{RT}心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程-张姝h 科学出版社有限责任公司 97 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张姝h 著

图书标签:

• 心理学
• 教育学
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• 数据分析
• 统计学
• 研究方法
• 科学出版社
• 教材
• 应用教程
• 张姝

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030486431

商品编码：29750133184

包装：平装

出版时间：2018-01-01

图书基本信息
图书名称	心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程	作者	张姝h
定价	39.00元	出版社	科学出版社有限责任公司
ISBN	9787030486431	出版日期	2018-01-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装

内容简介

本书是在编者多年教学实践基础上编写而成。全书共10章内容，分别是：概述，数据文件的建立、编辑与整理，描述统计，假设检验原理与单样本t检验，相关分析，双样本t检验，单因素和多因素方差分析，重复测量方差分析与混合设计，线性回归，非参数检验。全书以统计方法理论为主线索，以SPSS16.0为软件操作版本，以案例为示范，阐述了每种统计分析方法的原理和实际应用过程，配合大量的截图及注解，直观呈现SPSS软件的操作，使读者轻松掌握运用SPSS软件来解决现实的统计问题。

作者简介

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目录

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编辑推荐

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文摘

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序言

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《现代社会科学研究方法与统计软件应用前沿》 本书简介 导言：研究范式的演进与量化分析的基石 在当代社会科学领域，研究的严谨性与数据的精确性已成为衡量成果质量的关键标准。随着信息技术的飞速发展和复杂社会现象的涌现，传统的定性研究方法已难以完全捕捉和解释现实世界的全貌。因此，一套系统、深入且操作性强的量化研究方法论，结合高效的数据处理工具，成为每一位社会科学研究者必备的核心能力。《现代社会科学研究方法与统计软件应用前沿》正是在这一背景下应运而生，旨在为广大研究生、青年学者以及致力于数据驱动决策的专业人士，构建一座从理论基石到前沿实践的坚实桥梁。 本书并非一本简单介绍特定软件操作手册，而是以扎实的社会科学研究方法论为核心骨架，深度融合最前沿的统计学模型与主流统计软件的实战技巧，构建起一套完整的“理论—设计—实施—分析—解释”的研究闭环体系。我们深知，脱离了方法论指导的统计分析如同无源之水，而缺乏软件技能的理论探讨则难以实现有效验证。因此，本书的核心价值在于实现方法论的深度理解与软件应用的精准对接。 --- 第一部分：社会科学研究的底层逻辑与设计规范 本部分致力于夯实研究者的理论基础与研究设计能力，确保后续的数据分析建立在科学、严谨的逻辑之上。 第一章：研究范式的重构与方法论选择 本章深入探讨了后实证主义、建构主义等后现代思潮对传统量化研究范式的影响。重点分析了混合研究（Mixed Methods Research）的整合逻辑，如何科学地在高层理论框架下，选择最适合的定量研究设计——包括描述性研究、探索性研究、因果推断研究（实验设计、准实验设计）以及相关性研究的边界与适用情境。特别强调了研究问题的提炼，如何将模糊的社会现象转化为可操作、可测量的研究假设。 第二章：测量的艺术与工具的可靠性 测量是量化研究的生命线。本章细致阐述了潜变量（Latent Variables）的测量理论，包括经典测量理论（CTT）与项目反应理论（IRT）的基本思想。详细解析了构建高信度、高效度的调查问卷或量表的方法，包括信度检验（如Cronbach's Alpha、分半信度）的深度解读，以及效度评估的多元路径（内容效度、结构效度、效标关联效度）。针对多维度结构的潜变量，本章引入了验证性因子分析（CFA）作为结构效度检验的黄金标准。 第三章：抽样的科学与代表性的构建 本章超越了基础的概率抽样与非概率抽样分类，聚焦于复杂抽样设计在现实社会调查中的应用，如分层抽样、整群抽样、多阶段抽样以及滚雪球抽样在特定人群研究中的适用性。着重讨论了样本量确定的统计学依据（功效分析），以及如何对非随机抽样数据进行合理的权重调整，以提升样本对外推性的准确性。 --- 第二部分：主流统计模型的高阶应用与实战 本部分是本书的核心技术板块，目标是引导读者掌握从描述性统计到复杂多层模型的全流程操作与理论内涵。 第四章：数据准备与探索性数据分析（EDA）的精髓 本章强调“数据清洗”的重要性，详细讲解了缺失值（Missing Data）的处理策略，包括完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）与非随机缺失（MNAR）的甄别与高级处理方法，如多重插补法（Multiple Imputation）的原理与操作。EDA部分不再局限于简单的均值和标准差，而是深入探讨了数据分布的形态检验（如Shapiro-Wilk检验）以及异常值（Outliers）的稳健识别与处理技术。 第五章：回归分析的精进：从线性到稳健 本章对多元线性回归模型进行了全面升级。不仅涵盖了经典的ANOVA、ANCOVA、多重回归的假设检验，更引入了中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的检验范式，特别是Hayes PROCESS宏的应用逻辑，帮助读者科学地解析变量间的复杂关系。此外，针对违反正态性或方差齐性的数据，本章提供了稳健回归（Robust Regression）和广义线性模型（GLM，如Logit/Probit回归）的应用指导。 第六章：潜变量建模：结构方程的深度剖析 结构方程模型（SEM）是连接理论假设与复杂数据结构的关键工具。本章系统讲解了SEM的两大支柱——测量模型（CFA）和结构模型（Path Analysis）的构建、检验与修正。重点在于模型拟合度指标的细致解读（如CFI, TLI, RMSEA, SRMR），以及如何进行多群组比较（Multi-Group Comparison），检验不同群体间结构参数的差异性，这对于跨文化研究和群体差异分析至关重要。 第七章：超越个体层面：多层线性模型（HLM）的应用 面对教育、组织、社区等具有嵌套结构的数据集，传统回归分析的独立性假设将被打破。本章详细介绍了随机截距模型、随机斜率模型的构建逻辑，阐释了如何分离和量化跨层效应（Cross-Level Effects）。本章特别强调了如何使用软件工具进行模型选择标准（如AIC/BIC）的比较，以及如何解释交互项在不同层级上的意义。 --- 第三部分：前沿主题与研究报告的规范化 本部分关注当前社会科学研究中的热点挑战，并指导读者如何以规范化的形式呈现研究成果。 第八章：高级主题的探索：生存分析与因子分析的拓展 本章探讨了时间依赖性事件的研究，如职业生涯转换、政策干预效果的持续时间，引入了Cox比例风险模型，并讲解了其在社会学和管理学中的应用。同时，对探索性因子分析（EFA）进行了深入讲解，侧重于因子旋转技术（如Promax、Varimax）的选择标准，及其与CFA的衔接与区别。 第九章：因果推断的量化路径：倾向得分匹配与工具变量 在缺乏严格随机实验条件的社会科学中，如何建立更可靠的因果联系是核心难题。本章引入了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）技术，详细演示了如何通过匹配平衡协变量，从而模拟出更接近随机分配的对照组。此外，对于存在内生性问题的研究，本章概述了工具变量法（Instrumental Variables, IV）的理论基础和应用前提。 第十章：研究结果的报告、伦理与透明度 本书最后强调了研究的开放性和可重复性。详细介绍了社会科学领域（如APA格式）的统计结果报告规范，包括统计量、自由度、P值以及效应量的报告要求。同时，讨论了在数据共享时代下，研究者在数据管理、隐私保护及研究伦理方面的责任与实践指南。 --- 本书的特色与目标读者 本书最大的特色在于其“理论与软件并重，操作与解释统一”的编写理念。全书穿插了大量高质量的案例数据，这些案例均来源于教育学、心理学、社会学和管理学领域的前沿研究主题，确保了知识的时代性和实用性。我们注重引导读者理解每一个统计检验背后的数学假设与逻辑含义，而非仅仅停留在点击按钮的层面。 本书的目标读者包括： 1. 社会科学专业的研究生（硕士及博士阶段）：作为系统学习量化研究方法的进阶教材。 2. 高校及研究机构的青年教师和研究人员：用于指导科研项目设计和论文撰写。 3. 政府机构及企业的数据分析师：需要将先进的统计模型应用于复杂的社会现象和市场趋势分析的专业人士。 通过本书的学习，读者不仅能够熟练掌握数据分析的技术工具，更重要的是，能够形成批判性的、基于数据的研究思维，从而产出更具科学性和影响力的学术成果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题实在是太吸引人了，让我一眼就看到了它。作为一名对心理学和教育学领域数据分析感兴趣的学习者，我一直在寻找一本能够真正帮助我理解并实践 SPSS 操作的教材。市面上这类书籍很多，但很多要么过于理论化，要么操作步骤不够清晰，要么例子不够贴近实际研究。我希望找到一本能够循序渐进，从基础概念讲到高级应用，并且能够让我真正掌握数据分析技能的书。这本书的名称似乎包含了所有我期望的元素：既有理论基础（心理与教育研究），又有实际操作指导（SPSS应用教程），而且由“张姝h”这位作者撰写，这让我对内容的深度和专业性抱有很大的期待。科学出版社有限责任公司也给我一种质量保证的感觉。虽然我还没有开始阅读，但仅仅是这个书名，就足以激起我探索其内容的强烈愿望，让我觉得这可能是我一直在寻找的那本“宝藏”书籍。我非常期待它能带领我进入数据分析的世界，解决我在研究中遇到的种种难题。

评分☆☆☆☆☆

我最近在阅读一本关于“{RT}心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程-张姝h 科学出版社有限责任公司 97”的书，这本书给我留下了非常深刻的印象，尤其是在数据分析这一块。我一直觉得，理论知识固然重要，但如果不能有效地将其应用于实际研究，那么它的价值就会大打折扣。这本书恰好填补了我在这方面的空白。它不仅仅是简单地罗列SPSS的操作步骤，而是深入浅出地讲解了每一步背后的逻辑和原理，让我能够知其然，更知其所以然。作者的讲解方式非常细腻，从最基础的数据录入、变量定义，到各种统计方法的选择和应用，都安排得井井有条。而且，书中的案例选择非常贴近心理学和教育学的实际研究场景，这让我学习起来更有代入感，也更容易将学到的知识迁移到自己的研究项目中。我尤其欣赏的是，书中对于统计结果的解读部分，详细地指导我们如何去理解SPSS输出的那些密密麻麻的数字和表格，并如何将其转化为有意义的研究结论。这种细致入微的指导，对于初学者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在帮助我理解复杂的数据分析概念方面做得非常出色。我之前接触过一些统计学相关的书籍，但往往因为理论过于抽象而感到晦涩难懂，SPSS的操作也常常让我无从下手。然而，这本书的“SPSS应用教程”部分，就像是一盏明灯，指引我一步一步地走过那些曾经让我头疼的难关。作者以非常直观的方式，结合图文并茂的讲解，将SPSS软件的各项功能一一呈现。从数据预处理，比如数据的清洗、转换，到各种假设检验，如t检验、方差分析、卡方检验等，再到相关分析、回归分析等更高级的统计模型，书中都提供了清晰的操作流程和详细的案例演示。更重要的是，它不仅仅教你如何“点”鼠标，而是告诉你“为什么”要这么点，以及每一步操作会带来什么样的影响。这种深度和广度的结合，让我真正理解了数据分析的精髓，而不仅仅是机械地复制粘贴。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读教育学硕士的在读生，毕业论文的数据分析一直是我最头疼的问题。接触到这本书，感觉就像是找到了救星。它的标题就直击我的痛点：“心理与教育研究中的数据分析”。这一点就让我觉得非常专业和贴切。在阅读过程中，我发现书中提供的案例和示例，都非常贴合我们在教育学研究中经常遇到的情况，比如学习效果的评估、问卷数据的分析、教学干预的效果检验等等。这比那些通用型的统计教程要实用得多。SPSS的操作讲解也细致到让人惊叹，即使是对SPSS一无所知的新手，也能跟着书中的步骤一步一步地完成。而且，书中对于统计结果的解读，也给出了非常实用的建议，指导我如何从SPSS的输出中提炼出有意义的结论，并将其融入到我的论文写作中。这本书让我对数据分析不再感到恐惧，反而充满信心，觉得这确实是一本能够切实帮助我完成学业的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，远远超出了我最初的预期。作为一个对心理学研究充满热情但又在数据分析方面略显生涩的爱好者，我一直渴望能找到一本既能系统讲解统计理论，又能提供切实可行的SPSS操作指导的书籍。这本书正是做到了这一点。它不仅仅是罗列操作步骤，更在于它能够帮助读者建立起数据分析的思维框架。作者对于每一个统计方法的介绍，都清晰地阐述了其理论基础、适用条件以及在心理与教育研究中的具体应用。更难得的是，书中针对SPSS软件的讲解，不仅有截图演示，更有对每一个选项、每一个参数的详细解释，让读者能够真正理解自己正在做什么，而不是盲目地操作。这种深入浅出的讲解方式，让原本令人生畏的统计分析变得生动易懂。我尤其喜欢书中对于如何选择合适的统计方法，以及如何解读和报告统计结果的指导，这对于提升研究的科学性和严谨性至关重要。这本书无疑是我在数据分析道路上的一位良师益友。