格致方法·定量研究系列：Logistic回归中的交互效应 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　《格致方法·定量研究系列：Logistic回归中的交互效应》是格致方法？定量研究系列之一种，重点在于介绍如何在logistics回归中用乘积项来进行交互效应分析。作者首先回顾了如何用概率、发生比和对数发生比的形式解释logistics回归的结果，然后介绍了双向交互效应和三向交互效应。之后，作者进一步讨论了更复杂情况下交互效应的解释方法，包括分类和连续变量的交互效应、两个连续变量的交互效应，以及当因变量是多类别变量时的交互效应。最后，作者使用SPSS统计软件对数据进行了多项式logistic回归，并指导读者解释该回归中的交互效应问题。

目录

序
前言
第1章 概述
第1节 概率和发生比
第2节 Logistic回归模型
第3节 类别型解释变量和虚拟变量
第4节 Logistic回归的预测值
第5节 系数解释
第6节 概率、发生比和对数发生比的换算
第7节 自变量的转换
第8节 交互效应的定义
第9节 多层次完全模型
第10节 交互项分析和分开进行的10gistic回归
第2章 定性变量间的交互效应
第1节 双向交互效应
第2节 三向交互效应
第3章 定性和定量／连续变量的交互效应
第1节 调节变量是定性变量的双向交互效应
第2节 调节变量是定量变量的双向交互效应
第3节 三向交互效应
第4章 两个定量／连续变量的交互效应
第1节 双向交互效应
第2节 三向交互效应
第5章 多类别模型
第1节 定序回归模型
第2节 多类别名义变量
第6章 与交互效应相关的其他问题
第1节 展示交互效应的方法
第2节 计算置信区间
第3节 当调节变量取不同值时，计算关键自变量的系数
第4节 定量／连续变量交互项的双线性
第5节 分离成分项
第6节 多项的交互效应
第7节 多重共线性
第8节 模型选择和简化
第9节 转换
第10节 混杂的交互效应
第11节 电脑软件
注释
参考文献
译名对照表

精彩书摘

　　第8节 交互效应的定义
　　社会科学研究对交互效应有多种定义方法，使用最广泛的一种方法是将交互效应置于因变量、自变量和调节变量的框架中进行讨论。其中，因变量是结果变量，由自变量决定或者受到白变量的影响。自变量被认为是因变量的原因。当自变量对因变量的影响因为第三个变量，即“调节变量”的取值不同而不同时，我们就说存在交互效应。例如，政治态度对人们支持或反对某一法案的影响对于男性和女性来说是不一样的，在这里，政治态度是自变量，人们对该法案的态度是因变量，性别就是调节变量。再如，社会阶层对人们就医行为的影响在不同的族群中不一样，在这个例子中，社会阶层是自变量，就医行为是因变量，族群是调节变量。
　　用调节变量的方法分析交互效应时，我们需要有清晰的理论假设来界定何为调节变量，以及何为关键白变量，即对因变量的作用受到调节变量影响的白变量。一般情况下，研究者在提出研究问题时会假设某个自变量可能会被其他调节变量影响，这种假设常常是很直观的。例如，有学者想研究某种治疗抑郁症的方法是否对男性和女性患者有不同的效果。此时，性别是调节变量，是否接受治疗就是关键自变量。此外，对自变量和调节变量的定义会因为研究兴趣的不同而不同，研究者甲定义的关键自变量可以是研究者乙所定义的调节变量。比如在研究消费行为时，一些研究者感兴趣的是商品质量和消费者购买意愿之间的关系，以及这种关系如何受到商品价格的影响。而对于市场研究者来说，他们更感兴趣的是商品价格如何影响购买意愿，以及这种影响如何因为商品质量的不同而不同。界定自变量和调节变量的依据是研究假设，没有绝对的标准来判定某种界定方式是否优于另一种。从统计上说，上述两个例子的方程是完全一样的，只是它们的理论关注点不同。
　　介绍了交互效应的一般特征之后，我们再从统计技术层面进行更深入的探讨。从调节变量的角度定义交互效应只是理解交互项参数的一种方法，有些社会科学研究者倾向于使用严格的统计定义，也有一些研究者兼顾了统计模型和研究设计。在如何参数化交互项方面，研究者的处理方法也不尽相同（Jaccard，1998）。在本书中我们使用的是最常见的定义方法，将交互效应定义为：两个变量之间的关系是第三个变量（调节变量）的一个函数（双向交互效应的情况下）。这种方法虽然在社会科学研究中被广泛使用，但是它也有局限性，即它本身不能告诉我们何为关键自变量、何为调节变量，研究者可以随意作出界定。我们在后面还会谈到，x对y的作用被Z影响，或Z对y的作用被X影响，在两种情况下交互项的参数都是一样的。
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前言/序言

　　2003年，我赴港工作，在香港科技大学社会科学部教授研究生的两门核心定量方法课程。香港科技大学社会科学部自创建以来，非常重视社会科学研究方法论的训练。我开设的第一门课“社会科学里的统计学”为所有研究型硕士生和博士生的必修课，而第二门课“社会科学中的定量分析”为博士生的必修课（事实上，大部分硕士生在修完第一门课后都会继续选修第二门课）。我在讲授这两门课的时候，根据社会科学研究生的数理基础比较薄弱的特点，尽量避免复杂的数学公式推导，而用具体的例子，结合语言和图形，帮助学生理解统计的基本概念和模型。课程的重点放在如何应用定量分析模型研究社会实际问题上，即社会研究者主要为定量统计方法的“消费者”而非“生产者”。作为“消费者”，学完这些课程后，我们一方面能够读懂、欣赏和评价别人在同行评议的刊物上发表的定量研究的文章；另一方面，也能在自己的研究中运用这些成熟的方法论技术。
　　上述两门课的内容，尽管在线性回归模型的内容上有少量重复，但各有侧重。“社会科学里的统计学”从介绍最基本的社会研究方法论和统计学原理开始，到多元线性回归模型结束，内容涵盖了描述性统计的基本方法、统计推论的原理、假设检验、列联表分析、方差和协方差分析、简单线性回归模型、多元线性回归模型，以及线性回归模型的假设和模型诊断。“社会科学中的定量分析”则介绍在经典线性回归模型的假设不成立的情况下的一些模型和方法，将重点放在因变量为定类数据的分析模型上，包括两分类的logistic回归模型、多分类logistic回归模型、定序logistic回归模型、条件lo一gistic回归模型、多维列联表的对数线性和对数乘积模型、有关删节数据的模型、纵贯数据的分析模型，包括追踪研究和事件史的分析方法。这些模型在社会科学研究中有着更加广泛的应用。
　　修读过这些课程的香港科技大学的研究生，一直鼓励和支持我将两门课的讲稿结集出版，并帮助我将原来的英文课程讲稿译成了中文。但是，由于种种原因，这两本书拖了多年还没有完成。世界著名的出版社SAGE的“定量社会科学研究”丛书闻名遐迩，每本书都写得通俗易懂，与我的教学理念是相通的。当格致出版社向我提出从这套丛书中精选一批翻译，以飨中文读者时，我非常支持这个想法，因为这从某种程度上弥补丁我的教科书未能出版的遗憾。
　　翻译是一件吃力不讨好的事。不但要有对中英文两种语言的精准把握能力，还要有对实质内容有较深的理解能力，而这套丛书涵盖的又恰恰是社会科学中技术性非常强的内容，只有语言能力是远远不能胜任的。在短短的一年时间里，我们组织了来自中国内地及香港、台湾地区的二十几位研究生参与了这项工程，他们当时大部分是香港科技大学的硕士和博士研究生，受过严格的社会科学统计方法的训练，也有来自美国等地对定量研究感兴趣的博士研究生。他们是香港科技大学社会科学部博士研究生蒋勤、李骏、盛智明、叶华、张卓妮、郑冰岛，硕士研究生贺光烨、李兰、林毓玲、肖东亮、辛济云、於嘉、余珊珊，应用社会经济研究中心研究员李俊秀；香港大学教育学院博士研究生洪岩璧；北京大学社会学系博士研究生李丁、赵亮员；中国人民大学人口学系讲师巫锡炜；中国台湾“中央”研究院社会学所助理研究员林宗弘；南京师范大学心理学系副教授陈陈；美国北卡罗来纳大学教堂山分校社会学系博士候选人姜念涛；美国加州大学洛杉矶分校社会学系博士研究生宋曦；哈佛大学社会学系博士研究生郭茂灿和周韵。
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