LISREL方法:多元回归中的交互作用--聚文网

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内容简介

本书系格致方法定量研究系列丛书之一，是同系列中《多元回归中的交互作用》的姊妹篇。在前著的基础上，本书通过运用整合了潜变量分析和LISREL法的结构方程模型（SEM）将交互作用分析向前推进了几步。更为重要的是在结构方程模型的框架下，普通很小二乘法分析中忽略的两个重要条件（多指标和测量误差）得到了很好的处理。

作者简介

詹姆斯·杰卡德（James Jaccard ）是纽约州立大学奥尔巴尼分校的心理学教授，是该校应用心理学研究中心的主任。他主要的研究兴趣是人群的心理动态和青少年危险行为，尤其关注青少年意外怀孕和酗酒行为，他的工作主要是基于家庭的方法来处理青少年行为问题。
崔凯万（Choi K.Wan）是纽约州立大学奥尔巴尼分校应用心理学研究中心的不错研究学者。他的研究兴趣主要包括健康心理学、行为医学、社会支持。他对定量研究的兴趣包括元分析、时间序列分析、交互作用分析等方法。

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节测量的准确性
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

LISREL方法:多元回归中的交互作用

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