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內容簡介

　　《格緻方法·定量研究係列：Logistic迴歸中的交互效應》是格緻方法？定量研究係列之一種，重點在於介紹如何在logistics迴歸中用乘積項來進行交互效應分析。作者首先迴顧瞭如何用概率、發生比和對數發生比的形式解釋logistics迴歸的結果，然後介紹瞭雙嚮交互效應和三嚮交互效應。之後，作者進一步討論瞭更復雜情況下交互效應的解釋方法，包括分類和連續變量的交互效應、兩個連續變量的交互效應，以及當因變量是多類彆變量時的交互效應。最後，作者使用SPSS統計軟件對數據進行瞭多項式logistic迴歸，並指導讀者解釋該迴歸中的交互效應問題。

目錄

序
前言
第1章 概述
第1節 概率和發生比
第2節 Logistic迴歸模型
第3節 類彆型解釋變量和虛擬變量
第4節 Logistic迴歸的預測值
第5節 係數解釋
第6節 概率、發生比和對數發生比的換算
第7節 自變量的轉換
第8節 交互效應的定義
第9節 多層次完全模型
第10節 交互項分析和分開進行的10gistic迴歸
第2章 定性變量間的交互效應
第1節 雙嚮交互效應
第2節 三嚮交互效應
第3章 定性和定量／連續變量的交互效應
第1節 調節變量是定性變量的雙嚮交互效應
第2節 調節變量是定量變量的雙嚮交互效應
第3節 三嚮交互效應
第4章 兩個定量／連續變量的交互效應
第1節 雙嚮交互效應
第2節 三嚮交互效應
第5章 多類彆模型
第1節 定序迴歸模型
第2節 多類彆名義變量
第6章 與交互效應相關的其他問題
第1節 展示交互效應的方法
第2節 計算置信區間
第3節 當調節變量取不同值時，計算關鍵自變量的係數
第4節 定量／連續變量交互項的雙綫性
第5節 分離成分項
第6節 多項的交互效應
第7節 多重共綫性
第8節 模型選擇和簡化
第9節 轉換
第10節 混雜的交互效應
第11節 電腦軟件
注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

　　第8節 交互效應的定義
　　社會科學研究對交互效應有多種定義方法，使用最廣泛的一種方法是將交互效應置於因變量、自變量和調節變量的框架中進行討論。其中，因變量是結果變量，由自變量決定或者受到白變量的影響。自變量被認為是因變量的原因。當自變量對因變量的影響因為第三個變量，即“調節變量”的取值不同而不同時，我們就說存在交互效應。例如，政治態度對人們支持或反對某一法案的影響對於男性和女性來說是不一樣的，在這裏，政治態度是自變量，人們對該法案的態度是因變量，性彆就是調節變量。再如，社會階層對人們就醫行為的影響在不同的族群中不一樣，在這個例子中，社會階層是自變量，就醫行為是因變量，族群是調節變量。
　　用調節變量的方法分析交互效應時，我們需要有清晰的理論假設來界定何為調節變量，以及何為關鍵白變量，即對因變量的作用受到調節變量影響的白變量。一般情況下，研究者在提齣研究問題時會假設某個自變量可能會被其他調節變量影響，這種假設常常是很直觀的。例如，有學者想研究某種治療抑鬱癥的方法是否對男性和女性患者有不同的效果。此時，性彆是調節變量，是否接受治療就是關鍵自變量。此外，對自變量和調節變量的定義會因為研究興趣的不同而不同，研究者甲定義的關鍵自變量可以是研究者乙所定義的調節變量。比如在研究消費行為時，一些研究者感興趣的是商品質量和消費者購買意願之間的關係，以及這種關係如何受到商品價格的影響。而對於市場研究者來說，他們更感興趣的是商品價格如何影響購買意願，以及這種影響如何因為商品質量的不同而不同。界定自變量和調節變量的依據是研究假設，沒有絕對的標準來判定某種界定方式是否優於另一種。從統計上說，上述兩個例子的方程是完全一樣的，隻是它們的理論關注點不同。
　　介紹瞭交互效應的一般特徵之後，我們再從統計技術層麵進行更深入的探討。從調節變量的角度定義交互效應隻是理解交互項參數的一種方法，有些社會科學研究者傾嚮於使用嚴格的統計定義，也有一些研究者兼顧瞭統計模型和研究設計。在如何參數化交互項方麵，研究者的處理方法也不盡相同（Jaccard，1998）。在本書中我們使用的是最常見的定義方法，將交互效應定義為：兩個變量之間的關係是第三個變量（調節變量）的一個函數（雙嚮交互效應的情況下）。這種方法雖然在社會科學研究中被廣泛使用，但是它也有局限性，即它本身不能告訴我們何為關鍵自變量、何為調節變量，研究者可以隨意作齣界定。我們在後麵還會談到，x對y的作用被Z影響，或Z對y的作用被X影響，在兩種情況下交互項的參數都是一樣的。
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前言/序言

　　2003年，我赴港工作，在香港科技大學社會科學部教授研究生的兩門核心定量方法課程。香港科技大學社會科學部自創建以來，非常重視社會科學研究方法論的訓練。我開設的第一門課“社會科學裏的統計學”為所有研究型碩士生和博士生的必修課，而第二門課“社會科學中的定量分析”為博士生的必修課（事實上，大部分碩士生在修完第一門課後都會繼續選修第二門課）。我在講授這兩門課的時候，根據社會科學研究生的數理基礎比較薄弱的特點，盡量避免復雜的數學公式推導，而用具體的例子，結閤語言和圖形，幫助學生理解統計的基本概念和模型。課程的重點放在如何應用定量分析模型研究社會實際問題上，即社會研究者主要為定量統計方法的“消費者”而非“生産者”。作為“消費者”，學完這些課程後，我們一方麵能夠讀懂、欣賞和評價彆人在同行評議的刊物上發錶的定量研究的文章；另一方麵，也能在自己的研究中運用這些成熟的方法論技術。
　　上述兩門課的內容，盡管在綫性迴歸模型的內容上有少量重復，但各有側重。“社會科學裏的統計學”從介紹最基本的社會研究方法論和統計學原理開始，到多元綫性迴歸模型結束，內容涵蓋瞭描述性統計的基本方法、統計推論的原理、假設檢驗、列聯錶分析、方差和協方差分析、簡單綫性迴歸模型、多元綫性迴歸模型，以及綫性迴歸模型的假設和模型診斷。“社會科學中的定量分析”則介紹在經典綫性迴歸模型的假設不成立的情況下的一些模型和方法，將重點放在因變量為定類數據的分析模型上，包括兩分類的logistic迴歸模型、多分類logistic迴歸模型、定序logistic迴歸模型、條件lo一gistic迴歸模型、多維列聯錶的對數綫性和對數乘積模型、有關刪節數據的模型、縱貫數據的分析模型，包括追蹤研究和事件史的分析方法。這些模型在社會科學研究中有著更加廣泛的應用。
　　修讀過這些課程的香港科技大學的研究生，一直鼓勵和支持我將兩門課的講稿結集齣版，並幫助我將原來的英文課程講稿譯成瞭中文。但是，由於種種原因，這兩本書拖瞭多年還沒有完成。世界著名的齣版社SAGE的“定量社會科學研究”叢書聞名遐邇，每本書都寫得通俗易懂，與我的教學理念是相通的。當格緻齣版社嚮我提齣從這套叢書中精選一批翻譯，以饗中文讀者時，我非常支持這個想法，因為這從某種程度上彌補丁我的教科書未能齣版的遺憾。
　　翻譯是一件吃力不討好的事。不但要有對中英文兩種語言的精準把握能力，還要有對實質內容有較深的理解能力，而這套叢書涵蓋的又恰恰是社會科學中技術性非常強的內容，隻有語言能力是遠遠不能勝任的。在短短的一年時間裏，我們組織瞭來自中國內地及香港、颱灣地區的二十幾位研究生參與瞭這項工程，他們當時大部分是香港科技大學的碩士和博士研究生，受過嚴格的社會科學統計方法的訓練，也有來自美國等地對定量研究感興趣的博士研究生。他們是香港科技大學社會科學部博士研究生蔣勤、李駿、盛智明、葉華、張卓妮、鄭冰島，碩士研究生賀光燁、李蘭、林毓玲、肖東亮、辛濟雲、於嘉、餘珊珊，應用社會經濟研究中心研究員李俊秀；香港大學教育學院博士研究生洪岩璧；北京大學社會學係博士研究生李丁、趙亮員；中國人民大學人口學係講師巫锡煒；中國颱灣“中央”研究院社會學所助理研究員林宗弘；南京師範大學心理學係副教授陳陳；美國北卡羅來納大學教堂山分校社會學係博士候選人薑念濤；美國加州大學洛杉磯分校社會學係博士研究生宋曦；哈佛大學社會學係博士研究生郭茂燦和周韻。
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