Logistic回归中的交互效应

　　本书是格致方法？定量研究系列之一种，重点在于介绍如何在logistics回归中用乘积项来进行交互效应分析。作者首先回顾了如何用概率、发生比和对数发生比的形式解释logistics回归的结果，然后介绍了双向交互效应和三向交互效应。之后，作者进一步讨论了更复杂情况下交互效应的解释方法，包括分类和连续变量的交互效应、两个连续变量的交互效应，以及当因变量是多类别变量时的交互效应。最后，作者使用SPSS统计软件对数据进行了多项式logistic回归，并指导读者解释该回归中的交互效应问题。

　　詹姆斯•杰卡德（James Jaccard），美国纽约州立大学奥尔巴尼分校心理学系的杰出教授。主要研究方向：心理学和青少年风险行为，尤其是青少年的意外怀孕和醉驾问题。

前言 
第1章 概述
第1节 概率和发生比
第2节 Logistic回归模型
第3节 分类解释变量和虚拟变量
第4节 Logistic回归的预测值
第5节 系数解释
第6节 概率、发生比和对数发生比的换算
第7节 自变量的转换
第8节 交互效应的定义
第9节 多层次完全模型
第10节 交互项分析和分开进行的logistics回归
第2章 定性变量间的交互效应
第1节 双向交互效应
第2节 三向交互效应
第3章 定性和定量/连续变量的交互效应
第1节 调节变量是定性变量的双向交互效应
第2节 调节变量是定量变量的双向交互效应
第3节 三向交互效应
第4章 两个定量/连续变量的交互效应
第1节 双向交互效应
第2节 三向交互效应
第5章 多类别模型
第1节 定序回归模型
第2节 多类别名义变量
第6章 交互项解释的其他问题
第1节 展示交互效应的方法
第2节 计算置信区间
第3节 当调节变量取不同值时，计算关键自变量的系数
第4节 定量/连续变量交互项的双线性
第5节 分离成分项
第6节 多项的交互效应
第7节 多重共线性
第8节 模型选择和简化
第9节 转换
第10节 混杂的交互效应
第11节 电脑软件
注释
参考文献
译名对照表