LISREL方法：多元迴歸中的交互作用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 詹姆斯·傑卡德（James Jaccard） 著，吳曉剛，崔凱萬 編，李忠路 譯

圖書標籤:

• LISREL
• 多元迴歸
• 交互作用
• 結構方程模型
• 統計學
• 社會科學
• 心理測量
• 數據分析
• 模型構建
• 迴歸分析

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543226296

版次：1

商品編碼：12282253

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：187

字數：112000

正文語種：中文

內容簡介

　　交互作用分析是社會科學經常使用的方法，然而傳統多元迴歸分析在處理交互作用時，並不能很好地處理測量誤差問題，從而導緻估計偏誤。為此，作者詹姆斯·傑卡德、崔凱萬通過引入結構方程模型的方法，介紹瞭當分析變量存在測量誤差和多個測量指標時，我們應該如何去分析交互作用，包括調節作用分析、重復測量分析、縱貫測量分析等具體方法，此外，作者還介紹瞭結構方程模型的基本內容、模型假定、擬閤指標評估等基本知識。
　　《LISREL方法：多元迴歸中的交互作用》中的例子深入淺齣，並附有原始數據和LISREL分析命令，以便讀者自學。
　　《LISREL方法：多元迴歸中的交互作用》主要特點：
　　案例翔實，附有數據和LISREL分析命令，極具操作性和實踐性；
　　結構方程模型和LISREL軟件操作的入門書籍；
　　適用於心理學、社會學、教育學、管理學等社會科學領域。

內頁插圖

目錄

序
前言

第1章 導論
第1節 測量誤差的類型
第2節 用潛變量來呈現測量誤差
第3節 相關誤差與無關誤差
第4節 測量的精確性
第5節 多指標模型分析：LISREL導論
第6節 用綫性方程來錶示路徑圖
第7節 多元迴歸與結構方程分析的統計假定

第2章 定性調節變量
第1節 嵌套擬閤優度策略
第2節 三嚮交互作用
第3節 多於兩組的三嚮交互作用
第4節 交互作用的大小
第5節 標準化係數與非標準化係數
第6節 不同測量結果的普遍性
第7節 第1步中的模型擬閤
第8節 主作用和交互作用
第9節 協方差矩陣等同性檢驗
第10節 探索性的組間比較
第11節 與傳統多元迴歸分析的比較

第3章 重復測量與縱貫設計
第1節 嵌套模型擬閤優度檢驗
第2節 多於兩次重復測量的交互作用分析
第3節 三嚮交互作用
第4節 多於兩組的三嚮交互作用
第5節 交互作用的大小
第6節 不同測量結果的普遍性
第7節 與傳統多元迴歸分析的比較

第4章 乘積項的使用
第1節 LISREL中額外的矩陣
第2節 乘積項分析的統計限定
第3節 估計問題
第4節 程序策略
第5節 三嚮交互作用
第6節 交互作用的大小
第7節 不同測量結果的普遍性
第8節 對中
第9節 多個乘積項
第10節 連續變量的復雜交互
第11節 連續調節變量與定性預測的乘積項
第12節 與傳統多元迴歸分析的比較
第13節 其他方法

第5章 一般的考慮
第1節 獲得多指標
第2節 關於樣本規模的決定
第3節 多元正態分布
第4節 缺失數據
第5節 擬閤指標
第6節 協變量及單一指標
第7節 一些注意事項

附錄1：擬閤優度指標
附錄2：例子中使用的數據集
注釋
參考文獻
譯名對照錶

前言/序言

　　本書是《多元迴歸中的交互作用》（Jaccard，Turrisi & Wan，Interaction Effectsin Multiple Regression）的姐妹篇。在本書中，我們嚮讀者介紹LISREL計算程序以及其如何應用在迴歸模型中含有多個指標的交互作用分析中。本書假定讀者已經熟悉瞭我們前一部著作，但是我們不假定LISREL和結構方程模型的先驗知識。對結構方程模型有限瞭解的讀者可以查閱其他著作以熟悉這些模型檢驗會涉及的復雜問題（如Bollen，1989；Bollen & Long，1993；Loehlin，1987）。
　　由於本書是教學導嚮的，這或許會令技術導嚮的讀者感到失望。我們的目標是嚮讀者介紹一般的分析策略以期他／她能夠對這些分析方法有個總體的把握。本書的目標讀者是那些已經熟悉瞭傳統多元迴歸的應用型研究者。本書並不期望成為一本結構方程模型的教科書。由於篇幅有限，我們無法深入討論經驗豐富的研究者提齣的諸多問題。我們的做法是基於目前的文獻盡可能地嚮讀者推薦一些相關的參考材料。因為有些問題還在研究中，有時候這種處理也是非常睏難的。與其置之不理，在意識到將來的研究或許會改變我們現有的推薦的前提下，我們仍決定從實踐的角度嚮讀者推薦我們“認為最好的”文獻。
　　盡管有其他的用於結構方程模型分析的統計包，我們之所以選擇LISREL程序是因為它的廣泛應用，而且其最新的版本（LISREL8.12）還允許參數的非綫性限定。這些限定正是諸多交互作用分析形式的核心。LISREL的主要競爭者Eos目前還沒有擁有這個能力，雖然CALIS（包含在SAS中）和諸如COSAN的程序擁有瞭這個能力，但我們認為它們的操作比起LISREL不是很友好。
　　此外，CALIS和COSAN並不允許本書所強調的多組間比較分析。因為SIMPLIS語言最近不允許非綫性限定，本書使用標準的LISREL軟件以取代在更早LISREL中的SIMPLIS語言。盡管我們教授的程序操作還不夠充分，有些地方會顯得冗餘，但是我們認為這符閤教學的目的，也比較方便讀者理解。當讀者更加熟悉LISREL之後，可以采用比較簡單的程序。

LISREL方法：多元迴歸中的交互作用 探索復雜關係的奧秘，解鎖數據深層洞察 在現代科學研究的廣闊領域中，理解變量之間的復雜相互作用是揭示現象本質、構建精確模型的關鍵。無論是社會科學對人類行為的細膩探究，還是自然科學對物質世界規律的嚴謹解析，抑或是醫學研究對疾病發生機製的深入追溯，我們都常常麵臨這樣的挑戰：單個變量的影響固然重要，但更具決定性的往往是變量之間的“閤力”——即交互作用。 本書《LISREL方法：多元迴歸中的交互作用》並非一本簡單的數據分析手冊，而是一次深入的理論與實踐之旅，旨在引領讀者掌握LISREL這一強大的統計建模工具，並專注於揭示多元迴歸模型中交互作用的復雜動態。我們將跳齣傳統綫性迴歸的框架，深入探索LISREL如何能夠提供一個更為靈活和強大的平颱，用以識彆、量化和解釋變量間的交互效應。 為何關注交互作用？ 在許多研究場景中，單獨考察自變量對因變量的影響是遠遠不夠的。例如，在教育研究中，學生的學習成績（因變量）可能受到教學方法（自變量1）和學生學習動機（自變量2）的雙重影響。然而，僅僅知道教學方法“好”或學習動機“強”並不足以預測最終成績。更重要的是，對於擁有高學習動機的學生，某種特定的教學方法可能效果卓著；而對於學習動機較弱的學生，同一教學方法的效果則可能大打摺扣，甚至適得其反。這便是典型的交互作用：一種變量的效果依賴於另一種變量的水平。 忽略交互作用，可能會導緻以下幾種誤區： 誤判變量的真實影響： 可能會低估或高估某個自變量的實際效用，因為其效果在不同條件下是變化的。 模型擬閤不佳： 遺漏重要的交互項會使得模型無法準確捕捉數據中的真實模式，導緻擬閤優度下降，預測能力減弱。 得齣片麵的結論： 無法解釋為何某些乾預措施在不同群體中效果迥異，從而限製瞭理論的普適性和實踐的指導意義。 錯失發現新規律的機會： 許多科學上的突破正源於對看似微小但至關重要的交互作用的深入洞察。 LISREL（Linear Structural Relations）作為結構方程模型（SEM）領域內的經典軟件，其核心優勢在於能夠處理潛變量、測量誤差，並構建復雜的路徑模型。當我們將目光聚焦於多元迴歸中的交互作用時，LISREL展現齣其獨特的價值。本書將係統性地闡述如何利用LISREL構建包含交互項的模型，從而更精確地捕捉變量間的非綫性關係和條件性效應。 本書將為您帶來什麼？ 本書的編寫旨在為研究者提供一套清晰、係統且極具操作性的方法論。我們不會止步於理論的羅列，而是將重點放在如何將LISREL的強大功能應用於實際研究問題，特彆是在處理交互作用時。 1. 交互作用的理論基礎與LISREL的契閤度： 我們將從基礎的統計學原理齣發，深入剖析交互作用的內涵、錶現形式及其在迴歸分析中的引入方式（例如，生成交互項）。 進而，我們將探討LISREL的建模框架如何能夠自然地容納和處理交互作用。LISREL通過其靈活的路徑圖錶示和參數估計過程，能夠清晰地展示交互項的路徑係數，以及如何解釋這些係數的含義。 我們會強調，LISREL不僅僅是簡單的綫性迴歸的延伸，它能夠構建更復雜的模型，例如，包含潛變量的交互作用，或者在多層數據中檢驗交互作用。 2. LISREL模型構建中的交互作用： 顯變量交互作用的建模： 這是最直接的起點。我們將詳細介紹如何在LISREL的輸入語法中定義和估計包含兩個或多個顯變量交互作用的模型。這包括如何正確地在模型聲明（`MODEL`）中指定交互項，以及如何通過`SYMBOLS`、`COVARIANCE`等語句來定義它們。 潛變量交互作用的挑戰與解決方案： 許多研究問題中，我們關注的交互作用發生在潛在的、不可直接測量的構念之間。LISREL在這方麵提供瞭強大的支持。本書將深入講解如何構建包含潛變量交互作用的SEM模型。我們將介紹模型參數化（如均值和方差調整方法、指數化方法等）的技巧，以解決潛變量交互作用模型中常見的識彆性問題，確保模型的有效估計。 多層數據中的交互作用： 在組織、教育、傢庭等研究領域，數據常常呈現齣嵌套結構（例如，學生嵌套在班級裏）。LISREL也能夠處理此類復雜數據。本書將介紹如何通過LISREL構建多層模型，並在此基礎上檢驗跨層次的交互作用，例如，班級平均教學風格（宏觀層麵）與個體學生學習動機（微觀層麵）的交互作用如何影響學生成績。 3. LISREL分析過程中的關鍵步驟與注意事項： 模型設定與識彆： 在引入交互項後，模型的識彆性變得尤為重要。我們將詳細闡述如何判斷模型是否可識彆，並提供一些常用的解決方案，例如，固定某些參數、添加指示變量等。 參數估計與模型擬閤： 熟悉LISREL的各種估計方法（如ML、WLS等）以及如何選擇最適閤您數據的估計方法。我們將重點講解如何解讀模型擬閤指標（如Chi-square, CFI, TLI, RMSEA, SRMR等），尤其是在包含交互項的模型中，這些指標可能比傳統迴歸分析中的R-squared更具信息量。 交互作用的效應大小與顯著性檢驗： 如何從LISREL的輸齣中提取交互項的路徑係數，並對其進行統計顯著性檢驗。更重要的是，我們將深入探討如何解釋這些係數的實際意義，以及如何通過簡單斜率分析（Simple Slopes Analysis）和探究性圖形（Exploratory Plots）來可視化和更深入地理解交互作用的性質。例如，繪製交互作用圖，直觀地展示一種自變量的效果如何在另一種自變量的不同水平上發生變化。 處理測量誤差： LISREL的核心優勢在於能夠將測量誤差納入模型。本書將強調，在處理交互作用時，考慮和模型化測量誤差是至關重要的，因為測量誤差可能會扭麯交互效應的估計。 4. 實際案例與應用： 本書將輔以大量詳實的真實世界案例，涵蓋不同學科領域，如心理學、教育學、市場營銷、社會學等。 每個案例都將從研究問題的提齣、LISREL模型的構建、LISREL語法的編寫、結果的解釋，直至最終結論的得齣，進行全流程的演示。 我們將重點展示如何在具體案例中運用LISREL來揭示和解釋復雜的交互作用，例如，探討客戶忠誠度（因變量）如何受到産品質量（自變量1）和營銷活動（自變量2）的交互影響；或者研究員工滿意度（因變量）是否會受到工作自主性（自變量1）和組織支持（自變量2）的交互調節。 本書的目標讀者： 統計學與研究方法課程的學生： 無論是本科生還是研究生，本書都將幫助他們建立起堅實的統計建模基礎，特彆是在處理多元迴歸中的復雜關係時。 各學科的研究人員： 任何需要進行定量研究，特彆是涉及多個變量相互作用的領域的研究者，將從中獲益匪淺。本書將是他們掌握LISREL這一強大工具，並將其應用於解釋復雜現象的寶貴資源。 對高級統計分析感興趣的實踐者： 那些希望深入理解數據背後隱藏的模式，並提升分析水平的專業人士。 為何選擇LISREL？ 盡管市麵上存在其他統計軟件，LISREL在結構方程建模領域擁有悠久的曆史和廣泛的應用基礎。其直觀的圖形化建模界麵和強大的數據分析能力，使其成為研究復雜關係，特彆是交互作用分析的理想選擇。本書將幫助您充分發掘LISREL的潛力，讓您不再局限於簡單的綫性模型，而是能夠構建齣更貼近現實、更具解釋力的統計模型。 本書的價值與獨特之處： 聚焦交互作用： 不同於泛泛介紹LISREL的教程，本書將交互作用作為核心主題，進行深入、係統地講解。 理論與實踐並重： 既提供紮實的理論基礎，又包含豐富的、可操作的案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實際技能。 解決實際難題： 針對LISREL建模中，尤其是處理交互作用時可能遇到的識彆性、解釋性等難點，提供具體的解決方案和指導。 全麵覆蓋： 從顯變量交互作用到潛變量交互作用，再到多層數據中的交互作用，本書提供瞭全麵的分析框架。 通過閱讀《LISREL方法：多元迴歸中的交互作用》，您將不僅學會如何使用LISREL軟件，更重要的是，您將深刻理解變量間交互作用的本質，並掌握一套強大的工具來係統地分析和解釋這些復雜的相互關係。本書將賦能您在研究中發現新的見解，提齣更具說服力的論點，並最終推動您所在領域的知識前沿。 我們相信，掌握LISREL在多元迴歸中處理交互作用的方法，將極大地提升您的研究能力，幫助您在紛繁復雜的數據世界中，精準地捕捉到那些最能揭示事物本質的關鍵綫索。

評分☆☆☆☆☆

我對其中關於模型選擇和診斷的部分留下瞭深刻印象。作者在介紹如何判斷交互項是否“值得保留”時，采取瞭一種非常審慎的態度，不僅僅滿足於檢驗統計量的結果，而是反復強調瞭理論基礎和業務邏輯的重要性。舉例來說，如果一個交互項在統計上顯著，但從領域知識來看，它所代錶的效應在現實中幾乎不可能發生，那麼作者建議我們應該保持警惕，甚至傾嚮於移除它，除非有更強有力的證據支撐。這種“理論指導實踐”的思路，在很多隻關注計算結果的教材中是看不到的。我個人認為，這種哲學層麵的探討，比單純講解如何輸入代碼要更有價值得多。唯一美中不足的是，書中對於多重共綫性問題在包含交互項後可能加劇的討論，處理得稍顯簡略，我期待能看到更深入的解決方案，比如中心化處理（centering）對解釋交互項的實用性影響分析，而不是簡單地提及。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格屬於典型的學術著作範疇，字體選擇偏嚮於宋體或類似的襯綫字體，閱讀起來雖然工整，但長時間盯著密密麻麻的公式和符號，眼睛確實容易疲勞。我特彆留意瞭書中對“統計顯著性”和“效應量”的闡述方式，這是我工作中經常需要拿捏的兩個關鍵點。書中對P值的討論非常謹慎，強調瞭其局限性，並大力提倡應該將更多的注意力放在解釋交互項的實際大小和方嚮上，這一點我深錶贊同。不過，對於如何處理那些非綫性交互項——比如麯綫效應的交互——書中涉及的篇幅似乎略顯不足，大多集中在標準的乘法交互項上。我記得我嘗試去尋找關於廣義加性模型（GAMs）中如何融入交互項的討論，但似乎沒有找到直接對應的章節。可能這本書的定位更側重於經典綫性模型的框架內進行深度挖掘，這對於入門者來說無疑是福音，但對於希望跨越到更前沿非綫性建模的讀者來說，可能會感到意猶未盡，需要再尋找其他補充材料來填補知識的空白。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，那種深沉的藍色調，配上簡潔的白色字體，給人一種專業又嚴謹的感覺，就好像是大學圖書館裏那些經典教材的翻版。我當時是衝著“多元迴歸”這幾個字去的，因為我手頭正在處理一個項目，涉及到幾個變量之間的復雜關係，急需一本能夠深入淺齣講解如何處理這些交互效應的指南。拿到書後，首先翻閱的是目錄部分，感覺編排得相當係統，從最基礎的迴歸模型假設開始，逐步過渡到兩兩交互項的引入，再到更高階的乘法項處理，邏輯鏈條非常清晰。特彆是看到專門有一章講如何可視化這些高維度的交互作用，我心裏就踏實瞭不少，因為單純的統計數字往往不如圖形直觀，對於非專業背景的同事進行匯報時，視覺化的呈現至關重要。當然，光看目錄還不能斷定內容深度，但至少從結構上看，它試圖覆蓋從理論構建到實際操作的全過程，這一點我很欣賞。不過，坦白講，我更希望看到更多關於特定領域（比如社會科學或市場營銷）的應用案例，如果能附帶一些實際數據的操作演示就更完美瞭，純粹的數學公式堆砌對我來說，消化起來還是有點吃力的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的整體感覺是紮實、可靠，但略顯保守。它像是一位技藝精湛的傳統木匠，專注於將傳統的榫卯結構做到極緻，但可能沒有太多關注於使用最新的電動工具來提高效率。在處理復雜的統計模型時，作者似乎更傾嚮於那些經過時間檢驗、易於解釋的綫性方法。比如，它詳細講解瞭使用Hayes的PROCESS宏（我假設書中有類似內容）進行中介和調節效應分析的經典步驟，步驟清晰，便於操作。然而，當我試圖尋找如何用更現代的機器學習算法，比如梯度提升樹（GBM）或隨機森林，來自動發現和建模高階交互效應時，書中幾乎沒有提及。這讓我意識到，這本書更像是一部關於“如何精確測量已知的潛在關係”的權威指南，而非一本“如何探索未知交互網絡”的工具書。因此，對於希望在數據挖掘領域應用這些方法的讀者來說，這本書提供的理論基礎無價，但後續的算法拓展可能需要自行補課。

評分☆☆☆☆☆

這本書的寫作風格有一種老派學者的嚴謹和耐心，它不急於拋齣結論，而是花大量篇幅去鋪陳背景知識和概念的精確定義。這使得閱讀體驗像是在跟一位經驗豐富的導師進行一對一的深入交流，每一個術語的引入都伴隨著細緻的解釋和曆史溯源。對於我這種習慣瞭快餐式學習的現代讀者來說，初期適應起來略有挑戰，因為它要求你放慢速度，真正去咀嚼每一個假設的前提。然而，一旦適應瞭這種節奏，你會發現它構建的知識體係異常堅固。例如，它對“測量誤差”如何影響交互項估計的穩健性進行瞭細緻的分析，這部分內容極具洞察力，很多標準教材會直接忽略這類實際操作中的“髒數據”問題。如果非要挑刺，那就是書中引用的文獻大多比較陳舊，雖然經典理論經久不衰，但若能增加近十年內關於因果推斷框架下交互作用研究的新進展引用，那這本書的時代價值和前沿性會大大提升。