LISREL方法：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（James Jaccard） 著，吴晓刚，崔凯万 编，李忠路 译

图书标签:

• LISREL
• 多元回归
• 交互作用
• 结构方程模型
• 统计学
• 社会科学
• 心理测量
• 数据分析
• 模型构建
• 回归分析

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543226296

版次：1

商品编码：12282253

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：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：187

字数：112000

正文语种：中文

内容简介

　　交互作用分析是社会科学经常使用的方法，然而传统多元回归分析在处理交互作用时，并不能很好地处理测量误差问题，从而导致估计偏误。为此，作者詹姆斯·杰卡德、崔凯万通过引入结构方程模型的方法，介绍了当分析变量存在测量误差和多个测量指标时，我们应该如何去分析交互作用，包括调节作用分析、重复测量分析、纵贯测量分析等具体方法，此外，作者还介绍了结构方程模型的基本内容、模型假定、拟合指标评估等基本知识。
　　《LISREL方法：多元回归中的交互作用》中的例子深入浅出，并附有原始数据和LISREL分析命令，以便读者自学。
　　《LISREL方法：多元回归中的交互作用》主要特点：
　　案例翔实，附有数据和LISREL分析命令，极具操作性和实践性；
　　结构方程模型和LISREL软件操作的入门书籍；
　　适用于心理学、社会学、教育学、管理学等社会科学领域。

内页插图

目录

序
前言

第1章 导论
第1节 测量误差的类型
第2节 用潜变量来呈现测量误差
第3节 相关误差与无关误差
第4节 测量的精确性
第5节 多指标模型分析：LISREL导论
第6节 用线性方程来表示路径图
第7节 多元回归与结构方程分析的统计假定

第2章 定性调节变量
第1节 嵌套拟合优度策略
第2节 三向交互作用
第3节 多于两组的三向交互作用
第4节 交互作用的大小
第5节 标准化系数与非标准化系数
第6节 不同测量结果的普遍性
第7节 第1步中的模型拟合
第8节 主作用和交互作用
第9节 协方差矩阵等同性检验
第10节 探索性的组间比较
第11节 与传统多元回归分析的比较

第3章 重复测量与纵贯设计
第1节 嵌套模型拟合优度检验
第2节 多于两次重复测量的交互作用分析
第3节 三向交互作用
第4节 多于两组的三向交互作用
第5节 交互作用的大小
第6节 不同测量结果的普遍性
第7节 与传统多元回归分析的比较

第4章 乘积项的使用
第1节 LISREL中额外的矩阵
第2节 乘积项分析的统计限定
第3节 估计问题
第4节 程序策略
第5节 三向交互作用
第6节 交互作用的大小
第7节 不同测量结果的普遍性
第8节 对中
第9节 多个乘积项
第10节 连续变量的复杂交互
第11节 连续调节变量与定性预测的乘积项
第12节 与传统多元回归分析的比较
第13节 其他方法

第5章 一般的考虑
第1节 获得多指标
第2节 关于样本规模的决定
第3节 多元正态分布
第4节 缺失数据
第5节 拟合指标
第6节 协变量及单一指标
第7节 一些注意事项

附录1：拟合优度指标
附录2：例子中使用的数据集
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

　　本书是《多元回归中的交互作用》（Jaccard，Turrisi & Wan，Interaction Effectsin Multiple Regression）的姐妹篇。在本书中，我们向读者介绍LISREL计算程序以及其如何应用在回归模型中含有多个指标的交互作用分析中。本书假定读者已经熟悉了我们前一部著作，但是我们不假定LISREL和结构方程模型的先验知识。对结构方程模型有限了解的读者可以查阅其他著作以熟悉这些模型检验会涉及的复杂问题（如Bollen，1989；Bollen & Long，1993；Loehlin，1987）。
　　由于本书是教学导向的，这或许会令技术导向的读者感到失望。我们的目标是向读者介绍一般的分析策略以期他／她能够对这些分析方法有个总体的把握。本书的目标读者是那些已经熟悉了传统多元回归的应用型研究者。本书并不期望成为一本结构方程模型的教科书。由于篇幅有限，我们无法深入讨论经验丰富的研究者提出的诸多问题。我们的做法是基于目前的文献尽可能地向读者推荐一些相关的参考材料。因为有些问题还在研究中，有时候这种处理也是非常困难的。与其置之不理，在意识到将来的研究或许会改变我们现有的推荐的前提下，我们仍决定从实践的角度向读者推荐我们“认为最好的”文献。
　　尽管有其他的用于结构方程模型分析的统计包，我们之所以选择LISREL程序是因为它的广泛应用，而且其最新的版本（LISREL8.12）还允许参数的非线性限定。这些限定正是诸多交互作用分析形式的核心。LISREL的主要竞争者Eos目前还没有拥有这个能力，虽然CALIS（包含在SAS中）和诸如COSAN的程序拥有了这个能力，但我们认为它们的操作比起LISREL不是很友好。
　　此外，CALIS和COSAN并不允许本书所强调的多组间比较分析。因为SIMPLIS语言最近不允许非线性限定，本书使用标准的LISREL软件以取代在更早LISREL中的SIMPLIS语言。尽管我们教授的程序操作还不够充分，有些地方会显得冗余，但是我们认为这符合教学的目的，也比较方便读者理解。当读者更加熟悉LISREL之后，可以采用比较简单的程序。

LISREL方法：多元回归中的交互作用 探索复杂关系的奥秘，解锁数据深层洞察 在现代科学研究的广阔领域中，理解变量之间的复杂相互作用是揭示现象本质、构建精确模型的关键。无论是社会科学对人类行为的细腻探究，还是自然科学对物质世界规律的严谨解析，抑或是医学研究对疾病发生机制的深入追溯，我们都常常面临这样的挑战：单个变量的影响固然重要，但更具决定性的往往是变量之间的“合力”——即交互作用。 本书《LISREL方法：多元回归中的交互作用》并非一本简单的数据分析手册，而是一次深入的理论与实践之旅，旨在引领读者掌握LISREL这一强大的统计建模工具，并专注于揭示多元回归模型中交互作用的复杂动态。我们将跳出传统线性回归的框架，深入探索LISREL如何能够提供一个更为灵活和强大的平台，用以识别、量化和解释变量间的交互效应。 为何关注交互作用？ 在许多研究场景中，单独考察自变量对因变量的影响是远远不够的。例如，在教育研究中，学生的学习成绩（因变量）可能受到教学方法（自变量1）和学生学习动机（自变量2）的双重影响。然而，仅仅知道教学方法“好”或学习动机“强”并不足以预测最终成绩。更重要的是，对于拥有高学习动机的学生，某种特定的教学方法可能效果卓著；而对于学习动机较弱的学生，同一教学方法的效果则可能大打折扣，甚至适得其反。这便是典型的交互作用：一种变量的效果依赖于另一种变量的水平。 忽略交互作用，可能会导致以下几种误区： 误判变量的真实影响： 可能会低估或高估某个自变量的实际效用，因为其效果在不同条件下是变化的。 模型拟合不佳： 遗漏重要的交互项会使得模型无法准确捕捉数据中的真实模式，导致拟合优度下降，预测能力减弱。 得出片面的结论： 无法解释为何某些干预措施在不同群体中效果迥异，从而限制了理论的普适性和实践的指导意义。 错失发现新规律的机会： 许多科学上的突破正源于对看似微小但至关重要的交互作用的深入洞察。 LISREL（Linear Structural Relations）作为结构方程模型（SEM）领域内的经典软件，其核心优势在于能够处理潜变量、测量误差，并构建复杂的路径模型。当我们将目光聚焦于多元回归中的交互作用时，LISREL展现出其独特的价值。本书将系统性地阐述如何利用LISREL构建包含交互项的模型，从而更精确地捕捉变量间的非线性关系和条件性效应。 本书将为您带来什么？ 本书的编写旨在为研究者提供一套清晰、系统且极具操作性的方法论。我们不会止步于理论的罗列，而是将重点放在如何将LISREL的强大功能应用于实际研究问题，特别是在处理交互作用时。 1. 交互作用的理论基础与LISREL的契合度： 我们将从基础的统计学原理出发，深入剖析交互作用的内涵、表现形式及其在回归分析中的引入方式（例如，生成交互项）。 进而，我们将探讨LISREL的建模框架如何能够自然地容纳和处理交互作用。LISREL通过其灵活的路径图表示和参数估计过程，能够清晰地展示交互项的路径系数，以及如何解释这些系数的含义。 我们会强调，LISREL不仅仅是简单的线性回归的延伸，它能够构建更复杂的模型，例如，包含潜变量的交互作用，或者在多层数据中检验交互作用。 2. LISREL模型构建中的交互作用： 显变量交互作用的建模： 这是最直接的起点。我们将详细介绍如何在LISREL的输入语法中定义和估计包含两个或多个显变量交互作用的模型。这包括如何正确地在模型声明（`MODEL`）中指定交互项，以及如何通过`SYMBOLS`、`COVARIANCE`等语句来定义它们。 潜变量交互作用的挑战与解决方案： 许多研究问题中，我们关注的交互作用发生在潜在的、不可直接测量的构念之间。LISREL在这方面提供了强大的支持。本书将深入讲解如何构建包含潜变量交互作用的SEM模型。我们将介绍模型参数化（如均值和方差调整方法、指数化方法等）的技巧，以解决潜变量交互作用模型中常见的识别性问题，确保模型的有效估计。 多层数据中的交互作用： 在组织、教育、家庭等研究领域，数据常常呈现出嵌套结构（例如，学生嵌套在班级里）。LISREL也能够处理此类复杂数据。本书将介绍如何通过LISREL构建多层模型，并在此基础上检验跨层次的交互作用，例如，班级平均教学风格（宏观层面）与个体学生学习动机（微观层面）的交互作用如何影响学生成绩。 3. LISREL分析过程中的关键步骤与注意事项： 模型设定与识别： 在引入交互项后，模型的识别性变得尤为重要。我们将详细阐述如何判断模型是否可识别，并提供一些常用的解决方案，例如，固定某些参数、添加指示变量等。 参数估计与模型拟合： 熟悉LISREL的各种估计方法（如ML、WLS等）以及如何选择最适合您数据的估计方法。我们将重点讲解如何解读模型拟合指标（如Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR等），尤其是在包含交互项的模型中，这些指标可能比传统回归分析中的R-squared更具信息量。 交互作用的效应大小与显著性检验： 如何从LISREL的输出中提取交互项的路径系数，并对其进行统计显著性检验。更重要的是，我们将深入探讨如何解释这些系数的实际意义，以及如何通过简单斜率分析（Simple Slopes Analysis）和探究性图形（Exploratory Plots）来可视化和更深入地理解交互作用的性质。例如，绘制交互作用图，直观地展示一种自变量的效果如何在另一种自变量的不同水平上发生变化。 处理测量误差： LISREL的核心优势在于能够将测量误差纳入模型。本书将强调，在处理交互作用时，考虑和模型化测量误差是至关重要的，因为测量误差可能会扭曲交互效应的估计。 4. 实际案例与应用： 本书将辅以大量详实的真实世界案例，涵盖不同学科领域，如心理学、教育学、市场营销、社会学等。 每个案例都将从研究问题的提出、LISREL模型的构建、LISREL语法的编写、结果的解释，直至最终结论的得出，进行全流程的演示。 我们将重点展示如何在具体案例中运用LISREL来揭示和解释复杂的交互作用，例如，探讨客户忠诚度（因变量）如何受到产品质量（自变量1）和营销活动（自变量2）的交互影响；或者研究员工满意度（因变量）是否会受到工作自主性（自变量1）和组织支持（自变量2）的交互调节。 本书的目标读者： 统计学与研究方法课程的学生： 无论是本科生还是研究生，本书都将帮助他们建立起坚实的统计建模基础，特别是在处理多元回归中的复杂关系时。 各学科的研究人员： 任何需要进行定量研究，特别是涉及多个变量相互作用的领域的研究者，将从中获益匪浅。本书将是他们掌握LISREL这一强大工具，并将其应用于解释复杂现象的宝贵资源。 对高级统计分析感兴趣的实践者： 那些希望深入理解数据背后隐藏的模式，并提升分析水平的专业人士。 为何选择LISREL？ 尽管市面上存在其他统计软件，LISREL在结构方程建模领域拥有悠久的历史和广泛的应用基础。其直观的图形化建模界面和强大的数据分析能力，使其成为研究复杂关系，特别是交互作用分析的理想选择。本书将帮助您充分发掘LISREL的潜力，让您不再局限于简单的线性模型，而是能够构建出更贴近现实、更具解释力的统计模型。 本书的价值与独特之处： 聚焦交互作用： 不同于泛泛介绍LISREL的教程，本书将交互作用作为核心主题，进行深入、系统地讲解。 理论与实践并重： 既提供扎实的理论基础，又包含丰富的、可操作的案例分析，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 解决实际难题： 针对LISREL建模中，尤其是处理交互作用时可能遇到的识别性、解释性等难点，提供具体的解决方案和指导。 全面覆盖： 从显变量交互作用到潜变量交互作用，再到多层数据中的交互作用，本书提供了全面的分析框架。 通过阅读《LISREL方法：多元回归中的交互作用》，您将不仅学会如何使用LISREL软件，更重要的是，您将深刻理解变量间交互作用的本质，并掌握一套强大的工具来系统地分析和解释这些复杂的相互关系。本书将赋能您在研究中发现新的见解，提出更具说服力的论点，并最终推动您所在领域的知识前沿。 我们相信，掌握LISREL在多元回归中处理交互作用的方法，将极大地提升您的研究能力，帮助您在纷繁复杂的数据世界中，精准地捕捉到那些最能揭示事物本质的关键线索。

评分☆☆☆☆☆

我对其中关于模型选择和诊断的部分留下了深刻印象。作者在介绍如何判断交互项是否“值得保留”时，采取了一种非常审慎的态度，不仅仅满足于检验统计量的结果，而是反复强调了理论基础和业务逻辑的重要性。举例来说，如果一个交互项在统计上显著，但从领域知识来看，它所代表的效应在现实中几乎不可能发生，那么作者建议我们应该保持警惕，甚至倾向于移除它，除非有更强有力的证据支撑。这种“理论指导实践”的思路，在很多只关注计算结果的教材中是看不到的。我个人认为，这种哲学层面的探讨，比单纯讲解如何输入代码要更有价值得多。唯一美中不足的是，书中对于多重共线性问题在包含交互项后可能加剧的讨论，处理得稍显简略，我期待能看到更深入的解决方案，比如中心化处理（centering）对解释交互项的实用性影响分析，而不是简单地提及。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格属于典型的学术著作范畴，字体选择偏向于宋体或类似的衬线字体，阅读起来虽然工整，但长时间盯着密密麻麻的公式和符号，眼睛确实容易疲劳。我特别留意了书中对“统计显著性”和“效应量”的阐述方式，这是我工作中经常需要拿捏的两个关键点。书中对P值的讨论非常谨慎，强调了其局限性，并大力提倡应该将更多的注意力放在解释交互项的实际大小和方向上，这一点我深表赞同。不过，对于如何处理那些非线性交互项——比如曲线效应的交互——书中涉及的篇幅似乎略显不足，大多集中在标准的乘法交互项上。我记得我尝试去寻找关于广义加性模型（GAMs）中如何融入交互项的讨论，但似乎没有找到直接对应的章节。可能这本书的定位更侧重于经典线性模型的框架内进行深度挖掘，这对于入门者来说无疑是福音，但对于希望跨越到更前沿非线性建模的读者来说，可能会感到意犹未尽，需要再寻找其他补充材料来填补知识的空白。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格有一种老派学者的严谨和耐心，它不急于抛出结论，而是花大量篇幅去铺陈背景知识和概念的精确定义。这使得阅读体验像是在跟一位经验丰富的导师进行一对一的深入交流，每一个术语的引入都伴随着细致的解释和历史溯源。对于我这种习惯了快餐式学习的现代读者来说，初期适应起来略有挑战，因为它要求你放慢速度，真正去咀嚼每一个假设的前提。然而，一旦适应了这种节奏，你会发现它构建的知识体系异常坚固。例如，它对“测量误差”如何影响交互项估计的稳健性进行了细致的分析，这部分内容极具洞察力，很多标准教材会直接忽略这类实际操作中的“脏数据”问题。如果非要挑刺，那就是书中引用的文献大多比较陈旧，虽然经典理论经久不衰，但若能增加近十年内关于因果推断框架下交互作用研究的新进展引用，那这本书的时代价值和前沿性会大大提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，那种深沉的蓝色调，配上简洁的白色字体，给人一种专业又严谨的感觉，就好像是大学图书馆里那些经典教材的翻版。我当时是冲着“多元回归”这几个字去的，因为我手头正在处理一个项目，涉及到几个变量之间的复杂关系，急需一本能够深入浅出讲解如何处理这些交互效应的指南。拿到书后，首先翻阅的是目录部分，感觉编排得相当系统，从最基础的回归模型假设开始，逐步过渡到两两交互项的引入，再到更高阶的乘法项处理，逻辑链条非常清晰。特别是看到专门有一章讲如何可视化这些高维度的交互作用，我心里就踏实了不少，因为单纯的统计数字往往不如图形直观，对于非专业背景的同事进行汇报时，视觉化的呈现至关重要。当然，光看目录还不能断定内容深度，但至少从结构上看，它试图覆盖从理论构建到实际操作的全过程，这一点我很欣赏。不过，坦白讲，我更希望看到更多关于特定领域（比如社会科学或市场营销）的应用案例，如果能附带一些实际数据的操作演示就更完美了，纯粹的数学公式堆砌对我来说，消化起来还是有点吃力的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体感觉是扎实、可靠，但略显保守。它像是一位技艺精湛的传统木匠，专注于将传统的榫卯结构做到极致，但可能没有太多关注于使用最新的电动工具来提高效率。在处理复杂的统计模型时，作者似乎更倾向于那些经过时间检验、易于解释的线性方法。比如，它详细讲解了使用Hayes的PROCESS宏（我假设书中有类似内容）进行中介和调节效应分析的经典步骤，步骤清晰，便于操作。然而，当我试图寻找如何用更现代的机器学习算法，比如梯度提升树（GBM）或随机森林，来自动发现和建模高阶交互效应时，书中几乎没有提及。这让我意识到，这本书更像是一部关于“如何精确测量已知的潜在关系”的权威指南，而非一本“如何探索未知交互网络”的工具书。因此，对于希望在数据挖掘领域应用这些方法的读者来说，这本书提供的理论基础无价，但后续的算法拓展可能需要自行补课。