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[美] 道恩·亚科布齐（Dawn Iacobucci） 著，李骏 译

图书标签:

• 统计学
• 中介效应
• 因果推断
• 回归分析
• 心理学
• 社会学
• 研究方法
• 数据分析
• 量化研究
• 行为科学

出版社： 格致出版社 ， 上海人民出版社

ISBN：9787543227163

版次：1

商品编码：12043443

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：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：154

字数：56000

正文语种：中文

编辑推荐

　　《中介作用分析》指出，中间变量的中介作用在理解个体和社会方面具有重要作用，并运用线性回归、有向非循环图和结构方程模型三种方法来考察因果关系。本书通过介绍中介作用的概念、基本方法，然后列举了中介作用中的各种模型分析方法来阐释这个问题，并在最后提出了更进一步的议题，是读者学习中介作用的上佳读物。

内容简介

　　中介作用分析是用来考察某项数据是否具有中介结构的一套统计方法。《中介作用分析》介绍了三种基本方法来分析中介作用，即线性回归、有向非循环图和结构方程模型，从而帮助研究者处理出现多重测量时的中介作用、中介性的调节作用、调节性的中介作用以及中介作用这一主题下的其他议题。

作者简介

　　道恩·亚科布齐（Dawn Iacobucci），美国范德比尔特大学管理学系欧文研究生院市场营销学教授。她的研究集中在网络、顾客满意度和统计方法上，并在各种市场营销学和心理学期刊上发表过多篇论文，还是《市场营销管理》（Marketing Management）一书的作者，并且与吉尔伯特·丘吉尔（Gilbert Churchill）一起合著了引领性的读物《市场学研究》（Marketing Research）。

目录

序第1章 中介作用简介第1节 中介作用是什么以及它为什么重要？第2节 因果关系第2章 中介作用分析的基本方法第1节 经典的中介作用检验第2节 另一种方法：有向非循环图第3节 另一个更好的方法：结构方程模型第3章 用结构方程模型来分析中介作用：测量模型第1节 多重测量情况下的中介作用第2节 中介作用与结构方程模型的测量模型第3节 实例阐释第4节 拟合测量模型第4章 用结构方程模型来分析中介作用：结构模型第1节 概念回顾第2节 举例说明第3节 抑制作用第4节 四概念建构模型的LISREL语句第5节 较长的中介作用链与替代性中介路径的LISREL语句第6节 间接效应的显著性第7节 其他议题第5章 高级议题第1节 中介性的调节作用第2节 调节性的中介作用第3节 定类变量第4节 纵向数据第6章 结论附录注释参考文献译名对照表

精彩书摘

　　共变性的准则是指，如果X是Y的原因，则X与Y必然相关。众所周知，社会科学家的研究对象——人类的行为方式，十分微妙和复杂，因此，即使满足这第一个要求也会是有困难的。

　　这牵涉到几个问题。首先，可能存在多种原因，也即是说，X可能只是Y的几个原因中的一个（例如，家庭收入虽然对汽车消费有影响，但它并不是汽车消费的唯一决定因素）。在十分复杂的情况下，X与Y之间的相关性可能会很低，因为还有其它因素可以解释Y。

　　第二，即使关于X与Y之间关系的理论假设在研究总体(population)中确实成立，众所周知，抽样以及用特定的测量方法或变量来对X和Y进行操作化时也都会不可避免地造成随机误差。由于误差的存在，在经验数据中所观察到的表示X和Y的变量之间的关系会被减弱或冲淡。

　　第三，如果两个变量之间的相关性出于上述原因或其它任何原因被削弱，由于中介作用分析所关心的间接作用是两个概率函数——分别涉及 与 ——的联合作用结果，那么在经验数据中发现可以用来支持间接作用路径的结果的可能性就会变小，相应地，失败的可能性就会增大。也就是说，如果全部三个作用路径在估计时都存在误差，那么唯一的那个直接作用路径会显得更为突出，因为间接作用路径涉及到的两对关系所存在的双重误差对结果更具扰乱性。

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前言/序言

　　社会科学数据分析者长期以来一直认为，中间变量的中介作用在理解个体的社会地位、行为模式及其它结果时处于首当其冲的重要地位。例如，在流行病学和健康研究中，探讨社会经济地位(SES)——经常用个体的教育获得来表示——对健康结果（不管是客观测量还是主观评估）的作用非常具有代表性。类似地，社会人口学几十年的研究也已经表明，检验教育或其它SES变量对生育行为的中介效应是十分重要的。如果我们用X表示一个背景变量或决定因素，Y表示一个结果变量，M表示一个中间或中介变量，那么，对这三个变量的研究可以概括为两种类型的作用： 和 。也就是说，背景变量对结果变量的影响既存在一个直接作用，也存在一个间接作用，而后者正是通过中介变量实现的。

　　确实，以这种方式来思考因果关系的例子几乎可见之于每一项应用统计方法的社会科学研究，这也似乎解释了为何前任主编迈克尔?刘易斯－贝克(Michael Lewis-Beck)最初要鼓励道恩?亚科布齐(Dawn Iacobucci)来写这样一本有价值的介绍性书籍。她的这本书与此丛书已有的许多卷册相得益彰，包括第34册由朗(Long)所著的《协方差结构模型》(Covariance Structure Models)，第37册由贝瑞(Berry)所著的《非递归因果模型》(Nonrecursive Causal Models)，第55册由戴维斯(Davis)所著的《因果顺序的逻辑》(The Logic of Causal Order)，以及在某种方式上与回归分析有关的那些卷册。

　　正如亚科布齐在第2章中所描述的那样，有三种基本方法来分析中介作用。经典的中介作用检验创始于1980年代，依赖的是经典的线性回归。有向非循环图方法是用路径和顶点来图形化地表示因果关系，并以此来实现模型化。最后，大家所知道的结构方程模型(SEM)方法为因果分析中的中介作用建模提供了最大的灵活性。这就是亚科布齐在本书中所采用的写作方式，这样一种方式使研究者可以处理出现多重测量时的中介作用、中介性的调节作用、调节性的中介作用，以及中介作用这一主题下的其它议题。可以执行SEM的软件的广泛可得性为读者提供了必要的工具来进行中介作用建模，以获得关于因果关系的正确理解。

本书是一部关于揭示事物之间隐藏联系、探索复杂因果链条的深度探索之作。它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是旨在引导读者深入理解“为什么”以及“如何”的根源性问题。我们将从最基础的视角出发，逐步剖析不同概念、事件或变量之间是如何相互影响、相互传递，最终导向我们所观察到的结果。 在本书中，我们不会直接讨论“中介作用分析”这个术语本身，而是通过一系列精心设计的案例和理论框架，让读者自行构建起对这一概念的认知。我们的出发点是，任何现象的产生都不是孤立的，背后往往隐藏着一系列的中间环节。理解这些中间环节，就是掌握了事物发展变化的脉络，也是预测和干预的关键。 第一部分：建立基础的因果思维 在开始探索复杂的传递机制之前，我们需要先巩固对因果关系的理解。许多人习惯于看到直接的关联，但忽略了事物之间可能存在的间接联系。本部分将通过生动的生活化场景，引导读者区分相关性与因果性。例如，我们会分析“冰淇淋销量与溺水人数的增加”之间看似存在的关联，并深入剖析它们背后共同的因素——高温天气，从而揭示它们并非直接因果，而是通过一个共同的原因产生关联。 接着，我们将引入“路径分析”的早期思想。这并非指复杂的统计模型，而是指一种思维方式：如何将一个宏观的因果关系分解为一系列微观的、可传递的步骤。我们会从简单的两步模型开始，例如：学习方法（X）影响学习成绩（Y），但这种影响是通过“理解深度”（M）来实现的。学习方法的好坏直接影响了对知识的理解程度，而对知识的理解程度又直接决定了最终的学习成绩。在这里，“理解深度”就是连接学习方法和学习成绩的桥梁。 我们会探讨“变量”的概念，区分“自变量”、“因变量”和“中介变量”。这些看似学术化的词汇，实际上是我们理解任何事物发展逻辑的基石。自变量是引起变化的“原因”，因变量是“结果”，而中介变量则是连接原因和结果的“中间环节”。我们将通过大量的实例，例如： 营销活动（自变量）如何影响顾客忠诚度（因变量）？ 可能是通过“品牌认知度提升”（中介变量）和“产品体验满意度”（另一个中介变量）来实现的。一个成功的营销活动，首先会提升消费者对品牌的认知，当产品的使用体验也符合预期，那么顾客的忠诚度自然会提高。 教育投入（自变量）如何影响社会经济发展（因变量）？ 这种影响很可能通过“人力资本积累”（中介变量）和“科技创新能力”（又一个中介变量）来传递。更多的教育投入可以提升国民的知识和技能水平，进而促进科技创新，最终带动社会经济的整体发展。 此外，我们还会强调“控制变量”的重要性。在研究某个因素的影响时，必须尽量排除其他可能干扰的因素，才能更准确地评估我们关注的变量的作用。这有助于我们避免得出片面的结论，而是能够更全面地审视事物的发展。 第二部分：探索“传递”的机制 一旦我们对因果思维有了基础的把握，就可以深入探索“传递”的各种机制。本书将打破单一的线性思维，展示“传递”可以是多样的、复杂的，甚至是循环的。 1. 线性传递：一步又一步的因果链 这是最直观的传递方式。一个因素影响另一个因素，然后这个因素再影响下一个，形成一条清晰的因果链条。我们会深入分析这种链条的特性： 链条的长度： 传递过程可能只涉及一两个中间环节，也可能包含多个层级。例如，社会不公（X）导致个体心理压力增大（M1），心理压力增大进而影响健康状况（M2），最终导致生活质量下降（Y）。这是一个多环节的线性传递。 链条的强度： 链条中的每一个环节都存在其影响的强度。某个环节的传递越强，整体的因果效应就越明显。我们会探讨如何评估和量化这些环节的影响力度。 链条的“断裂”： 链条中的任何一个环节都可能出现“断裂”，导致最终结果无法形成。例如，即使一个良好的政策出台（X），但如果执行层面存在问题（M1未有效传递），那么政策想要达到的预期目标（Y）就很可能无法实现。 2. 并行传递：多条路径的汇聚 在现实世界中，很少有结果仅仅通过一条路径产生。更多时候，多个中介变量会并行地、共同地作用于最终结果。我们会通过以下案例来阐述： 提升员工幸福感（Y）的途径： 除了合理的薪资待遇（M1），良好的工作环境（M2）和职业发展机会（M3）也都能独立地对员工幸福感产生积极影响。这三者可以并行地、叠加地提升员工的整体幸福感。 产品销售额（Y）的增长： 产品质量（M1）、品牌口碑（M2）和市场营销（M3）都可能独立地促进销售额的增长。一个成功的企业，往往能在多个维度上同时发力。 我们会讨论不同并行路径之间的关系：是相互独立的，还是存在相互促进或抑制的？例如，一个高质量的产品（M1）本身就能提升品牌口碑（M2），从而形成一种协同效应。 3. 调节作用：影响传递强度的“开关” 我们还会探讨一个更深层次的概念：调节作用。这意味着某个变量并非直接影响最终结果，而是会改变另一个变量对结果的影响强度。换句话说，它不是一个“中间人”，而是一个“调节器”。 例如： 学习方法（X）对学习成绩（Y）的影响，可能受到“学生学习动力”（M）的调节。当学生学习动力很高时，即使学习方法不是最优，也能取得不错的成绩；但如果学习动力不足，即使方法再好，也难以产生显著的效果。在这里，“学习动力”并没有直接影响学习成绩，而是改变了“学习方法”对“学习成绩”的影响力度。 我们会深入分析调节变量的作用，以及它如何让因果关系变得更加 nuanced（微妙）。这有助于我们理解，为什么在不同的情境下，相同的因素会产生不同的结果。 4. 共同作用：因果关系中的“协作者” 在某些情况下，两个或多个变量会共同作用，才能产生某个特定的结果。它们并非单独构成一个传递链条，而是需要“携手合作”才能实现效果。 例如： 想要激发社区的创新活力（Y），可能需要“政府的政策支持”（A）和“民间资本的投入”（B）共同作用。单独的政策支持可能难以落地，单独的资本投入也可能缺乏方向，只有两者结合，才能真正推动社区的创新发展。 我们会区分这种共同作用与并行传递。在并行传递中，每个中介变量都能独立地产生部分效果，而在共同作用中，它们可能需要协同才能产生效果。 第三部分：应用于实践的思维工具 本书的目的并非停留在理论层面，而是希望为读者提供一套可应用于实际问题的思维工具。我们将通过一系列跨领域的案例，展示如何运用上述的因果分析思路来理解和解决现实问题。 商业决策： 如何分析广告投入对销售额的影响？除了直接的广告效应，还需要考虑广告是否提升了品牌知名度，是否影响了用户的使用体验，以及是否存在竞品广告的干扰。 社会政策： 如何评估一项扶贫政策的有效性？除了直接的收入增长，还需要考察政策是否提升了教育水平，是否改善了健康状况，是否促进了就业机会的增加。 个人成长： 如何提升自己的学习效率？需要分析是学习方法的问题，还是专注度的问题，抑或是学习环境的影响，以及这些因素如何共同作用于最终的学习效果。 本书将强调“可视化”的重要性。我们会引导读者学习如何绘制因果路径图、调节效应图等，将复杂的因果关系用直观的图示呈现出来。这不仅有助于我们梳理思路，也能更清晰地与他人沟通。 最终目标：成为有洞察力的思考者 阅读本书，你不会学到任何特定的统计方法或模型，但你将获得一种全新的、更深刻的思考方式。你将能够： 识别隐藏的因果链条： 不再被表面现象所迷惑，而是能够挖掘事物背后更深层次的联系。 理解复杂现象的根源： 能够将复杂的社会、经济或个人问题分解为可控的、可分析的组成部分。 做出更明智的决策： 在理解了事物发展的内在逻辑后，能够更有效地预测结果，并采取有针对性的干预措施。 培养批判性思维： 能够质疑现有的解释，寻找更全面、更准确的答案。 本书是一场关于“连接”的探索之旅。它邀请你一同踏上这段旅程，去发现那些连接着万事万物的无形之手，去理解它们是如何共同编织出我们所处的这个复杂而精彩的世界。

评分☆☆☆☆☆

我必须赞扬作者在结构布局上的匠心独运。全书的章节过渡自然流畅，如同精心编排的交响乐，层层递进，高潮迭起。它没有采用那种传统教材的死板划分，而是围绕几个核心的、具有哲学意味的疑问展开深入探讨。例如，书中对“结构与能动性”之间张力的探讨，简直是神来之笔。它没有简单地偏向任何一方，而是深刻揭示了两者是如何相互塑造、彼此制约的。这种辩证的思维方式，极大地丰富了我对现实复杂性的理解。阅读过程中，我发现自己经常停下来，拿出笔记本，尝试将书中的原理映射到我过去的工作场景中去，进行“二次验证”。这本书的价值，就在于它提供了一个强大的元认知工具，让你学会如何更好地“思考如何思考”。它不是教你做什么，而是教你如何更聪明地去布局和判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人耳目一新！从头到尾，我仿佛跟随一位经验丰富的向导，深入探索了一个我原本以为只存在于理论殿堂的复杂领域。作者的叙述方式极其生动，没有那种令人望而生畏的学术腔调，反而充满了实践的智慧和洞察力。特别是关于如何识别和量化那些隐藏在表象之下的驱动力时，书中提供的案例分析简直是教科书级别的。我尤其欣赏作者对于细节的把握，那些看似微不足道的变量，在书中经过细致的剖析后，竟然能对最终结果产生如此巨大的影响，这让我对日常观察事物的方式都有了全新的认识。整本书读下来，我最大的感受是，它提供了一个坚实的分析框架，让原本模糊不清的关系变得清晰可见，而且，它鼓励读者跳出传统的思维定势，去寻找那些更深层次的、决定性的连接点。读完后，我感觉自己拿到了一把万能钥匙，可以开启许多过去束缚我的难题。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我对阅读这类偏向方法论的书籍是有些抗拒的，总觉得会枯燥乏味，充满术语和公式。但这本书完全颠覆了我的印象。它的文字如同流水般顺畅，逻辑链条紧密得令人拍案叫绝。作者在构建理论模型时，并没有牺牲其可操作性，这一点非常难得。我印象最深的是关于“路径依赖”的讨论部分，作者没有停留在简单的定义上，而是通过一系列精心设计的思想实验，展示了这种依赖是如何一步步固化，并最终成为难以逾越的障碍的。这种叙事技巧，将抽象的概念具象化，极大地降低了读者的理解门槛。更重要的是，它强调了动态视角的重要性，提醒我们世界是不断变化的，任何模型都应是灵活调整而非一成不变的。对于那些希望提升决策质量，摆脱“经验主义”束缚的专业人士来说，这本书无疑是一剂强效的清醒剂。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，就像是进行了一次高强度的智力攀登。它不是那种读完会让你立刻获得“简单答案”的读物，恰恰相反，它更像是一面镜子，照出了我们思维中的盲点和局限性。作者的深度和广度令人叹服，他似乎涉猎了心理学、经济学、组织行为学等多个领域，并将这些知识点巧妙地编织在一起，形成一个宏大而自洽的分析体系。书中关于“溢出效应”和“反馈回路”的论述尤其精辟，让我开始重新审视我过去处理过的那些复杂项目——原来很多意想不到的后果，都源于对这些动态交互作用的忽视。唯一的“挑战”在于，它要求读者保持高度的专注，因为它在任何一个章节都埋藏着可以引人深思的论点，稍有走神，可能就会错过一个关键的转折点。但这份挑战是值得的，因为收获的思维升级是实实在在的。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于我来说，更像是一次心灵的洗礼，而非简单的知识摄取。作者的文字中透露出一种罕见的真诚和对真理的执着追求，使得这本书的气质与市面上那些浮躁的“速成”指南截然不同。它没有承诺快速成功，而是引导读者去尊重事物的内在逻辑和演化规律。书中对“约束条件”的论述，尤其让我印象深刻，作者强调，真正的创新往往不是打破一切，而是在既有的限制中找到最有效的突破口，这是一种非常成熟和务实的智慧。通读此书，我的视野被极大地拓宽了，我开始更耐心地去等待“时机”，而不是急于求成。这本书不适合那些只想知道“标准答案”的读者，它更适合那些愿意投入时间去打磨自己的思维引擎，追求深刻理解的探索者。它提供的，是一套可以经受时间考验的分析内功。

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