Лучшим базовым текстом о многомерной регрессии является (до сих пор) Коэн Дж., Коэн П., Вест, С.Г. и Айкен Л.С. Прикладной множественный регрессионный анализ / анализ корреляции для поведенческих наук (Л. Эрлбаум Ассошиэйтс, Махва, Нью-Джерси, 2003).
Коэн сделал свое имя в статистике, но был психологом; Тем не менее, если вы хотите, чтобы социальная психология была ориентирована на многомерное лечение, не ограничивающееся многовариантной регрессией (хотя она определенно одобряет ее по сравнению с ANOVA и MANOVA, которая должна быть запрещена Комиссией по интеллектуальным правам человека), тогда вам лучше всего выбрать Джадда. CM, McClelland, GH & Ryan, CS. Анализ данных: подход сравнения моделей (Routledge / Taylor and Francis, New York, NY, 2008). Джадд также имеет очень хорошую главу о многомерной регрессии в Judd, CM Ежедневный анализ данных в социальной психологии: сравнение линейных моделей. в справочнике методов исследования в социальной и психологии личности (ред. Рейс, Х.Т. и Джадд, СМ) 370-392 (издательство Кембриджского университета, Нью-Йорк, 2000).
Я согласен с тем, что Gelman, A. & Hill, J. Анализ данных с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей, (издательство Cambridge University Press, Кембридж, Нью-Йорк, 2007), поразителен, но он действительно более приспособлен для тех, кто уже чувствует себя комфортно Основы многомерной регрессии - это прежде всего многоуровневое моделирование. Также фокусируется на методологии наблюдательного исследования - не экспериментальной (лучше подходит Джадд; Коэн тоже в порядке.
Если вы хотите что-то о взаимодействиях в многомерном - что вы, вероятно, захотите, если вы используете экспериментальные методы - тогда лучше всего два текста - Айкен, LS, West, SG & Reno, RR множественная регрессия: тестирование и интерпретация взаимодействий (Sage Publications, Newbury Park, CA, 1991) & Jaccard, J. & Turrisi, R. Эффекты взаимодействия при множественной регрессии (Sage Publications, Thousand Oaks, CA, 2003). (И Коэн, и Коэн, и Джадд занимаются этой темой.)
На «свободной» стороне вы, вероятно, знаете о http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm
Последний совет: никогда не разбивайте свои непрерывные переменные !!! Удивительно, как многие социальные психологи, привыкшие к ANOVA, до сих пор делают это, хотя и используют многовариантные методы, такие как регрессионный анализ!