調節效應和中介效應分析 [Analyses of Moderating and Mediating Effects] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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溫忠麟 等 著

圖書標籤:

• 統計學
• 心理學
• 社會科學
• 研究方法
• 中介效應
• 調節效應
• SPSS
• AMOS
• 數據分析
• 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#

內容簡介

《調節效應和中介效應分析》全麵介紹瞭調節效應和中介效應分析相關知識，《調節效應和中介效應分析》可以作為教育、心理以及其他社會科學學科的研究生和部分本科生的教材，也可以作為從事社會科學研究的人員的參考書、工具書。

目錄

序
第一章 矩陣基礎
第一節 矩陣定義
第二節 矩陣運算
第三節 分塊矩陣
第四節 矩陣的秩
第五節 方陣的特徵值和特徵嚮量
第六節 正定矩陣和非負定矩陣
第七節 隨機嚮量的協方差矩陣和相關矩陣

第二章 協方差結構分析
第一節 迴歸模型的協方差結構分析
第二節 結構方程模型及其協方差結構
第三節 結構方程模型參數估計
第四節 結構方程模型評價
第五節 結構方程模型修正
第六節 有均值結構的模型
第七節 多組比較

第三章 中介效應和調節效應
第一節 中介變量和中介效應
第二節 調節變量和調節效應
第三節 調節變量與中介變量
第四節 調節效應和中介效應的應用實例——兒童行為
對同伴關係的影響
附錄3．1 變量中心化的SPSS程序

第四章 潛變量交互效應和二次效應
第一節 化潛為顯
第二節 兩步最小二乘迴歸
第三節 多組綫性結構方程模型
第四節 加入乘積指標的結構方程
第五節 産生乘積指標的策略
第六節 非正態情形無約束方法的穩健性
第七節 潛變量二次效應
第八節 其他分析方法簡介
第九節 分析方法的改進
附錄4．1 潛變量交互效應模型約束方法的演化
附錄4．2 指標中心化與均值結構
附錄4．3 用乘積指標方法分析潛變量交互效應的Mplus程序
附錄4．4 用LMS方法分析潛變量交互效應的Mplus程序
附錄4．5 用QML方法分析潛變量交互效應的QML程序

第五章 潛變量交互效應的標準化估計及其性質
第一節 顯變量交互效應模型的標準化估計
第二節 潛變量交互效應模型的標準化估計
第三節 潛變量交互效應模型標準化估計的尺度不變性
第四節 用Bootstrap方法計算潛變量交互效應模型標準化估計的標準誤
第五節 潛變量交互效應模型標準化估計示例
附錄5．1 使用SPSS計算顯變量交互效應模型標準化估計的主要步驟
附錄5．2 證明潛變量交互效應模型是擬尺度不變的模型
附錄5．3 證明潛變量交互效應模型“標準化”估計的尺度不變性
附錄5．4 用於産生Bootstrap樣本的PRELIS程序

第六章 潛增長模型中的交互效應
第一節 潛增長模型介紹
第二節 潛增長模型中的交互效應
第三節 一個簡化的潛增長交互作用全模型
第四節 潛增長變化率交互作用模型

第七章 多水平結構方程模型
第一節 兩水平綫性模型簡介
第二節 多水平因子分析模型
第三節 多水平背景交互效應模型
第四節 多水平中介效應模型

第八章 結構方程分析中的模擬研究方法
第一節 模擬研究簡介
第二節 解決問題的種類
第三節 使用模擬總體與使用多個模擬樣本的區彆
第四節 模擬研究中常見的自變量
第五節 在研究設計中常見的因變量
第六節 模擬研究步驟
第七節 例子和程序
第八節 小結
參考文獻

《統計學中的邏輯與應用：探索變量間的精妙關聯》 在浩瀚的科學研究領域，理解變量之間錯綜復雜的關係至關重要。無論是社會科學、心理學、醫學、經濟學，還是商業管理，我們都渴望揭示現象背後的深層機製，預測未來趨勢，並最終指導實踐。然而，現實世界中的關係往往並非簡單的綫性或直接作用，而是充滿瞭微妙的互動和間接的傳遞。本書《統計學中的邏輯與應用：探索變量間的精妙關聯》旨在引領讀者深入理解並掌握分析這些復雜關係的核心統計工具與方法，從而提升研究的深度與嚴謹性，並為解決實際問題提供堅實的理論支撐。 本書並非對某個特定統計方法進行孤立的介紹，而是著眼於統計學在揭示變量間復雜聯係這一宏大主題下的邏輯脈絡與應用實踐。我們首先會從統計學思維的基石——概率與推斷齣發，建立對數據背後不確定性的基本認識。理解隨機性如何影響我們的觀察，以及如何通過樣本信息去推斷總體的真實情況，是進行任何深入分析的前提。我們將探討抽樣分布、置信區間和假設檢驗等基本概念，並強調它們在理解變量關係中的作用，比如如何判斷兩個變量之間觀察到的相關性是否僅僅是偶然。 隨後，本書將聚焦於揭示變量間關係的幾種關鍵維度。我們首先會迴顧並深化對相關性的理解。雖然相關性並不等同於因果性，但它是發現潛在聯係的起點。我們將詳細講解不同類型的相關係數（如Pearson、Spearman、Kendall's tau），以及如何解讀它們的大小和方嚮。更重要的是，我們將討論如何在存在多種變量的情況下，通過偏相關和多元迴歸來控製其他因素的影響，從而更清晰地聚焦於特定變量對目標變量的直接聯係。例如，在研究學習時間對考試成績的影響時，我們需要控製學生的學習能力、傢庭環境等因素，以更準確地估計學習時間本身的效應。 本書的核心將圍繞如何處理變量間更深層次的、非直接的聯係展開。我們將深入探討中介效應（Mediating Effects）的理論基礎和統計模型。當一個變量（自變量）的影響不是直接作用於另一個變量（因變量），而是通過一個或多個中間變量（中介變量）傳遞時，我們就稱存在中介效應。我們將詳細講解 Baron 和 Kenny 的經典方法，以及更現代、更穩健的 bootstrapping 方法來檢驗中介效應的存在。例如，在研究工作壓力（自變量）對員工幸福感（因變量）的影響時，工作滿意度（中介變量）可能起著關鍵作用——工作壓力可能降低工作滿意度，而較低的工作滿意度又進一步損害瞭員工的幸福感。本書將指導讀者如何設計研究、選擇閤適的統計方法來量化和解釋這種間接路徑。 緊接著，我們將把目光轉嚮調節效應（Moderating Effects）。調節效應指的是一個變量（調節變量）的存在或水平會改變另一個變量（自變量）對因變量的影響方嚮或強度。換句話說，調節變量“調節”瞭自變量與因變量之間的關係。我們將深入講解交互項的構建和檢驗，以及如何解釋交互作用的含義。例如，在研究培訓項目（自變量）對員工績效（因變量）的影響時，員工的學習動機（調節變量）可能扮演著重要的角色——對於學習動機高的員工，培訓項目可能帶來顯著的績效提升；而對於學習動機低的員工，培訓效果可能不明顯，甚至負麵。本書將闡述如何使用統計模型來捕捉這種“當……的時候，……的影響會不同”的復雜關係。 本書的一個重要特色在於，我們將中介效應和調節效應的分析方法融會貫通，並探討它們的聯閤分析（Conditional Indirect Effects and Conditional Direct Effects）。在許多實際情境中，一個變量的效應可能既存在間接路徑，又受到其他變量的調節。例如，工作壓力（自變量）對員工幸福感（因變量）的影響，可能部分通過工作滿意度（中介變量）傳遞，同時，這種間接影響的強度，又可能受到員工應對方式（調節變量）的影響。本書將指導讀者如何構建和解釋包含中介和調節效應的綜閤模型，從而對研究現象進行更全麵、更精細的刻畫。 為瞭使理論更加生動，本書將穿插豐富的案例研究。這些案例將涵蓋不同學科領域，例如，在心理學中分析人格特質如何調節環境壓力對情緒的影響；在市場營銷中研究廣告投入如何通過品牌認知度影響銷售額，以及這種影響是否受到消費者忠誠度的調節；在醫學研究中探討某種治療方法（自變量）對患者康復（因變量）的作用，是否通過生理指標（中介變量）傳遞，以及患者的年齡（調節變量）如何影響這一過程。這些案例將展示如何將抽象的統計模型應用於解決現實世界中的具體問題，並鼓勵讀者在自己的研究中進行類似的遷移和應用。 在統計方法的介紹上，本書將強調模型的選擇與評估。我們將討論綫性迴歸、層次迴歸、以及在處理非正態分布數據或更復雜模型時的替代方法，如廣義綫性模型（GLM）和結構方程模型（SEM）的基礎思想。重點將放在如何根據研究問題和數據特徵選擇最恰當的模型，以及如何通過模型擬閤指標（如R方、AIC、BIC）和殘差分析來評估模型的有效性。 此外，本書還將關注統計軟件的應用。我們將提供如何在主流統計軟件（如R, SPSS, Stata）中實現中介效應和調節效應分析的具體操作指導。通過實際操作練習，讀者將能夠親手運用所學知識，處理真實數據，並生成具有解釋意義的結果。 最後，本書還將探討研究設計與倫理在變量關係分析中的重要性。如何通過實驗設計、準實驗設計或縱嚮研究來更好地捕捉變量間的因果聯係？如何避免混淆變量的乾擾？如何恰當地解釋統計結果，避免過度解讀或誤讀？我們將討論這些關鍵問題，並強調在科學研究中保持嚴謹、客觀和誠實的態度。 總而言之，《統計學中的邏輯與應用：探索變量間的精妙關聯》將是一本全麵、深入且富有實踐指導意義的著作。它不僅傳授統計分析的技巧，更重要的是培養讀者理解變量間復雜關係的邏輯思維能力。通過學習本書，讀者將能夠更自信地設計和執行研究，更準確地解釋數據，並為推動科學進步和解決現實挑戰貢獻自己的力量。本書的目標是讓每一位讀者都能掌握揭示變量間精妙關聯的“鑰匙”，在各自的領域內進行更具洞察力和影響力的探索。

评分☆☆☆☆☆

我購買這本書的初衷，是希望能找到一個清晰的、係統性的指南，來梳理在跨文化研究中，文化維度如何充當調節變量或中介變量的角色。我的設想是，這本書能提供一套規範化的步驟，教我如何識彆文化層麵的結構等效性問題，以及如何處理樣本不平衡帶來的偏差。遺憾的是，這本書在處理“特定領域應用”方麵展現齣瞭極度的保守性。它幾乎完全將自己局限在非常基礎的社會心理學研究範式中，關於宏觀變量或群體層麵效應的討論少之又少。書中舉例的變量都是些耳熟能詳的“智力”、“動機”等，缺乏對復雜社會結構變量的處理經驗。更關鍵的是，它沒有提供任何關於如何使用特定軟件（如AMOS, Mplus, R包）進行腳本編寫的示範，那些關於模型設定和參數約束的細節，都被一筆帶過。讀完後，我依然需要迴到網絡上去搜索大量的教程和論壇帖子，纔能真正著手解決我自己的研究問題，這本書僅僅提供瞭一個遠觀的地圖，而非實地探險的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計倒是挺吸引人，封麵的設計感十足，讓人感覺這是一本緊跟學術前沿的權威著作。但是，內容上的匱乏卻讓人感到強烈的反差。我原本希望這本書能夠針對目前最熱門的“調節的中介效應”（Moderated Mediation）給齣深入且易於理解的講解，畢竟這是目前許多心理學和社會學研究中用來描述復雜交互作用的利器。書中對這個概念的提及非常簡略，幾乎隻是蜻蜓點水地拋齣瞭一個公式，然後就跳到瞭對測量誤差的籠統討論。更令人不解的是，在涉及調節效應的解釋時，作者似乎陷入瞭對“同等性假設”的過度糾纏，使得原本清晰的交互作用概念變得晦澀難懂。我嘗試著跟著書中的思路去構建一個假設模型，卻發現書中的範例過於簡化，根本無法映射齣現實世界中數據可能存在的非綫性、異質性等復雜特徵。可以說，它隻停留在概念的定義層麵，對讀者在應用層麵上可能遇到的技術難題，比如效應量的報告標準、Bootstrap方法的選擇依據等關鍵點，都避而不談，仿佛這些都是不值一提的枝節問題，這讓我這個實操者感到非常失望和無助。

评分☆☆☆☆☆

作為一名常年與大數據打交道的定量研究者，我尤其關注處理非正態分布或缺失數據時，對調節和中介效應估計的穩健性問題。這本書在統計方法論的探討上，似乎停滯在瞭上個世紀八十年代的經典假設框架內。通篇下來，幾乎沒有看到對現代統計技術，例如貝葉斯方法在處理這些效應時的優勢或應用場景的討論。當提到穩健性檢驗時，作者隻是簡單地建議使用“更多的樣本量”，這對於我們處理那些樣本獲取成本高昂的特定領域研究來說，無疑是杯水車薪的建議。我期待看到的是關於如何利用MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法來構建更靈活的層次模型，從而同時估計調節和中介效應，並能更準確地量化這些效應隨個體特徵變化的範圍。這本書在方法論的更新速度上明顯滯後於學術界的最新進展，使得它在指導前沿研究方麵顯得力不從しまいました。它更像是一部為初次接觸這些概念的學生準備的“入門級”教材，對於資深研究者來說，價值有限。

评分☆☆☆☆☆

這本《調節效應和中介效應分析》的書名一齣來，我就忍不住要翻閱，畢竟在我的研究領域，這兩個概念是分析復雜因果關係繞不開的基石。然而，當我真正深入閱讀後，我發現這本書的內容似乎完全避開瞭我真正期待的那些具體操作和深入探討。它更像是一本理論概念的梳理，對於如何一步步地在實際數據集中識彆並量化這些效應，給齣的指導卻異常模糊。比如，在討論中介效應時，作者花瞭大量的篇幅去界定“直接效應”和“間接效應”的哲學含義，但對於如何選擇閤適的路徑分析模型，例如結構方程模型（SEM）還是迴歸分析中的逐步檢驗法（Baron & Kenny），這本書都沒有提供清晰的側重或適用情景的比較。我期待看到的是詳實的案例演示，展示在不同數據結構下（如多層數據、縱嚮數據）如何優雅地處理共綫性或潛在的遺漏變量偏誤，但這些實戰的細節在這本書裏幾乎找不到蹤影。整本書讀下來，感覺像是上瞭一堂很高深的統計哲學課，卻沒學到如何在實驗室裏操作儀器。對於那些迫切希望提升實證分析技能的同行而言，這本書的實用價值可能需要打一個大大的問號，它更適閤做統計學史的入門閱讀，而非實操指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書的學術語調非常凝重，似乎旨在建立一個“不可動搖”的理論框架。然而，這種過於追求“純粹性”的傾嚮，卻導緻瞭對統計推斷的實際操作層麵的忽視。例如，在討論調節效應時，書中反復強調瞭交互項的斜率解釋必須謹慎，這一點固然重要，但它卻沒有給齣如何進行“簡單斜率分析”（Simple Slope Analysis）的具體步驟和解釋規範，特彆是如何處理高階交互作用下的三維圖示。我花瞭很多時間去揣摩作者想要傳達的那些抽象的符號錶示，卻始終無法將它們有效地轉化為可以嚮審稿人或學生清晰解釋的圖錶和文字。這本書仿佛隻關注瞭“為什麼”要這樣做，卻完全迴避瞭“如何”做得更好。它沒有提供一個清晰的診斷流程圖，來幫助研究者在發現模型擬閤不佳時，能係統性地排除是由於調節效應設定錯誤、還是中介路徑存在遺漏所緻。總而言之，它提供的是一套高屋建瓴的哲學思考，但對於解決日常實證分析中的“疑難雜癥”，這本書提供的幫助微乎其微，更像是一本用來豐富書架的理論參考書，而非一本能在研究低榖時提供指引的實用手冊。

评分☆☆☆☆☆

[SM]好京东的货，应该是正版 记得有一次，我独自一人出来逛街。逛了大半天，什么也没有买到，不是东西不合适，就是价格太高，就在我准备两手空空打道回府的时候，无意中发现前方不远处有一个卖小百货的商店，走上前去一看，商店里面正挂着一些极其精致漂亮的背包，那时为了不至于两手空空回去，我总想凑合着买点东西，经过一番讨价还价，便商定了价格，付了钱之后，我正准备拿起我相中的背包离开的时候，无意中发现背包上有一根拉链坏了，于是我又重新挑选了一个，正要转身离开，那店主居然耍赖说我还没有付钱，硬拉着要我付钱，还说什么谁能证明你付了钱呢？没办法，我是自己一个人去的，旁边又没有其它顾客，谁能证明呢？天晓得。我辩不过她，只好愤愤不平地两手空空回去了。从那以后，我吃一堑，长一智，我就常常到网上购物了。好了，我现在来说说这本书的观感吧，一个人重要的是找到自己的腔调，不论说话还是写字。腔调一旦确立，就好比打架有了块趁手的板砖，怎么使怎么顺手，怎么拍怎么有劲，顺带着身体姿态也挥洒自如，打架简直成了舞蹈，兼有了美感和韵味。要论到写字，腔调甚至先于主题，它是一个人特有的形式，或者工具；不这么说，不这么写，就会别扭；工欲善其事，必先利其器，腔调有时候就是“器”，有时候又是“事”，对一篇文章或者一本书来说，器就是事，事就是器。这本书，的确是用他特有的腔调表达了对“腔调”本身的赞美。|好大一本书，是正版!各种不错!只是插图太多，有占篇符之嫌。故事很精彩，女儿很喜欢。书写的不错，能消除人的心瘾。目前已经戒烟第三天了，书拿到手挺有分量的，包装完好。还会继续来，一直就想买这本书，太谢谢京东了，发货神速，两天就到了，超给力的！5分！了解京东：2013年3月30日晚间，京东商城正式将原域名360buy更换为jd，并同步推出名为“joy”的吉祥物形象，其首页也进行了一定程度改版。此外，用户在输入jingdong域名后，网页也自动跳转至jd。对于更换域名，京东方面表示，相对于原域名360buy，新切换的域名jd更符合中国用户语言习惯，简洁明了，使全球消费者都可以方便快捷地访问京东。同时，作为“京东”二字的拼音首字母拼写，jd也更易于和京东品牌产生联想，有利于京东品牌形象的传播和提升。京东在进步，京东越做越大。||||好了，现在给大家介绍两本本好书：《谢谢你离开我》是张小娴在《想念》后时隔两年推出的新散文集。从拿到文稿到把它送到读者面前，几个月的时间，欣喜与不舍交杂。这是张小娴最美的散文。美在每个充满灵性的文字，美在细细道来的倾诉话语。美在作者书写时真实饱满的情绪，更美在打动人心的厚重情感。从装祯到设计前所未有的突破，每个精致跳动的文字，不再只是黑白配，而是有了鲜艳的色彩，首次全彩印刷，法国著名唯美派插画大师，亲绘插图。|两年的等待加最美的文字，就是你面前这本最值得期待的新作。《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》全球最高端隐秘的心理学课程，彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！当今世界最高明的思想控制与精神绑架，政治、宗教、信仰给我们的终极启示。全球最高端隐秘的心理学课程，一次彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。从国家、宗教信仰的层面透析“思维的真相”。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》涉及心理学、社会学、神经生物学、医学、犯罪学、传播学适用于：读心、攻心、高端谈判、公关危机、企业管理、情感对话……洗脑是所有公司不愿意承认，却是真实存在的公司潜规则。它不仅普遍存在，而且无孔不入。阅读本书，你将获悉：怎样快速说服别人，让人无条件相信你？如何给人完美的第一印象，培养无法抗拒的个人魅力？如何走进他人的大脑，控制他们的思想？怎样引导他人的情绪，并将你的意志灌输给他们？如何构建一种信仰，为别人造梦？[NRJJ]

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其中 ,c是 X对 Y的总效应 ,ab是经过中介变量 M 的中介效

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整套书全出版吧 小册子系列很好

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即，把S-R理解为S-O-R，中介变量就是在O（有机体）内正在进行的活动。它是完全可以客观定义和定量的，它能客观、精确地同一定的自变量和因变量联系起来。

评分☆☆☆☆☆

考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。例如，上司的归因研究：下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现的反应，其中“上司对下属表现的归因”为中介变量。

评分☆☆☆☆☆

关于研究方法不错的一本书

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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☆☆☆☆☆

考虑自变量X对因变量Y的影响，如果X通过M影响变量Y，则称M为中介变量。例如，上司的归因研究：下属的表现——上司对下属表现的归因——上司对下属表现的反应，其中“上司对下属表现的归因”为中介变量。