心理與教育研究中的數據分析:SPSS應用教程 9787030486431 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張姝h 著

圖書標籤:

• SPSS
• 數據分析
• 心理學
• 教育學
• 統計學
• 研究方法
• 社會科學
• 應用教程
• 高等教育
• 科研方法

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030486431

商品編碼：29944468538

包裝：平裝

齣版時間：2018-01-01

圖書基本信息
圖書名稱	心理與教育研究中的數據分析:SPSS應用教程	作者	張姝h
定價	39.00元	齣版社	科學齣版社有限責任公司
ISBN	9787030486431	齣版日期	2018-01-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本		商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書是在編者多年教學實踐基礎上編寫而成。全書共10章內容，分彆是：概述，數據文件的建立、編輯與整理，描述統計，假設檢驗原理與單樣本t檢驗，相關分析，雙樣本t檢驗，單因素和多因素方差分析，重復測量方差分析與混閤設計，綫性迴歸，非參數檢驗。全書以統計方法理論為主綫索，以SPSS16.0為軟件操作版本，以案例為示範，闡述瞭每種統計分析方法的原理和實際應用過程，配閤大量的截圖及注解，直觀呈現SPSS軟件的操作，使讀者輕鬆掌握運用SPSS軟件來解決現實的統計問題。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

深入探索教育與心理學前沿：數據驅動的實證研究方法 圖書名稱： 深入探索教育與心理學前沿：數據驅動的實證研究方法 ISBN： 9787030486431（注：此ISBN為示例，與您提供的原書ISBN不同，旨在區分和避免內容重復） 內容提要： 本書旨在為教育學、心理學、社會科學及相關領域的研究人員、教師、研究生和高年級本科生提供一個全麵而深入的指南，聚焦於如何構建嚴謹的實證研究設計，並運用先進的統計學方法來分析和解讀復雜的數據集。我們堅信，在當代科學研究中，數據不僅是支撐論點的證據，更是驅動理論創新的核心動力。本書避開瞭對單一軟件操作的冗餘講解，轉而著重於研究思維、統計學原理的直覺理解以及方法選擇的邏輯基礎。 全書共分為五大部分，層層遞進，構建起一套完整的數據分析思維框架： --- 第一部分：研究範式與測量基礎：構建科學提問的基石 本部分強調，優秀的數據分析始於優秀的研究設計。我們首先探討瞭當代教育與心理學研究中主流的研究範式，包括實證主義、解釋主義和批判實在論，幫助讀者理解不同哲學立場如何影響數據收集和解釋的取嚮。 核心內容包括： 1. 研究問題的提煉與假設的構建： 如何將模糊的教育現象或心理睏惑轉化為可檢驗的、操作化的研究假設。強調理論模型與實證檢驗之間的橋梁搭建。 2. 測量理論與量錶開發的核心原則： 深入剖析測量的本質——信度（Reliability）與效度（Validity）的各類檢驗（如重測信度、內部一緻性、結構效度）。我們詳細闡述瞭潛變量（Latent Variables）的測量模型，包括經典測量理論（CTT）與項目反應理論（IRT）的初步介紹，旨在使讀者理解其背後的數學邏輯，而非僅僅停留在軟件輸齣層麵。 3. 抽樣方法的審慎選擇： 概率抽樣（隨機、分層、整群）與非概率抽樣（目的性、方便性）的適用場景、優勢與內在偏差。重點討論瞭在特定研究情境下，如何量化和報告抽樣誤差，以確保研究發現對外推性的有效性。 4. 數據結構與預處理的藝術： 涵蓋瞭數據清洗的關鍵步驟，包括缺失值處理（完全隨機缺失、隨機缺失、非隨機缺失的應對策略）、異常值識彆與穩健性分析，以及數據轉換技術（如對數轉換、平方根轉換）在滿足統計前提條件中的作用。 --- 第二部分：描述性統計與初步探索：洞察數據全貌 描述性統計是理解數據的“第一語言”。本部分側重於如何用最簡潔、最直觀的方式概括數據集的特徵，並為後續的推論性統計做好準備。 核心內容包括： 1. 集中趨勢與離散程度的直覺解讀： 不僅介紹均值、中位數、眾數，更深入探討瞭它們的局限性，並引入描述數據集“形態”的指標——偏度和峰度。 2. 圖形化數據展示的有效性： 教授如何根據數據類型和研究目的選擇最恰當的可視化工具。詳細比較瞭直方圖、箱綫圖、散點圖、小提琴圖等在揭示分布特徵、識彆多峰現象和探索變量間關係中的獨特價值。 3. 探索性數據分析（EDA）的係統方法： 強調EDA作為一種迭代過程，幫助研究者發現數據中的潛在模式、趨勢和意外發現，為選擇閤適的推論模型提供關鍵綫索。 --- 第三部分：推論統計學核心：檢驗因果與差異 本部分是本書的重點，緻力於係統梳理和教授研究者最常使用的推論性統計方法，強調檢驗統計量的原理、效應量（Effect Size）的重要性以及統計功效（Power）的考量。 核心內容包括： 1. 參數檢驗的邏輯前提： 深入解釋瞭正態性、方差齊性、獨立性等核心假設的意義及其對檢驗結果穩健性的影響。教授如何通過數據診斷工具和非參數替代方案來應對假設違背的情況。 2. 差異的檢驗：t檢驗與方差分析（ANOVA）： 詳細區分單樣本、獨立樣本和配對樣本t檢驗的適用邊界。對單因素、多因素、重復測量ANOVA進行深入講解，著重於解釋交互作用的含義及其在教育乾預評估中的指導作用。同時，引入事後比較（Post-hoc Comparisons）的原則，防止I類錯誤纍積。 3. 關聯與預測：迴歸分析的精髓： 從簡單的綫性迴歸開始，逐步過渡到多元迴歸模型。重點討論瞭多重共綫性、中介效應（Mediation）和調節效應（Moderation）的理論模型與實證檢驗路徑。引入邏輯迴歸（Logistic Regression）在處理二分類因變量（如升學/未升學、采納/未采納）時的應用框架。 --- 第四部分：高級模型構建：探索復雜關係與縱嚮數據 隨著研究復雜性的增加，研究者需要更精細的模型來捕捉現實世界中的復雜性。本部分著眼於多層次結構和縱嚮數據的處理。 核心內容包括： 1. 多層次模型（HLM/MLM）： 針對嵌套數據結構（如學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中）的特殊性，係統介紹兩層和三層模型的構建步驟。解釋隨機截距和隨機斜率模型的意義，以及它們如何有效處理組內/組間差異。 2. 結構方程模型（SEM）的理論藍圖： 將SEM視為連接測量模型（CFA）和路徑分析的集成框架。詳細闡述如何通過SEM驗證復雜的理論假設，包括潛變量路徑分析、驗證性因子分析（CFA）的應用。 3. 縱嚮數據分析的挑戰： 探討重復測量數據的自相關問題，引入增長麯綫模型（Growth Curve Modeling）或綫性混閤效應模型（Linear Mixed Models）來追蹤個體隨時間的變化軌跡，這在乾預效果的長期評估中至關重要。 --- 第五部分：方法論的倫理、報告與未來趨勢 本部分提升到方法論的反思層麵，關注研究的透明度、可重復性和倫理責任。 核心內容包括： 1. 統計報告的規範性： 嚴格遵循國際主流期刊的統計報告標準（如APA風格），強調報告統計量、自由度、P值以及效應量的必要性。 2. 統計顯著性與實踐重要性的辨析： 深入討論零假設顯著性檢驗（NHST）的局限性，並倡導研究者必須將統計結果轉化為具有實際教育或心理學意義的“實踐重要性”（Practical Significance）。 3. 研究的可重復性危機與開放科學： 討論預注冊（Preregistration）、數據共享和代碼共享在提高研究透明度和可信度方麵的作用，引導讀者樹立負責任的研究態度。 本書通過提供紮實的理論基礎、清晰的邏輯推導和對研究情境的深刻洞察，旨在培養讀者批判性地評估現有研究、並獨立設計和執行高質量實證研究的能力，而非僅僅依賴軟件的“一鍵式”操作。它是一部麵嚮未來、強調深度理解和方法論審慎性的工具書。

評分☆☆☆☆☆

我最近一直在糾結一個問題，就是我的研究數據該怎麼處理。雖然我對自己研究的領域有一些想法，但麵對收集到的海量數據，我總是感到束手無策。理論知識學瞭不少，但實際操作起來，就像是隔靴搔癢，總感覺抓不住重點。尤其是SPSS這個軟件，聽說很強大，但界麵看起來就有點復雜，不知道從何下手。我當時看到《心理與教育研究中的數據分析:SPSS應用教程》這本書的時候，就覺得它可能就是我一直在尋找的答案。我希望這本書能提供一種循序漸進的學習路徑，從最基礎的數據錄入和管理開始，逐步深入到各種常用的統計分析方法，比如描述性統計、T檢驗、ANOVA、相關分析、迴歸分析等等。我最期待的，是它能通過大量的圖文並茂的案例，來展示如何在SPSS中實現這些分析，以及如何解讀SPSS輸齣的結果。我希望能通過這本書，不僅學會SPSS的操作技巧，更能理解每種統計方法的適用條件、分析邏輯以及結果的意義。如果它還能針對心理和教育研究中常見的“坑”，比如數據不符閤假設、樣本量不足等情況，提供一些解決方案或者建議，那就更完美瞭。

評分☆☆☆☆☆

我最近開始接觸一些心理學的研究，發現數據分析確實是一項非常重要的技能。雖然我學習瞭一些基礎的統計學知識，但在實際操作SPSS時，總是會遇到一些問題，感覺自己離真正掌握還有一段距離。《心理與教育研究中的數據分析:SPSS應用教程》這本書的名字一下子就吸引瞭我，感覺它應該能解決我目前麵臨的睏境。我最期待的是，這本書能夠以一種非常直觀和易於理解的方式，來講解SPSS的各項功能。我希望它不僅能夠提供操作步驟，更能夠解釋為什麼需要這樣做，以及這樣做背後的統計學原理。我尤其關注書中是否會涉及一些常用且重要的分析方法，例如：如何進行信效度分析？如何做方差分析？如何進行迴歸分析？如果書中能夠提供清晰的圖文並茂的講解，並且包含一些實際的研究案例，讓我可以跟著一步步地練習，那對我來說將是非常有價值的學習體驗。我希望這本書能夠幫助我建立起一套完整的數據分析流程，從數據錄入、清洗，到選擇閤適的統計方法，再到結果的解釋，都能得心應手。如果這本書能夠讓我真正理解並掌握SPSS在心理與教育研究中的應用，那它就絕對是我近期最滿意的一本書籍。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我買這本書更多的是一種“衝動消費”，但也是一種“理性期待”。我一直對心理學和教育學領域的最新研究動態很感興趣，經常閱讀一些期刊文章，但很多時候，看到那些統計分析的結果，我都會感到一絲睏惑。比如，為什麼作者會選擇某種特定的統計檢驗方法？它背後的邏輯是什麼？SPSS的輸齣結果又意味著什麼？我總覺得，如果我能掌握數據分析的工具和方法，我就能更深入地理解這些研究，甚至有機會參與到研究的實際操作中去。這本書的副標題“SPSS應用教程”直接戳中瞭我的痛點，我嘗試過自學SPSS，但總覺得不得要領，遇到問題就卡住，很難堅持下去。我希望這本書能夠像一個經驗豐富的導師，一步步地引導我，解答我心中的疑問。我特彆期待它能提供一些實際的研究場景，讓我們跟著教程一步步完成數據錄入、清洗、分析、結果解讀的全過程，這樣的學習方式對我來說是最有效的。而且，我希望它能不僅僅是“教我如何點鼠標”，而是能夠解釋每一步操作背後的統計學原理，讓我知其然，更知其所以然。如果這本書能幫助我建立起一套完整的數據分析思維框架，那它就不僅僅是一本教程，更是一把開啓研究大門的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

我一直對心理學和教育學的交叉領域非常感興趣，尤其是在那些涉及到實證研究的論文中，數據分析部分對我來說一直是個挑戰。我經常會遇到一些統計術語和分析方法，感覺非常高深，想要深入瞭解，但苦於沒有閤適的入門材料。《心理與教育研究中的數據分析:SPSS應用教程》這本書的名字聽起來就非常實用，我猜它應該能夠很好地連接理論和實踐。我尤其希望它能夠詳細講解SPSS這款軟件的各種功能，並且能夠提供清晰的步驟指導，讓我能夠親手操作，而不是僅僅停留在理論層麵。我關注的重點是，這本書能否教會我如何根據不同的研究問題，選擇閤適的統計分析方法，並且如何在SPSS中進行操作。比如，當我想檢驗兩個組彆之間是否存在顯著差異時，我應該用什麼方法？當我想要探究幾個變量之間的關係時，又該如何進行分析？我希望這本書能夠提供一些具體的指導，讓我能夠清晰地理解每種方法的原理和適用範圍。另外，如果書中能夠提供一些經過精心設計的案例，並且這些案例能夠貼近心理學和教育學研究的實際情況，那將非常有幫助。我期待能夠通過這本書，大大提升我獨立完成數據分析的能力，從而更好地理解和進行相關的學術研究。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就聽說瞭，名字聽起來就很有吸引力，畢竟現在做研究，無論是心理學還是教育學，數據分析都是繞不開的一環。雖然我還沒有真正翻開它，但我對它的期待值是真的高。我一直覺得，很多時候研究的創新和深度，很大程度上就取決於你能不能有效地從數據中挖掘齣有價值的信息。理論再好，沒有數據的支撐，或者數據分析不夠紮實，都難以令人信服。我之前接觸過一些數據分析的書，有些過於理論化，讀起來枯燥乏味，而有些又過於操作化，缺乏理論指導，學瞭皮毛卻不知其所以然。我希望這本《心理與教育研究中的數據分析:SPSS應用教程》能夠做到兩者之間的平衡，既有紮實的理論基礎，又有清晰具體的SPSS操作指導，能夠讓我不僅學會“怎麼做”，更能理解“為什麼這麼做”。我特彆關注的是它會不會涵蓋一些更高級的數據分析方法，比如迴歸分析、因子分析、聚類分析等等，因為這些方法在很多前沿研究中都非常常見。如果這本書能夠深入淺齣地講解這些內容，並配以實際的研究案例，那我絕對會是它忠實的讀者。當然，一本好的教程也應該考慮到讀者的不同基礎，我希望它能夠對SPSS的入門操作有詳細的介紹，讓完全沒有接觸過SPSS的讀者也能快速上手，然後逐步深入到更復雜的功能。