第五讲第三部分 定序回归
中介效应三阶段回归模型-概述说明以及解释
中介效应三阶段回归模型-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:中介效应是社会科学研究中常用的概念，指的是一个变量通过影响两个其他变量之间的关系来影响因果关系。
而三阶段回归模型则是一种统计分析方法，用于探究中介效应在因果关系中的作用。
本文将结合中介效应概念和三阶段回归模型，探讨其在研究中的应用和意义。
通过对相关理论和实证研究进行深入分析，我们将更好地理解中介效应的机制和影响因素，为进一步研究和实践提供理论支持和指导。
1.2 文章结构本文将从引言部分开始介绍中介效应三阶段回归模型的基本概念和应用背景，接着详细阐述中介效应的概念和原理。
随后，我们将深入探讨三阶段回归模型的构建和运用方法，以及其在研究中介效应时的实际应用。
最后，通过总结和展望，对中介效应三阶段回归模型进行评价和未来研究方向的展望。
整篇文章将以逻辑清晰、层次分明的结构展现出中介效应三阶段回归模型的重要性和研究意义。
1.3 目的本文的目的在于探讨中介效应三阶段回归模型在研究中的应用及其意义。
通过深入分析中介效应概念和三阶段回归模型的基本原理，我们希望能够更好地理解中介效应在研究中的作用机制，以及如何利用三阶段回归模型来探究中介效应的具体过程。
同时，我们将借助案例分析等方式，展示中介效应三阶段回归模型在实际研究中的应用，从而为研究者提供更准确、有效的分析工具和方法，促进相关领域的研究进展。
通过本文的撰写，我们希望能够对读者深入介绍中介效应三阶段回归模型的理论基础和实际运用，为相关研究领域的学者和学生提供有益的参考和启发，促进学术交流和进步。
同时，通过对中介效应三阶段回归模型的深入探讨，我们也希望能够引起更多研究者对中介效应研究的关注，推动该领域的发展和拓展，为解决实际问题提供更具有实践意义的研究方法和路径。
2.正文2.1 中介效应概念中介效应是指一个变量对于两个其他变量之间关系的影响机制。
在研究中，我们通常将一个变量影响另外两个变量的关系解释为中介作用。
第五讲传统时间序列分析与动态时间序列模型
第五讲传统时间序列分析与动态时间序列模型传统时间序列分析和动态时间序列模型是时间序列分析中的两个重要领域，本文将分别介绍这两个领域的基本概念和主要方法。
传统时间序列分析是指对时间序列数据进行统计建模和分析的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的一连串观测值，常见的时间序列数据包括自然灾害的发生次数、股票价格的变动、销售额的波动等。
传统时间序列分析主要通过观察数据的规律和趋势，构建数学模型，预测未来的发展趋势。
在传统时间序列分析中，常见的方法包括平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数分析、移动平均和自回归模型、季节性调整和趋势分析等。
首先，平稳性检验是检验时间序列数据是否具有平稳性的重要步骤。
平稳性是指时间序列数据在任意时刻的统计特性都是稳定的，即均值和方差不随时间变化。
如果时间序列数据不具备平稳性，就需要进行差分变换等处理使其满足平稳性要求。
然后，自相关函数和偏自相关函数分析可以帮助判断时间序列数据是否存在自相关性，即观测值之间的相关性。
移动平均和自回归模型是传统时间序列分析中常用的模型。
移动平均模型是通过对时间序列数据进行滑动平均计算，来得到预测值。
自回归模型则是根据时间序列数据的过去值来预测未来值。
季节性调整和趋势分析可以帮助分析时间序列数据中的季节性和长期趋势。
与传统时间序列分析不同，动态时间序列模型是一类建立在时间序列数据上的动态系统模型。
它基于时间序列数据的动态性质，考虑了时间序列数据的变化趋势和波动性，并能够利用过去的观测值来预测未来的观测值。
动态时间序列模型可以通过参数估计和模型检验来选择最优的模型。
常见的动态时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型和VAR模型等。
ARIMA模型是自回归移动平均自回归模型的简称，它是一种以时间序列数据的自相关和移动平均为基础的模型。
GARCH模型是广义自回归条件异方差模型，它主要用于对时间序列数据的波动性进行建模。
VAR模型是向量自回归模型，它可以用来同时预测多个相关联的时间序列数据。
05第五讲 Z 反变 换
(1-66)
1 X ( z ) z n 1dz Re s[ X ( z ) z n 1 , zm ] 2j c m
(1-67)
第2章 Z变换
Res［X(z)zn-1, zk ］表示函数F(z)=X(z)zn-1 在极点z=zk 上的留
数。 式(1-66)表示函数F(z)沿围线c反时针方向的积分等于F(z) 在围线c内部各极点的留数之和。式（1-67）说明，函数F(z)沿 围线c顺时针方向的积分等于F(z)在围线c外部各极点的留数之 和。由式（1-66）及式（1-67），可得
该积分路径c在半径为R的圆上，即 z=Rejθ Rx-<R<Rx+ 则
1 1 Rk k 1 k 1 j ( k 1) j c z dz 2j c R e d[Re ] 2 2j 1 0 k 0 k 0, k整数
e
jk
d
(1-65)
第2章 Z变换 这个积分公式（1-65）也称为柯西积分定律。因此
有三种： 围线积分法（留数法）、部分分式展开法和幂级数展 开法。
第2章 Z变换
2.洛朗级数 设复变函数f ( z )在圆环域R1 z z0 R2内处处解析， 则f ( z )一定能在此圆环域中展 开为洛朗级数: 1 f ( z) n f ( z ) Cn z z0 其中Cn C z z0 n1 dz, 2j n 而C为此圆环内绕z0的任意一简单闭曲线 。 1 特别是当n 1时 : C1 C f ( z )dz 2j
Rx | z | Rx
(1-63)
1 n 1 x ( n) c X ( z) z dz 2j
c ( Rx , Rx )
第五讲：公共性与合法性
目的
规则 内容 原则
自我需求
个人理性 劳动与消费 利益最大化
交往需求
公共道德 交易与交往 公平合理
规则与秩序
法律与制度 管理与协调 有序均衡
3、消极理解的公共性 公共性是公共领域应有的属性，或者公共领域的特征 消极定义：公共性是指在特定空间地域内诸多主体之 间的联系，这种联系具有普遍性和广泛性 只要存在交往与交易，就存在公共性，但其内容却不 可言说
2、合法性的获取（韦伯-三种权威理论） 传统型：合法性来自于传统的神圣性和传统受命实施权威的统 治者 魅力型：来自于英雄化的非凡个人以及他所默示和创建的制度 的神圣性 法理型：合法性来自于法律制度和统治者指令权力
3、合法性的获取（现代政治学解释） 合契约性：民主、宪政 回应性：及时响应社会需求 有效性：采取的行动的实际效能 意识形态：对特定价值理念的宣传普及程度
4、合法性危机（哈贝马斯） 合法性危机：秩序或权威遭遇合法性的缺失，但政治 -行政系统却难以弥补，政治系统的大众忠诚度不足 的状态 危机过程：社会危机-回应（不及时）-有效性（不足 ）-功能（增长）-成本（提升）-价值（受质疑）-意 识形态（难以为继）
谢谢大家！
二、公共管理的合法性
1、合法性理论 韦伯：由命令 和服从构成的每一个社会活动系统的存在，都 取决于它是否有能力建立和培养对其存在意义的普遍信念， 这种信念也就是其存在的合法性 阿尔蒙德：如果某一社会中的公民都愿意遵守当权者制定和 实施的法规，而且还不仅仅是因为不遵守就会受到惩处，而 是确信遵守是应该的，那么这个政治权威就是合法的 哈贝马斯：合法性意味着某种政治秩序被认可的价值及事实 上被承认的状态。
5、公共管理中的公共性 公共管理主体的公共性:公共部门（组织）——公共权力—— 公共资源。 公共管理内容的公共性：公共问题、社会公共事务，公共产品 ，公众间矛盾与冲突。 公共管理价值观的公共性：平等、正义、公平、民主、参与。 公共管理手段的公共性：合理、合法、正当。 公共管理目标的公共性：实现、维护、增进、合理分配公共利 益，合理协调社会利益、个人利益。
第五讲传统时间序列分析与动态时间序列模型
第五讲 传统时间序列分析一、趋势模型与分析1、趋势模型确定型时间序列分析是根据时间序列自身发展变化的基本规律和特点即趋势，选取适当的趋势模型进行分析和预测。
趋势模型的一般形式是：ˆ()t yf t = 式中，t 是时间变量，一般取值为,0,1,2, 或2,1,0,1,2,-- 。
趋势模型的具体形式多种多样，例如经济领域不少现象近似指数增长ˆt y= 0(1)t y r +，0y 其中为增长初期水平，r 为增长率。
常用的其他趋势模型还有：（1）直线模型ˆt ya bt =+ （2）指数模型ˆt t yab = （3）幂函数模型ˆb t yat =或ˆbt t y ae = （4）对数模型ˆln()t ya b t =+ （5）多项式模型01ˆk t k y b bt b t =+++（6）修正指数曲线ˆt t yL ab =+或ˆbt t y L ae =+ （7）双曲线模型ˆt yL b =+ （8）Compertz 曲线ˆtb t yLa = （9）Logistic 曲线ˆ(1)bt t yL ae =+ 2、模型的选择趋势模型形式的选择是定性分析和定量分析相结合的过程。
定性分析要求：在选取模型之前，要弄清的条件和预测对象的性质、特点。
例如，指数曲线模型成立的条件是后一期与前一期之比为常数，即发展速度为常数。
实际现象的逐期增长率不可能严格等于某一常数，但常会围绕某一常数上下波动。
如果分析对象具备上述特点，可以考虑采用指数模型。
有些模型是从其他领域特别是生物学领域移植过来的。
比如Logistic曲线最初用于研究生物种群发展规律，假定物种的增长取决于两个因素：种群的现有规模和环境（生存空间、光照、水和食物等），其中环境是限制性因素，在有限的环境中物种不可能无限增长，而是存在增长极限L。
如果用Logistic曲线分析某种现象，必须首先确认：该现象是否发展到一定规模后增长速度会逐步下降，该现象是否存在增长的极限等。
第五讲-多重共线性、异方差、自相关
表 4.3.3 中国粮食生产与相关投入资料
农业化肥施 粮食播种面 受灾面积 农业机械总
用量 X 1
（万公斤）
积X 2
（千公顷）
X3
（公顷）
动力X 4
（万千瓦）
1659.8
114047 16209.3
18022
1739.8
11288பைடு நூலகம் 15264.0
19497
1775.8
108845 22705.3
20913
0.9752 1.53
t值
0.85
19.6 3.35 -3.57
Y=f(X1,X2,X3,X4) -13056 6.17 0.42 -0.17 -0.09
0.9775 1.80
t值
-0.97 9.61 3.57 -3.09 -1.55
Y=f(X1,X3,X4,X5) -12690 5.22 0.40 -0.20
含义：解释变量的样本向量近似线性相关。
多重共线性来源：
（1）解释变量x受到同一个因素的影响； 例如：政治事件对很多变量都产生影响，这些变量同时上升 或同时下降。
（2）解释变量x自己的当期和滞后期；
（3）错误设定。
二、多重共线性的后果
1、完全共线性下参数估计量不存在
Y X
的OLS估计量为： βˆ (XX) 1 XY
1、检验多重共线性是否存在
(1)对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 求出X1与X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说
明两变量存在较强的多重共线性。
(2)对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法
若 在OLS法下：R2与F值较大，但t检验值较小， 说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解 释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不 能分辨，故t检验不显著。
第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案 ，故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
20
数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方 案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车 时间太长所带来的负效用是一致的。
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计 算，较少使用。
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随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如， 个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案 而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因 个体而异，也因交通工具而异。
第五讲 对比与调和
_ Rule 7
无彩色的应用
若在这些高纯度色彩中加入的不是白色， 不仅色彩之间会相互冲突，原本色彩的 鲜艳度也随之降低。
利用白色将不易搭配的颜色整合的案例： 使用强烈的颜色，虽然在整体的统一上有些困难，但将白底的面积扩 大，就能出现自然的协调感。同时因为金鱼与金鱼之间的宽敞距离， 每个颜色都显得纯正鲜艳。
在中心对称轴左右两边所有的色彩形态对应点都处于相等距离的形式称为色彩的左右对称其色彩且合形象如通过镜子反映出来的效果一样如对称点为中心两边所有的色彩对应点都等距按照一定的角度将原形置于点的周围配置排列的形式称为色彩的放射对称
Fundamental Problems of
Composing
with
Color
色彩 构成
color
色彩对比 6. 1。
A/
色彩的对比，从色彩的基本要素上可以分为：
色相对比、明度对比、纯度对比。
色相对比决定了色彩对比的外部特征； 明度对比决定了色彩形状的认知度； 纯度对比决定了色彩的性格特征的变化。
B/ C/
从色彩对比的心理知觉上可以分为：
况暖对比、轻重对比、迚退对比等。
从色彩对比存在的形态上可以分为：
_ Rule 6
色调配色
色调：归纳了依据色 彩整体统一的明度及 纯度位置，分别以色 相环的形式表现。
色调的基本原则：不管使用什 么色相的色彩，或是增加色彩 的数目，看起来依然是井然有 序的配色。
明 度
纯度
_ Rule 6
将原图转换为黑白后可以看出，红绿两色的明度已经被调整成为 一致，但与黄色则仍有明显的明度差距，因此需要进一步调整黄 色的纯度，即让三种颜色在色调上达成一致来取得整体协调。
纯度一致的配色
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图 比例优势模型假定条件的检验结果 解释：在OLM中，有比例优势平行的假定，但这里 p<0.001，说明该假定成立，提示用OLM不太适当，可采 用MNL或Loglinear模型等。
See you...
效应大小。当 k 0 时，表示 X k 与因变量 Y 独立，即 X k 对于 Y 的贡献没有统计学意 义；当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较大的一端； 当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较小的一端。 （2）回归结果中之所以未包含截距项，是由于为了保证参数可识别性的需要、SPSS 对 其参数进行标准化的后果。
这张表是输出结果的核心部分，学员试解释之。
（1）回归系数解释与模型筛选与都与二分类 logit 模型相同。即回归系数
k (k 1,2, , p) 表示在控制其它变量的条件下，某一自变量 X k 改变一个单位，
logit( pij (Y j)) 或对数风险比的平均改变量。 k 反映了自变量 X k 对因变量类别 Y j 的
注：笔者SPSS16不能执行，遂改用SPSS18.0运行。
输出结果与解释
已经
（1）回归系数解释与模型筛选与都与二分类 logit 模型相同。即回归系数
k (k 1,2, , p) 表示在控制其它变量的条件下，某一自变量 X k 改变一个单位，
logit( pij (Y j)) 或对数风险比的平均改变量。 k 反映了自变量 X k 对因变量类别 Y j 的
定序(累积) Logit 模型
cumulative logit model，CLM
图 定序因变量多元logit分布
图 定序因变量的切割点(cut points)
SPSS操作选项说明
数据文件：data14-8.sav
实例1：药物疗效
数据文件：data14-8.sav
该项只选多分类 与定序变量，二 分类连续变量直 接选入协变量。
data）。如职业声望、阶层高低、政治态度、满意度（很
满意、满意、不满意、很不满意）等。通过这类变量，我 们可以知道不同类别之间有相对的大小或高低程度，但是 无法从经验信息中获得不同类别之间明确而连续的距离。
范例
问题：你觉得自己幸福吗? 选项：1.很不幸福 2.不太幸福 3.还过得去 4.
有点幸福 5.非常幸福
（3）结果中 Threshold 1、Threshold 2、Threshold 3 为三个切点（ 1 2 3 ） 的参数值 （因该定序因变量含 4 个次序） 。 作为辅助参数 （ancillary parameters） ， 切点参数值可以解释为： 当 y 估计值 y* 1.219 (Threshold 1)时，y 1 ； 当 1.219 y* 1.329 (Threshold 2)时，y 2 ； 当 1.329 y* 4.404 (Threshold 3)时，y 3 ； 当 y* >4.404 时，y 4 。 值得注意的是， 这种对切点参数的解释对定序因变量的各种回归模型都适用。
问题：你的英语程度如何？ 选项：1.不知道
常好 2.会一点 3.好 4.非
若对上述定序变量继续使用MNL，将无视数据内在的排序，会导致
排序信息的缺失，从而使统计结果会因为遗漏掉排序信息而丧失统计
效率；若使用OLS，则是将定序变量视为连续变量处理，会导致人为 的信息膨胀。同时，使用不当回归，回归偏倚问题及一致性问题无法 解决。因此，针对定序因变量（ordinal dependent variable）需采用 对应的模型，即定序logit/probit 模型（ordered logit/ probit model, OLM）。反之，若针对定类（nominal）变量采用定序回归，则意味 着对不同类别强加了不适当的顺序，并假设其斜率彼此平行，此时的 统计结果会存在偏误或出现无意义的估计值。不过，从本质上而言， 定序 logit/probit 模型也是二分类 logit/probit 模型的一种自然延伸运 用，该种模型也被称为累积（cumulative）logit / probit 模型。若假设 随机扰动项符合logistic分布，则采用logit模型；若假设随机扰动项符 合正态分布，则采用probit模型。
效应大小。当 k 0 时，表示 X k 与因变量 Y 独立，即 X k 对于 Y 的贡献没有统计学意 义；当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较大的一端； 当 k 0 时，表示随 X k 的增加，Y 更有可能落在定序因变量分类值较小的一端。 （2）回归结果中之所以未包含截距项，是由于为了保证参数可识别性的需要、SPSS 对 其参数进行标准化的后果。
量化研究与SPSS实现
QUANTITATIVE ANALYSIS & SPSS
王存同 中央财经大学
SPSS 初中级培训实用教程
第五讲 定序logit模型
第1章 SPSS简介
定序变量
在社会科学研究的分类变量或离散变量中，一些变量在测
量层次上被分为相对次序（或有自然的排序）的不同类别， 但并不连续，这类变量称之为定序变量（ordinal variable），其对应的数据称之为排序数据（orSS18.0
提示：将年份转化为虚拟变量。
因子中须为 多分类或定 序变量。
协变量中既 可为二分变 量也可为连 续变量，不 可为多分类 或定序变量。
输出主要结果及解释
全局性检验，p<0.05说明模型有统计学意义。
两个拟合优度检验结果都为p<0.05，说明模型拟合较差。
（3）结果中 Threshold 1、Threshold 2 为 2 个切点（ 1 2 ）的参数值（因该 定序因变量含 3 个次序）。作为辅助参数（ancillary parameters），切点参数值 可以解释为： 当 y 估计值 y* 1.492 (Threshold 1)时，y 1 ； 当 1.492 y* 1.468 (Threshold 2)时，y 2 ； 当 y* >1.468 时，y 3 。 值得注意的是，这种对切点参数的解释对定序因变量的各种回归模型都适 用。