社會(huì)科學(xué)數(shù)據(jù)分析者長期以來一直認(rèn)為，中間變量的中介作用在理解個(gè)體的社會(huì)地位、行為模式及其它結(jié)果時(shí)處于首當(dāng)其沖的重要地位。例如，在流行病學(xué)和健康研究中，探討社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位(SES)經(jīng)常用個(gè)體的教育獲得來表示對(duì)健康結(jié)果（不管是客觀測(cè)量還是主觀評(píng)估）的作用非常具有代表性。類似地，社會(huì)人口學(xué)幾十年的研究也已經(jīng)表明，檢驗(yàn)教育或其它SES變量對(duì)生育行為的中介效應(yīng)是十分重要的。如果我們用X表示一個(gè)背景變量或決定因素，Y表示一個(gè)結(jié)果變量，M表示一個(gè)中間或中介變量，那么，對(duì)這三個(gè)變量的研究可以概括為兩種類型的作用： 和 。也就是說，背景變量對(duì)結(jié)果變量的影響既存在一個(gè)直接作用，也存在一個(gè)間接作用，而后者正是通過中介變量實(shí)現(xiàn)的。
確實(shí)，以這種方式來思考因果關(guān)系的例子幾乎可見之于每一項(xiàng)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法的社會(huì)科學(xué)研究，這也似乎解釋了為何前任主編邁克爾劉易斯－貝克(Michael Lewis-Beck)最初要鼓勵(lì)道恩亞科布齊(Dawn Iacobucci)來寫這樣一本有價(jià)值的介紹性書籍。她的這本書與此叢書已有的許多卷冊(cè)相得益彰，包括第34冊(cè)由朗(Long)所著的《協(xié)方差結(jié)構(gòu)模型》(Covariance Structure Models)，第37冊(cè)由貝瑞(Berry)所著的《非遞歸因果模型》(Nonrecursive Causal Models)，第55冊(cè)由戴維斯(Davis)所著的《因果順序的邏輯》(The Logic of Causal Order)，以及在某種方式上與回歸分析有關(guān)的那些卷冊(cè)。
正如亞科布齊在第2章中所描述的那樣，有三種基本方法來分析中介作用。經(jīng)典的中介作用檢驗(yàn)創(chuàng)始于1980年代，依賴的是經(jīng)典的線性回歸。有向非循環(huán)圖方法是用路徑和頂點(diǎn)來圖形化地表示因果關(guān)系，并以此來實(shí)現(xiàn)模型化。最后，大家所知道的結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)方法為因果分析中的中介作用建模提供了最大的靈活性。這就是亞科布齊在本書中所采用的寫作方式，這樣一種方式使研究者可以處理出現(xiàn)多重測(cè)量時(shí)的中介作用、中介性的調(diào)節(jié)作用、調(diào)節(jié)性的中介作用，以及中介作用這一主題下的其它議題。可以執(zhí)行SEM的軟件的廣泛可得性為讀者提供了必要的工具來進(jìn)行中介作用建模，以獲得關(guān)于因果關(guān)系的正確理解。