具体描述
●第1章变量及测量的尺度
●1.1心理与教育研究中的变量
●1.2测量尺度
●1.3变量求和的符号和规则
●1.4总结
●1.5习题
●第2章信度
●2.1什么是信度？
●2.2信度的经典概念
●2.3信度的分类
●2.4复合分数的信度
●2.5SPSS的信度估计
●2.6总结
●2.7习题
●第3章效度
●3.1效度
●3.2构念效度的种类
●3.3总结
●3.4习题
●部分目录
内容简介
《心理与教育中不错研究方法与数据分析:从研究设计到SPSS》作者针对心理学与教育学的特点，以平实的语言深入浅出地介绍了定量研究设计与统计方法，以及如何利用统计软件SPSS对研究数据进行统计分析。全书共四大部分，分别介绍：心理与教育测量、研究设计、单变量数据分析以及多变量数据分析。《心理与教育中不错研究方法与数据分析:从研究设计到SPSS》不但适合研究生将理论与研究实践结合起来学习、贯通，也适合教育学、心理学、心理咨询、康复医学、社会学、社会工作学等学科的研究者。 (美)迪米特洛夫(Dimiter M.Dimitrov) 著;王爱民 等 译 著作 Dimiter M．Dimitrovl博士，美国乔治梅森大学教育与人类发展学院教育测量与统计学教授。王爱民博士，美国迈阿密大学教育心理学系终身教授，现任迈阿密大学教育心理学靠前研究生项目主任，教育学院中美联络部负责人；也曾任教于北京大学和内布拉斯加大学。主要教授研究方法、统计学、测量、评估、不错教育心理学、人类发展理论和学习理论等课程。主要科研兴趣包括项目评估、自我控制、儿童社会化、跨文化研究和心理干预等方面。
用户评价
自从我收到这本《心理与教育中高级研究方法与数据分析》以来，我的研究思路和方法运用能力都得到了显著的提升。我是一名在教育技术领域工作的研究人员，需要处理大量的用户行为数据和学习效果数据，这对我研究方法和数据分析的要求非常高。市面上的许多统计学教材，要么过于偏重理论，要么过于偏重软件操作，而这本书，却恰恰填补了这一空白，它在理论深度和实践指导性之间找到了完美的平衡。 本书的内容非常系统和全面，从最基础的研究设计原则，到各种复杂的高级统计模型，几乎涵盖了我们在心理学和教育学研究中可能遇到的所有重要方法。我尤其喜欢书中对回归分析的详细讲解，它不仅仅是介绍了线性回归，还深入地讨论了逻辑回归、泊松回归等，并且非常细致地阐述了每种回归模型的适用条件、参数解释以及模型诊断。这一点对于我处理不同类型的因变量数据（如二分类变量、计数变量）非常有帮助。 另外，书中对结构方程模型（SEM）的讲解，也是我最期待的部分之一。作者并没有将SEM描述成一个遥不可及的“黑箱”，而是用清晰的语言和生动的图示，一步步地引导读者理解其基本原理、模型构建、参数估计和模型评估。我特别欣赏书中关于模型拟合指标的讲解，不仅仅是列出了几个常用的指标，更重要的是，作者解释了每个指标的含义以及如何综合判断模型的拟合程度。这对于我来说，是理解和应用SEM的关键。 本书的语言风格也十分吸引人。作者在保持学术严谨性的前提下，还融入了自己独特的见解和思考，使得阅读过程不再枯燥乏味。他善于使用生动形象的比喻来解释复杂的统计概念，例如，在讲解中介效应时，他用“桥梁”来比喻中介变量，形象地说明了中介变量是如何连接自变量和因变量的。这种接地气的讲解方式，极大地降低了学习门槛，同时也加深了理解。总而言之，这本书为我打开了一个全新的研究视角，让我对心理学和教育学研究有了更深入的理解。
评分作为一名在学术研究的道路上不断探索的学者，我深知研究方法和数据分析能力的重要性。在众多的相关书籍中，《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，以其深厚的学术底蕴和前瞻性的内容，给我留下了深刻的印象。我通常不会轻易推荐一本技术性如此强的书籍，但这本书，绝对值得我花时间来分享我的感受。 从内容结构来看，这本书的安排非常合理。它并没有一上来就抛出复杂的统计模型，而是先从研究设计的基石——问题陈述、研究假设和变量操作化——开始讲起。这一点对于初学者来说至关重要，因为它能够帮助建立起正确的科研思维框架。随后，作者逐步引入了统计推断的基本概念，包括抽样分布、置信区间和假设检验，并用非常清晰的语言解释了这些概念的内在逻辑。在进入高级统计方法的部分，作者更是精益求精。例如，在讲解结构方程模型（SEM）时，他不仅仅停留在介绍模型拟合指标，而是深入地讨论了模型识别、参数估计的方法，以及如何通过修正指数来优化模型。 我特别欣赏书中对于研究伦理和数据管理的重视。在现代科研日益强调透明度和可重复性的背景下，作者花了相当篇幅来讨论如何在研究设计中融入伦理考量，以及如何规范地进行数据收集、整理和存储。这不仅仅是学术的要求，更是对研究者责任感的体现。书中还穿插了一些关于“陷阱”的提示，例如在多重比较时可能出现的I类错误膨胀，以及在解释回归系数时需要注意的因果推断问题。这些细节的提醒，对于避免研究者在实践中走弯路至关重要。 此外，本书的语言风格也相当独特。作者在保持学术严谨性的同时，也注入了自己独到的见解和思考。他善于使用类比和隐喻，将抽象的统计原理变得生动形象。例如，在解释方差分析的F检验时，他将组间差异比作“群体间的声音大小”，将组内差异比作“群体内的噪音”，形象地说明了F值是如何衡量信号与噪音的比率。这样的讲解方式，极大地降低了学习的门槛，同时也加深了理解。我强烈推荐这本书给所有希望在心理学和教育学领域进行深入研究的同行们。
评分作为一名在教育心理学领域深耕多年的研究者，我深知研究方法和数据分析能力的重要性。在过去的几年里，我曾阅读过不少关于研究方法的书籍，但坦白说，大多数都存在内容陈旧、讲解晦涩或缺乏实际指导等问题。《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，无疑是近年来我所读到的最出色的一本。 本书最大的亮点在于其内容的深度和广度。它不仅仅停留在对统计软件操作的介绍，而是深入到每种研究方法和数据分析技术背后的统计学原理和逻辑。例如，在讲解回归分析时，作者不仅介绍了多元回归、层次回归等常见模型，更详细地探讨了残差分析、多重共线性、异方差等可能出现的问题及其解决方案，并且结合心理学研究的实际情境，给出了非常实用的指导。 我尤其欣赏书中对高级研究方法的讲解，如结构方程模型（SEM）和多层线性模型（MLM）。作者没有止步于介绍模型的概念，而是详细讲解了如何构建模型、如何解读模型结果、以及在实际研究中需要注意的细节。例如，在SEM部分，作者不仅讲解了验证性因子分析（CFA）和路径分析，还涉及到了潜在类别分析（LCA）和增长混合模型（GMM）等，这对于我正在进行的一些复杂研究课题非常有帮助。 本书的写作风格也非常严谨又不失可读性。每一章节的开头都会先阐述研究方法的理论背景和适用范围，然后通过生动形象的例子来解释复杂的概念。作者善于使用图表和数据来说明问题，使得抽象的统计原理变得具象化。我尤其喜欢书中穿插的“案例分析”环节，作者会选取真实的心理学和教育学研究案例，一步步地剖析研究设计、数据收集、分析过程以及最终的解释，这让我能够更直观地理解理论知识如何在实践中应用。 读完这本书，我感觉自己对于研究方法的理解上升到了一个新的高度。我不再仅仅是将统计学看作是一种工具，而是能够从更宏观的角度去理解研究设计与数据分析之间的内在联系。这本书不仅仅是为我的论文写作提供了具体的指导，更重要的是，它为我构建了一个更加扎实的学术研究基础。我相信，这本书将成为我在未来学术生涯中不可或缺的参考书。
评分作为一个对心理学研究充满热情，但又时常在数据分析的海洋中感到迷茫的学生，我曾寻遍各类书籍，希望找到一本能够清晰解答我心中疑惑的著作。《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，无疑是我近期最大的收获。它不像某些教材那样枯燥乏味，也不像某些工具书那样仅仅停留在操作层面，而是真正做到了理论与实践的深度融合，并且兼顾了严谨性与可读性。 书中对于研究设计部分的处理，我个人觉得做得非常出色。它不仅仅是简单地列举了实验设计、准实验设计、相关研究等，而是深入地探讨了每种设计背后的逻辑，以及如何根据研究问题选择最合适的设计。例如，在讲解实验设计时，作者详细阐述了随机分配、控制组、独立变量和因变量的操作性定义等关键要素，并且强调了内部效度和外部效度的平衡。对于一些复杂的研究设计，比如析因设计和重复测量设计，书中也提供了非常细致的分析，包括如何处理交互效应以及方差分析的各项假设。 在数据分析方面，这本书的内容覆盖得非常全面，而且讲解深入。我尤其喜欢它对回归分析的细致讲解，不仅仅是简单的线性回归，还涉及到了逻辑回归、泊松回归等，并且详细解释了各种模型的适用条件和解释方法。对于多水平模型（MLM）的介绍，作者更是做到了深入浅出，通过生动的例子，让我能够理解数据嵌套的结构以及MLM在处理此类数据时的优越性。此外，书中对于因子分析的讲解也相当透彻，从探索性因子分析（EFA）到验证性因子分析（CFA），每一步都讲解得非常清楚，并给出了如何选择因子数量和解释因子的建议。 这本书的魅力还在于它并非照本宣科，而是充满了作者的真知灼见。在讲解统计学原理时，作者总是能引经据典，并且能够将复杂的概念与生活中的例子联系起来，使得学习过程更加有趣。每当我遇到棘手的统计问题时，翻开这本书，总能找到启发。它不仅教会了我“如何做”，更教会了我“为什么这么做”，以及“这样做有什么局限性”。这本书为我打开了一个新的视角，让我对心理学和教育学研究有了更深刻的理解。
评分我是一名博士后研究员，主要从事青少年心理健康研究。在我的研究领域，对研究方法的严谨性和数据分析的准确性有着极其高的要求。《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，是我近期接触到的最优秀的研究方法类书籍之一。它所提供的知识深度和广度，远远超出了我的预期，并且极大地提升了我进行研究的信心和能力。 本书最令我印象深刻的是，它并没有将统计方法简单地视为一种“工具”，而是将其置于更广阔的心理学和教育学研究框架之下进行探讨。作者在讲解每一种统计方法时，都会将其与特定的研究问题、研究设计以及理论背景紧密联系起来。例如，在讲解方差分析时，作者不仅仅是介绍了单因素和多因素方差分析，还详细阐述了如何设计实验以满足方差分析的假设，以及如何解读方差分析的结果，并且强调了事后检验的选择和解释。 在高级数据分析方面，本书的内容尤其精彩。对于结构方程模型（SEM）的讲解，作者做到了深入浅出，从测量模型到结构模型，再到模型拟合和模型比较，每一步都讲解得非常透彻，并配以详细的案例说明。这对于我进行一些复杂的理论模型检验非常有帮助。此外，书中对于多层线性模型（MLM）的介绍，也让我受益匪浅。考虑到我的研究对象往往是嵌套在家庭、学校等不同层级中的，MLM无疑是处理这类数据最恰当的工具。作者详细阐述了MLM的基本原理、模型构建以及在实际研究中的应用，为我提供了非常宝贵的指导。 我非常欣赏本书作者的写作风格，既有学术的严谨性，又不失人文的温度。他善于用清晰、流畅的语言来阐述复杂的概念，并且通过大量的图示和表格，使得抽象的统计原理变得直观易懂。更重要的是，作者在讲解方法的同时，还时刻提醒读者关注研究伦理、数据透明度和结果的解释性。这种对研究者责任感的强调，是许多同类书籍所缺乏的。这本书，不仅是一本研究方法的工具书，更是一本引导研究者进行科学、严谨、有意义研究的“启蒙书”。
评分我一直认为，一个好的研究者，不仅要有敏锐的洞察力和扎实的理论基础，更要有驾驭复杂数据分析的能力。而《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，恰恰满足了这一需求。作为一名在教育领域摸索多年的研究者，我曾经花费大量时间在查找各种零散的研究方法资料，试图理解那些看似高深莫测的统计学概念。市面上的书籍，要么是过于侧重基础理论，让人云里雾里，要么就是将重点放在了软件操作，而忽略了方法背后的逻辑。 这本书则提供了一个非常完整的知识体系。它从研究设计的基本原则讲起，逐步深入到各种高级统计模型。我尤其欣赏书中对假设检验的细致讲解，不仅仅是介绍了p值和显著性水平，还详细阐述了第一类错误和第二类错误的概念，以及如何通过样本量和效应量来优化研究设计，降低犯错的风险。在数据分析部分，书中涵盖了因子分析、聚类分析、多水平模型、中介效应和调节效应分析等内容。对于中介效应和调节效应的讲解，作者更是提供了非常清晰的理论框架和具体的操作步骤，并强调了在解释结果时需要注意的逻辑前提。 令我印象深刻的是，书中通过大量的图示和实例，将复杂的统计模型变得直观易懂。例如，在讲解结构方程模型时，作者不仅绘制了清晰的路径图，还详细解释了每个参数的含义，以及如何评估模型的拟合度。这让我能够跳出数字的泥沼，真正理解模型的内在结构。此外，书中对于样本量的考量，以及如何根据研究问题选择合适的统计方法，都提供了非常实用的建议。作者并非简单地介绍方法，而是引导读者思考“为什么”要使用某种方法，以及这种方法在特定研究情境下的优势和局限性。 这本书的价值不仅仅在于提供了一份详尽的研究方法和数据分析指南，更在于它培养了读者严谨的研究态度和批判性思维。在阅读过程中，我反复思考书中的例子，并尝试将其应用到自己的研究中。我相信，这本书将成为我未来在教育研究领域不断探索的强大助力。它不仅仅是一本书，更是一位循循善诱的导师，指引我在研究的道路上更加坚定和清晰。
评分这本《心理与教育中高级研究方法与数据分析》是我近几年来读过最令人印象深刻的学术著作之一。我本身是一名心理学专业的研究生，平时接触到不少统计方法和研究设计的书籍，但坦白说，很多同类书籍要么过于理论化，晦涩难懂，要么过于浅显，无法满足深入研究的需求。而这本著作，恰恰是在两者之间找到了一个完美的平衡点。 从内容上看，它并没有简单地罗列各种统计软件的操作指南，而是深入浅出地阐述了每种研究方法和数据分析技术背后的统计学原理和逻辑。比如，在讲解回归分析时，作者不仅介绍了多元回归、层次回归等常见模型，更详细地探讨了残差分析、多重共线性、异方差等可能出现的问题及其解决方案，并且联系到心理学研究中常见的变量类型和研究情境，给出了非常实用的指导。此外，书中对一些更高级的研究方法，如结构方程模型（SEM）和多层线性模型（MLM）的介绍，更是令人耳目一新。作者没有止步于介绍模型的概念，而是详细讲解了如何构建模型、如何解读模型结果、以及在实际研究中需要注意的细节。比如，在SEM部分，作者不仅讲解了验证性因子分析（CFA）和路径分析，还涉及到了潜在类别分析（LCA）和增长混合模型（GMM）等，这对于我正在进行的一些复杂研究课题非常有帮助。 更为重要的是，本书的写作风格非常严谨又不失可读性。每一章节的开头都会先阐述研究方法的理论背景和适用范围，然后通过生动形象的例子来解释复杂的概念。作者善于使用图表和数据来说明问题，使得抽象的统计原理变得具象化。我尤其喜欢书中穿插的“案例分析”环节，作者会选取真实的心理学和教育学研究案例，一步步地剖析研究设计、数据收集、分析过程以及最终的解释，这让我能够更直观地理解理论知识如何在实践中应用。同时，书中对统计软件（如SPSS、R）的操作演示也写得相当详细，配以截图，让即使是初学者也能很快上手。但它又不是一本纯粹的软件操作手册，它更注重培养读者的统计思维和批判性思维，引导读者理解“为什么”要这样做，而不是仅仅停留在“怎么做”的层面。 读完这本书，我感觉自己对于研究方法的理解上升到了一个新的高度。我不再仅仅是将统计学看作是一种工具，而是能够从更宏观的角度去理解研究设计与数据分析之间的内在联系。这本书不仅仅是为我的论文写作提供了具体的指导，更重要的是，它为我构建了一个更加扎实的学术研究基础。我相信，这本书将成为我在未来学术生涯中不可或缺的参考书。
评分作为一名教育学博士生，我时常感到在研究方法和数据分析方面存在知识的断层。我能够理解某些统计概念，但却难以将其融会贯通，应用于实际的研究设计和数据处理。《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，就像一座桥梁，将我曾经碎片化的知识点连接起来，并且带领我走向更广阔的学术天地。 本书的内容设置非常精妙。它从最基础的研究设计原则出发，逐步深入到各种高级的统计分析技术。我尤其赞赏书中对各种研究设计（如实验设计、准实验设计、相关研究）的深入剖析，它不仅仅是简单地介绍这些设计的类型，更是深入探讨了每种设计背后的逻辑，以及如何在实际研究中优化设计以提高研究的效度和信度。例如，在讲解实验设计时，作者详细阐述了随机分配、控制组、盲法等关键要素，并且强调了内部效度和外部效度的权衡。 在数据分析部分，本书的内容更是令人惊叹。从描述性统计、推断性统计，到回归分析、方差分析，再到结构方程模型（SEM）和多层线性模型（MLM），几乎涵盖了心理学和教育学研究中常用的所有高级统计方法。我特别喜欢书中对SEM的讲解，作者用非常清晰的语言和图示，一步步地引导我理解模型构建、参数估计和模型评估的过程。这对我进行一些复杂的理论模型检验非常有帮助。 更让我惊喜的是，本书的讲解方式非常生动形象。作者善于使用贴近生活的例子来解释抽象的统计概念，使得学习过程变得轻松有趣。例如，在讲解假设检验时，作者用一个非常贴切的比喻，形象地阐述了p值和第一类错误、第二类错误的含义。这种接地气的讲解方式，极大地降低了学习的门槛，同时也加深了理解。这本书，不仅仅是一本研究方法的工具书，更是一本能够激发我对研究产生浓厚兴趣的“精神食粮”。
评分在我的研究生涯中，我遇到过形形色色的研究方法书籍，但很少有哪一本能像《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这样，让我感到既充实又启发。我是一名心理学领域的研究者，对于研究方法的掌握程度，直接影响着我研究的深度和广度。这本书，在我看来，正是这样一本能够帮助研究者“提升一个档次”的必读之作。 从内容上看，本书对研究方法的覆盖面非常广，并且深入到了每一个方法的核心。我尤其欣赏它对定量研究和定性研究的结合处理。虽然书名侧重于数据分析，但作者并没有忽视定性研究的价值，而是在讲解定量研究方法的同时，也穿插了对定性研究设计和数据分析的一些思考，这为我提供了更全面的研究视野。在定量研究部分，从基础的描述性统计和推断性统计，到高级的回归分析、方差分析，再到更复杂的结构方程模型和多层线性模型，每一个部分都讲解得非常透彻。 我个人在理解统计学原理方面遇到过不少困难，但这本书的讲解方式让我豁然开朗。作者善于将抽象的统计概念与具体的心理学和教育学研究问题联系起来，并且通过大量的图表和示例来辅助说明。例如，在讲解假设检验时，作者用一个非常生动的比喻，将“原假设”比作“无罪推定”，将“备择假设”比作“有罪”，形象地阐述了统计检验的逻辑。在讲解回归分析时，作者不仅介绍了普通最小二乘法（OLS），还详细讨论了稳健回归和加权最小二乘法（WLS）等方法，并且解释了它们在处理异方差和异常值时的优势。 更令我赞赏的是，这本书并没有止步于技术性的讲解，而是强调了研究者在数据分析过程中的“思考”和“判断”。作者反复强调，统计方法只是工具，关键在于研究者如何理解数据，如何解释结果，以及如何避免过度解读。例如，在讲解效应量时，作者就强调了效应量比p值更能反映研究的实际意义，并且在解释效应量时，也提醒读者要结合研究背景和理论意义。这本书，不仅仅是一本技术指南，更是一本培养研究者学术品格和思维深度的“宝典”。
评分我一直认为，掌握研究方法和数据分析，就像是拥有了一把开启学术大门的钥匙。《心理与教育中高级研究方法与数据分析》这本书，就像是这把钥匙最精密的齿轮，让我能够更精准地打开那些曾经令我望而却步的学术研究领域。我本身是一名教育学博士生，在撰写论文的过程中，常常会遇到各种复杂的数据分析问题，而这本书，则成为了我不可或缺的“战友”。 这本书最让我赞赏的一点是，它并非简单地罗列统计学知识，而是将这些知识融入到心理学和教育学研究的实际情境中。作者在讲解每一种统计方法时，都会先阐述其在心理学和教育学研究中的应用场景，以及它能够解决哪些具体的研究问题。例如，在讲解中介效应和调节效应分析时，作者不仅仅是介绍了多种模型（如Baron & Kenny的方法、Bootstrap方法），更重要的是，他详细阐述了这些方法在解释教育干预效果、学习动机与学业成就关系等问题上的理论意义。 本书在高级统计方法方面的讲解尤其深刻。我个人对结构方程模型（SEM）一直很感兴趣，但市面上的许多书籍都过于理论化，难以理解。而这本著作，则用非常清晰的语言和图示，逐步引导我理解SEM的原理，包括测量模型、结构模型、路径分析等。书中还涉及到了多层线性模型（MLM），这对于我研究的学生学业数据（学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）来说，是非常重要的工具。作者详细阐述了MLM的假设、模型构建以及结果解释，并且强调了在进行MLM分析时需要注意的数据结构和变量选择。 我之所以如此推崇这本书，还在于它所倡导的“批判性思考”的研究精神。书中不仅仅是教我如何运用统计方法，更重要的是，它引导我思考这些方法背后的假设，以及在实际应用中可能存在的局限性。例如，在讲解方差分析时，作者会提醒读者注意多重比较的问题，以及如何通过调整p值来控制I类错误。这种严谨的学术态度，对于我今后的研究生涯有着深远的影响。这本书让我不再仅仅是统计方法的“使用者”，而是能够成为一名“理解者”和“批判者”。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 静流书站 版权所有