調節效應和中介效應分析 [Analyses of Moderating and Mediating Effects] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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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
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如果變量Y與變量X的關係是變量M 的函數,稱M 為調節變量。就是說, Y與X 的關係受到第三個變量M 的影響。調節變量可以是定性的(如性彆、種族、學校類型等) ,也可以是定量的(如年齡、受教育年限、刺激次數等) ,它影響因變量和自變量之間關係的方嚮(正或負)和強弱. 例如,學生的學習效果和指導方案的關係,往往受到學生個性的影響:一種指導方案對某類學生很有效,對另一類學生卻沒有效,從而學生個性是調節變量。又如,學生一般自我概念與某項自我概念(如外貌、體能等)的關係,受到學生對該項自我概念重視程度的影響:很重視外貌的人,長相不好會大大降低其一般自我概念;不重視外貌的人,長相不好對其一般自我概念影響不大,從而對該項自我概念的重視程度是調節變量。932年，托爾曼為瞭彌補行為主義者華生的S-R公式的不足，提齣瞭中介變量的概念，強調注意有機體內部因素在行為中的作用。

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關於研究方法不錯的一本書

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假設變量已經中心化或標準化，可用圖2所示的路徑圖和相應的方程來說明變量之間的關係。其中，c是X對Y的總效應，ab是經過中介變量M的中介效應（mediating effect），c‘是直接效應。當隻有一個中介變量時，效應之間有如下關係：c=c’+ab

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中介效應的大小用 c-c'=ab 來衡量。

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不錯 速度快 是我想要的書

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應(mediating effect) ,c’是直接效應。當隻有一個中介變量

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經典意義上的調節效應和中介效應分析其實隻占一章，很大篇幅還是介紹的潛變量分析相關內容。

評分☆☆☆☆☆

對因變量産生作用[ 1 ]。中介變量的作用原理如圖 1 所示。

評分☆☆☆☆☆

介變量

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