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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。
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