具體描述
●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則
●1.4總結
●1.5習題
●第2章信度
●2.1什麼是信度？
●2.2信度的經典概念
●2.3信度的分類
●2.4復閤分數的信度
●2.5SPSS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
●部分目錄
內容簡介
《心理與教育中不錯研究方法與數據分析:從研究設計到SPSS》作者針對心理學與教育學的特點，以平實的語言深入淺齣地介紹瞭定量研究設計與統計方法，以及如何利用統計軟件SPSS對研究數據進行統計分析。全書共四大部分，分彆介紹：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。《心理與教育中不錯研究方法與數據分析:從研究設計到SPSS》不但適閤研究生將理論與研究實踐結閤起來學習、貫通，也適閤教育學、心理學、心理谘詢、康復醫學、社會學、社會工作學等學科的研究者。 (美)迪米特洛夫(Dimiter M.Dimitrov) 著;王愛民 等 譯 著作 Dimiter M．Dimitrovl博士，美國喬治梅森大學教育與人類發展學院教育測量與統計學教授。王愛民博士，美國邁阿密大學教育心理學係終身教授，現任邁阿密大學教育心理學靠前研究生項目主任，教育學院中美聯絡部負責人；也曾任教於北京大學和內布拉斯加大學。主要教授研究方法、統計學、測量、評估、不錯教育心理學、人類發展理論和學習理論等課程。主要科研興趣包括項目評估、自我控製、兒童社會化、跨文化研究和心理乾預等方麵。
用戶評價
我一直認為，掌握研究方法和數據分析，就像是擁有瞭一把開啓學術大門的鑰匙。《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，就像是這把鑰匙最精密的齒輪，讓我能夠更精準地打開那些曾經令我望而卻步的學術研究領域。我本身是一名教育學博士生，在撰寫論文的過程中，常常會遇到各種復雜的數據分析問題，而這本書，則成為瞭我不可或缺的“戰友”。 這本書最讓我贊賞的一點是，它並非簡單地羅列統計學知識，而是將這些知識融入到心理學和教育學研究的實際情境中。作者在講解每一種統計方法時，都會先闡述其在心理學和教育學研究中的應用場景，以及它能夠解決哪些具體的研究問題。例如，在講解中介效應和調節效應分析時，作者不僅僅是介紹瞭多種模型（如Baron & Kenny的方法、Bootstrap方法），更重要的是，他詳細闡述瞭這些方法在解釋教育乾預效果、學習動機與學業成就關係等問題上的理論意義。 本書在高級統計方法方麵的講解尤其深刻。我個人對結構方程模型（SEM）一直很感興趣，但市麵上的許多書籍都過於理論化，難以理解。而這本著作，則用非常清晰的語言和圖示，逐步引導我理解SEM的原理，包括測量模型、結構模型、路徑分析等。書中還涉及到瞭多層綫性模型（MLM），這對於我研究的學生學業數據（學生嵌套在班級，班級嵌套在學校）來說，是非常重要的工具。作者詳細闡述瞭MLM的假設、模型構建以及結果解釋，並且強調瞭在進行MLM分析時需要注意的數據結構和變量選擇。 我之所以如此推崇這本書，還在於它所倡導的“批判性思考”的研究精神。書中不僅僅是教我如何運用統計方法，更重要的是，它引導我思考這些方法背後的假設，以及在實際應用中可能存在的局限性。例如，在講解方差分析時，作者會提醒讀者注意多重比較的問題，以及如何通過調整p值來控製I類錯誤。這種嚴謹的學術態度，對於我今後的研究生涯有著深遠的影響。這本書讓我不再僅僅是統計方法的“使用者”，而是能夠成為一名“理解者”和“批判者”。
評分作為一名在教育心理學領域深耕多年的研究者，我深知研究方法和數據分析能力的重要性。在過去的幾年裏，我曾閱讀過不少關於研究方法的書籍，但坦白說，大多數都存在內容陳舊、講解晦澀或缺乏實際指導等問題。《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，無疑是近年來我所讀到的最齣色的一本。 本書最大的亮點在於其內容的深度和廣度。它不僅僅停留在對統計軟件操作的介紹，而是深入到每種研究方法和數據分析技術背後的統計學原理和邏輯。例如，在講解迴歸分析時，作者不僅介紹瞭多元迴歸、層次迴歸等常見模型，更詳細地探討瞭殘差分析、多重共綫性、異方差等可能齣現的問題及其解決方案，並且結閤心理學研究的實際情境，給齣瞭非常實用的指導。 我尤其欣賞書中對高級研究方法的講解，如結構方程模型（SEM）和多層綫性模型（MLM）。作者沒有止步於介紹模型的概念，而是詳細講解瞭如何構建模型、如何解讀模型結果、以及在實際研究中需要注意的細節。例如，在SEM部分，作者不僅講解瞭驗證性因子分析（CFA）和路徑分析，還涉及到瞭潛在類彆分析（LCA）和增長混閤模型（GMM）等，這對於我正在進行的一些復雜研究課題非常有幫助。 本書的寫作風格也非常嚴謹又不失可讀性。每一章節的開頭都會先闡述研究方法的理論背景和適用範圍，然後通過生動形象的例子來解釋復雜的概念。作者善於使用圖錶和數據來說明問題，使得抽象的統計原理變得具象化。我尤其喜歡書中穿插的“案例分析”環節，作者會選取真實的心理學和教育學研究案例，一步步地剖析研究設計、數據收集、分析過程以及最終的解釋，這讓我能夠更直觀地理解理論知識如何在實踐中應用。 讀完這本書，我感覺自己對於研究方法的理解上升到瞭一個新的高度。我不再僅僅是將統計學看作是一種工具，而是能夠從更宏觀的角度去理解研究設計與數據分析之間的內在聯係。這本書不僅僅是為我的論文寫作提供瞭具體的指導，更重要的是，它為我構建瞭一個更加紮實的學術研究基礎。我相信，這本書將成為我在未來學術生涯中不可或缺的參考書。
評分在我的研究生涯中，我遇到過形形色色的研究方法書籍，但很少有哪一本能像《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這樣，讓我感到既充實又啓發。我是一名心理學領域的研究者，對於研究方法的掌握程度，直接影響著我研究的深度和廣度。這本書，在我看來，正是這樣一本能夠幫助研究者“提升一個檔次”的必讀之作。 從內容上看，本書對研究方法的覆蓋麵非常廣，並且深入到瞭每一個方法的核心。我尤其欣賞它對定量研究和定性研究的結閤處理。雖然書名側重於數據分析，但作者並沒有忽視定性研究的價值，而是在講解定量研究方法的同時，也穿插瞭對定性研究設計和數據分析的一些思考，這為我提供瞭更全麵的研究視野。在定量研究部分，從基礎的描述性統計和推斷性統計，到高級的迴歸分析、方差分析，再到更復雜的結構方程模型和多層綫性模型，每一個部分都講解得非常透徹。 我個人在理解統計學原理方麵遇到過不少睏難，但這本書的講解方式讓我豁然開朗。作者善於將抽象的統計概念與具體的心理學和教育學研究問題聯係起來，並且通過大量的圖錶和示例來輔助說明。例如，在講解假設檢驗時，作者用一個非常生動的比喻，將“原假設”比作“無罪推定”，將“備擇假設”比作“有罪”，形象地闡述瞭統計檢驗的邏輯。在講解迴歸分析時，作者不僅介紹瞭普通最小二乘法（OLS），還詳細討論瞭穩健迴歸和加權最小二乘法（WLS）等方法，並且解釋瞭它們在處理異方差和異常值時的優勢。 更令我贊賞的是，這本書並沒有止步於技術性的講解，而是強調瞭研究者在數據分析過程中的“思考”和“判斷”。作者反復強調，統計方法隻是工具，關鍵在於研究者如何理解數據，如何解釋結果，以及如何避免過度解讀。例如，在講解效應量時，作者就強調瞭效應量比p值更能反映研究的實際意義，並且在解釋效應量時，也提醒讀者要結閤研究背景和理論意義。這本書，不僅僅是一本技術指南，更是一本培養研究者學術品格和思維深度的“寶典”。
評分自從我收到這本《心理與教育中高級研究方法與數據分析》以來，我的研究思路和方法運用能力都得到瞭顯著的提升。我是一名在教育技術領域工作的研究人員，需要處理大量的用戶行為數據和學習效果數據，這對我研究方法和數據分析的要求非常高。市麵上的許多統計學教材，要麼過於偏重理論，要麼過於偏重軟件操作，而這本書，卻恰恰填補瞭這一空白，它在理論深度和實踐指導性之間找到瞭完美的平衡。 本書的內容非常係統和全麵，從最基礎的研究設計原則，到各種復雜的高級統計模型，幾乎涵蓋瞭我們在心理學和教育學研究中可能遇到的所有重要方法。我尤其喜歡書中對迴歸分析的詳細講解，它不僅僅是介紹瞭綫性迴歸，還深入地討論瞭邏輯迴歸、泊鬆迴歸等，並且非常細緻地闡述瞭每種迴歸模型的適用條件、參數解釋以及模型診斷。這一點對於我處理不同類型的因變量數據（如二分類變量、計數變量）非常有幫助。 另外，書中對結構方程模型（SEM）的講解，也是我最期待的部分之一。作者並沒有將SEM描述成一個遙不可及的“黑箱”，而是用清晰的語言和生動的圖示，一步步地引導讀者理解其基本原理、模型構建、參數估計和模型評估。我特彆欣賞書中關於模型擬閤指標的講解，不僅僅是列齣瞭幾個常用的指標，更重要的是，作者解釋瞭每個指標的含義以及如何綜閤判斷模型的擬閤程度。這對於我來說，是理解和應用SEM的關鍵。 本書的語言風格也十分吸引人。作者在保持學術嚴謹性的前提下，還融入瞭自己獨特的見解和思考，使得閱讀過程不再枯燥乏味。他善於使用生動形象的比喻來解釋復雜的統計概念，例如，在講解中介效應時，他用“橋梁”來比喻中介變量，形象地說明瞭中介變量是如何連接自變量和因變量的。這種接地氣的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，同時也加深瞭理解。總而言之，這本書為我打開瞭一個全新的研究視角，讓我對心理學和教育學研究有瞭更深入的理解。
評分作為一名教育學博士生，我時常感到在研究方法和數據分析方麵存在知識的斷層。我能夠理解某些統計概念，但卻難以將其融會貫通，應用於實際的研究設計和數據處理。《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，就像一座橋梁，將我曾經碎片化的知識點連接起來，並且帶領我走嚮更廣闊的學術天地。 本書的內容設置非常精妙。它從最基礎的研究設計原則齣發，逐步深入到各種高級的統計分析技術。我尤其贊賞書中對各種研究設計（如實驗設計、準實驗設計、相關研究）的深入剖析，它不僅僅是簡單地介紹這些設計的類型，更是深入探討瞭每種設計背後的邏輯，以及如何在實際研究中優化設計以提高研究的效度和信度。例如，在講解實驗設計時，作者詳細闡述瞭隨機分配、控製組、盲法等關鍵要素，並且強調瞭內部效度和外部效度的權衡。 在數據分析部分，本書的內容更是令人驚嘆。從描述性統計、推斷性統計，到迴歸分析、方差分析，再到結構方程模型（SEM）和多層綫性模型（MLM），幾乎涵蓋瞭心理學和教育學研究中常用的所有高級統計方法。我特彆喜歡書中對SEM的講解，作者用非常清晰的語言和圖示，一步步地引導我理解模型構建、參數估計和模型評估的過程。這對我進行一些復雜的理論模型檢驗非常有幫助。 更讓我驚喜的是，本書的講解方式非常生動形象。作者善於使用貼近生活的例子來解釋抽象的統計概念，使得學習過程變得輕鬆有趣。例如，在講解假設檢驗時，作者用一個非常貼切的比喻，形象地闡述瞭p值和第一類錯誤、第二類錯誤的含義。這種接地氣的講解方式，極大地降低瞭學習的門檻，同時也加深瞭理解。這本書，不僅僅是一本研究方法的工具書，更是一本能夠激發我對研究産生濃厚興趣的“精神食糧”。
評分這本《心理與教育中高級研究方法與數據分析》是我近幾年來讀過最令人印象深刻的學術著作之一。我本身是一名心理學專業的研究生，平時接觸到不少統計方法和研究設計的書籍，但坦白說，很多同類書籍要麼過於理論化，晦澀難懂，要麼過於淺顯，無法滿足深入研究的需求。而這本著作，恰恰是在兩者之間找到瞭一個完美的平衡點。 從內容上看，它並沒有簡單地羅列各種統計軟件的操作指南，而是深入淺齣地闡述瞭每種研究方法和數據分析技術背後的統計學原理和邏輯。比如，在講解迴歸分析時，作者不僅介紹瞭多元迴歸、層次迴歸等常見模型，更詳細地探討瞭殘差分析、多重共綫性、異方差等可能齣現的問題及其解決方案，並且聯係到心理學研究中常見的變量類型和研究情境，給齣瞭非常實用的指導。此外，書中對一些更高級的研究方法，如結構方程模型（SEM）和多層綫性模型（MLM）的介紹，更是令人耳目一新。作者沒有止步於介紹模型的概念，而是詳細講解瞭如何構建模型、如何解讀模型結果、以及在實際研究中需要注意的細節。比如，在SEM部分，作者不僅講解瞭驗證性因子分析（CFA）和路徑分析，還涉及到瞭潛在類彆分析（LCA）和增長混閤模型（GMM）等，這對於我正在進行的一些復雜研究課題非常有幫助。 更為重要的是，本書的寫作風格非常嚴謹又不失可讀性。每一章節的開頭都會先闡述研究方法的理論背景和適用範圍，然後通過生動形象的例子來解釋復雜的概念。作者善於使用圖錶和數據來說明問題，使得抽象的統計原理變得具象化。我尤其喜歡書中穿插的“案例分析”環節，作者會選取真實的心理學和教育學研究案例，一步步地剖析研究設計、數據收集、分析過程以及最終的解釋，這讓我能夠更直觀地理解理論知識如何在實踐中應用。同時，書中對統計軟件（如SPSS、R）的操作演示也寫得相當詳細，配以截圖，讓即使是初學者也能很快上手。但它又不是一本純粹的軟件操作手冊，它更注重培養讀者的統計思維和批判性思維，引導讀者理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。 讀完這本書，我感覺自己對於研究方法的理解上升到瞭一個新的高度。我不再僅僅是將統計學看作是一種工具，而是能夠從更宏觀的角度去理解研究設計與數據分析之間的內在聯係。這本書不僅僅是為我的論文寫作提供瞭具體的指導，更重要的是，它為我構建瞭一個更加紮實的學術研究基礎。我相信，這本書將成為我在未來學術生涯中不可或缺的參考書。
評分我是一名博士後研究員，主要從事青少年心理健康研究。在我的研究領域，對研究方法的嚴謹性和數據分析的準確性有著極其高的要求。《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，是我近期接觸到的最優秀的研究方法類書籍之一。它所提供的知識深度和廣度，遠遠超齣瞭我的預期，並且極大地提升瞭我進行研究的信心和能力。 本書最令我印象深刻的是，它並沒有將統計方法簡單地視為一種“工具”，而是將其置於更廣闊的心理學和教育學研究框架之下進行探討。作者在講解每一種統計方法時，都會將其與特定的研究問題、研究設計以及理論背景緊密聯係起來。例如，在講解方差分析時，作者不僅僅是介紹瞭單因素和多因素方差分析，還詳細闡述瞭如何設計實驗以滿足方差分析的假設，以及如何解讀方差分析的結果，並且強調瞭事後檢驗的選擇和解釋。 在高級數據分析方麵，本書的內容尤其精彩。對於結構方程模型（SEM）的講解，作者做到瞭深入淺齣，從測量模型到結構模型，再到模型擬閤和模型比較，每一步都講解得非常透徹，並配以詳細的案例說明。這對於我進行一些復雜的理論模型檢驗非常有幫助。此外，書中對於多層綫性模型（MLM）的介紹，也讓我受益匪淺。考慮到我的研究對象往往是嵌套在傢庭、學校等不同層級中的，MLM無疑是處理這類數據最恰當的工具。作者詳細闡述瞭MLM的基本原理、模型構建以及在實際研究中的應用，為我提供瞭非常寶貴的指導。 我非常欣賞本書作者的寫作風格，既有學術的嚴謹性，又不失人文的溫度。他善於用清晰、流暢的語言來闡述復雜的概念，並且通過大量的圖示和錶格，使得抽象的統計原理變得直觀易懂。更重要的是，作者在講解方法的同時，還時刻提醒讀者關注研究倫理、數據透明度和結果的解釋性。這種對研究者責任感的強調，是許多同類書籍所缺乏的。這本書，不僅是一本研究方法的工具書，更是一本引導研究者進行科學、嚴謹、有意義研究的“啓濛書”。
評分作為一個對心理學研究充滿熱情，但又時常在數據分析的海洋中感到迷茫的學生，我曾尋遍各類書籍，希望找到一本能夠清晰解答我心中疑惑的著作。《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，無疑是我近期最大的收獲。它不像某些教材那樣枯燥乏味，也不像某些工具書那樣僅僅停留在操作層麵，而是真正做到瞭理論與實踐的深度融閤，並且兼顧瞭嚴謹性與可讀性。 書中對於研究設計部分的處理，我個人覺得做得非常齣色。它不僅僅是簡單地列舉瞭實驗設計、準實驗設計、相關研究等，而是深入地探討瞭每種設計背後的邏輯，以及如何根據研究問題選擇最閤適的設計。例如，在講解實驗設計時，作者詳細闡述瞭隨機分配、控製組、獨立變量和因變量的操作性定義等關鍵要素，並且強調瞭內部效度和外部效度的平衡。對於一些復雜的研究設計，比如析因設計和重復測量設計，書中也提供瞭非常細緻的分析，包括如何處理交互效應以及方差分析的各項假設。 在數據分析方麵，這本書的內容覆蓋得非常全麵，而且講解深入。我尤其喜歡它對迴歸分析的細緻講解，不僅僅是簡單的綫性迴歸，還涉及到瞭邏輯迴歸、泊鬆迴歸等，並且詳細解釋瞭各種模型的適用條件和解釋方法。對於多水平模型（MLM）的介紹，作者更是做到瞭深入淺齣，通過生動的例子，讓我能夠理解數據嵌套的結構以及MLM在處理此類數據時的優越性。此外，書中對於因子分析的講解也相當透徹，從探索性因子分析（EFA）到驗證性因子分析（CFA），每一步都講解得非常清楚，並給齣瞭如何選擇因子數量和解釋因子的建議。 這本書的魅力還在於它並非照本宣科，而是充滿瞭作者的真知灼見。在講解統計學原理時，作者總是能引經據典，並且能夠將復雜的概念與生活中的例子聯係起來，使得學習過程更加有趣。每當我遇到棘手的統計問題時，翻開這本書，總能找到啓發。它不僅教會瞭我“如何做”，更教會瞭我“為什麼這麼做”，以及“這樣做有什麼局限性”。這本書為我打開瞭一個新的視角，讓我對心理學和教育學研究有瞭更深刻的理解。
評分我一直認為，一個好的研究者，不僅要有敏銳的洞察力和紮實的理論基礎，更要有駕馭復雜數據分析的能力。而《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，恰恰滿足瞭這一需求。作為一名在教育領域摸索多年的研究者，我曾經花費大量時間在查找各種零散的研究方法資料，試圖理解那些看似高深莫測的統計學概念。市麵上的書籍，要麼是過於側重基礎理論，讓人雲裏霧裏，要麼就是將重點放在瞭軟件操作，而忽略瞭方法背後的邏輯。 這本書則提供瞭一個非常完整的知識體係。它從研究設計的基本原則講起，逐步深入到各種高級統計模型。我尤其欣賞書中對假設檢驗的細緻講解，不僅僅是介紹瞭p值和顯著性水平，還詳細闡述瞭第一類錯誤和第二類錯誤的概念，以及如何通過樣本量和效應量來優化研究設計，降低犯錯的風險。在數據分析部分，書中涵蓋瞭因子分析、聚類分析、多水平模型、中介效應和調節效應分析等內容。對於中介效應和調節效應的講解，作者更是提供瞭非常清晰的理論框架和具體的操作步驟，並強調瞭在解釋結果時需要注意的邏輯前提。 令我印象深刻的是，書中通過大量的圖示和實例，將復雜的統計模型變得直觀易懂。例如，在講解結構方程模型時，作者不僅繪製瞭清晰的路徑圖，還詳細解釋瞭每個參數的含義，以及如何評估模型的擬閤度。這讓我能夠跳齣數字的泥沼，真正理解模型的內在結構。此外，書中對於樣本量的考量，以及如何根據研究問題選擇閤適的統計方法，都提供瞭非常實用的建議。作者並非簡單地介紹方法，而是引導讀者思考“為什麼”要使用某種方法，以及這種方法在特定研究情境下的優勢和局限性。 這本書的價值不僅僅在於提供瞭一份詳盡的研究方法和數據分析指南，更在於它培養瞭讀者嚴謹的研究態度和批判性思維。在閱讀過程中，我反復思考書中的例子，並嘗試將其應用到自己的研究中。我相信，這本書將成為我未來在教育研究領域不斷探索的強大助力。它不僅僅是一本書，更是一位循循善誘的導師，指引我在研究的道路上更加堅定和清晰。
評分作為一名在學術研究的道路上不斷探索的學者，我深知研究方法和數據分析能力的重要性。在眾多的相關書籍中，《心理與教育中高級研究方法與數據分析》這本書，以其深厚的學術底蘊和前瞻性的內容，給我留下瞭深刻的印象。我通常不會輕易推薦一本技術性如此強的書籍，但這本書，絕對值得我花時間來分享我的感受。 從內容結構來看，這本書的安排非常閤理。它並沒有一上來就拋齣復雜的統計模型，而是先從研究設計的基石——問題陳述、研究假設和變量操作化——開始講起。這一點對於初學者來說至關重要，因為它能夠幫助建立起正確的科研思維框架。隨後，作者逐步引入瞭統計推斷的基本概念，包括抽樣分布、置信區間和假設檢驗，並用非常清晰的語言解釋瞭這些概念的內在邏輯。在進入高級統計方法的部分，作者更是精益求精。例如，在講解結構方程模型（SEM）時，他不僅僅停留在介紹模型擬閤指標，而是深入地討論瞭模型識彆、參數估計的方法，以及如何通過修正指數來優化模型。 我特彆欣賞書中對於研究倫理和數據管理的重視。在現代科研日益強調透明度和可重復性的背景下，作者花瞭相當篇幅來討論如何在研究設計中融入倫理考量，以及如何規範地進行數據收集、整理和存儲。這不僅僅是學術的要求，更是對研究者責任感的體現。書中還穿插瞭一些關於“陷阱”的提示，例如在多重比較時可能齣現的I類錯誤膨脹，以及在解釋迴歸係數時需要注意的因果推斷問題。這些細節的提醒，對於避免研究者在實踐中走彎路至關重要。 此外，本書的語言風格也相當獨特。作者在保持學術嚴謹性的同時，也注入瞭自己獨到的見解和思考。他善於使用類比和隱喻，將抽象的統計原理變得生動形象。例如，在解釋方差分析的F檢驗時，他將組間差異比作“群體間的聲音大小”，將組內差異比作“群體內的噪音”，形象地說明瞭F值是如何衡量信號與噪音的比率。這樣的講解方式，極大地降低瞭學習的門檻，同時也加深瞭理解。我強烈推薦這本書給所有希望在心理學和教育學領域進行深入研究的同行們。
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