心理与教育统计（第2版）/21世纪高校心理学教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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温忠麟 著

图书标签:

• 心理学
• 教育学
• 统计学
• 心理统计
• 教育统计
• 数据分析
• SPSS
• 研究方法
• 高等教育
• 教材

出版社： 广东高等教育出版社

ISBN：9787536154285

版次：2

商品编码：12194090

包装：平装

丛书名： 21世纪高校心理学教材

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：346

字数：345000

正文语种：中文

内容简介

　　《心理与教育统计（第2版）/21世纪高校心理学教材》介绍了当今心理和教育研究中主要的统计方法，内容包括：描述统计（样本的数字特征和统计图表），概率基本知识，随机变量及其分布，参数点估计和区问估计，参数假设检验、分布检验、变量独立性检验，效应量和检验力，各种变量的相关分析，测量信度，一元和多元回归分析，单因素、两因素方差分析和重复测量实验设计的方差分析，基于项目的方差分析，一元和多元Logistic回归分析，因子分析和主成分分析。着重讨论了统计思想和统计原理、应用实例、SPSSforwindow操作方法、结果解释和表述。附有SPSSforwindows操作入门知识和中文Excel统计分析与操作。
　　《心理与教育统计（第2版）/21世纪高校心理学教材》适合心理学、教育学和其他社会科学各专业的本科生和研究生作为教材使用，也可供心理或教育研究人员和其他领域的统计工作者参考。

目录

引言
第一章 变量与数据
第一节 被试与变量
第二节 变量类型

第二章 频数分析
第一节 类别变量的频数分析
第二节 连续变量的频数分析
第三节 频数分析的SPSS例解

第三章 样本的数字特征
第一节 数据分布的集中趋势
第二节 数据分布的离散程度
第三节 数据分布的形状
第四节 标准分及其在分布中的位置
第五节 计算样本数字特征的SPSS例解

第四章 统计图
第一节 条形图
第二节 线形图
第三节 时序图
第四节 饼图
第五节 散点图
第六节 箱型图
第七节 茎叶图
第八节 直方图和多边图

第五章 概率基本知识
第一节 事件及其运算
第二节 概率
第三节 概率的性质和运算
第四节 全概率公式和概率树

第六章 随机变量及其分布
第一节 随机变量的定义
第二节 离散型变量
第三节 二项分布
第四节 连续型变量
第五节 正态分布
第六节 ，分布、t分布和F分布

第七章 参数估计和假设检验
第一节 统计量及其分布
第二节 参数估计
第三节 假设检验概述
第四节 总体均值的检验
第五节 效应量与检验力
第六节 分布检验

第八章 相关分析
第一节 相关分析概述
第二节 皮尔逊相关系数
第三节 可以用皮尔逊相关系数公式计算的相关系数
第四节 列联表分析和独立性检验
第五节 肯德尔和谐系数
第六节 测验信度

第九章 回归分析
第一节 直线回归
第二节 可线性化的曲线回归
第三节 多元回归分析

第十章 方差分析
第一节 单因素方差分析
第二节 两因素方差分析
第三节 重复测量实验设计的方差分析
第四节 基于项目的方差分析

第十一章 Logistic回归
第一节 一元Logistic回归模型
第二节 多元Logistic回归模型

第十二章 因子分析
第一节 因子分析原理
第二节 因子分析过程
第三节 因子分析SPSS例解
第四节 主成分分析SPSS例解
附录A SPSS for Windows操作入门
第一节 变量定义与数据文件的建立
第二节 数据的初步处理
第三节 数据变换
附录B 中文Excel统计分析与操作
第一节 学生成绩统计
第二节 分类汇总
第三节 多维汇总（透视表）
第四节 描述统计
第五节 直方图和频数分析
第六节 相关系数
第七节 假设检验
第八节 回归分析
第九节 方差分析
第十节 检验
参考文献
名词索引

《现代心理学研究方法导论》 内容简介 《现代心理学研究方法导论》是一本为心理学领域初学者量身打造的入门级教材，旨在系统、全面地介绍心理学研究的科学方法、基本原则和核心技术。本书不仅涵盖了心理学研究的理论基础，更注重实践操作的指导，帮助读者建立科学的研究思维，掌握严谨的研究方法，为未来深入学习和开展心理学研究奠定坚实的基础。 本书的编写遵循了循序渐进、由浅入深的原则。首先，我们从“科学与非科学的界限”这一根本性问题出发，引导读者理解心理学作为一门科学的特质，认识到科学研究的价值和重要性。随后，本书将详细阐述科学研究的基本要素，包括形成研究问题、文献回顾、理论构建等关键环节，帮助读者理解研究的起点和方向。 在研究设计方面，本书将深入剖析各种研究设计类型及其适用场景。我们将详细介绍描述性研究（如观察法、调查法、案例研究法）、相关研究以及实验研究。在实验研究部分，我们将重点讲解自变量、因变量、控制组、实验组、随机分配、样本代表性等核心概念，并分析不同实验设计（如简单实验设计、准实验设计、析因实验设计）的优劣势，以及如何有效地控制无关变量，确保研究结果的科学性和有效性。 数据收集是研究过程中至关重要的一环，本书将系统介绍各种常用的数据收集方法。我们将详细讲解观察法的具体技术，包括结构式观察、非结构式观察、参与式观察等，并分析其在不同研究情境下的应用。关于问卷调查法，本书将指导读者如何设计有效、可靠的问卷，包括条目编写、量表选择、信效度检验等关键步骤。此外，本书还将介绍访谈法（结构式访谈、半结构式访谈、非结构式访谈）和测验/量表的使用，并探讨如何选择和使用适合特定研究目的的测量工具。 在统计分析方面，本书将带领读者认识到统计学在心理学研究中的核心作用，并提供一个清晰的入门路径。我们将从描述性统计入手，详细讲解集中量数（均数、中位数、众数）、离散量数（方差、标准差、全距）以及数据可视化（频率分布图、直方图、散点图）等内容，帮助读者掌握如何有效地概括和呈现研究数据。 随后，本书将进入推论性统计的领域，这是理解研究结果是否具有统计学意义的关键。我们将引入假设检验的基本逻辑，讲解原假设、备择假设、显著性水平（α）、P值等核心概念。在此基础上，我们将详细介绍几种在心理学研究中最为常用且基础的推论统计方法： t检验：我们将讲解独立样本t检验（用于比较两组独立被试的均数差异）、配对样本t检验（用于比较同一组被试在不同条件下或不同时间点的均数差异），以及单样本t检验（用于将样本均数与已知总体均数进行比较）。每个t检验的应用条件、计算公式（概念性介绍）以及结果的解释都将进行详尽的说明。 方差分析（ANOVA）：我们将重点介绍单因素方差分析，它用于比较三个或三个以上独立样本的均数差异，并讲解F统计量的意义。在此基础上，我们将提及多因素方差分析的基本思想，为读者后续学习打下基础。 相关分析：我们将介绍皮尔逊相关系数（Pearson's r）的计算和解释，以及Spearman等级相关系数在非参数情况下的应用。我们将强调相关不等于因果，并指导读者如何准确解读相关系数的符号和大小。 回归分析：我们将介绍简单线性回归，讲解如何构建回归方程，预测一个因变量的值，并解释回归系数的含义。 本书在介绍统计方法时，不仅会讲解理论概念，更会结合心理学研究的实际案例，指导读者如何根据研究问题选择合适的统计方法，以及如何理解和解释统计软件输出的结果。本书不会深入讲解复杂的统计模型，而是致力于为读者建立扎实的统计基础，使他们能够理解和评估现有研究的统计结果，并为进行简单的数据分析做好准备。 除了上述核心内容，本书还贯穿了研究伦理的重要性。我们将详细阐述在心理学研究中必须遵守的伦理原则，包括知情同意、保密、避免伤害、隐私保护以及研究的公平性等。通过案例分析，让读者深刻理解伦理规范在研究实践中的不可或缺性，培养负责任的研究态度。 本书的最后部分将探讨研究的质量评估和问题解决。我们将介绍如何批判性地评估一项研究的科学性，包括考察其研究设计、样本、测量工具、数据分析和结论的合理性。同时，本书还将提供一些在研究过程中可能遇到的常见问题的解答和建议，帮助读者克服实际操作中的困难。 《现代心理学研究方法导论》旨在培养读者成为具备科学素养、批判性思维和实证精神的心理学研究者。本书的语言力求清晰易懂，避免过多的专业术语，并辅以大量的图表和实例，使学习过程更具趣味性和实践性。无论您是希望深入理解心理学文献，还是计划开启自己的研究之旅，本书都将是您不可或缺的得力助手。通过学习本书，您将能够更自信、更有效地参与到心理学知识的创造和传播中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《心理与教育统计（第2版）》以及其“21世纪高校心理学教材”的定位，立刻引起了我的极大兴趣。我猜想，这不仅仅是一本介绍统计学公式和计算方法的书，而是一本能够真正帮助我理解统计学在心理学和教育学领域如何发挥作用的指南。我期待这本书能够深入浅出地讲解统计学在研究设计中的重要性，例如，如何通过合理的统计方法来确保研究结果的有效性和可靠性。我希望书中能够详细介绍各种统计检验的原理和适用条件，比如，在什么情况下应该使用T检验，在什么情况下应该使用ANOVA，以及如何正确地解释这些检验的结果。我还会特别关注书中是否会包含一些关于数据分析的实用技巧，比如如何进行数据预处理，如何处理缺失数据，以及如何选择最适合的统计模型来分析我的研究数据。我希望这本书能够让我不仅掌握“怎么做”，更能理解“为什么这么做”，从而培养我独立思考和解决统计问题的能力。我相信，一本优秀的统计学教材，能够极大地提升我的研究视野和数据分析能力，让我能够更自信地投入到未来的学术研究中。

评分☆☆☆☆☆

选择《心理与教育统计（第2版）》这本书，不仅仅是因为它的专业性，更是因为它所蕴含的“21世纪”的时代气息。我深信，在这个快速发展的时代，统计学也在不断革新，新的理论和方法层出不穷。我期待这本书能够充分体现这一特点。我猜测，书中不仅会包含传统的统计方法，比如描述性统计、推断性统计的基础，如t检验、方差分析、回归分析等，还会着重介绍一些在当前心理学和教育学研究中日益受到重视的新兴统计技术。例如，我非常希望能够学习到关于结构方程模型（SEM）的内容，因为SEM在检验复杂的变量关系和潜在变量模型方面具有强大的优势，在心理学和教育学研究中应用非常广泛。我也对学习如何进行元分析（Meta-analysis）感兴趣，这是一种整合多项研究结果的统计方法，能够为研究者提供更全面、更可靠的证据。此外，我还在关注书中是否会介绍一些关于大数据分析或机器学习在心理学研究中的应用。总之，我希望这本书能够为我打开一扇通往现代心理学和教育学统计研究前沿的窗户，让我能够跟上时代的步伐，掌握最前沿的分析工具和研究方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直对心理学领域的研究方法和数据分析非常感兴趣，而统计学正是其中的基石。这本书的标题《心理与教育统计（第2版）》立刻抓住了我的眼球，特别是“第2版”这个字眼，意味着它在第一版的基础上进行了更新和完善，理论更加成熟，内容更加丰富。我设想这本书会系统地介绍心理学和教育学研究中常用的统计学方法，从基础的描述性统计，到复杂的推断性统计，再到一些高级的统计模型。例如，我期待它能详细讲解T检验、方差分析、回归分析、卡方检验等核心概念，并结合心理学和教育学的实际案例进行说明，帮助我理解这些方法是如何应用于解决实际问题的。同时，我希望书中能够包含对各种统计软件（如SPSS、R）的应用指导，因为在实际研究中，熟练掌握统计软件是必不可少的技能。我还会关注它是否会介绍一些新兴的统计技术，例如贝叶斯统计或者多层次模型，这些都是当前心理学和教育学研究的热点。一本好的统计学教材，不仅要传授理论知识，更要教会读者如何批判性地思考数据，如何选择合适的统计方法，以及如何解释和报告研究结果。这本书的标题让我对其内容充满信心，我预期它能成为我进行学术研究的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的第一印象。封面采用了沉静而富有思考性的蓝色调，搭配简洁的字体，营造出一种专业而又不失亲和力的学术氛围。书脊的设计也很考究，每一页的边缘都进行了细致的打磨，手感温润，翻阅起来非常舒适。打开书页，纸张的质感同样令人满意，厚实而略带哑光，能够有效减少反光，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。印刷清晰，字迹工整，即使是复杂的公式和图表也能够被精准地呈现出来，这一点对于统计学教材而言至关重要。我尤其喜欢封面上那句“21世纪高校心理学教材”，这不仅点明了本书的定位，更暗示了其内容紧跟时代前沿，一定会包含最新、最实用的统计学知识。虽然我还没有深入阅读内容，但仅凭这第一眼的触感和视觉体验，就已经让我对接下来的学习充满了期待。这种严谨的出版态度，本身就预示着内容质量的保证。在信息爆炸的时代，一本能够提供优质阅读体验的书籍，本身就是一种价值的体现。它让我觉得，这不仅仅是一本教材，更像是一件值得珍藏的知识载体。从封面到内页，每一个细节都透露着出版方的用心，这让我觉得购买这本书是非常值得的，因为它提供了一种纯粹而愉悦的阅读享受。

评分☆☆☆☆☆

这本书吸引我的地方在于它的实用性和前沿性。“21世纪高校心理学教材”这个定位，让我觉得它一定不会是枯燥的理论堆砌，而是能够教会我如何将统计学知识真正应用到实际研究中的指导书。我期望书中能够提供大量贴近实际的心理学和教育学案例，这些案例能够涵盖从基础的实验设计到复杂的调查研究，从课堂教学效果评估到个体心理干预的有效性分析。我希望通过这些案例，我能够学习到如何根据不同的研究问题选择合适的统计方法，如何设计数据收集方案，以及如何对收集到的数据进行有效的统计分析。此外，我还在期待书中能够对统计软件的操作进行详细的讲解，例如SPSS，我希望它能够提供清晰的步骤说明和图示，帮助我顺利地完成数据的录入、处理和分析。我更希望这本书能够培养我的批判性思维能力，教会我如何解读统计结果，如何辨别研究中的统计误导，以及如何独立地对研究的科学性做出判断。一本好的统计学教材，不仅要传授知识，更要培养能力，我希望这本书能够成为我提升研究能力的重要阶梯。

评分☆☆☆☆☆

选择这本书，很大程度上是因为它被定位为“21世纪高校心理学教材”。这个标签让我觉得，它一定不是一本陈旧过时的教科书，而是能够反映当代心理学研究领域最新进展和方法论的权威读物。我希望这本书能够超越传统的统计学理论，更加注重其在现代心理学研究中的实际应用。我期待看到书中能够详细介绍如何运用统计学工具来解决心理学中的复杂问题，例如，如何设计一项严谨的实验，如何收集可靠的数据，以及如何利用统计分析来检验复杂的理论模型。我还在关注这本书是否会包含一些与心理测量学相关的统计内容，例如信度分析和效度分析，这对于心理学研究而言是至关重要的。另外，我也希望书中能够强调统计思想的重要性，而不仅仅是公式和计算。例如，如何理解和解释统计结果的实际意义，如何避免常见的统计误区，以及如何批判性地评估他人的研究。我甚至期待书中能够对一些新兴的统计方法进行介绍，例如机器学习在心理学数据分析中的应用，或者结构方程模型在检验复杂关系模型中的作用。总之，我希望这本书能够让我对如何运用统计学来探索人类心理奥秘有一个更深刻、更前沿的认识。

评分☆☆☆☆☆

我对心理学统计学知识的掌握程度，可以说是处于一个既有基础又渴望深入的阶段。大学时期的课程让我对一些基础概念有所了解，但总感觉不够系统，也缺乏将理论知识转化为实际研究应用的能力。因此，当我看到《心理与教育统计（第2版）》这本书时，我立刻感觉到它可能就是我一直在寻找的。我设想这本书会像一位经验丰富的导师，一步步引导我深入理解统计学的精髓。我期待它能清晰地解释“为什么”要进行统计分析，以及“如何”选择最适合特定研究问题的统计方法。我希望书中能够提供大量实际案例，这些案例最好能涵盖心理学和教育学研究中的不同领域，从认知心理学到社会心理学，从儿童发展到教育评估。通过这些案例，我希望能够学会如何将抽象的统计概念与具体的心理现象联系起来，如何将收集到的数据转化为有意义的研究结论。我还会特别关注书中对于统计软件操作的指导，例如SPSS，我希望它能够提供详尽的操作步骤和图文演示，帮助我熟练掌握数据分析的工具。同时，我希望这本书能够帮助我建立批判性思维，学会辨别研究中的统计陷阱，避免盲目套用公式。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对心理学和教育学研究充满热情的学生，我深知扎实的统计学基础是进行高质量研究的基石。《心理与教育统计（第2版）》这个书名，让我对这本书寄予厚望。我猜想，这本书会以一种系统而全面的方式，带领我走进统计学的世界。我期待它能够从最基础的统计概念讲起，例如数据类型、测量尺度，到如何描述和可视化数据，比如均值、中位数、标准差、直方图、散点图等。接着，我希望它能够深入讲解推断性统计，包括假设检验的原理，如何进行T检验、方差分析、卡方检验等，并详细解释P值、置信区间和效应量的意义。我还会特别关注书中是否会包含相关分析和回归分析的内容，因为这些方法在揭示变量之间的关系以及进行预测方面至关重要。一本好的统计学教材，应该能够将复杂的理论知识转化为易于理解的概念，并结合实际案例进行讲解。我希望这本书能够做到这一点，通过丰富的案例，帮助我理解统计学在心理学和教育学研究中的实际应用。我也期望书中能够对一些常用的统计软件（如SPSS）的操作进行指导，让我能够更有效地运用这些工具来完成我的研究。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是为了系统地梳理和巩固我在大学期间接触过的统计学知识，并为我未来的进一步学习和研究打下坚实的基础。作为一本“21世纪高校心理学教材”，我期望它能够体现出最新的学术理念和研究趋势。我猜想，这本书会从基础概念入手，循序渐进地讲解统计学的原理，比如概率论的基础、变量的类型、数据的测量尺度等等。然后，会深入到描述性统计，讲解如何用均值、中位数、标准差等指标来概括数据的主要特征，以及如何利用图表（如直方图、散点图）来可视化数据。更重要的是，我期待书中能够详细阐述推断性统计，包括如何进行假设检验，如何计算置信区间，以及如何理解P值和效应量。我希望它能涵盖常用的参数检验（如t检验、ANOVA）和非参数检验（如卡方检验、Mann-Whitney U检验），并提供清晰的适用条件和解释方法。此外，我还在期待书中能够包含一些更高级的统计技术，比如相关分析、回归分析，甚至可能是一些多变量统计方法，如因子分析或聚类分析。一本好的教材，不仅要讲解“怎么做”，更要讲解“为什么这么做”，以及“这样做的局限性是什么”，我期待这本书能够在这方面做得很好，能够培养我独立思考和解决统计问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对心理学领域的研究方法论非常着迷，尤其是那些能够量化和分析人类行为与心理现象的工具。而统计学，无疑是这些工具中最核心、最基础的部分。《心理与教育统计（第2版）》这个书名，让我对其内容充满了好奇与期待。我设想这本书会像一本详尽的地图，为我指引心理学研究数据分析的道路。我期待它能从最基础的统计概念讲起，例如变量的类型、数据的尺度，如何收集和整理数据，如何描述数据的基本特征（如均值、中位数、标准差），以及如何用图表来可视化数据，比如直方图、箱线图、散点图等。然后，我希望它能够深入到推断性统计，讲解假设检验的原理，如何进行T检验、方差分析、卡方检验等，并清楚地解释P值、置信区间和效应量的意义。我还会特别关注书中是否会讲解回归分析，因为回归分析在揭示变量之间的线性关系以及进行预测方面非常有用。当然，作为一本“第2版”教材，我更期待它能在第一版的基础上有所创新，可能是在案例的选择上更加贴近当前的研究热点，或者是在讲解方法上更加注重与统计软件（如SPSS或R）的结合，帮助我更好地将理论知识应用于实践。