨多元回归分析中至关重要的“交互作用”概念。交互作用，又称“调节效应”或“条件效应”，是现代定量研究中揭示变量间复杂关系的基石。它描述的是一个自变量对因变量的影响程度，并非固定不变，而是会受到另一（或多）个变量的调节。忽视交互作用，往往会导致对变量间关系的片面理解，甚至得出错误的结论。本书旨在为读者提供系统、深入、实用的方法论指导，帮助研究者理解、识别、分析和解释多元回归模型中的交互作用，从而提升研究的科学性和严谨性。 本书内容精要 本书并非简单的统计软件操作指南，而是聚焦于交互作用概念的理论根基、建模策略、结果解释及其在不同研究领域中的应用。我们力求做到理论与实践相结合，为读者构建一个清晰、完整的交互作用研究框架。 第一部分：交互作用的理论基石 何为交互作用？ 基本概念的引入： 本章将从最基础的层面出发，解释交互作用的定义、意义以及它为何在社会科学、行为科学、医学、经济学等众多领域的研究中扮演着不可或缺的角色。我们将通过直观的例子，例如“学习时间对考试成绩的影响是否受到学生学习方法的影响”，来阐述交互作用的直观感受。 区分独立效应与交互效应： 详细区分主效应（独立效应）和交互效应，强调它们在理论模型构建中的不同地位。理解主效应是当调节变量处于某个参照水平时，预测变量对因变量的影响；而交互效应则描述了这种影响随调节变量变化而变化的幅度。 交互作用的类型： 介绍不同类型的交互作用，包括正向交互、负向交互、增强效应、削弱效应、甚至是指向性反转等。通过生动的图示，帮助读者可视化不同交互作用模式。 交互作用的理论来源： 探讨交互作用在理论假设中的体现。很多理论本身就蕴含着变量间关系受其他因素制约的假设，例如“阈值效应”、“饱和效应”等。本书将引导读者如何从理论出发，预设和检验交互作用。 交互作用的统计学模型 从简单回归到多元回归： 回顾简单线性回归模型，然后引入多元线性回归模型，为理解交互作用项的引入奠定基础。 交互项的构建与意义： 详细介绍如何在多元回归模型中加入交互项（乘积项）。例如，在模型 $Y = eta_0 + eta_1 X_1 + eta_2 X_2 + eta_3 (X_1 imes X_2) + epsilon$ 中，$eta_3$ 即为 $X_1$ 对 $Y$ 的影响随 $X_2$ 变化的比率（或斜率变化）。 交互作用的统计显著性检验： 解释如何通过交互项的系数（如 $eta_3$）的统计显著性来判断交互作用是否存在。深入讨论 $p$ 值的含义以及如何解读。 模型拟合优度与交互作用： 探讨加入交互项后，模型拟合优度（如 $R^2$）的变化，以及如何判断交互作用的加入是否显著提高了模型的解释力。 第二部分：交互作用的识别与分析 数据准备与变量编码 连续变量的交互作用： 详细讲解当两个或多个自变量均为连续变量时，如何进行交互作用分析。 分类变量的交互作用： 重点介绍分类自变量（如性别、群体）与连续自变量之间的交互作用。这涉及到哑变量（dummy variables）的编码方式，以及如何构建交互项。例如，一个二分类变量（0/1）与一个连续变量的交互项，其系数代表了该二分类变量为1的组别，其连续变量对因变量的影响斜率相较于为0的组别发生了怎样的改变。 连续变量与分类变量的交互作用： 探讨更复杂的组合，如两个分类变量、一个连续变量与一个或多个分类变量的交互。 标准化与居中： 讨论在存在交互作用时，对连续变量进行标准化（如 $z$-score）或居中（如减去均值）的必要性及其对模型解释的影响。强调居中可以使主效应的系数解释为调节变量在均值处时，预测变量对因变量的影响。 多重共线性问题： 探讨交互项的引入可能导致的与主效应变量之间的多重共线性问题，并提供识别和处理对策，如方差膨胀因子（VIF）的检查。 交互作用的统计模型构建 逐步回归与交互作用： 讨论在逐步回归过程中如何考虑交互项的引入，以及需要注意的陷阱。 层次回归（Hierarchical Regression）： 详细介绍层次回归在检验交互作用时的优势，即可以分步纳入变量，清晰地展示每个变量（包括交互项）对因变量增量解释力的贡献。 模型选择的标准： 提供选择最优交互作用模型的指导原则，例如信息准则（AIC, BIC）、模型拟合的理论基础、以及解释的经济性（parsimony）。 涉及多个交互作用的复杂模型： 介绍如何处理包含两个或两个以上交互作用项的复杂模型，例如三元交互作用（three-way interaction）的构建和解释。 交互作用结果的解释与可视化 显著性与效应大小： 强调统计显著性（$p < alpha$）并不能直接告诉我们交互作用的实际大小和重要性。需要关注交互项系数的数值及其置信区间。 图示法： 交互作用的解释离不开图示。本书将详细介绍如何绘制交互作用图（interaction plots），例如斜率图（slope plots），来直观地展示不同水平的调节变量如何影响自变量与因变量之间的关系。 简单斜率分析（Simple Slopes Analysis）： 这是一个至关重要的解释工具。本书将详细讲解如何计算并解释在调节变量的特定值（如均值、均值±1个标准差）下，自变量对因变量的“简单斜率”（simple slopes）。这能帮助我们理解在不同情境下，自变量的影响程度。 条件效应分析（Conditional Effects Analysis）： 扩展简单斜率的概念，介绍如何分析自变量在调节变量的不同区间内的条件效应。 效应分解（Decomposition of Effects）： 在多重交互作用模型中，讲解如何分解效应，理解各主效应和交互效应的相对贡献。 报告交互作用结果的规范： 提供在学术论文、研究报告中规范报告交互作用分析结果的建议，包括模型系数、显著性、效应大小、以及图示的使用。 第三部分：交互作用在特定研究领域中的应用 社会科学与行为科学 教育心理学： 例如，学习策略（自变量）对学业成绩（因变量）的影响是否受到学生动机水平（调节变量）的调节。 社会学： 例如，社会经济地位（自变量）对健康状况（因变量）的影响是否受到社会支持网络（调节变量）的调节。 管理学与组织行为学： 例如，领导风格（自变量）对员工绩效（因变量）的影响是否受到任务性质（调节变量）的调节。 心理学： 例如，认知疗法（自变量）对抑郁症状（因变量）的疗效是否受到个体认知风格（调节变量）的影响。 医学与健康研究 药物疗效研究： 例如，某种药物（自变量）对疾病康复（因变量）的效果是否受到患者基因型（调节变量）的影响。 流行病学： 例如，吸烟（自变量）与肺癌（因变量）的关联是否受到空气污染水平（调节变量）的影响。 公共卫生： 例如，健康教育干预（自变量）对健康行为改变（因变量）的效果是否受到社区文化背景（调节变量）的影响。 经济学与市场营销 消费者行为： 例如，产品价格（自变量）对购买意愿（因变量）的影响是否受到品牌忠诚度（调节变量）的影响。 宏观经济学： 例如，货币政策（自变量）对经济增长（因变量）的影响是否受到通货膨胀水平（调节变量）的影响。 市场营销策略： 例如，广告投入（自变量）对销售额（因变量）的影响是否受到目标消费群体（调节变量）的特征的影响。 其他研究领域 环境科学、工程学、计算机科学等领域中可能出现的交互作用分析。 第四部分：进阶议题与注意事项 非线性交互作用： 讨论非线性关系中的交互作用，例如对数变换、平方项等在模型中的应用。 潜在变量（Latent Variables）的交互作用： 介绍如何在结构方程模型（SEM）中进行潜在变量的交互作用分析。 中介效应与调节效应的区分： 重点区分中介效应（mediation）和调节效应（moderation），避免混淆，并介绍如何同时检验两者。 多层数据中的交互作用： 介绍如何在多层模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM）中分析跨层交互作用（cross-level interactions）。 因果推断与交互作用： 探讨在实验设计或准实验设计中，如何通过交互作用来理解因果机制。 样本量与统计功效： 讨论在研究交互作用时，样本量对统计功效的影响，以及如何进行功效分析。 研究局限性与未来方向： 总结在交互作用研究中可能遇到的挑战，并展望未来的研究趋势。 本书特色 理论深度与实践指导并重： 既深入剖析交互作用的统计学原理和模型构建逻辑，又提供清晰的实操指导和案例分析。 循序渐进，由浅入深： 从基本概念到复杂模型，逐步引导读者掌握交互作用分析的精髓。 丰富的案例研究： 包含大量来自不同学科的真实研究案例，帮助读者理解交互作用在实际研究中的应用。 图文并茂，直观易懂： 大量使用图表来可视化交互作用，帮助读者更直观地理解抽象概念。 强调解释与应用： 不仅仅关注统计结果的得出，更侧重于如何准确、有意义地解释交互作用，并将其转化为研究发现。 关注研究严谨性： 引导读者关注研究设计、数据准备、模型选择等各个环节，提升研究的科学性。 目标读者 本书适合所有从事或即将从事定量研究的研究者、研究生、以及对数据分析有浓厚兴趣的专业人士，包括但不限于： 社会学、心理学、教育学、公共管理、经济学、医学、统计学等专业的学生和研究人员。 需要进行定量研究的政府部门、研究机构、企业等的分析师和研究员。 希望提升数据分析技能，深入理解变量间复杂关系的任何研究者。 通过阅读本书，读者将能够自信地在自己的研究中识别、分析和解释多元回归模型中的交互作用，从而得出更深刻、更严谨的研究结论，推动学术研究的进步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和装帧质量确实给人留下了深刻的印象。厚实的纸张，精美的烫金字体，以及整体沉稳的色调，都透露出一种专业与严谨的气息。我记得我拿到书时，特意在图书馆的阅览室里翻阅了开篇的几页，那种纸张与手指摩擦的触感，以及墨水散发出的淡淡油墨香，让人立刻感觉到这是一部经得起推敲的学术力作。虽然我当时还没深入阅读具体内容，但仅从外在的呈现来看，它就已经成功地建立起一种权威性和可信度，让人充满期待地想要一探究竟。这种对细节的关注，在现在很多快餐式出版物中是越来越少见的了，不得不说，出版社在装帧上下了真功夫。

评分☆☆☆☆☆

从整体的知识体系构建来看，这本书的广度和深度都让人感到惊喜。它不仅仅停留在基础概念的罗列，而是大胆地触及了一些在其他同类书籍中鲜少被提及的进阶议题。比如，它对于多重共线性问题的处理，远比我之前接触的任何资料都要细致入微，提供了好几种不同的诊断和缓解策略，每一种都有其明确的适用场景和优劣势分析。这种全面而细致的覆盖，体现出作者深厚的学术积累和丰富的实践经验，让人感觉自己正在跟随一位真正的大师学习，而不是仅仅在阅读一本被整理过的笔记。

评分☆☆☆☆☆

说实话，读完之后最大的感受是“豁然开朗”，尤其是对于数据分析的严谨性有了全新的认识。这本书最大的价值在于它培养了一种批判性的思维习惯。它不断提醒读者，任何统计模型都不是万能的“水晶球”，它们是建立在一系列严格前提之上的“工具”。作者在多个地方强调了模型的解释性与预测性之间的权衡，这种对局限性的坦诚讨论，反而增强了读者对该方法的信心，因为我们知道我们正在使用一个被充分理解和检验过的工具。它教导我们的不仅仅是如何运行分析，更是如何负责任地解释分析结果，这对于任何希望将研究成果转化为实际决策的人来说，都是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我发现作者的叙事节奏掌握得相当到位，不像有些教科书那样枯燥乏味，仿佛在背诵冰冷的公式。作者似乎非常懂得如何引导一个初学者逐步深入，他总能在关键概念出现时，穿插一些贴近实际生活的案例作为佐证，使得那些抽象的统计学原理一下子变得生动起来。特别是关于模型假设检验的那几个章节，我之前总是感到云里雾里，但通过作者的讲解，那些复杂的数学推导仿佛被‘翻译’成了更易于理解的逻辑步骤。这种由浅入深的讲解方式，极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让一个对复杂统计方法感到畏惧的读者也能保持阅读的动力，不会轻易弃书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版布局也值得称赞，它充分考虑到了读者的阅读习惯。大量的公式被清晰地居中对齐，每一个变量的定义都标注得非常明确，丝毫没有出现那种让人眼花缭乱、分不清主次的混乱感。更重要的是，作者在关键的理论阐述后，总是会设置一些“思考与练习”的小节，这些设计非常巧妙。它们不是简单地重复知识点，而是引导读者去反思不同方法之间的适用边界和潜在的局限性。这种主动的互动性，让阅读过程从单向的信息接收，变成了一种双向的思维碰撞，极大地提升了知识的内化效率。

评分☆☆☆☆☆

书很不错。是正版

评分☆☆☆☆☆

这套书的内容很好，每本书是个专题，不懂的模型可以从里面找到答案。

评分☆☆☆☆☆

比较好，谢谢，不知道有没有用。

评分☆☆☆☆☆

非常有用的参考书，发货速度也很快，值得推荐。

评分☆☆☆☆☆

交互作用，比较实用的检验，学好计量经济学，走遍天下全不怕，继续努力

评分☆☆☆☆☆

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不错哦，哈哈哈哈哈

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非书籍常实用的

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交互作用，比较实用的检验，学好计量经济学，走遍天下全不怕，继续努力