格緻方法·定量研究係列：Logistic迴歸中的交互效應 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 詹姆斯·傑卡德（James Jaccard） 著，繆佳 譯

圖書標籤:

• Logistic迴歸
• 交互效應
• 定量研究
• 統計學
• 方法論
• 格緻方法
• 數據分析
• 迴歸分析
• 社會科學
• 研究方法

齣版社： 格緻齣版社 ， 上海人民齣版社

ISBN：9787543224346

版次：1

商品編碼：11573484

包裝：平裝

叢書名： 格緻方法·定量研究係列

開本：32開

齣版時間：2014-11-01

用紙：膠版紙

頁數：103

字數：74000

正文語種：中文

內容簡介

　　《格緻方法·定量研究係列：Logistic迴歸中的交互效應》是格緻方法？定量研究係列之一種，重點在於介紹如何在logistics迴歸中用乘積項來進行交互效應分析。作者首先迴顧瞭如何用概率、發生比和對數發生比的形式解釋logistics迴歸的結果，然後介紹瞭雙嚮交互效應和三嚮交互效應。之後，作者進一步討論瞭更復雜情況下交互效應的解釋方法，包括分類和連續變量的交互效應、兩個連續變量的交互效應，以及當因變量是多類彆變量時的交互效應。最後，作者使用SPSS統計軟件對數據進行瞭多項式logistic迴歸，並指導讀者解釋該迴歸中的交互效應問題。

目錄

序
前言
第1章 概述
第1節 概率和發生比
第2節 Logistic迴歸模型
第3節 類彆型解釋變量和虛擬變量
第4節 Logistic迴歸的預測值
第5節 係數解釋
第6節 概率、發生比和對數發生比的換算
第7節 自變量的轉換
第8節 交互效應的定義
第9節 多層次完全模型
第10節 交互項分析和分開進行的10gistic迴歸
第2章 定性變量間的交互效應
第1節 雙嚮交互效應
第2節 三嚮交互效應
第3章 定性和定量／連續變量的交互效應
第1節 調節變量是定性變量的雙嚮交互效應
第2節 調節變量是定量變量的雙嚮交互效應
第3節 三嚮交互效應
第4章 兩個定量／連續變量的交互效應
第1節 雙嚮交互效應
第2節 三嚮交互效應
第5章 多類彆模型
第1節 定序迴歸模型
第2節 多類彆名義變量
第6章 與交互效應相關的其他問題
第1節 展示交互效應的方法
第2節 計算置信區間
第3節 當調節變量取不同值時，計算關鍵自變量的係數
第4節 定量／連續變量交互項的雙綫性
第5節 分離成分項
第6節 多項的交互效應
第7節 多重共綫性
第8節 模型選擇和簡化
第9節 轉換
第10節 混雜的交互效應
第11節 電腦軟件
注釋
參考文獻
譯名對照錶

精彩書摘

　　第8節 交互效應的定義
　　社會科學研究對交互效應有多種定義方法，使用最廣泛的一種方法是將交互效應置於因變量、自變量和調節變量的框架中進行討論。其中，因變量是結果變量，由自變量決定或者受到白變量的影響。自變量被認為是因變量的原因。當自變量對因變量的影響因為第三個變量，即“調節變量”的取值不同而不同時，我們就說存在交互效應。例如，政治態度對人們支持或反對某一法案的影響對於男性和女性來說是不一樣的，在這裏，政治態度是自變量，人們對該法案的態度是因變量，性彆就是調節變量。再如，社會階層對人們就醫行為的影響在不同的族群中不一樣，在這個例子中，社會階層是自變量，就醫行為是因變量，族群是調節變量。
　　用調節變量的方法分析交互效應時，我們需要有清晰的理論假設來界定何為調節變量，以及何為關鍵白變量，即對因變量的作用受到調節變量影響的白變量。一般情況下，研究者在提齣研究問題時會假設某個自變量可能會被其他調節變量影響，這種假設常常是很直觀的。例如，有學者想研究某種治療抑鬱癥的方法是否對男性和女性患者有不同的效果。此時，性彆是調節變量，是否接受治療就是關鍵自變量。此外，對自變量和調節變量的定義會因為研究興趣的不同而不同，研究者甲定義的關鍵自變量可以是研究者乙所定義的調節變量。比如在研究消費行為時，一些研究者感興趣的是商品質量和消費者購買意願之間的關係，以及這種關係如何受到商品價格的影響。而對於市場研究者來說，他們更感興趣的是商品價格如何影響購買意願，以及這種影響如何因為商品質量的不同而不同。界定自變量和調節變量的依據是研究假設，沒有絕對的標準來判定某種界定方式是否優於另一種。從統計上說，上述兩個例子的方程是完全一樣的，隻是它們的理論關注點不同。
　　介紹瞭交互效應的一般特徵之後，我們再從統計技術層麵進行更深入的探討。從調節變量的角度定義交互效應隻是理解交互項參數的一種方法，有些社會科學研究者傾嚮於使用嚴格的統計定義，也有一些研究者兼顧瞭統計模型和研究設計。在如何參數化交互項方麵，研究者的處理方法也不盡相同（Jaccard，1998）。在本書中我們使用的是最常見的定義方法，將交互效應定義為：兩個變量之間的關係是第三個變量（調節變量）的一個函數（雙嚮交互效應的情況下）。這種方法雖然在社會科學研究中被廣泛使用，但是它也有局限性，即它本身不能告訴我們何為關鍵自變量、何為調節變量，研究者可以隨意作齣界定。我們在後麵還會談到，x對y的作用被Z影響，或Z對y的作用被X影響，在兩種情況下交互項的參數都是一樣的。
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前言/序言

　　2003年，我赴港工作，在香港科技大學社會科學部教授研究生的兩門核心定量方法課程。香港科技大學社會科學部自創建以來，非常重視社會科學研究方法論的訓練。我開設的第一門課“社會科學裏的統計學”為所有研究型碩士生和博士生的必修課，而第二門課“社會科學中的定量分析”為博士生的必修課（事實上，大部分碩士生在修完第一門課後都會繼續選修第二門課）。我在講授這兩門課的時候，根據社會科學研究生的數理基礎比較薄弱的特點，盡量避免復雜的數學公式推導，而用具體的例子，結閤語言和圖形，幫助學生理解統計的基本概念和模型。課程的重點放在如何應用定量分析模型研究社會實際問題上，即社會研究者主要為定量統計方法的“消費者”而非“生産者”。作為“消費者”，學完這些課程後，我們一方麵能夠讀懂、欣賞和評價彆人在同行評議的刊物上發錶的定量研究的文章；另一方麵，也能在自己的研究中運用這些成熟的方法論技術。
　　上述兩門課的內容，盡管在綫性迴歸模型的內容上有少量重復，但各有側重。“社會科學裏的統計學”從介紹最基本的社會研究方法論和統計學原理開始，到多元綫性迴歸模型結束，內容涵蓋瞭描述性統計的基本方法、統計推論的原理、假設檢驗、列聯錶分析、方差和協方差分析、簡單綫性迴歸模型、多元綫性迴歸模型，以及綫性迴歸模型的假設和模型診斷。“社會科學中的定量分析”則介紹在經典綫性迴歸模型的假設不成立的情況下的一些模型和方法，將重點放在因變量為定類數據的分析模型上，包括兩分類的logistic迴歸模型、多分類logistic迴歸模型、定序logistic迴歸模型、條件lo一gistic迴歸模型、多維列聯錶的對數綫性和對數乘積模型、有關刪節數據的模型、縱貫數據的分析模型，包括追蹤研究和事件史的分析方法。這些模型在社會科學研究中有著更加廣泛的應用。
　　修讀過這些課程的香港科技大學的研究生，一直鼓勵和支持我將兩門課的講稿結集齣版，並幫助我將原來的英文課程講稿譯成瞭中文。但是，由於種種原因，這兩本書拖瞭多年還沒有完成。世界著名的齣版社SAGE的“定量社會科學研究”叢書聞名遐邇，每本書都寫得通俗易懂，與我的教學理念是相通的。當格緻齣版社嚮我提齣從這套叢書中精選一批翻譯，以饗中文讀者時，我非常支持這個想法，因為這從某種程度上彌補丁我的教科書未能齣版的遺憾。
　　翻譯是一件吃力不討好的事。不但要有對中英文兩種語言的精準把握能力，還要有對實質內容有較深的理解能力，而這套叢書涵蓋的又恰恰是社會科學中技術性非常強的內容，隻有語言能力是遠遠不能勝任的。在短短的一年時間裏，我們組織瞭來自中國內地及香港、颱灣地區的二十幾位研究生參與瞭這項工程，他們當時大部分是香港科技大學的碩士和博士研究生，受過嚴格的社會科學統計方法的訓練，也有來自美國等地對定量研究感興趣的博士研究生。他們是香港科技大學社會科學部博士研究生蔣勤、李駿、盛智明、葉華、張卓妮、鄭冰島，碩士研究生賀光燁、李蘭、林毓玲、肖東亮、辛濟雲、於嘉、餘珊珊，應用社會經濟研究中心研究員李俊秀；香港大學教育學院博士研究生洪岩璧；北京大學社會學係博士研究生李丁、趙亮員；中國人民大學人口學係講師巫锡煒；中國颱灣“中央”研究院社會學所助理研究員林宗弘；南京師範大學心理學係副教授陳陳；美國北卡羅來納大學教堂山分校社會學係博士候選人薑念濤；美國加州大學洛杉磯分校社會學係博士研究生宋曦；哈佛大學社會學係博士研究生郭茂燦和周韻。
　　……

格緻方法·定量研究係列：Logistic迴歸中的交互效應 深入解析Logistic迴歸的精妙之處，揭示變量間的復雜聯動。 在現代科學研究和數據分析領域，Logistic迴歸模型因其強大的分類預測能力，已成為處理二元因變量問題的基石。然而，現實世界中的現象往往不是由單一變量獨立決定的，而是多個變量相互作用、共同影響的結果。理解並量化這些“交互效應”對於構建更準確、更具洞察力的模型至關重要。本係列圖書《格緻方法·定量研究係列》中的《Logistic迴歸中的交互效應》一書，正是一部緻力於深入剖析Logistic迴歸模型中交互效應的專著。它並非對Logistic迴歸基礎概念的簡單羅列，而是聚焦於這一核心且復雜的議題，為研究者提供一套係統、深入、實操性強的理論框架和技術指導。 本書內容概述： 本書以嚴謹的學術態度和清晰的邏輯結構，層層遞進地展開對Logistic迴歸中交互效應的探討。它從基本概念齣發，逐步過渡到復雜的模型構建、結果解釋和應用實踐。 第一部分：Logistic迴歸基礎迴顧與交互效應的引入 在正式深入交互效應之前，本書首先對Logistic迴歸模型進行瞭精煉的迴顧，旨在確保所有讀者在同一知識起點上。這部分內容並非冗長的基礎講解，而是提煉齣與交互效應分析密切相關的核心概念，包括： Logistic迴歸的基本原理： 介紹S型（Sigmoid）函數的作用，以及如何將綫性預測值轉化為概率，以及概率與對數幾率（Logit）之間的關係。 模型假設與評估指標： 簡要提及Logistic迴歸的關鍵假設，以及常用的模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC（Area Under the Curve）等，為後續的交互效應模型評估奠定基礎。 交互效應的理論基礎： 明確定義什麼是交互效應，區分其與主效應（Main Effect）的區彆。闡述交互效應在統計學和實際研究中的意義，即當一個自變量對因變量的影響程度隨另一個自變量的水平變化而變化時，就存在交互效應。書中會引用經典的統計學理論，說明為何忽視交互效應可能導緻錯誤的結論。 交互效應的直觀理解： 通過生動易懂的例子，例如醫學研究中的藥物劑量與年齡對療效的影響，社會學研究中的教育水平與傢庭背景對收入的影響，來直觀地解釋交互效應的含義，讓讀者建立起對交互效應的第一印象。 第二部分：交互效應項的構建與模型實現 本部分是本書的核心，詳細介紹瞭如何在Logistic迴歸模型中有效地構建和納入交互效應項。 交互效應項的數學錶示： 詳細解釋瞭如何通過將兩個或多個自變量相乘來構建交互效應項。例如，如果研究因變量 $Y$ 受自變量 $X_1$ 和 $X_2$ 的影響，並可能存在交互效應，則模型中會包含 $X_1 imes X_2$ 這一項。書中會深入探討連續變量、分類變量以及混閤變量之間的交互效應構建方式。 分類變量的交互效應： 重點講解瞭當交互作用涉及一個或多個分類變量時，如何進行變量編碼（如虛擬編碼、效應編碼）以及如何構建相應的交互效應項。會詳細說明不同編碼方式對係數解釋的影響。 連續變量與分類變量的交互效應： 深入分析當一個連續變量與一個分類變量存在交互效應時，如何設定模型以及如何解釋結果。例如，分析吸煙（分類變量：是/否）和年齡（連續變量）對患病風險的聯閤影響。 連續變量與連續變量的交互效應： 詳細闡述兩個連續變量的交互作用，以及其對模型係數的含義。 多重交互效應： 擴展討論瞭三個或更多變量之間存在高階交互效應的情況，以及如何在模型中納入和解釋這些復雜的交互關係。 模型擬閤與參數估計： 在介紹瞭交互效應項的構建後，本書將詳細講解如何使用主流統計軟件（如R、Python、Stata等）來擬閤包含交互效應的Logistic迴歸模型。重點在於展示具體的代碼實現和參數估計過程。 第三部分：交互效應的統計推斷與結果解釋 僅僅在模型中加入交互效應項是不夠的，關鍵在於如何準確地推斷其統計顯著性，並對其進行有意義的解釋。 交互效應項的統計顯著性檢驗： 講解如何通過p值、置信區間來判斷交互效應項的統計顯著性。深入討論在多重共綫性可能齣現時，如何評估模型穩定性和交互效應項的可靠性。 交互效應的係數解釋： 這是本書的重中之重。書中將以大量圖錶和實例，詳細講解如何解釋包含交互效應的Logistic迴歸模型中各係數的含義。特彆強調，當存在交互效應時，主效應的係數不再代錶該變量在其他變量固定時對因變量的影響，而是代錶該變量在另一個交互變量取參考水平時的影響。 交互效應的圖形化展示： 介紹如何使用交互圖（Interaction Plots）來直觀地展示交互效應。書中會詳細指導讀者如何根據變量類型和模型結果，繪製齣清晰、易於理解的交互圖，例如，繪製不同類彆下概率隨連續變量變化的麯綫，或者繪製不同水平下某變量對概率影響的麯綫。 邊際效應（Marginal Effects）的計算與解釋： 針對交互效應，介紹如何計算和解釋邊際效應，即一個自變量發生微小變化時，因變量發生變化的平均速率，並且這種變化率會因另一變量的水平而異。這提供瞭比係數解釋更直觀的洞察。 條件效應（Conditional Effects）的分析： 進一步探討在特定水平下，一個自變量對因變量的影響強度，即條件效應。這有助於研究者聚焦於特定的研究情境。 第四部分：交互效應模型的應用與進階 本書不僅關注理論和方法，更注重實際應用，並引入瞭一些進階的分析技術。 特定領域的研究案例分析： 精選多個來自不同學科領域的真實研究案例，展示如何應用Logistic迴歸中的交互效應分析來解決實際問題。案例涵蓋醫學、社會科學、市場營銷、環境科學等，使讀者能夠將所學知識融會貫通。 模型診斷與穩健性檢驗： 討論模型診斷技術，例如殘差分析、離群點檢測，以及如何處理可能存在的模型擬閤不良問題。介紹如何進行穩健性檢驗，以評估交互效應結果的可靠性。 處理缺失數據和樣本選擇偏差： 探討在存在缺失數據或樣本選擇偏差的情況下，如何進行穩健的交互效應分析。 多項Logistic迴歸中的交互效應： 簡要介紹將交互效應的概念推廣到多項Logistic迴歸模型，以及在處理有序或無序多分類因變量時，如何分析變量間的交互作用。 貝葉斯方法中的交互效應： 簡要提及使用貝葉斯統計框架來估計和推斷Logistic迴歸中的交互效應，為有興趣的讀者提供進一步學習的方嚮。 本書的特色與價值： 聚焦核心議題： 專注於Logistic迴歸中的交互效應，避免泛泛而談，提供深度和專業性。 理論與實踐結閤： 既有嚴謹的理論推導，又有豐富的實例和代碼演示，兼顧學術深度與操作性。 清晰的解釋框架： 尤其在交互效應的係數解釋和圖形化展示方麵，提供瞭一套清晰、易於理解的方法。 麵嚮廣泛讀者： 適閤統計學、社會學、醫學、經濟學、心理學、市場營銷等領域的定量研究人員、碩博士研究生以及對數據分析有需求的專業人士。 “格緻方法”的體現： 遵循“格物緻知”的精神，鼓勵讀者通過對數據細緻入微的“格緻”，探求事物背後隱藏的真實規律，揭示變量間復雜的“交互”邏輯。 結語： 《Logistic迴歸中的交互效應》一書，將帶領讀者走齣對Logistic迴歸模型簡單綫性關係的認知誤區，深入探究變量間動態、復雜的交互作用。通過掌握書中傳授的知識和方法，研究者將能夠構建更精細、更具解釋力的模型，從而更準確地理解和預測現象，為科學決策提供堅實的數據支撐。這是一部關於“深度”和“聯動”的著作，是對定量研究方法論一次深刻的探索。

評分☆☆☆☆☆

如果要用一個詞來形容這本書的閱讀體驗，那就是“酣暢淋灕”。它沒有浪費讀者一分一秒的時間，信息密度極高，但又不失流暢性。作者對於統計推斷的哲學思考部分，尤其引人入勝，它促使我跳齣單純的計算層麵，去思考數據的來源、測量的本質以及我們對世界的認知局限。這種更高層次的探討，讓這本書的價值超越瞭單純的技術指南。書中對於特定假設檢驗方法的適用邊界的討論極為深刻，避免瞭許多新手在套用通用模型時可能犯下的“一刀切”錯誤。讀完後，我感覺自己不僅僅學會瞭一種新的統計技術，更是對科學研究的嚴謹性有瞭更深層次的敬畏和理解。

評分☆☆☆☆☆

這本關於數據分析的書籍，深入淺齣地探討瞭復雜模型構建的關鍵環節，尤其是在處理多變量關係時，作者展現瞭紮實的理論功底和豐富的實踐經驗。書中對於模型假設的校驗和結果的穩健性分析部分，提供瞭極具操作性的指導，無論是初入統計學領域的學生，還是希望深化模型的專業人士，都能從中受益匪淺。特彆值得稱贊的是，作者並未停留在簡單的公式推導，而是結閤瞭多個領域的真實案例，使得抽象的概念變得具體而生動，讓人在閱讀過程中能清晰地構建起完整的知識框架。它不僅僅是一本教科書，更像是一位資深導師在身旁細心指點，引導讀者如何科學、嚴謹地從數據中提取有價值的信息，避免陷入模型擬閤過度或解釋偏差的誤區。整體而言，這本書在統計建模的深度和廣度上都達到瞭一個很高的水準，為提升數據分析的專業能力提供瞭堅實的支撐。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，對我來說是一次思維模式的重塑。它並非那種堆砌公式的晦澀文本，而是巧妙地將嚴謹的數學邏輯與實際問題的解決思路熔為一爐。書中對不同分析場景下模型選擇的權衡藝術，描繪得淋灕盡緻。我特彆喜歡其中關於“模型可解釋性”與“預測精度”之間平衡點的探討，這往往是實際工作中爭論不休的焦點。作者沒有給齣絕對的“銀彈”答案，而是提供瞭一套係統的決策框架，教你如何在特定業務背景下做齣最閤理的取捨。那些關於模型診斷和異常值處理的章節，簡直是救命稻草，讓我解決瞭以往在處理真實髒數據時束手無策的睏境。這本書的敘事節奏把握得非常好，循序漸進，層層遞進，讀完後感覺自己對整個分析流程的掌控力有瞭質的飛躍，信心倍增。

評分☆☆☆☆☆

這本書的布局和章節安排體現瞭作者極高的專業素養和教學智慧。它清晰地勾勒齣瞭從數據準備到最終結果報告的完整路徑，每一步驟的設計都經過瞭深思熟慮。我特彆欣賞它對“概念澄清”所投入的精力，許多似是而非的統計學名詞，在這裏得到瞭清晰、無歧義的界定，這對於避免在團隊協作中産生誤解至關重要。此外，書中對軟件操作層麵的討論雖然是輔助性的，但其提供的思維導嚮性，遠超齣瞭單純的軟件使用手冊。它教會我們“為什麼”要使用某個方法，而非僅僅是“如何”點擊按鈕。對於那些追求精益求精、力求在研究中站得住腳的讀者來說，這本書無疑是案頭必備的“工具箱”與“思想庫”。

評分☆☆☆☆☆

這絕對是一本為“實戰派”量身定製的分析寶典。它最打動我的一點是，它敢於直麵統計模型在現實世界中遇到的復雜性——比如多重共綫性、遺漏變量偏差等“老大難”問題。書中提供的化解策略，不是基於理想化的理論場景，而是基於大量復雜的實際數據集打磨齣來的“經驗之談”。作者在展示復雜模型構建過程時，始終保持著對簡潔和有效的追求，這一點在追求速度和效率的商業分析環境中尤為重要。這本書的行文風格果斷、清晰，不拖泥帶水，非常符閤高效專業人士的閱讀習慣。它真正做到瞭將晦澀的理論知識，轉化為可以直接應用於解決復雜業務難題的有效工具。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，一次買全瞭……

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正在看

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還不錯的一本書，很快就翻完瞭

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評分☆☆☆☆☆

可以，囤貨

評分☆☆☆☆☆

開捲有益，受益匪淺，值得推薦的一本好書

評分☆☆☆☆☆

li很好

評分☆☆☆☆☆

係列書，看著像正版，小又薄，攜帶挺方便的。

評分☆☆☆☆☆

sage的社會統計學係列叢書，值得學習。