本書(shū)系格致方法定量研究系列叢書(shū)之一，是同系列中《多元回歸中的交互作用》的姊妹篇。在前著的基礎(chǔ)上，本書(shū)通過(guò)運(yùn)用整合了潛變量分析和LISREL法的結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）將交互作用分析向前推進(jìn)了幾步。更為重要的是在結(jié)構(gòu)方程模型的框架下，普通*小二乘法分析中忽略的兩個(gè)重要條件（多指標(biāo)和測(cè)量誤差）得到了很好的處理。
交互作用分析是社會(huì)科學(xué)經(jīng)常使用的方法，然而傳統(tǒng)多元回歸分析在處理交互作用時(shí)，并不能很好地處理測(cè)量誤差問(wèn)題，從而導(dǎo)致估計(jì)偏誤。為此，作者通過(guò)引入結(jié)構(gòu)方程模型的方法，介紹了當(dāng)分析變量存在測(cè)量誤差和多個(gè)測(cè)量指標(biāo)時(shí)，我們應(yīng)該如何去分析交互作用，包括調(diào)節(jié)作用分析、重復(fù)測(cè)量分析、縱貫測(cè)量分析等具體方法，此外，作者還介紹了結(jié)構(gòu)方程模型的基本內(nèi)容、模型假定、擬合指標(biāo)評(píng)估等基本知識(shí)。書(shū)中的例子深入淺出，并附有原始數(shù)據(jù)和LISREL分析命令，以便讀者自學(xué)。
主要特點(diǎn)：*案例翔實(shí)，附有數(shù)據(jù)和LISREL分析命令，極具操作性和實(shí)踐性*結(jié)構(gòu)方程模型和LISREL軟件操作的入門(mén)書(shū)籍*適用于心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、教育學(xué)、管理學(xué)等社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域
處理復(fù)雜性的能力是衡量方法進(jìn)步的一項(xiàng)重要指標(biāo)。我們所觀察到的世界是由許多錯(cuò)綜復(fù)雜的變量組成的。為了理解它，研究者或許首先會(huì)求助于多元回歸分析（普通最小二乘法，OLS），因?yàn)樗梢栽诮y(tǒng)計(jì)控制下分析獨(dú)立效應(yīng)。教科書(shū)中最常見(jiàn)的三變量模型為：Y=a bX cZ e [1]其中Y表示因變量，X和Z表示自變量，a為截距，b和c為斜率，e是誤差項(xiàng)。方程[1]所暗含的一個(gè)基本假設(shè)是X對(duì)Y的影響與Z的取值無(wú)關(guān)。但是現(xiàn)實(shí)世界要比這復(fù)雜得多。具體來(lái)說(shuō)，X對(duì)Y的影響是否取決于Z值，如果是，那么就存在交互作用，這表示一個(gè)乘積項(xiàng)應(yīng)該被包括在內(nèi)，如方程[2]所示：Y=a bX cZ d（XZ） e [2]杰卡德、圖里西和萬(wàn)等在《多元回歸中的交互作用》中已經(jīng)將交互作用引入了傳統(tǒng)的多元回歸分析中。本書(shū)通過(guò)運(yùn)用整合了潛變量分析和LISREL估計(jì)的結(jié)構(gòu)方程模型（structural equation modeling,SEM）將交互作用分析向前推進(jìn)了幾步。更為重要的是在結(jié)構(gòu)方程模型的框架下， OLS分析中忽略的兩個(gè)重要條件（多指標(biāo)和測(cè)量誤差）得到了很好的處理。（關(guān)于SEM、LISREL及潛變量分析的背景知識(shí)請(qǐng)參考本叢書(shū)中的《驗(yàn)證性因子分析》《協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型》及《潛變量對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型》等書(shū)。）在本書(shū)中杰卡德和萬(wàn)博士詳細(xì)闡明了LISREL計(jì)算程序及其在結(jié)構(gòu)方程模型中的應(yīng)用。這是一個(gè)可以被輸入8個(gè)不同矩陣的模型。由于運(yùn)用的是LISREL軟件的最新版本（第八版），本書(shū)的例子和展示對(duì)讀者很有幫助。此外，作者還強(qiáng)調(diào)了關(guān)鍵點(diǎn)，例如，如何選擇基準(zhǔn)變量來(lái)定義潛變量矩陣，并且提供一個(gè)關(guān)于LISREL模型擬合度的指標(biāo)有價(jià)值的比較討論。包括經(jīng)常會(huì)用到卡方檢驗(yàn)。關(guān)于這一檢驗(yàn)，它們令其反向地邏輯清晰，即如果模型的卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)不顯著則表明模型的擬合比較好。這一特殊的關(guān)于交互作用的卡方檢驗(yàn)包含兩步：第一步，擬合不是強(qiáng)制的（如允許斜率在不同的組中有變化）；第二步，擬合是強(qiáng)制的（如限定斜率在不同的組中相等）。通過(guò)比較兩個(gè)模型的結(jié)果，來(lái)檢驗(yàn)是否非強(qiáng)制（含有交互作用）模型的擬合度更好。如果交互作用存在，其規(guī)模（IES）能夠作為第二步卡方的減少被測(cè)量出來(lái)。和多元回歸類(lèi)似，由于所有變量都是連續(xù)的，LISREL模型也可以包含乘積項(xiàng)。作者還對(duì)SEM（包含多指標(biāo)和測(cè)量誤差）與普通最小二乘法進(jìn)行了比較。他們認(rèn)為這兩種方法各有利弊：當(dāng)在高測(cè)量信度、樣本規(guī)模較小，而且變量不服從多元正態(tài)分布時(shí)，OLS的估計(jì)更好。顯然，這些條件通常是無(wú)法滿(mǎn)足的，在這種情況下，SEM滿(mǎn)足了研究者運(yùn)用更高級(jí)、更符合現(xiàn)實(shí)的模型來(lái)分析交互作用的愿望。邁克爾·S.劉易斯-貝克
詹姆斯杰卡德（James Jaccard ）是紐約州立大學(xué)奧爾巴尼分校的心理學(xué)教授，是該校應(yīng)用心理學(xué)研究中心的主任。他主要的研究興趣是人群的心理動(dòng)態(tài)和青少年危險(xiǎn)行為，尤其關(guān)注青少年意外懷孕和酗酒行為，他的工作主要是基于家庭的方法來(lái)處理青少年行為問(wèn)題。崔凱萬(wàn)（Choi K.Wan）是紐約州立大學(xué)奧爾巴尼分校應(yīng)用心理學(xué)研究中心的高級(jí)研究學(xué)者。他的研究興趣主要包括健康心理學(xué)、行為醫(yī)學(xué)、社會(huì)支持。他對(duì)定量研究的興趣包括元分析、時(shí)間序列分析、交互作用分析等方法。
序
前言
第1章 導(dǎo)論
第1節(jié) 測(cè)量誤差的類(lèi)型
第2節(jié) 用潛變量來(lái)呈現(xiàn)測(cè)量誤差
第3節(jié) 相關(guān)誤差與無(wú)關(guān)誤差
第4節(jié) 測(cè)量的精確性
第5節(jié) 多指標(biāo)模型分析：LISREL導(dǎo)論
第6節(jié) 用線(xiàn)性方程來(lái)表示路徑圖
第7節(jié) 多元回歸與結(jié)構(gòu)方程分析的統(tǒng)計(jì)假定
第2章 定性調(diào)節(jié)變量
第1節(jié) 嵌套擬合優(yōu)度策略
第2節(jié) 三向交互作用
第3節(jié) 多于兩組的三向交互作用
第4節(jié) 交互作用的大小
第5節(jié) 標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)與非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)
第6節(jié) 不同測(cè)量結(jié)果的普遍性
第7節(jié) 第1步中的模型擬合
第8節(jié) 主作用和交互作用
第9節(jié) 協(xié)方差矩陣等同性檢驗(yàn)
第10節(jié) 探索性的組間比較
第11節(jié) 與傳統(tǒng)多元回歸分析的比較
第3章 重復(fù)測(cè)量與縱貫設(shè)計(jì)
第1節(jié) 嵌套模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
第2節(jié) 多于兩次重復(fù)測(cè)量的交互作用分析
第3節(jié) 三向交互作用
第4節(jié) 多于兩組的三向交互作用
第5節(jié) 交互作用的大小
第6節(jié) 不同測(cè)量結(jié)果的普遍性
第7節(jié) 與傳統(tǒng)多元回歸分析的比較
第4章 乘積項(xiàng)的使用
第1節(jié) LISREL中額外的矩陣
第2節(jié) 乘積項(xiàng)分析的統(tǒng)計(jì)限定
第3節(jié) 估計(jì)問(wèn)題
第4節(jié) 程序策略
第5節(jié) 三向交互作用
第6節(jié) 交互作用的大小
第7節(jié) 不同測(cè)量結(jié)果的普遍性
第8節(jié) 對(duì)中
第9節(jié) 多個(gè)乘積項(xiàng)
第10節(jié) 連續(xù)變量的復(fù)雜交互
第11節(jié) 連續(xù)調(diào)節(jié)變量與定性預(yù)測(cè)的乘積項(xiàng)
第12節(jié) 與傳統(tǒng)多元回歸分析的比較
第13節(jié) 其他方法
第5章 一般的考慮
第1節(jié) 獲得多指標(biāo)
第2節(jié) 關(guān)于樣本規(guī)模的決定
第3節(jié) 多元正態(tài)分布
第4節(jié) 缺失數(shù)據(jù)
第5節(jié) 擬合指標(biāo)
第6節(jié) 協(xié)變量及單一指標(biāo)
第7節(jié) 一些注意事項(xiàng)
附錄1:擬合優(yōu)度指標(biāo)
附錄2：例子中使用的數(shù)據(jù)集注釋
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