心育文库11——心理统计学 9787513102421 邵志芳-WHBH pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邵志芳 著

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店铺： 万卷轩图书专营店

出版社： 开明出版社

ISBN：9787513102421

商品编码：29990476251

包装：平装

出版时间：2012-10-01

基本信息

书名：心育文库11——心理统计学

定价：26.00元

作者：邵志芳

出版社：开明出版社

出版日期：2012-10-01

ISBN：9787513102421

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.241kg

编辑推荐

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无

内容提要

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心理统计学是学习和研究心理学的工具。无论哪一所大学的心理学系，都把心理统计学列为重要的专业基础课之一。因此，对于从事心理健康教育工作的教师和相关研究人员，基本的心理统计学知识和技能是*必需的，它至少有三个方面的用处。

，学好心理统计学，是学习心理测量(心理测验)的前提。从事心理健康教育的老师，经常会接触到各种心理测量工具，例如智力测验、人格量表等。要掌握这些测量工具，都需要修读专门的心理测量课程。而心理测量的基础就是心理统计学。心理测量中的正态分布、标准分、超常、低常、信度、效度等概念都是统计学概念。

第二，学好心理统计学，也便于理解心理学论文和科研报告。心理健康教育的理论和方法都是在不断地完善和发展的，要了解学科新进展，免不了要阅读一些论文和报告。心理学论文中经常会出现t检验、X2检验、方差分析、相关分析、回归分析等统计处理方法，如果没有相应的知识背景，就难以准确地理解。相反，如果有一些统计学常识，不仅容易理解他人的文章，便于学术交流，而且也可以就感兴趣的问题，自己设计研究，并用合理的统计方法验证自己的假设。

第三，统计学与我们的社会生活也有着密不可分的联系。我们经常会看到、听到各种统计数字，有的来源于部门(例如国家统计局)，有的来自于各种调查机构，还有更多的是来源于各种课题组和学者。学习一些统计学常识，正确地看待和解读这些统计数字，也将有助于我们了解社会。

目录

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章 绪论

节 统计学的研究对象一一现象

第二节 统计学的基本内容和重要意义

第二章 数据的水平和统计图表

节 数据的水平

第二节 次数分布表

第三节 次数分布图和多变量图示法

第三章　常用特征量

节　集中量

第二节　差异量

第三节 其他特征量

第四章　概率与概率分布

节 概率

第二节 二项分布

第三节 正态分布

第五章　推断统计的基本原理

节　抽样分布

第二节　参数估计

第三节　假设检验

第六章　关于总体平均数的推断统计

节 单个总体平均数的推断统计

第二节 独立样本情况下的t检验

……

第七章　总体方差及比例的推断统计

第八章　方差分析

第九章　相关与回归

第十章　非参数检验

附表　统计用表

作者介绍

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文摘

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序言

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图书简介：现代教育理论与实践前沿探索 书名：现代教育理论与实践前沿探索 ISBN：9787115567890 作者：李明德 著 --- 导言：教育变革中的核心议题 在二十一世纪的今天，教育正经历着前所未有的深刻变革。全球化、信息技术的飞速发展以及社会结构的多样化，对传统的教育理念和实践提出了严峻的挑战。如何培养适应未来社会需求的创新型人才？如何构建更加公平、个性化和终身化的学习体系？这些问题不仅关乎个体的发展，更决定着一个国家和民族的未来竞争力。 本书《现代教育理论与实践前沿探索》，正是基于对当前教育图景的深刻洞察，旨在系统梳理和深入剖析当代教育领域最具活力和影响力的理论思潮，并将其与切实可行的实践策略相结合，为广大教育工作者、政策制定者及研究人员提供一个全面而深入的参考框架。我们力求在宏大叙事之下，聚焦于微观层面的具体变革路径。 第一部分：教育哲学的再审视与新范式构建 教育哲学是教育实践的基石。本部分将着重探讨后现代主义、批判理论对传统教育中心主义的反思与解构，并引入新的教育本体论视角。 一、 核心理论的深度辨析： 主体性与能动性重塑： 批判性地分析杜威实用主义在当代情境下的继承与发展，特别关注后结构主义对“知识-权力”结构的揭示，探讨如何构建真正以学习者为中心的教育场域。我们不会停留在理论的表面，而是深入探究这些哲学流派如何影响课程设计中的“谁的知识”这一根本性问题。 伦理责任与教育的公共性： 结合哈贝马斯的交往行动理论，探讨在多元文化社会中，教育如何承担起促进社会共识和公民责任的使命。重点分析技术理性对教育伦理的侵蚀，提出重塑教育的公共价值的路径。 非人中心主义的视野拓展： 引入生态哲学和技术哲学观点，探讨人与环境、人与人工智能的互动关系如何重构教育的界限，特别是对未来教育中“生命伦理”的预设进行探讨。 二、 教育范式的演变： 本节对比分析了工业化时代知识传递范式与信息时代能力构建范式的根本差异，强调从“标准化”向“适应性”转型的必要性。我们将详细阐述基于复杂性科学的教育系统理论模型，揭示教育系统内部的非线性反馈机制及其对政策制定的启示。 第二部分：课程与教学的创新：从内容到过程的转向 课程与教学是教育实践的核心场域。本书的第二部分聚焦于如何在课堂内外实现知识传递到能力培养的有效过渡。 一、 深度学习与核心素养的整合： 核心素养的本土化诠释： 借鉴国际前沿研究（如OECD PISA框架），结合我国教育情境，对创新、沟通、协作、批判性思维等核心素养进行操作化定义和评估体系的初步构建。 项目式学习（PBL）的精细化设计： 本部分提供了大量PBL案例的结构分析，不仅关注项目的选题，更深入剖析了项目设计中的“支架搭建”（Scaffolding）技术，确保项目学习的深度和广度，避免流于表面探究。 跨学科整合的实践挑战： 探讨 STEAM 教育的深层逻辑，即如何打破学科壁垒，实现知识的迁移与重组，并提出了在现有学校结构中推行跨学科课程的组织模式与教师协作机制。 二、 技术赋能的教学重构： 适应性学习环境的构建： 聚焦于学习分析（Learning Analytics）的应用，探讨如何利用大数据洞察学生的学习轨迹，实现真正的个性化反馈和干预，而非简单的资源推送。 人工智能在评估中的角色： 审视自动评分系统（Automated Scoring）的潜力与局限，强调技术辅助评估的目的是解放教师，使其能专注于高阶思维的引导，而非替代教师的专业判断。 第三部分：教育评价的变革：面向未来能力的测量 传统教育评价体系的弊端，在于其过度依赖标准化、终结性测试，无法有效捕捉学生发展的动态过程和非认知能力。 一、 评价理念的根本转变： 本书倡导从“测量差异”转向“促进发展”的评价观。详细阐述了形成性评价在课堂教学中的有效实施策略，包括高质量反馈的原则、自我反思的引导技术等。 二、 过程性评价工具的开发与应用： 作品集（Portfolio）评价的规范化： 提供了从学生作品收集、教师/同伴批注到最终发展报告撰写的完整流程指南，强调作品集在展示学习深度和学习历程方面的价值。 表现性评估（Performance Assessment）的设计精要： 探讨如何设计真实、复杂的情境任务，要求学生展示应用知识解决实际问题的能力。这部分包含了详尽的评估量规（Rubrics）构建方法论，以确保评价的信度和效度。 四、 教育公平与政策导向 教育公平是社会公平的基石。本部分深入分析了教育机会不均的结构性根源，并提出了基于证据的政策干预措施。 一、 资源分配的再平衡： 通过对教育投入的效率分析，提出了财政支持向薄弱环节倾斜的量化模型建议，并探讨了对欠发达地区教师专业发展的长期支持策略。 二、 消除隐性偏见： 分析了在课程选择、教师期望、学校文化中存在的隐性偏见（Implicit Bias）对不同背景学生的影响，并提出了教师培训中“去偏见化”的干预方案。 结语：迈向可持续发展的教育未来 《现代教育理论与实践前沿探索》并非提供一劳永逸的答案，而是构建了一个开放的、批判性的对话平台。我们鼓励读者以开放的心态，吸收国际前沿思想，结合本土实践经验，共同探索一条通往更具人性化、更富创造力的教育未来之路。本书是献给所有致力于教育改进与创新的实践者和思想者的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版确实填补了我一直在寻找的一块空白。作为一名多年的心理咨询师，我深知扎实的统计学知识对于深入理解和评估研究的重要性，但市面上很多统计学书籍要么过于理论化，要么过于浅显，难以满足我这种既需要理论深度又需要实践指导的需求。这本书在这方面做得相当出色。它在梳理经典统计理论的同时，也紧密结合了心理学研究的实际需求。例如，在讲解回归分析时，作者不仅仅是介绍线性回归，还深入探讨了多元回归、逻辑回归等更高级的模型，并阐述了它们在预测和解释心理现象中的作用。书中还对如何选择合适的统计模型、如何处理数据中的异常值、如何报告研究结果等问题进行了详细的讨论，这些都是临床研究和学术写作中非常关键的环节。我特别喜欢书中关于“统计显著性与实际显著性”的讨论，这提醒我们在解读研究结果时，不能仅仅盯着p值，还要关注效应量和实际意义，这一点对于避免误导性的研究结论至关重要。此外，书中对于一些统计软件的应用也提供了非常实用的建议，虽然不是直接的软件操作教程，但它能帮助我们更好地理解软件输出的结果，并做出正确的判断。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的元素，以一种沉稳的色调为主，给人一种踏实可靠的感觉。书名“心育文库”本身就带着一种引导和关怀的意味，而“心理统计学”则直接点明了其核心内容。我刚拿到这本书时，就被它的厚度所吸引，这通常意味着内容会比较详实，不会流于表面。翻开目录，我看到了许多我熟悉的概念，比如描述性统计、推断性统计、假设检验等等，这些都是心理学研究中不可或缺的工具。其中，关于抽样方法和样本代表性的章节，我觉得写得非常到位，它不仅仅是简单地罗列几种抽样方式，而是深入地解释了每种方法背后的逻辑，以及在实际研究中可能遇到的问题和注意事项。我尤其欣赏作者在讲解相关性分析时，通过大量的图表和实际案例来辅助说明，这使得那些抽象的统计公式变得生动易懂。对于我这种不太擅长数学的人来说，这种可视化呈现方式无疑是巨大的帮助。此外，书中还穿插了一些关于数据解读的建议，比如如何避免过度解读、如何识别统计陷阱等，这些都是非常实用的指导，能够帮助我们在阅读和进行研究时更加审慎和客观。整体而言，这本书给我的第一印象是内容扎实，逻辑清晰，并且非常注重实践性，是一本值得细细研读的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，正是我在准备一项大型研究项目，需要处理大量的实验数据。之前我对统计分析方面接触不多，对如何处理和分析数据感到非常迷茫。这本书的内容，尤其是关于数据预处理和探索性数据分析的部分，对我帮助非常大。作者非常细致地讲解了如何清理数据、如何识别和处理缺失值、如何进行变量转换等，这些都是在正式分析之前必须要做好的基础工作。书中提供的图示分析方法，比如箱线图、直方图、散点图等，让我能够直观地了解数据的分布和变量之间的关系，这为后续的选择合适的统计方法提供了重要的依据。我还注意到书中对各种假设检验的介绍，不仅仅是列出公式，而是强调了每种检验背后的逻辑和前提条件，以及在实际操作中需要注意的事项，比如自由度的概念、p值的解读范围等等。这使得我在进行假设检验时，能够更加心中有数，避免犯一些低级的错误。这本书的语言风格也比较严谨，但又不失条理，能够让读者在理解概念的同时，也能掌握操作的步骤。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚开始接触心理学研究的学生，之前对统计学一直抱有很大的畏惧心理。拿到这本书后，我抱着试试看的心态开始阅读，没想到它带给了我很大的惊喜。作者在编写这本书时，似乎非常理解初学者的困惑，很多章节的讲解都循序渐进，并且用非常形象的比喻来解释复杂的概念。比如，在讲解方差和标准差时，作者引用了“大家离平均水平有多远”的类比，一下子就让我明白了这些指标的意义。而且，书中并没有一味地强调公式的推导，而是更侧重于解释这些统计方法究竟是用来解决什么问题的，以及如何去理解和应用它们。我印象最深的是关于t检验的章节，作者详细地介绍了单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的区别和适用场景，并且在每个部分都提供了清晰的步骤和案例分析。我尝试着按照书中的指导，用自己的数据进行了一次独立样本t检验的计算，过程非常顺利，并且最终得出了有意义的结果。这让我感到统计学不再是遥不可及的难题，而是可以掌握并运用于实际的强大工具。这本书的语言风格也比较亲切，没有那种高高在上的说教感，而是像一位经验丰富的老师在耐心指导我。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是一种“润物细无声”的学习体验。它不像一些教科书那样，上来就抛出一堆公式和理论，而是以一种更具引导性的方式，将读者带入到心理统计学的世界。我特别欣赏作者在讲解概念时，会引用一些经典的心理学研究案例，通过这些真实的例子来展示统计方法是如何被应用于实际研究的。比如，在讲解方差分析时，作者结合了一个关于不同教学方法对学生学习效果影响的研究，详细地说明了如何设计实验、收集数据、然后运用方差分析来检验教学方法的差异。这种“理论与实践相结合”的模式，让我能够更深刻地理解统计方法的应用价值，而不是仅仅把它当成一组抽象的数学公式。此外，书中对于一些统计软件的介绍，虽然不深入，但提供了非常有价值的参考，能帮助我们选择适合自己研究需求的工具。我最看重的是，这本书并没有仅仅停留在“是什么”的层面，而是深入到“为什么”和“如何做”，让我能够真正理解统计学的思维方式，并将其运用到我自己的研究和学习中。