Modeling Dyadic and Interdependent Data in the Developmental and Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Card, Noel A. (EDT)/ Selig, James P. (EDT)/ Little, Todd D. (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-07-10

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780805859737

丛书系列:

图书标签:

• Dyadic
• 发展心理学
• 行为科学
• 双变量数据
• 纵向数据分析
• 统计建模
• 因果推断
• 网络分析
• 关系数据
• 多水平建模
• 数据分析方法

深入探索人际关系与动态系统的复杂性：聚焦关系动力学与网络分析的新视野 书名：建模双向与相互依赖数据在发展与行为科学中的应用 作者：[作者姓名] 出版社：[出版社名称] 出版日期：[出版日期] --- 导言：超越个体研究范式的必要性 在发展与行为科学领域，长期以来，研究的重心往往聚焦于个体内部的结构、机制与变化。然而，人类的行为、情感和社会互动，无一不嵌入在复杂的社会关系网络之中。从亲子依恋到同伴友谊，从婚姻伴侣间的互动到工作团队中的协作，这些现象的本质在于相互依赖性 (Interdependence) 与双向影响 (Reciprocity)。 本书旨在提供一个坚实的理论与方法论框架，帮助研究者超越传统的独立个体模型，转而关注这些关系动态的内在结构、演化轨迹及其对个体发展结果的深远影响。我们认识到，简单地将个体数据进行聚合或平均化，会不可避免地掩盖掉关系层面上独有的变异来源与因果机制。因此，本书的核心使命是系统性地介绍和阐释那些专门设计用于处理成对数据（Dyadic Data）和网络化数据的统计建模技术，使研究者能够精准捕捉“关系”本身这一中介变量。 第一部分：关系数据的理论基础与测量挑战 第一章：关系视角的确立：从独立变量到相互依赖系统 本章首先阐述了从研究个体到研究关系范式的理论转向的必要性。我们将追溯社会学、心理学和发展科学中对“关系”概念的演变理解。重点讨论了为什么在许多情境下（如冲突解决、情绪传染、技能习得），关系结构比任何一方的孤立特征更能预测结果。 核心概念辨析： 区分三元分析（Triadic Analysis）、配对分析（Dyadic Analysis）和群体分析（Group Analysis）。 依赖性来源： 探讨关系中的结构依赖（Structural Dependence，如角色限制）和过程依赖（Process Dependence，如情感传染）。 关系数据类型： 详细分类了可观察的关系数据——包括相互报告（Actor-Partner Interdependence）、单向观察（Asymmetrical Links）和共同情境（Shared Context）。 第二章：测量关系：从简单相关到结构化表达 处理关系数据，首先需要解决测量上的挑战。本章着重于如何有效地将现实世界中的互动转化为可量化的统计变量，并讨论了数据收集过程中可能引入的偏倚（如共同方法方差、视角偏差）。 相互作用的捕捉： 介绍在实验设计和生态瞬时评估（EMA）中如何捕捉实时、动态的互动序列。 测量不确定性： 如何在模型中整合和校正报告者的特有视角（Perceiver Effects）与被报告者的实际特征（Target Effects）。 信效度在关系中的体现： 讨论关系测量中特有的聚合问题（Aggregation Issues）和系统性误差来源。 第二部分：核心建模技术：双向数据分析的支柱 本书的中间部分是方法论的核心，详细介绍了处理配对数据的关键统计工具，特别关注那些能够同时估计个体效应和关系效应的模型。 第三章：互依模型（Actor-Partner Interdependence Model, APIM）的精讲与扩展 APIM是分析双向数据的基石。本章将从基础模型开始，逐步扩展到更复杂的应用场景。APIM允许研究者同时估计：a) 自身效应（Actor Effects），即个体特征对自身结果的影响；b) 他者效应（Partner Effects），即伴侣特征对个体结果的影响；以及 c) 关系效应（Relationship Effects），即特定关系质量或互动模式对双方结果的共同影响。 APIM的结构方程模型（SEM）表示： 详细展示如何使用潜变量和路径分析来解构APIM中的变异来源。 纵向APIM（Longitudinal APIM）： 针对发展研究，我们探讨如何追踪关系效应随时间的变化，预测未来的相互作用模式。 多层次APIM（ML-APIM）： 整合个体、配对和环境三个层次的变异，应用于研究家庭、班级或社区中的关系网络。 第四章：响应性、一致性与适应性：超越简单相关性的深度建模 APIM揭示了“谁影响了谁”，但接下来的挑战是理解“如何影响”以及“影响的时机”。本章深入探讨了描述关系动态过程的专门模型。 耦合（Coupling）与同步（Synchronization）： 使用时间序列分析技术（如向量自回归模型，VAR）来分析配对成员在情绪、生理指标或行为上的实时同步性。 关系适应性（Relational Adaptivity）： 介绍如何建模关系中的学习和调整过程，例如，一方的负面情绪如何被另一方有效地“缓冲”或“放大”。 共享与差异： 专门探讨如何区分关系中共享的（Shared）方差与特定配对（Idiosyncratic）的方差，这对于区分关系类型至关重要。 第三部分：网络分析：从两两连接到复杂系统结构 许多行为科学问题涉及三方或更多方的互动，传统的配对模型不足以捕捉这种复杂性。第三部分将视角提升到群体网络层面。 第五章：社交网络分析（SNA）基础：结构、中心性与嵌入性 本章将网络分析的概念引入发展与行为科学。我们关注的不是个体本身，而是他们所处的连接模式。 核心概念： 详细阐述中心性（Centrality，如度中心性、中介中心性）的意义，及其如何对应到社会影响力或资源获取能力。 结构洞察： 介绍凝聚力（Cohesion）、桥梁（Bridges）和结构等价性（Structural Equivalence）的概念，解释这些结构如何影响信息流动和规范传播。 网络密度与异质性： 讨论网络规模和连接紧密程度对个体心理健康和学习成绩的影响。 第六章：动态网络模型：关系如何随时间演变？ 静态网络快照只能提供特定时间点的结构信息。本章专注于如何使用先进的统计模型来追踪网络结构和个体位置的动态变化。 随机轨迹模型（Stochastic Actor-Oriented Models, SAOMs）： 也称为SIENA模型，这是分析关系网络演变的关键工具。我们将详细演示SAOMs如何同时估计“倾向”（倾向于维持现有关系）和“影响”（外部因素对关系建立或终止的驱动作用）。 网络嵌入效应： 评估个体在网络中的位置如何预测其未来行为，以及个体行为如何反过来塑造网络结构。 多层网络（Multiplex Networks）： 探讨个体之间可能存在多种关系（如友谊、竞争、合作），以及这些不同层面的网络如何相互作用。 第四部分：应用领域与前沿方向 第七章：在特定领域中的应用案例 本章通过具体案例展示这些方法的实用性： 1. 亲密伴侣关系： 使用APIM分析冲突解决中的情绪同步性。 2. 青少年同伴群体： 使用SNA分析霸凌行为在网络中的扩散路径，并使用SAOMs预测友谊的形成和断裂。 3. 组织行为： 运用多层网络模型考察知识共享网络与正式汇报结构之间的互动对创新绩效的影响。 第八章：挑战、伦理考量与未来方向 本书最后将讨论应用这些复杂模型时面临的实际挑战，包括模型识别的困难、样本量要求、以及数据共享的伦理规范。同时，我们展望了未来研究的几个关键方向，例如如何将因果推断方法更紧密地整合到动态关系模型中，以及如何利用机器学习技术来处理高维度的关系特征数据。 --- 本书特色： 本书不仅提供了详尽的统计公式和操作指南，更重要的是，它强调了理论与方法论的深度融合。我们提供了基于主流统计软件（如R、Mplus或Stata）的清晰操作示例，确保读者能够将复杂的建模思想转化为可执行的研究方案。它是一本面向高阶研究生、博士后研究人员以及希望将其研究提升到系统和关系层面的资深学者的必备参考书。通过掌握这些工具，研究者将能够以前所未有的精度，揭示人类行为和发展背后的相互作用的秘密。

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