中介作用分析_[美]道恩?亚科布齐（Dawn Iacobucci）著李骏译_9787543227163

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。

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。

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