格致方法·定量研究系列：Logistic回归中的交互效应 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 詹姆斯·杰卡德（James Jaccard） 著，缪佳 译

图书标签:

• Logistic回归
• 交互效应
• 定量研究
• 统计学
• 方法论
• 格致方法
• 数据分析
• 回归分析
• 社会科学
• 研究方法

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543224346

版次：1

商品编码：11573484

包装：平装

丛书名： 格致方法·定量研究系列

开本：32开

出版时间：2014-11-01

用纸：胶版纸

页数：103

字数：74000

正文语种：中文

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。
　　……

格致方法·定量研究系列：Logistic回归中的交互效应 深入解析Logistic回归的精妙之处，揭示变量间的复杂联动。 在现代科学研究和数据分析领域，Logistic回归模型因其强大的分类预测能力，已成为处理二元因变量问题的基石。然而，现实世界中的现象往往不是由单一变量独立决定的，而是多个变量相互作用、共同影响的结果。理解并量化这些“交互效应”对于构建更准确、更具洞察力的模型至关重要。本系列图书《格致方法·定量研究系列》中的《Logistic回归中的交互效应》一书，正是一部致力于深入剖析Logistic回归模型中交互效应的专著。它并非对Logistic回归基础概念的简单罗列，而是聚焦于这一核心且复杂的议题，为研究者提供一套系统、深入、实操性强的理论框架和技术指导。 本书内容概述： 本书以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，层层递进地展开对Logistic回归中交互效应的探讨。它从基本概念出发，逐步过渡到复杂的模型构建、结果解释和应用实践。 第一部分：Logistic回归基础回顾与交互效应的引入 在正式深入交互效应之前，本书首先对Logistic回归模型进行了精炼的回顾，旨在确保所有读者在同一知识起点上。这部分内容并非冗长的基础讲解，而是提炼出与交互效应分析密切相关的核心概念，包括： Logistic回归的基本原理： 介绍S型（Sigmoid）函数的作用，以及如何将线性预测值转化为概率，以及概率与对数几率（Logit）之间的关系。 模型假设与评估指标： 简要提及Logistic回归的关键假设，以及常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC（Area Under the Curve）等，为后续的交互效应模型评估奠定基础。 交互效应的理论基础： 明确定义什么是交互效应，区分其与主效应（Main Effect）的区别。阐述交互效应在统计学和实际研究中的意义，即当一个自变量对因变量的影响程度随另一个自变量的水平变化而变化时，就存在交互效应。书中会引用经典的统计学理论，说明为何忽视交互效应可能导致错误的结论。 交互效应的直观理解： 通过生动易懂的例子，例如医学研究中的药物剂量与年龄对疗效的影响，社会学研究中的教育水平与家庭背景对收入的影响，来直观地解释交互效应的含义，让读者建立起对交互效应的第一印象。 第二部分：交互效应项的构建与模型实现 本部分是本书的核心，详细介绍了如何在Logistic回归模型中有效地构建和纳入交互效应项。 交互效应项的数学表示： 详细解释了如何通过将两个或多个自变量相乘来构建交互效应项。例如，如果研究因变量 $Y$ 受自变量 $X_1$ 和 $X_2$ 的影响，并可能存在交互效应，则模型中会包含 $X_1 imes X_2$ 这一项。书中会深入探讨连续变量、分类变量以及混合变量之间的交互效应构建方式。 分类变量的交互效应： 重点讲解了当交互作用涉及一个或多个分类变量时，如何进行变量编码（如虚拟编码、效应编码）以及如何构建相应的交互效应项。会详细说明不同编码方式对系数解释的影响。 连续变量与分类变量的交互效应： 深入分析当一个连续变量与一个分类变量存在交互效应时，如何设定模型以及如何解释结果。例如，分析吸烟（分类变量：是/否）和年龄（连续变量）对患病风险的联合影响。 连续变量与连续变量的交互效应： 详细阐述两个连续变量的交互作用，以及其对模型系数的含义。 多重交互效应： 扩展讨论了三个或更多变量之间存在高阶交互效应的情况，以及如何在模型中纳入和解释这些复杂的交互关系。 模型拟合与参数估计： 在介绍了交互效应项的构建后，本书将详细讲解如何使用主流统计软件（如R、Python、Stata等）来拟合包含交互效应的Logistic回归模型。重点在于展示具体的代码实现和参数估计过程。 第三部分：交互效应的统计推断与结果解释 仅仅在模型中加入交互效应项是不够的，关键在于如何准确地推断其统计显著性，并对其进行有意义的解释。 交互效应项的统计显著性检验： 讲解如何通过p值、置信区间来判断交互效应项的统计显著性。深入讨论在多重共线性可能出现时，如何评估模型稳定性和交互效应项的可靠性。 交互效应的系数解释： 这是本书的重中之重。书中将以大量图表和实例，详细讲解如何解释包含交互效应的Logistic回归模型中各系数的含义。特别强调，当存在交互效应时，主效应的系数不再代表该变量在其他变量固定时对因变量的影响，而是代表该变量在另一个交互变量取参考水平时的影响。 交互效应的图形化展示： 介绍如何使用交互图（Interaction Plots）来直观地展示交互效应。书中会详细指导读者如何根据变量类型和模型结果，绘制出清晰、易于理解的交互图，例如，绘制不同类别下概率随连续变量变化的曲线，或者绘制不同水平下某变量对概率影响的曲线。 边际效应（Marginal Effects）的计算与解释： 针对交互效应，介绍如何计算和解释边际效应，即一个自变量发生微小变化时，因变量发生变化的平均速率，并且这种变化率会因另一变量的水平而异。这提供了比系数解释更直观的洞察。 条件效应（Conditional Effects）的分析： 进一步探讨在特定水平下，一个自变量对因变量的影响强度，即条件效应。这有助于研究者聚焦于特定的研究情境。 第四部分：交互效应模型的应用与进阶 本书不仅关注理论和方法，更注重实际应用，并引入了一些进阶的分析技术。 特定领域的研究案例分析： 精选多个来自不同学科领域的真实研究案例，展示如何应用Logistic回归中的交互效应分析来解决实际问题。案例涵盖医学、社会科学、市场营销、环境科学等，使读者能够将所学知识融会贯通。 模型诊断与稳健性检验： 讨论模型诊断技术，例如残差分析、离群点检测，以及如何处理可能存在的模型拟合不良问题。介绍如何进行稳健性检验，以评估交互效应结果的可靠性。 处理缺失数据和样本选择偏差： 探讨在存在缺失数据或样本选择偏差的情况下，如何进行稳健的交互效应分析。 多项Logistic回归中的交互效应： 简要介绍将交互效应的概念推广到多项Logistic回归模型，以及在处理有序或无序多分类因变量时，如何分析变量间的交互作用。 贝叶斯方法中的交互效应： 简要提及使用贝叶斯统计框架来估计和推断Logistic回归中的交互效应，为有兴趣的读者提供进一步学习的方向。 本书的特色与价值： 聚焦核心议题： 专注于Logistic回归中的交互效应，避免泛泛而谈，提供深度和专业性。 理论与实践结合： 既有严谨的理论推导，又有丰富的实例和代码演示，兼顾学术深度与操作性。 清晰的解释框架： 尤其在交互效应的系数解释和图形化展示方面，提供了一套清晰、易于理解的方法。 面向广泛读者： 适合统计学、社会学、医学、经济学、心理学、市场营销等领域的定量研究人员、硕博士研究生以及对数据分析有需求的专业人士。 “格致方法”的体现： 遵循“格物致知”的精神，鼓励读者通过对数据细致入微的“格致”，探求事物背后隐藏的真实规律，揭示变量间复杂的“交互”逻辑。 结语： 《Logistic回归中的交互效应》一书，将带领读者走出对Logistic回归模型简单线性关系的认知误区，深入探究变量间动态、复杂的交互作用。通过掌握书中传授的知识和方法，研究者将能够构建更精细、更具解释力的模型，从而更准确地理解和预测现象，为科学决策提供坚实的数据支撑。这是一部关于“深度”和“联动”的著作，是对定量研究方法论一次深刻的探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的布局和章节安排体现了作者极高的专业素养和教学智慧。它清晰地勾勒出了从数据准备到最终结果报告的完整路径，每一步骤的设计都经过了深思熟虑。我特别欣赏它对“概念澄清”所投入的精力，许多似是而非的统计学名词，在这里得到了清晰、无歧义的界定，这对于避免在团队协作中产生误解至关重要。此外，书中对软件操作层面的讨论虽然是辅助性的，但其提供的思维导向性，远超出了单纯的软件使用手册。它教会我们“为什么”要使用某个方法，而非仅仅是“如何”点击按钮。对于那些追求精益求精、力求在研究中站得住脚的读者来说，这本书无疑是案头必备的“工具箱”与“思想库”。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，对我来说是一次思维模式的重塑。它并非那种堆砌公式的晦涩文本，而是巧妙地将严谨的数学逻辑与实际问题的解决思路熔为一炉。书中对不同分析场景下模型选择的权衡艺术，描绘得淋漓尽致。我特别喜欢其中关于“模型可解释性”与“预测精度”之间平衡点的探讨，这往往是实际工作中争论不休的焦点。作者没有给出绝对的“银弹”答案，而是提供了一套系统的决策框架，教你如何在特定业务背景下做出最合理的取舍。那些关于模型诊断和异常值处理的章节，简直是救命稻草，让我解决了以往在处理真实脏数据时束手无策的困境。这本书的叙事节奏把握得非常好，循序渐进，层层递进，读完后感觉自己对整个分析流程的掌控力有了质的飞跃，信心倍增。

评分☆☆☆☆☆

这本关于数据分析的书籍，深入浅出地探讨了复杂模型构建的关键环节，尤其是在处理多变量关系时，作者展现了扎实的理论功底和丰富的实践经验。书中对于模型假设的校验和结果的稳健性分析部分，提供了极具操作性的指导，无论是初入统计学领域的学生，还是希望深化模型的专业人士，都能从中受益匪浅。特别值得称赞的是，作者并未停留在简单的公式推导，而是结合了多个领域的真实案例，使得抽象的概念变得具体而生动，让人在阅读过程中能清晰地构建起完整的知识框架。它不仅仅是一本教科书，更像是一位资深导师在身旁细心指点，引导读者如何科学、严谨地从数据中提取有价值的信息，避免陷入模型拟合过度或解释偏差的误区。整体而言，这本书在统计建模的深度和广度上都达到了一个很高的水准，为提升数据分析的专业能力提供了坚实的支撑。

评分☆☆☆☆☆

这绝对是一本为“实战派”量身定制的分析宝典。它最打动我的一点是，它敢于直面统计模型在现实世界中遇到的复杂性——比如多重共线性、遗漏变量偏差等“老大难”问题。书中提供的化解策略，不是基于理想化的理论场景，而是基于大量复杂的实际数据集打磨出来的“经验之谈”。作者在展示复杂模型构建过程时，始终保持着对简洁和有效的追求，这一点在追求速度和效率的商业分析环境中尤为重要。这本书的行文风格果断、清晰，不拖泥带水，非常符合高效专业人士的阅读习惯。它真正做到了将晦涩的理论知识，转化为可以直接应用于解决复杂业务难题的有效工具。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书的阅读体验，那就是“酣畅淋漓”。它没有浪费读者一分一秒的时间，信息密度极高，但又不失流畅性。作者对于统计推断的哲学思考部分，尤其引人入胜，它促使我跳出单纯的计算层面，去思考数据的来源、测量的本质以及我们对世界的认知局限。这种更高层次的探讨，让这本书的价值超越了单纯的技术指南。书中对于特定假设检验方法的适用边界的讨论极为深刻，避免了许多新手在套用通用模型时可能犯下的“一刀切”错误。读完后，我感觉自己不仅仅学会了一种新的统计技术，更是对科学研究的严谨性有了更深层次的敬畏和理解。

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