作品介紹

心理與教育中高級研究方法與數據分析


作者:DimiterM.Dimitrov     整理日期:2017-03-15 01:17:07


  本書從概念和方法論的層面上,幫助讀者深入理解教育學、心理學常用的中高級定量研究方法,同時在相應的內容中介紹了SPSS的統(tǒng)計分析操作,并介紹了如何對數據結果進行解讀。理論基礎知識與應用操作兼顧,極具實用性。
  這是一本新穎的研究方法與統(tǒng)計分析教材。作者針對心理學與教育學的特點,以平實的語言深入淺出地介紹了定量研究設計與統(tǒng)計方法,以及如何利用統(tǒng)計軟件SPSS對研究數據進行統(tǒng)計分析。全書共四大部分,分別介紹:心理與教育測量、研究設計、單變量數據分析以及多變量數據分析。本書不但適合研究生將理論與研究實踐結合起來學習、貫通,也適合教育學、心理學、心理咨詢、康復醫(yī)學、社會學、社會工作學等學科的研究者。

作者簡介
  Dimiter M. Dimitrov 博士 美國喬治梅森大學教育與人類發(fā)展學院教育測量與統(tǒng)計學教授。
  王愛民博士 美國邁阿密大學教育心理學系終身教授,現任邁阿密大學教育心理學國際研究生項目主任,教育學院中美聯絡部負責人;也曾任教于北京大學和內布拉斯加大學。主要教授研究方法、統(tǒng)計學、測量、評估、高級教育心理學、人類發(fā)展理論和學習理論等課程。主要科研興趣包括項目評估、自我控制、兒童社會化、跨文化研究和心理干預等方面。

目錄:
  第一部分 心理學與教育學中的測量
  第1章 變量及測量的尺度
  1.1 心理與教育研究中的變量
  1.2 測量尺度
  1.3 變量求和的符號和規(guī)則
  1.4 總結
  1.5 習題
  第2章 信度
  2.1 什么是信度?
  2.2 信度的經典概念
  2.3 信度的分類
  2.4 復合分數的信度
  2.5 SPSS的信度估計
  2.6 總結
  2.7 習題
  第3章 效度
  3.1 效度
  3.2 構念效度的種類
  3.3 總結
  3.4 習題
  第二部分 研究方法
  第4章 定量研究
  4.1 研究問題和假設
  4.2 定量研究的種類
  4.3 總結
  4.4 習題
  第5章 基礎研究設計
  5.1 前實驗設計
  5.2 真實驗設計
  5.3 準實驗設計
  5.4 總結
  5.5 習題
  第三部分 單變量數據分析
  第6章 統(tǒng)計學基礎
  6.1 數據的組織和圖表繪制
  6.2 分布描述
  6.3 總結
  6.4 習題
  第7章 基本分布
  7.1 正態(tài)分布
  7.2 學生t分布
  7.3 F分布
  7.4 卡方分布
  7.5 總結
  7.6 習題
  第8章 假設檢驗
  8.1 什么是假設檢驗?
  8.2 何時拒絕(或接受)虛無假設?
  8.3 平均值的檢驗假設
  8.4 總結
  8.5 習題
  第9章 比率的假設檢驗
  9.1 單樣本比率檢驗
  9.2 獨立樣本比率檢驗H0:P1=P2
  9.3 相關樣本比率檢驗H0: P1=P2
  9.4 總結
  9.5 習題
  第10章 相關性和簡單線性回歸
  10.1 兩個變量之間的相關
  10.2 簡單線性回歸
  10.3 總結
  10.4 習題
  第11章 偏相關和部分相關
  11.1 偏相關
  11.2 部分相關
  11.3 總結
  11.4 習題
  第12章 非參數檢驗
  12.1曼–惠特尼U檢驗
  12.2 對相關樣本的威爾科克森配對符號秩檢驗
  12.3 卡方擬合優(yōu)度檢驗
  12.4 關聯性卡方檢驗
  12.5 總結
  12.6 習題
  第13章 多元回歸
  13.1 多元回歸的概念
  13.2 全回歸模型和限定回歸模型的比較
  13.3 多元共線性
  13.4 交叉驗證
  13.5 統(tǒng)計效能、效果量和樣本量
  13.6 異常值與有影響的數據點
  13.7 存在分類預測因素的多元回歸
  13.8 多元回歸中預測因素間的交互作用
  13.9 多元回歸中預測因素的篩選
  13.10 多元回歸結果的APA格式圖表
  13.11 總結
  13.12 習題
  第14章 單因素方差分析
  14.1 單因素方差分析的概念
  14.2 方差分析的假設
  14.3 方差分析的效應
  14.4 組內方差和組間方差
  14.5 單因素方差分析的線性模型
  14.6 檢驗方差分析的虛無假設
  14.7 多重比較
  14.8 效果量
  14.9 樣本量的確定
  14.10 違反方差分析假設的結果
  14.11 單因素方差分析的SPSS結果解釋
  14.12 總結
  14.13 習題
  第15章 兩個和三個因素的方差分析
  15.1 雙因素方差分析
  15.2 三因素方差分析
  15.3 總結
  15.4 習題
  第16章 協(xié)方差分析
  16.1 協(xié)方差分析背后的邏輯
  16.2 進行協(xié)方差分析及對其結果的解釋
  16.3 進步分數上協(xié)方差分析與方差分析的對比
  16.4 總結
  16.5 習題
  第17章 多元回歸和方差分析
  17.1 基于多元回歸思想的單因素方差分析
  17.2 雙因素方差分析的多元回歸
  17.3 總結
  17.4 習題
  第18章 隨機因素的方差分析
  18.1 單隨機因素的方差分析
  18.2 兩因素混合效應的方差分析模型
  18.3 總結
  18.4 習題
  第19章 重復測量的方差分析
  19.1 簡單的重復測量方差分析
  19.2 組間因素的重復測量方差分析
  19.3 用前后測數據進行重復測量方差分析
  19.4 總結
  19.5 習題
  第四部分 多變量數據分析
  第20章 邏輯回歸
  20.1 邏輯回歸的概念
  20.2 邏輯回歸結果的檢驗和解釋
  20.3 類別預測因素的編碼
  20.4 使用SPSS進行二元邏輯回歸
  20.5 全模型與限定模型的比較
  20.6 邏輯回歸中預測因素的選擇
  20.7 邏輯回歸的假設
  20.8 總結
  20.9 練習
  第21章 多元方差分析
  21.1 多元方差分析的概念
  21.2 多元方差分析與多個單獨的方差分析的區(qū)別
  21.3 何時使用多個獨立的方差分析?
  21.4 何時使用多元方差分析?
  21.5 多元方差分析的假設
  21.6 多元方差分析與判別分析
  21.7 多元方差分析與按計劃比較
  21.8 多元方差分析的樣本量
  21.9 總結
  21.10 習題
  第22章 探索性因素分析
  22.1 相關變量和潛在因素
  22.2 探索性因素分析的基本概念
  22.3 公因素方差及特征值
  22.4 提取因素的主因素法
  22.5 因素的旋轉
  22.6 確定因素數量
  22.7 使用SPSS進行探索性因素分析
  22.8 總結
  22.9 習題
  第23章 驗證性因素分析
  23.1 探索性因素分析模型和驗證性因素分析模型之間的差別
  23.2 驗證性因素分析的基本步驟
  23.3 總結
  23.4 習題
  第24章 結構方程模型的基本元素
  24.1 路徑分析
  24.2 結構方程模型的元素
  24.3 總結
  24.4 習題
  參考文獻
  附錄





上一本:有意識的社交 下一本:無界面交互

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下載說明
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