内容简介
这是一本新颖的研究方法与统计分析教材。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。本书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。
心理与教育中高级研究方法与数据分析：从研究设计到SPSS（万千心理）
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作者:（美）迪米特洛夫（Dimitrov, D. M.） 著；王爱民 等译出版社:中国轻工业出版社出版时间:2015年07月
- 版 次：1
- 页 数：
- 字 数：
- 印刷时间：2015年07月01日
- 开 本：大16开
- 纸 张：胶版纸
- 包 装：平装
- 是否套装：否
- 国际标准书号ISBN：9787518400577
编辑推荐
本书从概念和方法论的层面上，帮助读者深入理解教育学、心理学常用的中高级定量研究方法，同时在相应的内容中介绍了SPSS的统计分析操作，并介绍了如何对数据结果进行解读。理论基础知识与应用操作兼顾，极具实用性。
目 录
第一部分 心理学与教育学中的测量
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
2.5 SPSS的信度估计
2.6 总结
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
2.5 SPSS的信度估计
2.6 总结
前 言
本书对教育学及其相关领域中的定量研究设计及统计方法进行了全方位的展示。本书内容主要适用于在研究生阶段学习中、高级定量研究课程的学生，同时也适用于教育、咨询、康复治疗、心理学、社会学、社会服务（社工）及人类发展学等相关领域的研究者。
本书的主要目的是帮助读者从概念和方法论的层面深入理解中高级定量研究的方法，同时掌握基于SPSS的统计分析操作，并能对数据结果进行解读。为达到这一目的，读者需要理解特定研究背景下研究的概念、方法、统计转换过程、方法论遵循的原则、基于计算机的数据分析、APA格式的结果展示以及结合研究背景的结果解读。对于那些对理解统计概念的解析表达式感到吃力的读者；本书通过强调对概念的理解来帮助他们掌握那些在完成学术论文与专业研究中所必须的研究工具。
在已出版的关于教育学与社会学领域研究设计及统计方法的教科书中，大部分的中、高级教材不是过于晦涩（术语化、数学化）就是过于精简。而在以“应用操作”为侧重点的教科书中，
本书的主要目的是帮助读者从概念和方法论的层面深入理解中高级定量研究的方法，同时掌握基于SPSS的统计分析操作，并能对数据结果进行解读。为达到这一目的，读者需要理解特定研究背景下研究的概念、方法、统计转换过程、方法论遵循的原则、基于计算机的数据分析、APA格式的结果展示以及结合研究背景的结果解读。对于那些对理解统计概念的解析表达式感到吃力的读者；本书通过强调对概念的理解来帮助他们掌握那些在完成学术论文与专业研究中所必须的研究工具。
在已出版的关于教育学与社会学领域研究设计及统计方法的教科书中，大部分的中、高级教材不是过于晦涩（术语化、数学化）就是过于精简。而在以“应用操作”为侧重点的教科书中，
在线试读部分章节
第1章 变量及测量的尺度
与普遍看法不同，科学不只是发现新的事实，并把它们纳入知识体系中。科学的基本目标是对自然现象的一般理论提供解释。建立、修改和扩展理论过程的重要步骤，包括解释、理解、预测和控制。正如Kerlinger（1986, p.9）所提到的，这是由理论的定义和性质决定的：
理论是一系列相互关联的构念（概念）、定义和命题，通过确定这些变量之间的关系，呈现对某现象的系统观点，以解释和预测这一现象。
研究者可能希望通过诸如性别、社会经济地位、考试焦虑、自尊、动机、语言能力以及数学能力等一系列变量来“解释”（或“预测”）一个学生的学习成绩。在“解释”的过程中，研究者应当遵循一定的科学方法：对于影响学生学习成绩的“预测因素”的选择，应在关于“如何在学校获得成功”（在校成功）的理论模型指导下进行。想要更好地通过上述因素对学习成绩进行“预测”，研究者则需要使用两个（或更多）相互“竞争”的在校成功理论模型来检验假定的预测关系。为了能够从假设检验中得到有效的解释和结论，收集假设关系中所涉及变量的准确测量指标（数据）是一个重要的前提条件。因此，研究者必须清楚地了解所要研究的变量的性质以及所用测量工具（量表）的特性。
1.1 心理与教育研究中的变量
一般情况下，变量是一个人（或对象）的任意一个特点，这个特点会因不同的人或不同的时间点而改变。例如，体重是一个变量，不同的人有不同的值，虽然有些人的体重可能是相同的。体重在不同的时间点也可以取不同的值，例如，当对一个人进行重复测量时（在为期一年的减肥治疗中，每月监控减肥效果）。通常，我们用斜体的大写字母X、Y和Z来表示变量。如果一项研究涉及很多的变量，我们可以使用有下角标的大写字母表示不同的变量。例如，在教育研究中，用大学新生的高中平均绩点（GPA）、学习能力倾向测验（SAT）的成绩和所修大学预修（AP）课程的数量来预测新生在大学的成功。我们可以用Y来表示被预测的变量（Y=在大学的成功），用带下角标的X来表示作为预测源的变量，X1=高中平均绩点，X2=SAT成绩，X3=所修大学预修课程的数量。
变量也可以根据其性质、不同的特点、测量的量表进行描述（或分类），例如，可观测变量与不可观测（隐藏、潜伏）变量或连续与离散变量，下文将对这些进行讨论。我们也可以使用斜体小写字母（如，a、b、c、d或其他字母）来表示常数（constants），即在整个分析中保持不变的数字。
1.1.1 可观测变量与潜在变量
与普遍看法不同，科学不只是发现新的事实，并把它们纳入知识体系中。科学的基本目标是对自然现象的一般理论提供解释。建立、修改和扩展理论过程的重要步骤，包括解释、理解、预测和控制。正如Kerlinger（1986, p.9）所提到的，这是由理论的定义和性质决定的：
理论是一系列相互关联的构念（概念）、定义和命题，通过确定这些变量之间的关系，呈现对某现象的系统观点，以解释和预测这一现象。
研究者可能希望通过诸如性别、社会经济地位、考试焦虑、自尊、动机、语言能力以及数学能力等一系列变量来“解释”（或“预测”）一个学生的学习成绩。在“解释”的过程中，研究者应当遵循一定的科学方法：对于影响学生学习成绩的“预测因素”的选择，应在关于“如何在学校获得成功”（在校成功）的理论模型指导下进行。想要更好地通过上述因素对学习成绩进行“预测”，研究者则需要使用两个（或更多）相互“竞争”的在校成功理论模型来检验假定的预测关系。为了能够从假设检验中得到有效的解释和结论，收集假设关系中所涉及变量的准确测量指标（数据）是一个重要的前提条件。因此，研究者必须清楚地了解所要研究的变量的性质以及所用测量工具（量表）的特性。
1.1 心理与教育研究中的变量
一般情况下，变量是一个人（或对象）的任意一个特点，这个特点会因不同的人或不同的时间点而改变。例如，体重是一个变量，不同的人有不同的值，虽然有些人的体重可能是相同的。体重在不同的时间点也可以取不同的值，例如，当对一个人进行重复测量时（在为期一年的减肥治疗中，每月监控减肥效果）。通常，我们用斜体的大写字母X、Y和Z来表示变量。如果一项研究涉及很多的变量，我们可以使用有下角标的大写字母表示不同的变量。例如，在教育研究中，用大学新生的高中平均绩点（GPA）、学习能力倾向测验（SAT）的成绩和所修大学预修（AP）课程的数量来预测新生在大学的成功。我们可以用Y来表示被预测的变量（Y=在大学的成功），用带下角标的X来表示作为预测源的变量，X1=高中平均绩点，X2=SAT成绩，X3=所修大学预修课程的数量。
变量也可以根据其性质、不同的特点、测量的量表进行描述（或分类），例如，可观测变量与不可观测（隐藏、潜伏）变量或连续与离散变量，下文将对这些进行讨论。我们也可以使用斜体小写字母（如，a、b、c、d或其他字母）来表示常数（constants），即在整个分析中保持不变的数字。
1.1.1 可观测变量与潜在变量
书摘插画
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