卷首語
當一個領域的研究處于其最早期時，重點通常放在確定兩個變量（如X和Y）之間的關系之上，并進一步確定該關系是因果關系抑或僅僅是由于設計、測量或其他未考慮的影響因素而導致的“偽關系”。隨著研究的深入，關注點最終會從確定關系的存在轉移到對其機制的了解，即，這種關系如何起作用，以及起作用的邊界條件。回答如何（how）以及何時（when）這樣的問題，有助于加深對正在研究的現象或過程的理解，并啟發我們如何去應用這一理解。
就分析而言，對于如何（how）這一問題通常采用過程（process）或者中介分析（mediation analysis）的方法來解決，而對于何時（when）的問題則最常通過調節分析（moderation analysis）來解答。中介分析的目的是明確某個假定的影響因素X通過一個或多個中介變量影響某個結果變量Y的程度。例如，有證據表明，玩暴力視頻游戲會增加攻擊行為出現的可能性。也許游戲玩家通過與暴力游戲內容的互動會認為其他人總是具有攻擊性，由此認為攻擊行為是合乎規范的，是解決問題的有效方式，這使得他們對于別人的痛苦麻木不仁。一旦有機會，他們就會表現出攻擊行為。相比之下，研究者進行調節分析的目的是確定X對Y影響的大小或方向，并確定該大小或方向是否取決于某種方式或某個／多個調節變量（即“與之交互”）。仍以視頻游戲為例，人們可能會問，暴力視頻游戲對之后的攻擊行為的影響是否取決于玩家的性別、年齡、種族以及性格等特征？
實證研究者和方法論學家最近都認識到，分析僅側重于回答如何發生或何時發生的問題都是不完整的。對一種現象更加細致的認識應該能夠揭示和描述其機制的偶然性，即“何時會如何發生”（when of the how）。調節和中介的整合分析在較早的一些研究中強調過，但僅在過去的10年里，方法論學家才開始全面地討論怎樣去做。研究者們用容易混淆的術語來描述，如有調節的......
原著作者：Andrew F. Hayes，安德魯 F. 海耶斯；譯者為武漢大學社會學系副教授段文杰。
Andrew F. Hayes是俄亥俄州立大學定量心理學教授。他在康奈爾大學完成了心理學博士學位, 以及在圣荷西州立大學完成了心理學學士學位。他的關于數據分析的研究和文章已經在《心理學方法》, 《多變量行為研究》, 《行為研究方法》, 《英國數學與統計心理學雜志》, 《心理科學》, 《行為研究與治療》, 《傳播學方法與測量》, 《傳播學專題》, 《人文交流研究》等期刊上發表。除了本書之外, 他還是《回歸分析與線性模式：概念應用與操作》（與Richard Darlington合著）和《傳播學的統計方法》的共同作者。他主要教授研究生階段的數據分析, 并在全世界范圍內開展調節和中介的統計分析的工作坊。您可以在www.afhayes.com的網站中找到他的相關信息。
譯者簡介。
段文杰，華東理工大學社會與公共管理學院社會工作系教授；獲香港城市大學應用社會科學專業哲學博士；美國加利福尼亞大學戴維斯分校訪問研究員；湖北省楚天學者、武漢大學珞珈青年學者。擔任世界華人生活質素學會（WACQL）終生委員、Research on Social Work Practice編委、Frontiers in Psychology特邀副主編。目前主要在社會工作與社會心理學領域從事優勢視角的循證社會工作、社會指標、生命質量、行為健康干預等方面的研究。
唐小晴，中南財經政法大學社會學專業講師，香港城市大學應用社會科學方向哲學博士，美國伊利諾伊大學厄巴納香檳分校訪問學者。已在SSCI、SCI社會工作、社會心理領域的外文期刊上發表論文若干，并多次主持和參與各級社會科學課題研究和著作出版。目前主要致力于社會調查與統計、大眾社會心理和社會政策等方面的研究。
第一部分基本原理
第1章引言
1.1一個訓練中的科學家
1.2是否、如果、如何以及何時的問題
1.3條件過程分析
1.4相關、因果與統計建模
1.5統計圖和概念圖，以及前因變量和結果變量
1.6統計軟件
1.7本章小結
第2章線性回歸分析基礎
2.1相關和預測
2.2簡單線性回歸模型
2.3相關的替代性解釋
2.4多層線性回歸
2.5模型擬合度的度量
2.6統計推斷
2.7多分類前因變量
2.8解釋和統計推斷的假設
2.9本章小結
第二部分中介分析
第3章簡單中介模型
3.1簡單中介模型
3.2X的直接效應、間接效應和總效應的估計
3.3X為二分變量的一個案例：預期的媒體影響力
3.4統計推斷
3.5X為連續變量的一個案例：小企業主的經濟壓力
3.6本章小結
第4章逐步檢驗、混淆和因果順序
4.1關于Baron和Kenny
4.2混淆和因果順序
4.3效應值
4.4統計效力
4.5多個X或Y：單獨分析還是同時進行？
4.6本章小結
第5章多于一個中介
5.1并行多重中介模型
5.2分析：預期媒體影響力研究
5.3統計推斷
5.4鏈式多重中介模型
5.5具有并行和鏈式中介屬性的模型
5.6中介變量之間的競爭和互補
5.7本章小結
第6章多分類前因變量X的中介分析
6.1相對間接效應、相對直接效應和相對總效應
6.2一個例子：工作場所的性別歧視
6.3使用不同的組編碼系統
6.4一些細小的問題
6.5本章小結
第三部分調節分析
第7章調節分析的基本原理
7.1條件效應和無條件效應
7.2應用舉例：氣候變化災害與人道主義
7.3調節效應的可視化
7.4探測交互效應
7.5檢驗與探測調節效應之間的差異
7.6人為分類和亞組分析
7.7本章小結
第8章調節分析基本原理的擴展
8.1二分調節變量的調節作用
8.2兩個定量變量之間的交互效應
8.3分層進入與同時進入
8.4有調節的回歸分析與2×2因素方差分析的等價性
8.5本章小結
第9章關于調節分析的一些誤解和深入擴展
9.1關于均值中心化的真理和謬論
9.2調節分析中標準化回歸系數的估計和解釋
9.3均值中心化和標準化的注意事項
9.4多于一個調節變量
9.5比較條件效應
9.6本章小結
第10章多分類的焦點前因變量和調節變量
10.1調節多類別前因變量的效應
10.2工作場所性別歧視研究的案例
10.3模型的可視化
10.4探測交互效應
10.5當調節變量是多分類變量時
10.6使用不同的編碼系統
10.7本章小結
第四部分條件過程分析
第11章條件過程分析的基礎
11.1文獻中的條件過程模型的例子
11.2條件直接效應和條件間接效應
11.3示例：對工作團隊隱瞞您的感受
11.4使用PROCESS估計條件過程模型
11.5（條件）間接和直接效應的量化和可視化
11.6統計推斷
11.7本章小結
第12章條件過程分析的進階案例
12.1重回災難框架研究
12.2條件過程模型中直接和間接效應的調節
12.3統計推斷
12.4有中介的調節
12.5本章小結
第13章有一個多類別前因變量的條件過程分析
13.1重回工作場所中的性別歧視
13.2尋找X的間接效應的組成部分
13.3相對條件間接效應
13.4檢驗和探測對中介效應的調節
13.5相對條件直接效應
13.6整合這些要素
13.7本章小結
第五部分其他主題
第14章其他主題及一些常見問題
14.1進行條件過程分析的策略
14.2如何將這些發現書寫出來？
14.3我應該使用結構方程模型而不是回歸分析嗎？
14.4子群體分析的缺陷
14.5一個變量是否可以同時對另一個變量的影響存在調節和
中介作用？
14.6中介分析中X與M的交互作用
14.7重復測量設計
14.8二分的、有序的、計數的和存活的結果
14.9本章小結
附錄
附錄A使用PROCESS
附錄B在PROCESS中創建和自定義模型
附錄CSPSS和SAS中的Monte Carlo置信區間
參考文獻
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