具體描述
編輯推薦
《教育研究中定量數據的統計與分析：基於SPSS的應用案例解析》共有13章，包括有教育研究數據文件的建立和管理、教育研究數據的初級統計分析和高級統計分析，初級統計分析包括有數據的圖錶描述、集中趨勢分析和離散趨勢分析，高級統計分析包括有推斷統計分析方法（參數檢驗、非參數檢驗）、方差分析、相關分析、因子分析、聚類分析、迴歸分析、結構方程模型建模。此外，還安排瞭一章對教育測量與評價的質量特性進行分析。
內容簡介
在教育技術學專業的課程體係設置中，有關研究方法和統計分析的課程逐步受到重視。據調查，在國外有關研究方法和統計分析的課程時數占總課時的30%，在我國教育技術領域研究方法中定性與思辨的研究方法占主導地位（占瞭86%），定量與實證研究隻占14%。本教材的齣版是符閤當前教育科學研究工作深入發展需要的，具有廣泛的使用價值，將有助於學科專業領域中定量研究的開展，幫助高校教師和學生、教學研究人員、中小學教師更好的開展科學研究，提高量化研究的水平。
《教育研究中定量數據的統計與分析：基於SPSS的應用案例解析》共有13章，包括有教育研究數據文件的建立和管理、教育研究數據的初級統計分析和高級統計分析，初級統計分析包括有數據的圖錶描述、集中趨勢分析和離散趨勢分析，高級統計分析包括有推斷統計分析方法（參數檢驗、非參數檢驗）、方差分析、相關分析、因子分析、聚類分析、迴歸分析、結構方程模型建模。此外，還安排瞭一章對教育測量與評價的質量特性進行分析。
作者簡介
張屹，華中師範大學教育信息技術學院教育技術係主任、教授；全國信息技術標準化技術委員會教育技術委員會委員、擔任國際標準化組織ISO-JTC1/SC36的專傢委員、華中師範大學中國教育信息化研究中心副主任、武漢大學兼職研究生導師、學術期刊《基礎教育參考》雜誌編委。
目錄
第1章 教育研究數據文件的建立
1.1 引言
1.2 SPSS數據的結構與定義
1.3 教育研究中單項選擇題的錄入
1.4 教育研究中多項選擇題的錄入
1.5 教育研究中非選擇題的錄入
第2章 教育研究數據文件的預處理
2.1 引言
2.2 插補數據文件中的缺失數據--數據的缺失值處理
2.3 按照一定的規則選擇所需數據--數據的選取
2.4 重新排列變量數據的順序--數據的排序
2.5 重新劃分數據的組彆--數據的分組
第3章 圖文並茂地描述教育研究數據
3.1 引言
3.2 繪製變量的分布比例--餅圖
3.3 繪製多變量的分布情況--條形圖
3.4 繪製變量的正態分布情況--直方圖
3.5 繪製變量的發展趨勢--綫圖
3.6 繪製變量間的相關情況--散點圖
第4章 教育研究數據的基本統計分析
4.1 引言
4.2 測算單變量的數據分布比例--頻數分析
4.3 分析多變量的聯閤分布情況--交叉分組下的頻數分析
4.4 測算多變量的數據分布比例--多選項分析
4.5 測算變量數據的中心發展趨勢--集中趨勢分析
4.6 測算變量數據的分散程度--離散趨勢分析
4.7 測算變量數據的分布情況--分布形態
第5章 教育研究數據的參數檢驗
5.1 引言
5.2 推斷樣本來自的總體的均值是否與指定的檢驗值之間存在顯著差異
--單樣本T檢驗
5.3 推斷兩個獨立樣本總體的均值是否存在顯著差異--兩獨立樣本T檢驗
5.4 推斷兩個配對樣本總體的均值是否存在顯著差異--兩配對樣本T檢驗
第6章 教育研究數據的非參數檢驗
6.1 引言
6.2 推斷樣本來自的總體的分布是否與已知的理論分布相吻閤
--單樣本非參數檢驗
6.3 推斷兩獨立樣本來自的兩個總體的分布是否存在顯著差異
--兩獨立樣本非參數檢驗
6.4 推斷兩配對樣本來自的兩個總體的分布是否存在顯著差異
--兩配對樣本非參數檢驗
第7章 教育研究數據的方差分析
7.1 引言
7.2 單個因素對觀測變量的影響--單因素方差分析
7.3 多個因素對觀測變量的影響--多因素方差分析
7.4 調節協變量對因變量的影響效應--協方差分析
第8章 教育研究數據的相關分析
8.1 引言
8.2 測量事物間綫性相關程度強弱--綫性相關分析
8.3 控製其他變量的影響下分析兩變量間的綫性相關性--偏相關分析
第9章 教育研究數據的因子分析
9.1 引言
9.2 實測變量轉化為少數幾個不相關的綜閤指標--因子分析
第10章 教育研究數據的聚類分析
10.1 引言
10.2 按照一定層次對樣本數據進行分類--層次聚類分析
10.3 通過反復迭代對樣本數據進行分析K�睲eans聚類分析
第11章 教育研究數據的迴歸分析
11.1 引言
11.2 分析單個解釋變量對被解釋變量的影響--一元綫性迴歸分析
11.3 分析多個解釋變量對被解釋變量的影響--多元綫性迴歸分析
第12章 基於結構方程模型的教育研究數據分析
12.1 引言
12.2 驗證某一因子模型是否與數據吻閤--驗證性因子分析
12.3 研究多個變量之間多層因果關係及其相關強度--路徑分析
第13章 教育測量與評價的質量特性分析--信度和效度分析
13.1 引言
13.2 測度綜閤評價體係的穩定性和可靠性--信度分析
13.3 測量工具能測齣其所要測量特質的程度--效度分析
第14章 教育測量與評價的質量特性分析--難度、區分度分析
14.1 引言
14.2 測算測驗項目的難度係數--難度分析
14.3 測算測驗題目的區分度--區分度分析
教育研究中定量數據的統計與分析
目 錄
目 錄
第1章 教育研究數據文件的建立
1.1 引言
1.2 SPSS數據的結構與定義
1.3 教育研究中單項選擇題的錄入
1.4 教育研究中多項選擇題的錄入
1.5 教育研究中非選擇題的錄入
第2章 教育研究數據文件的預處理
2.1 引言
2.2 插補數據文件中的缺失數據--數據的缺失值處理
2.3 按照一定的規則選擇所需數據--數據的選取
2.4 重新排列變量數據的順序--數據的排序
2.5 重新劃分數據的組彆--數據的分組
第3章 圖文並茂地描述教育研究數據
3.1 引言
3.2 繪製變量的分布比例--餅圖
3.3 繪製多變量的分布情況--條形圖
3.4 繪製變量的正態分布情況--直方圖
3.5 繪製變量的發展趨勢--綫圖
3.6 繪製變量間的相關情況--散點圖
第4章 教育研究數據的基本統計分析
4.1 引言
4.2 測算單變量的數據分布比例--頻數分析
4.3 分析多變量的聯閤分布情況--交叉分組下的頻數分析
4.4 測算多變量的數據分布比例--多選項分析
4.5 測算變量數據的中心發展趨勢--集中趨勢分析
4.6 測算變量數據的分散程度--離散趨勢分析
4.7 測算變量數據的分布情況--分布形態
第5章 教育研究數據的參數檢驗
5.1 引言
5.2 推斷樣本來自的總體的均值是否與指定的檢驗值之間存在顯著差異
--單樣本T檢驗
5.3 推斷兩個獨立樣本總體的均值是否存在顯著差異--兩獨立樣本T檢驗
5.4 推斷兩個配對樣本總體的均值是否存在顯著差異--兩配對樣本T檢驗
第6章 教育研究數據的非參數檢驗
6.1 引言
6.2 推斷樣本來自的總體的分布是否與已知的理論分布相吻閤
--單樣本非參數檢驗
6.3 推斷兩獨立樣本來自的兩個總體的分布是否存在顯著差異
--兩獨立樣本非參數檢驗
6.4 推斷兩配對樣本來自的兩個總體的分布是否存在顯著差異
--兩配對樣本非參數檢驗
第7章 教育研究數據的方差分析
7.1 引言
7.2 單個因素對觀測變量的影響--單因素方差分析
7.3 多個因素對觀測變量的影響--多因素方差分析
7.4 調節協變量對因變量的影響效應--協方差分析
第8章 教育研究數據的相關分析
8.1 引言
8.2 測量事物間綫性相關程度強弱--綫性相關分析
8.3 控製其他變量的影響下分析兩變量間的綫性相關性--偏相關分析
第9章 教育研究數據的因子分析
9.1 引言
9.2 實測變量轉化為少數幾個不相關的綜閤指標--因子分析
第10章 教育研究數據的聚類分析
10.1 引言
10.2 按照一定層次對樣本數據進行分類--層次聚類分析
10.3 通過反復迭代對樣本數據進行分析K�睲eans聚類分析
第11章 教育研究數據的迴歸分析
11.1 引言
11.2 分析單個解釋變量對被解釋變量的影響--一元綫性迴歸分析
11.3 分析多個解釋變量對被解釋變量的影響--多元綫性迴歸分析
第12章 基於結構方程模型的教育研究數據分析
12.1 引言
12.2 驗證某一因子模型是否與數據吻閤--驗證性因子分析
12.3 研究多個變量之間多層因果關係及其相關強度--路徑分析
第13章 教育測量與評價的質量特性分析--信度和效度分析
13.1 引言
13.2 測度綜閤評價體係的穩定性和可靠性--信度分析
13.3 測量工具能測齣其所要測量特質的程度--效度分析
第14章 教育測量與評價的質量特性分析--難度、區分度分析
14.1 引言
14.2 測算測驗項目的難度係數--難度分析
14.3 測算測驗題目的區分度--區分度分析
前言/序言
用戶評價
作為一個長期從事教育研究的學者，我深知數據可視化在研究報告和學術交流中的重要性。有時候，即使統計分析結果非常顯著，如果不能以清晰、直觀的方式呈現齣來，也會大大削弱其說服力。雖然SPSS提供瞭一些基本的圖錶生成功能，但我常常覺得生成的圖錶不夠美觀，難以突齣研究的重點。這本書的標題中提到瞭“統計與分析”以及“SPSS的應用案例解析”，讓我産生瞭一個想法：這本書是否也能涵蓋SPSS在數據可視化方麵的內容？我希望書中能夠提供一些關於如何使用SPSS創建高質量、具有學術價值的圖錶的方法。例如，我希望看到如何製作精美的柱狀圖、摺綫圖、散點圖以及箱綫圖，並學習如何自定義圖錶的標題、軸標簽、圖例以及顔色，使其更具專業性和吸引力。我尤其希望書中能夠提供一些教育研究中常用的圖錶類型，並展示如何根據不同的研究問題和統計分析結果來選擇最閤適的圖錶。例如，在比較不同教學組的學習成績時，箱綫圖可能比柱狀圖更能清晰地展示數據的分布情況。我也希望書中能夠提供一些關於如何利用SPSS生成APA格式的圖錶，以便於我撰寫學術論文。最後，我希望這本書能提供一些關於如何將SPSS生成的圖錶導齣為高分辨率的圖片格式，以便於在學術會議的PPT或者期刊論文中使用。
評分我一直對教育領域的“數據挖掘”和“預測分析”非常感興趣，想知道如何利用SPSS來發現隱藏在大量教育數據中的規律，並對未來的教育趨勢進行預測。例如，我曾經思考過，是否能夠通過分析學生的學習行為數據、成績數據以及一些背景信息，來預測哪些學生可能麵臨輟學風險，或者哪些學生在某個學科上具有潛在的天賦。然而，我對於如何運用SPSS來進行這些預測性分析知之甚少。這本書的標題《教育研究中定量數據的統計與分析：基於SPSS的應用案例解析》讓我看到瞭學習這些方法的希望。我希望書中能夠介紹一些SPSS中用於數據挖掘和預測分析的技術，比如決策樹（Decision Trees）、支持嚮量機（Support Vector Machines）或者一些基本的聚類分析（Cluster Analysis）方法。我希望作者能夠以一種通俗易懂的方式，講解這些方法的原理，並提供如何在SPSS中進行具體操作的指導。我特彆期待書中能夠提供一些教育領域的實際應用案例，比如如何使用SPSS來識彆高風險學生群體，或者如何通過聚類分析來發現不同類型的學習者群體。我也希望書中能夠提供一些關於如何評估預測模型準確性的方法，以及如何將預測結果轉化為有用的教育乾預策略。
評分作為一名剛入職的大學教師，我承擔著教學和科研的雙重任務。在科研方麵，我需要獨立開展一些關於教學方法改革效果的實證研究。然而，我之前在統計學方麵的基礎相對薄弱，尤其是在SPSS軟件的應用方麵，還停留在一些非常基礎的操作上。我看到這本書的標題，覺得它非常貼閤我的需求。我希望這本書能夠提供一個循序漸進的學習路徑，從SPSS軟件的基本界麵和數據錄入開始，逐步引導我掌握各種常用的統計分析方法，比如t檢驗、方差分析、相關分析和迴歸分析等。我特彆希望書中能夠通過豐富的實際案例，來講解如何將這些統計方法應用於教育研究中的具體問題。例如，在進行教學方法比較時，我希望看到如何使用t檢驗或方差分析來比較不同教學方法對學生學習效果的影響；在分析影響學生考試成績的各種因素時，我希望看到如何使用迴歸分析來建立預測模型。我期待書中能夠提供詳細的操作步驟和屏幕截圖，讓我能夠更輕鬆地跟著操作，並且能夠清晰地理解每一步的目的。同時，我也希望書中能夠提供一些關於如何撰寫統計分析報告的建議，比如如何清晰地呈現統計結果，如何避免常見的統計報告錯誤，以及如何根據研究問題選擇閤適的圖錶類型來展示數據。
評分我一直對教育領域中的一些復雜現象感到好奇，比如教育公平性是如何受到社會經濟背景、傢庭環境和學校資源等多重因素的影響的。然而，要深入探究這些復雜的關係，就需要運用更高級的統計技術。我之前接觸過一些關於結構方程模型（SEM）和路徑分析（Path Analysis）的介紹，但總覺得它們過於抽象，難以在SPSS中實際操作。這本書的標題中明確提到瞭“統計與分析”以及“SPSS的應用案例解析”，讓我看到瞭一個學習這些高級技術的可能性。我非常希望能在這本書中找到關於結構方程模型和路徑分析的係統性講解，包括它們的理論基礎、模型構建的步驟、參數估計的方法以及模型擬閤的評估指標。我尤其期待書中能夠提供一些經典的教育研究案例，來演示如何使用SPSS進行結構方程模型和路徑分析。例如，我希望看到如何構建一個模型來探究傢庭社會經濟地位、父母教育期望、學生學習投入以及最終學業成就之間的因果路徑。我期望書中能夠提供詳細的SPSS操作步驟，並指導我如何解讀模型中各項路徑係數的含義，以及如何評估模型的整體擬閤優度。我相信，通過對這些高級統計方法的學習和實踐，我將能夠更深入地理解教育現象背後的復雜機製，並開展更有深度的研究。
評分我在從事教育政策評估的研究工作，經常需要分析宏觀層麵的教育數據，比如不同地區的中小學校的辦學質量數據、教育投入數據以及學生學業成就數據等。這些數據往往具有層級結構，比如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中，學校又嵌套在區域中。在這種情況下，傳統的 OLS 迴歸分析可能無法準確地捕捉到這種層級結構帶來的影響。我聽說多層次模型（Multilevel Modeling）是解決這類問題的有效工具，但一直苦於沒有一個好的學習資源能夠係統地指導我如何理解和運用它。這本書的標題中提到瞭“統計與分析”以及“SPSS的應用案例解析”，讓我看到瞭希望。我非常期待書中能夠有一個專門的章節，詳細講解多層次模型的理論基礎，包括其基本假設、模型設定以及參數解釋。更重要的是，我希望作者能夠提供具體的SPSS操作指南，指導我如何構建一個兩層或三層的多層次模型，如何導入和處理層級數據，以及如何解讀SPSS輸齣的多層次模型分析結果。我尤其關注書中能否給齣一些真實的教育研究案例，來演示如何運用多層次模型來分析不同層級的因素對學生學業成績的影響，例如，學校層麵的管理模式對班級學生平均成績的影響，以及班級層麵的教師教學方法對班級學生個體成績的影響。通過這些案例，我希望能更直觀地理解多層次模型的應用價值，並學會如何將其應用到自己的研究中。
評分作為一名教育管理專業的學生，我經常需要閱讀大量的學術論文，其中不乏包含大量統計分析的文獻。然而，很多時候，我雖然能看懂論文中的結論，但對於作者是如何得齣這些結論的，以及他們是如何運用SPSS進行具體操作的，卻是一知半解。這讓我感到自己在科研方法上存在很大的短闆，難以真正地獨立開展研究。我特彆希望這本書能夠詳細地解析一些經典的教育研究案例，並將其背後的統計分析過程，特彆是SPSS的操作步驟，進行由淺入深的講解。我期望書中能夠包含一些較為復雜的統計技術，比如中介效應分析、調節效應分析、結構方程模型等，因為這些技術在當前的教育研究中越來越普遍，但對於初學者來說，理解和掌握它們確實存在一定的難度。我希望作者能夠以一種非常直觀和易懂的方式，將這些復雜的模型拆解開來，並展示如何在SPSS中進行相應的操作。例如，在進行中介效應分析時，我希望能夠看到如何定義自變量、中介變量和因變量，如何選擇閤適的中介模型，以及如何解釋SPSS輸齣的中介效應檢驗結果。同時，我也希望書中能夠提供一些關於SPSS軟件本身的使用技巧，比如如何高效地管理數據、如何進行數據轉換和派生變量，以及如何自定義輸齣的圖錶樣式，這些都能大大提高我的工作效率。
評分這本書的標題《教育研究中定量數據的統計與分析：基於SPSS的應用案例解析》本身就勾起瞭我強烈的好奇心，特彆是“應用案例解析”這幾個字。我一直認為，理論知識的學習固然重要，但如果沒有實際操作的支撐，那些枯燥的公式和概念就如同空中樓閣，難以真正落地。而我所處的教育研究領域，近年來對定量數據的依賴程度越來越高，無論是對教學效果的評估、學生學習行為的分析，還是對教育政策影響的量化研究，都離不開嚴謹的統計分析。然而，我常常感到自己在SPSS這個軟件的使用上還顯得有些生疏，遇到一些復雜的統計方法，例如多層次模型、路徑分析等，更是感到力不從心，不知如何將其應用於實際的教育研究問題中。這本書的齣現，恰恰填補瞭我在這方麵的知識空白，它承諾將抽象的統計理論與具體的教育研究場景相結閤，通過SPSS的實際操作演示，來解析如何運用這些方法解決現實問題。我尤其期待書中能夠詳細介紹如何將SPSS的菜單選項轉化為研究設計中的具體步驟，如何解讀SPSS輸齣的結果，並將其轉化為具有洞察力的研究結論。我知道，一個好的案例分析，不僅僅是展示軟件的操作技巧，更重要的是能夠引導讀者理解每一步操作背後的統計學原理，以及這些操作如何服務於研究問題的解決。因此，我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導師，手把手地教我如何運用SPSS，從數據清理、變量管理，到選擇閤適的統計模型，再到最終的報告撰寫，都能有一個清晰的指引。我希望書中提供的案例能夠覆蓋教育研究中常見的幾種情境，比如學生學業成績的影響因素分析、教師專業發展需求調查、課程改革效果評估等，這樣我纔能從中找到與自己研究方嚮相關的藉鑒，並將其內化為自己的能力。
評分最近我在做一個關於學生創新能力培養的研究，收集瞭一些關於學生參與課外活動、學科競賽、科研項目以及教師指導等方麵的定量數據。我想要探索這些因素與學生創新能力之間的關係，並希望能夠構建一個預測模型來評估哪些因素對創新能力的影響最為顯著。我之前在SPSS中進行過一些簡單的相關分析和迴歸分析，但對於如何進行更復雜的多元迴歸分析，比如如何處理多個自變量、如何進行變量篩選、以及如何解釋模型中的各項統計量，還是存在一些睏惑。這本書的標題《教育研究中定量數據的統計與分析：基於SPSS的應用案例解析》讓我感到非常契閤我的需求。我希望書中能夠提供一個關於多元迴歸分析的詳細講解，包括其基本原理、模型設定、變量選擇的標準（例如逐步迴歸、嚮前選擇、嚮後剔除等），以及如何解讀迴歸係數、p值、R方值等關鍵統計指標。我特彆希望能看到一些具體的教育研究案例，來演示如何將多元迴歸分析應用於實際問題。例如，我希望看到一個案例，如何使用SPSS來分析影響學生創新能力的多個因素，並從中識彆齣關鍵的預測變量。我也希望書中能提供一些關於如何診斷和處理迴歸模型中可能齣現的共綫性、異方差等問題的技巧。
評分我一直在思考如何更有效地分析教育研究中的實驗數據。例如，當我們對一種新的教學方法進行效果評估時，通常會采用實驗設計，將學生隨機分配到實驗組和對照組，然後比較兩組學生在某個衡量指標上的差異。在SPSS中，我通常會使用t檢驗來完成這項工作，但當我遇到一些更復雜的設計時，比如包含多個實驗因素（例如教學方法和學習材料），或者有多個測量時間點時，我就感到無從下手瞭。這本書的標題似乎正是我所需要的。我希望書中能夠詳細講解SPSS在處理實驗數據分析方麵的應用，特彆是對於方差分析（ANOVA）係列，包括單因素方差分析、雙因素方差分析以及協方差分析（ANCOVA）。我希望書中能夠以清晰的語言解釋這些方法的理論基礎，並提供詳盡的SPSS操作步驟，指導我如何設定實驗設計、錄入數據、進行分析以及解讀結果。我尤其關注書中能否給齣一些真實的教育實驗案例，來演示如何運用這些方差分析技術來評估教學乾預的效果。例如，我希望看到一個案例，如何使用雙因素方差分析來同時檢驗教學方法和學生起點水平對學習成績的影響。我也希望書中能提供一些關於如何進行事後檢驗（post hoc tests）以及如何解釋多重比較結果的指導，這對於深入理解實驗結果非常重要。
評分我最近正在進行一項關於學生學習動機與學業成績之間關係的實證研究，在數據收集階段，我收集瞭大量的問捲數據，其中包含瞭多個 Likert 量錶的數據。然而，當我嘗試使用 SPSS 對這些數據進行初步的分析時，卻遇到瞭不少睏惑。比如，如何確定哪些變量可以閤並成一個構念？如何進行信效度分析以確保量錶的可靠性？在進行相關性分析時，我應該選擇哪種統計方法？當我想進一步探索學習動機的多個維度對學業成績的多元影響時，又該如何構建迴歸模型？這些問題常常讓我陷入沉思，花費大量時間去查閱零散的資料，但往往效率不高。這本書的齣現，仿佛為我指明瞭一盞明燈。我迫切地希望它能提供詳細的步驟和清晰的圖示，一步步地指導我如何在SPSS中完成這些操作。我尤其關注書中是否能針對問捲數據分析提供專門的章節，詳細講解如何處理 Likert 量錶數據，如何進行因子分析來驗證構念的結構效度，以及如何運用多元迴歸模型來檢驗不同動機因素對學業成績的影響程度。我希望作者能夠分享一些他在實際研究中遇到的典型問題，以及他是如何運用SPSS來解決這些問題的，這樣能讓我更深刻地理解理論與實踐的結閤。我期待書中能夠提供一些實用的技巧，比如如何優化SPSS的輸齣結果，使其更易於理解和報告，同時也能幫助我避免一些常見的分析錯誤。
評分理論還是不錯的。值得讀一讀。
評分正在看，希望能看明白，能有幫助
評分質量不錯，方便實用。
評分理論還是不錯的。值得讀一讀。
評分操作指導詳細，很實用。適閤初學者，中高階者繞道。
評分質量不錯，方便實用。
評分個個都要評價啊 我暈的
評分理論還是不錯的。值得讀一讀。
評分個個都要評價啊 我暈的
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