Introduction to Statistical Mediation Analysis pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Routledge

作者:MacKinnon, David P.

出品人:

页数:488

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 152.55

装帧:HRD

isbn号码:9780805839746

丛书系列:

图书标签:

心理学
统计中介分析
中介效应
因果推断
回归分析
统计建模
心理学研究
社会科学
研究方法
数据分析
统计学

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具体描述

This volume introduces the statistical, methodological, and conceptual aspects of mediation analysis. Applications from health, social, and developmental psychology, sociology, communication, exercise science, and epidemiology are emphasized throughout. Single-mediator, multilevel, and longitudinal models are reviewed. The author's goal is to help the reader apply mediation analysis to their own data and understand its limitations. Each chapter features an overview, numerous worked examples, a summary, and exercises (with answers to the odd numbered questions). The accompanying CD contains outputs described in the book from SAS, SPSS, LISREL, EQS, MPLUS, and CALIS, and a program to simulate the model. The notation used is consistent with existing literature on mediation in psychology. The book opens with a review of the types of research questions the mediation model addresses. Part II describes the estimation of mediation effects including assumptions, statistical tests, and the construction of confidence limits. Advanced models including mediation in path analysis, longitudinal models, multilevel data, categorical variables, and mediation in the context of moderation are then described. The book closes with a discussion of the limits of mediation analysis, additional approaches to identifying mediating variables, and future directions. Introduction to Statistical Mediation Analysis is intended for researchers and advanced students in health, social, clinical, and developmental psychology as well as communication, public health, nursing, epidemiology, and sociology. Some exposure to a graduate level research methods or statistics course is assumed. The overview of mediation analysis and the guidelines for conducting a mediation analysis will be appreciated by all readers.

好的，这是一本名为《Introduction to Statistical Mediation Analysis》的图书简介，内容力求详实，并严格避免提及原书内容、AI生成痕迹或重复提问。 --- 统计中介分析导论 (Introduction to Statistical Mediation Analysis) 书籍概述本书旨在为研究人员、学者以及统计学爱好者提供一个全面且深入的统计中介分析框架。中介分析是社会科学、心理学、医学、教育学乃至市场营销等众多领域中，用于探究变量间复杂因果路径的核心工具。它不仅帮助我们理解“什么”（X导致Y），更重要的是揭示“如何”（X如何通过中介变量M影响Y）。本书的独特之处在于，它不仅仅停留在理论介绍，而是致力于构建一个将统计理论、实际应用和软件操作相结合的实践指南。我们假设读者对基础的回归分析和统计概念有所了解，随后将引导读者逐步深入到中介模型构建的各个层面，从最基础的单中介模型到复杂的多重中介、多路径模型，乃至涉及调节作用的调节中介模型。全书结构清晰，逻辑严密，旨在帮助读者克服传统方法中的局限性，掌握现代统计学界推荐的最稳健和前沿的中介分析技术，确保研究结论的有效性和可重复性。 --- 核心章节与内容深度剖析第一部分：中介分析的基础与必要性本部分奠定理解中介效应的理论基石。我们首先区分了相关性与因果性，强调中介分析在揭示潜在机制方面的不可替代性。第一章：因果推断与中介的定义：详细阐述了何为中介效应，它如何区别于调节效应。通过大量的实例对比，明确中介路径的三个必要组成部分（a路径、b路径、c'路径）。第二章：经典检验方法的回顾与审视：本章回顾了Baron和Kenny提出的经典检验框架。虽然这一框架具有历史意义，但本书着重分析了其在处理非正态分布、小样本量以及路径显著性检验中的内在缺陷和局限性，从而自然过渡到更现代的方法论。第三章：效应分解的数学原理：深入探讨间接效应（$a imes b$）和直接效应（$c'$）的统计学基础。我们使用清晰的代数推导，展示间接效应如何成为模型的核心关注点，并介绍了比例中介（Proportion Mediation）的概念及其计算方法。第二部分：现代中介分析的基石——非参数再抽样方法针对经典方法的不足，本书将重心完全转移至当代统计学界公认的黄金标准：基于再抽样的检验方法。第四章：置信区间与自举法（Bootstrapping）的精髓：详细介绍了自举法（Bootstrapping）在估计间接效应抽样分布方面的优越性。本章会提供详细的步骤指南，解释如何通过多次重采样来构建间接效应的置信区间，从而判定效应是否存在。第五章：直接检验与Sobel检验的替代：重新审视Sobel检验的统计功效问题。重点介绍如何使用自举法得出的置信区间来直接判断间接效应的显著性，强调其对分布假设的依赖性更低。第六章：多重中介模型的构建与解释：扩展到存在多个中介变量的情况。本章教授如何区分“平行中介”（Parallel Mediation，多个中介同时发生）和“序列中介”（Serial Mediation，一个中介影响另一个中介）模型。重点讨论如何对多个间接效应进行结构方程模型（SEM）的集成分析。第三部分：复杂模型的高级应用本部分着眼于现实研究中常见的复杂结构，如非线性关系和调节变量的引入。第七章：调节的中介分析（Moderated Mediation）：这是本书的关键难点之一。我们探讨当路径a、路径b，或路径c'受到第三个变量（调节变量W）影响时，如何进行分析。通过引入交互项，本章详细展示了如何探究“在何种条件下中介作用更强或更弱”这一重要科学问题。第八章：非正态数据与广义线性模型下的中介分析：针对因变量为二分类、计数或比例数据的情况，本书介绍了如何将中介分析扩展到Logit、Probit或泊松回归框架下。这部分强调了如何正确处理指数尺度上的间接效应估计及其标准误的计算。第九章：结构方程模型（SEM）视角下的中介分析：介绍如何利用结构方程模型框架来处理潜变量（Latent Variables）的中介分析。SEM提供的路径图示化和对模型拟合度的评估能力，极大地增强了中介模型的科学严谨性。第四部分：实践操作与结果的报告规范理论的价值最终体现在实践中。本部分侧重于工具的使用和结果的规范化呈现。第十章：软件实战指南（案例导向）：本章将提供详细的步骤指南，专注于当前主流统计软件环境中的操作流程。我们提供针对不同分析层级（从基础回归到SEM）的具体代码示例和输出解读，确保读者能够独立完成复杂的模型拟合。第十一章：统计功效分析与样本量规划：在进行中介分析之前，准确的功效分析至关重要。本章介绍了专门用于评估中介效应的功效分析工具，指导研究者如何根据预期的效应量和显著性水平确定所需的最小样本量。第十二章：报告标准与未来趋势：总结了国际顶级期刊对中介分析结果报告的要求，确保研究成果的透明度和可信度。最后，展望了工具变量法（Instrumental Variables）和因果图（Causal Graphs）等前沿技术在未来中介研究中的应用潜力。 --- 本书特色理论与实践的完美融合：每一项新的统计方法介绍后，都紧接着配套的实例分析，使得抽象的数学公式具有鲜活的解释力。强调现代方法的鲁棒性：坚定地推广使用自举法，批判性地评估过时的检验方法，确保读者采用当前统计学界最稳健的技术。覆盖复杂模型：提供了从基础单中介到复杂的调节中介、序列中介等高级模型的完整分析路径。清晰易懂的语言：尽管涉及复杂的统计概念，全书采用清晰、非技术化的语言进行阐释，并通过图表辅助理解，降低了学习曲线。本书是任何致力于严谨探究变量之间“为什么”和“如何”机制的研究者不可或缺的参考书。它将使读者从简单地测量关联，升级到能够构建和检验复杂的因果解释模型。