[二手] 現代心理與教育統計學 （第三版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張厚粲，徐建平 著

圖書標籤:

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• 第三版
• 現代心理學
• 教育學
• 學術研究
• 心理與教育

店鋪： 盛況空前圖書專營店

齣版社： 北京師範大學齣版社

ISBN：9787303000395

商品編碼：16003810411

包裝：平裝

齣版時間：2009-01-01

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基本信息

書名：現代心理與教育統計學

定價：48.00元

作者：張厚粲,徐建平

齣版社：北京師範大學齣版社

齣版日期：2009-01-01

ISBN：9787303000395

字數：520000

頁碼：506

版次：3

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.640kg

編輯推薦

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內容提要

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本書的編寫體例遵照心理與教育統計學這一學科的基本結構和內容，同時，與時俱進，吸收瞭統計學發展的新成果，增加瞭少量計算機應用技術，試圖為學習者提供一本脈絡清晰的關於心理與教育統計學的基礎教材。內容方麵每章前麵都增加瞭“教學目標”和“學習重點”，每章的後麵都有一個“小結”，並提供瞭進一步延伸性讀物、使用EXCEL和SPSS軟件進行統計分析的一些技巧和提示、在綫資源網址、復習與思考題等。部分章劃還附加瞭些與章節內容相關的資料卡。希望這本書的齣版，能夠為我國心理統計教學提供基本的教學材料，為心理學人纔的培養做齣應有的貢獻。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《心理學與教育統計學：深度解析與實踐指南》 一、 引言：數據時代的認知基石 在信息爆炸的今天，無論是科學研究的嚴謹探索，還是教育實踐的精準評估，數據都扮演著至關重要的角色。掌握統計學原理，理解數據背後的規律，已經成為現代心理學和教育領域從業者不可或缺的核心能力。本書並非僅僅是對枯燥數字的羅列，而是緻力於為讀者構建一套清晰、係統、且富有實踐意義的統計學知識體係，幫助大傢穿越數據的迷霧，洞察事物的本質，從而在各自的領域做齣更明智的決策，推動學科的進步。 本書的編寫理念是“理解而非記憶”。我們深知，死記硬背公式和方法並不能真正掌握統計學的精髓。因此，我們注重從概念的源頭齣發，深入淺齣地闡釋統計學原理的邏輯性和普適性。通過豐富的實例和圖錶，我們將抽象的統計概念具象化，讓讀者在理解統計思想的同時，也能夠掌握實際操作的技巧。本書旨在成為您在心理學與教育統計學領域的得力助手，無論您是初學者，還是希望深化理解的專業人士，都能從中獲益。 二、 核心概念：統計學思維的構建 本書的首要目標是為讀者打下堅實的統計學基礎。我們將從最基本的概念講起，逐步深入。 數據的本質與分類： 瞭解數據的類型（定類、定序、定距、定比）及其對應的統計方法，是進行有效分析的前提。我們將詳細探討不同數據類型在心理學和教育研究中的具體錶現，以及如何根據數據類型選擇閤適的統計工具。 描述性統計： 如何用簡潔的語言概括一組數據？本書將詳細介紹集中趨勢（均數、中位數、眾數）和離散趨勢（方差、標準差、極差）的計算及其解釋，並通過豐富的圖示（直方圖、箱綫圖等）幫助讀者直觀理解數據的分布特徵。我們將強調，描述性統計是探索性數據分析的重要步驟，它能幫助我們快速瞭解數據的基本麵貌，發現潛在的規律和異常值。 概率論基礎： 統計推斷離不開概率論。本書將以生動易懂的方式介紹概率的基本概念、概率分布（如二項分布、正態分布）的特性，特彆是正態分布在統計學中的核心地位。我們將解釋為什麼正態分布如此重要，以及它如何為推斷統計奠定基礎。 抽樣與抽樣分布： 在絕大多數研究中，我們無法獲得總體信息，隻能通過樣本進行推斷。因此，理解抽樣的原理、不同的抽樣方法（隨機抽樣、分層抽樣等）以及抽樣分布的概念至關重要。本書將深入剖析中心極限定理，揭示樣本統計量如何逼近總體參數，以及抽樣分布的意義。 三、 推斷統計：從樣本到總體的智慧躍升 在掌握瞭描述性統計和概率論的基礎上，本書將帶領讀者進入推斷統計的領域，這是統計學最具挑戰性也最具價值的部分。 參數估計： 如何利用樣本數據對總體參數進行估計？本書將詳細介紹點估計和區間估計的方法。我們將重點講解置信區間（Confidence Interval）的概念和計算，解釋置信區間所代錶的含義，以及它如何為研究結果提供不確定性的度量。 假設檢驗（Hypothesis Testing）： 這是推斷統計的核心工具。本書將係統地介紹假設檢驗的邏輯框架，包括建立原假設（Null Hypothesis）和備擇假設（Alternative Hypothesis），選擇閤適的檢驗統計量，計算檢驗的P值（P-value），以及如何根據P值做齣統計決策。我們將詳細講解不同類型的假設檢驗，例如： Z檢驗與t檢驗： 適用於樣本均值的比較，我們將區分何時使用Z檢驗，何時使用t檢驗，並詳細闡述獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗以及單樣本t檢驗的適用條件、計算步驟和結果解釋。 方差分析（ANOVA）： 當需要比較三個或更多組的均值時，ANOVA是強大的工具。本書將深入講解單因素方差分析和多因素方差分析的原理，包括F統計量的計算、F分布的理解以及事後檢驗（Post-hoc Tests）的作用，幫助讀者理解多個組彆之間差異的來源。 卡方檢驗（Chi-Square Test）： 用於分析分類變量之間的關聯性。我們將講解擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit Test）和獨立性檢驗（Test of Independence）的原理和應用，並提供在不同情境下的實例。 相關與迴歸分析： 相關分析： 探討兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將介紹皮爾遜相關係數（Pearson's r）的計算與解釋，以及斯皮爾曼秩相關係數（Spearman's rho）在非參數情況下的應用。 迴歸分析： 預測一個變量（因變量）如何受到一個或多個其他變量（自變量）的影響。本書將詳細講解簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸的原理，包括迴歸方程的建立、迴歸係數的解釋、模型擬閤優度的評價（如R²）以及迴歸係數的顯著性檢驗。我們將強調迴歸分析在預測和解釋變量關係中的作用。 四、 高級主題與實踐應用：深化洞察，解決復雜問題 在掌握瞭基礎的推斷統計方法後，本書將進一步探討一些更高級的主題，並結閤心理學和教育領域的實際應用，幫助讀者解決更復雜的研究問題。 非參數統計（Nonparametric Statistics）： 當數據不符閤參數檢驗的假設（如正態性）時，非參數統計提供瞭有效的替代方案。我們將介紹一些常用的非參數檢驗，例如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis H檢驗等，並闡述其適用場景。 效應量（Effect Size）： P值僅告訴我們差異是否具有統計學意義，而效應量則衡量差異的大小。本書將強調效應量的重要性，介紹常用的效應量指標（如Cohen's d、Eta-squared），並指導讀者如何解釋效應量，從而更全麵地評估研究結果的實際意義。 統計功效（Statistical Power）： 統計功效是指正確地拒絕一個虛假的零假設的概率。本書將深入探討影響統計功效的因素（如樣本量、效應量、顯著性水平），並介紹如何通過樣本量計算來確保研究具有足夠的統計功效，避免“假陰性”結果。 多重比較（Multiple Comparisons）： 當進行多次統計檢驗時，發生第一類錯誤（Type I error）的概率會纍積增加。本書將介紹控製多重比較的方法，如Bonferroni校正、Tukey's HSD等，確保研究結論的可靠性。 統計軟件的應用： 理論知識需要通過實踐來鞏固。本書將結閤主流的統計軟件（如SPSS, R），通過詳細的操作步驟和實例，指導讀者如何運用軟件進行數據錄入、數據清洗、統計分析以及結果解讀。我們將強調軟件操作的重要性，並幫助讀者將所學知識轉化為實際操作能力。 五、 統計思維在研究中的應用：案例分析與倫理考量 本書不僅傳授統計方法，更注重培養讀者的統計思維。 研究設計與統計分析的協同： 我們將強調，統計分析應與研究設計緊密結閤。在研究設計階段就考慮好如何收集數據、選擇何種統計方法，纔能確保研究的有效性和結論的可靠性。 統計結果的解讀與報告： 如何清晰、準確地呈現統計結果？本書將提供撰寫研究報告中統計部分的指導，包括如何描述樣本特徵、報告統計檢驗結果，以及如何解釋統計發現的局限性。 常見統計誤區與陷阱： 我們將剖析在統計分析和結果解讀中常見的誤區，例如混淆相關與因果、過度依賴P值、忽略效應量等，幫助讀者避免這些誤區，做齣更科學的判斷。 倫理考量： 在統計分析和數據報告中，數據隱私、研究公正性以及對研究結果的負責任解讀至關重要。我們將探討在統計實踐中的倫理原則，引導讀者成為負責任的研究者。 六、 結論：賦能前行，洞見未來 掌握心理學與教育統計學，是理解復雜現象、做齣科學決策、推動學科發展的關鍵。本書希望通過深入淺齣的講解、豐富的案例以及實踐性的指導，幫助您剋服對統計學的恐懼，激發對數據分析的興趣，並最終將統計學轉化為解決實際問題的強大工具。無論您是未來的研究者、教育工作者，還是任何需要與數據打交道的專業人士，本書都將是您開啓數據智慧之旅的理想起點。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更加自信地駕馭數據，從紛繁復雜的信息中提煉齣有價值的洞見，為您的專業領域帶來更深遠的積極影響。

評分☆☆☆☆☆

我最近在尋找一本能夠係統性梳理心理與教育統計學知識的書籍，終於入手瞭這本《現代心理與教育統計學》（第三版）。這本書的內容編排非常閤理，從最基礎的概念講起，比如描述性統計中的集中趨勢、離散程度，到推斷性統計中的假設檢驗、方差分析等等，循序漸進，邏輯清晰。每個章節都配有大量的實例，這些例子非常貼近心理學和教育學的實際研究場景，例如分析不同教學方法對學生學習成績的影響，或者探討某種心理乾預措施的效果。作者在講解公式和概念時，力求通俗易懂，避免瞭過於晦澀的數學推導，而是側重於讓讀者理解其背後的邏輯和應用。我尤其欣賞的是書中的圖錶運用，各種統計圖，如直方圖、箱綫圖、散點圖等，都製作得清晰明瞭，並且作者會詳細解釋如何解讀這些圖錶，這對於初學者來說是極大的幫助。另外，書中還穿插瞭一些關於統計軟件（如SPSS）使用的指導，雖然不是深入的教程，但足以幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。我目前還在學習前半部分的描述性統計，已經感覺收獲頗豐，對數據的理解和呈現有瞭更深的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個很好的平衡點。它不僅僅是羅列公式和定義，更重要的是教會讀者如何思考，如何設計研究，如何運用統計工具去解決實際問題。我注意到，書中在介紹每一個統計方法時，都會先說明它的適用條件、研究目的，然後給齣詳細的步驟和解釋，最後再通過案例進行鞏固。這種“是什麼-為什麼-怎麼做-怎麼用”的講解模式，讓整個學習過程更加高效和有條理。我特彆喜歡其中關於假設檢驗的部分，作者將P值、α水平、β誤差等概念解釋得非常透徹，並且通過一係列的對比和類比，讓這些抽象的概念變得生動起來。在講解ANOVA（方差分析）時，作者還特彆強調瞭多重比較的問題，這在實際研究中是一個非常容易被忽略的細節，但這本書卻給齣瞭詳細的說明和解決辦法。這本書的價值不僅僅體現在它提供瞭知識，更在於它培養瞭一種科學的思維方式，一種嚴謹的態度去麵對數據和研究。

評分☆☆☆☆☆

作為一名正在準備畢業論文的學生，統計學是我不可或缺的工具。這本書的齣現，無疑為我提供瞭強有力的支持。它的內容涵蓋瞭我論文研究所需的絕大部分統計方法，從基礎的描述性統計到復雜的迴歸分析、因子分析等，都講得十分到位。我最看重的是它在解讀結果方麵的指導。很多時候，我們學會瞭計算，但卻不知道如何有效地解讀統計結果，或者如何將結果與研究問題聯係起來。這本書在這方麵提供瞭很多實用的建議，比如如何根據研究假設來選擇閤適的統計檢驗，如何撰寫統計分析報告，如何避免常見的統計誤區等等。我目前正在學習多元迴歸分析，這本書的講解清晰明瞭，並且提供瞭一個完整的案例，從數據錄入到模型建立，再到結果的解釋，都一一演示。這讓我對如何運用迴歸分析解決我的研究問題有瞭清晰的思路。這本書不僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，為我的學術研究之路指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計確實很吸引人，淡淡的藍色調，配上簡潔的書名和作者信息，給人一種專業又親切的感覺。拿到手裏，紙張的觸感也相當不錯，厚實且略帶磨砂質感，翻頁時不會有那種廉價紙張的脆響，讓人感覺很紮實。書脊的裝訂也很牢固，即使經常翻閱，也不容易散架。我最喜歡的是它開篇的導讀部分，作者用瞭一種非常平實的語言，勾勒齣瞭心理與教育統計學在當下社會中的重要性，以及這本書的學習目標和大緻內容框架。這讓我這個初學者一下子就有瞭方嚮感，知道自己將要踏上一段怎樣的學習旅程，也打消瞭我一開始對統計學枯燥乏味的刻闆印象。作者在序言中提到的“讓統計學不再是阻礙，而是理解人類行為和教育現象的有力工具”，這句話對我來說很有共鳴。我一直對心理學領域很感興趣，但總覺得缺乏量化的分析能力，這本書的齣現，就像為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭將理論與實踐相結閤的可能性。我迫不及待地想要深入其中，去探索那些隱藏在數據背後的秘密，去學習如何科學地分析和解釋現象。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和印刷質量也給我留下瞭深刻的印象。白色的書頁，黑色的文字，搭配上適當的行距和字號，閱讀起來非常舒適，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。章節的劃分清晰，小標題的使用也很得當，方便讀者快速定位到自己需要的內容。書中的公式標注也很規範，使用瞭標準的數學符號，並且每一步推導都清晰可見，不會跳躍式地給齣結果。我尤其喜歡它在每章結尾的“本章小結”和“思考題”部分。小結能夠幫助我快速迴顧本章的重點內容，而思考題則能夠引導我進一步思考和應用所學知識，有時候還會涉及一些開放性的問題，激發我的學習興趣。我嘗試做瞭幾道思考題，發現它們確實能夠幫助我加深對理論的理解，並且能夠將不同章節的知識點聯係起來。這本書的學習麯綫相對平緩，對於沒有統計學基礎的人來說，也能夠逐步掌握。