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内容简介

　　交互作用分析是社会科学经常使用的方法，然而传统多元回归分析在处理交互作用时，并不能很好地处理测量误差问题，从而导致估计偏误。为此，作者詹姆斯·杰卡德、崔凯万通过引入结构方程模型的方法，介绍了当分析变量存在测量误差和多个测量指标时，我们应该如何去分析交互作用，包括调节作用分析、重复测量分析、纵贯测量分析等具体方法，此外，作者还介绍了结构方程模型的基本内容、模型假定、拟合指标评估等基本知识。
　　《LISREL方法：多元回归中的交互作用》中的例子深入浅出，并附有原始数据和LISREL分析命令，以便读者自学。
　　《LISREL方法：多元回归中的交互作用》主要特点：
　　案例翔实，附有数据和LISREL分析命令，极具操作性和实践性；
　　结构方程模型和LISREL软件操作的入门书籍；
　　适用于心理学、社会学、教育学、管理学等社会科学领域。

内页插图

目录

序
前言

第1章 导论
第1节 测量误差的类型
第2节 用潜变量来呈现测量误差
第3节 相关误差与无关误差
第4节 测量的精确性
第5节 多指标模型分析：LISREL导论
第6节 用线性方程来表示路径图
第7节 多元回归与结构方程分析的统计假定

第2章 定性调节变量
第1节 嵌套拟合优度策略
第2节 三向交互作用
第3节 多于两组的三向交互作用
第4节 交互作用的大小
第5节 标准化系数与非标准化系数
第6节 不同测量结果的普遍性
第7节 第1步中的模型拟合
第8节 主作用和交互作用
第9节 协方差矩阵等同性检验
第10节 探索性的组间比较
第11节 与传统多元回归分析的比较

第3章 重复测量与纵贯设计
第1节 嵌套模型拟合优度检验
第2节 多于两次重复测量的交互作用分析
第3节 三向交互作用
第4节 多于两组的三向交互作用
第5节 交互作用的大小
第6节 不同测量结果的普遍性
第7节 与传统多元回归分析的比较

第4章 乘积项的使用
第1节 LISREL中额外的矩阵
第2节 乘积项分析的统计限定
第3节 估计问题
第4节 程序策略
第5节 三向交互作用
第6节 交互作用的大小
第7节 不同测量结果的普遍性
第8节 对中
第9节 多个乘积项
第10节 连续变量的复杂交互
第11节 连续调节变量与定性预测的乘积项
第12节 与传统多元回归分析的比较
第13节 其他方法

第5章 一般的考虑
第1节 获得多指标
第2节 关于样本规模的决定
第3节 多元正态分布
第4节 缺失数据
第5节 拟合指标
第6节 协变量及单一指标
第7节 一些注意事项

附录1：拟合优度指标
附录2：例子中使用的数据集
注释
参考文献
译名对照表

前言/序言

　　本书是《多元回归中的交互作用》（Jaccard，Turrisi & Wan，Interaction Effectsin Multiple Regression）的姐妹篇。在本书中，我们向读者介绍LISREL计算程序以及其如何应用在回归模型中含有多个指标的交互作用分析中。本书假定读者已经熟悉了我们前一部著作，但是我们不假定LISREL和结构方程模型的先验知识。对结构方程模型有限了解的读者可以查阅其他著作以熟悉这些模型检验会涉及的复杂问题（如Bollen，1989；Bollen & Long，1993；Loehlin，1987）。
　　由于本书是教学导向的，这或许会令技术导向的读者感到失望。我们的目标是向读者介绍一般的分析策略以期他／她能够对这些分析方法有个总体的把握。本书的目标读者是那些已经熟悉了传统多元回归的应用型研究者。本书并不期望成为一本结构方程模型的教科书。由于篇幅有限，我们无法深入讨论经验丰富的研究者提出的诸多问题。我们的做法是基于目前的文献尽可能地向读者推荐一些相关的参考材料。因为有些问题还在研究中，有时候这种处理也是非常困难的。与其置之不理，在意识到将来的研究或许会改变我们现有的推荐的前提下，我们仍决定从实践的角度向读者推荐我们“认为最好的”文献。
　　尽管有其他的用于结构方程模型分析的统计包，我们之所以选择LISREL程序是因为它的广泛应用，而且其最新的版本（LISREL8.12）还允许参数的非线性限定。这些限定正是诸多交互作用分析形式的核心。LISREL的主要竞争者Eos目前还没有拥有这个能力，虽然CALIS（包含在SAS中）和诸如COSAN的程序拥有了这个能力，但我们认为它们的操作比起LISREL不是很友好。
　　此外，CALIS和COSAN并不允许本书所强调的多组间比较分析。因为SIMPLIS语言最近不允许非线性限定，本书使用标准的LISREL软件以取代在更早LISREL中的SIMPLIS语言。尽管我们教授的程序操作还不够充分，有些地方会显得冗余，但是我们认为这符合教学的目的，也比较方便读者理解。当读者更加熟悉LISREL之后，可以采用比较简单的程序。
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