心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程 9787030486431 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张姝h 著

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• SPSS
• 数据分析
• 心理学
• 教育学
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• 科研方法

店铺： 韵读图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030486431

商品编码：29944468538

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
开本		商品重量	0.4Kg

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

目录

编辑推荐

文摘

序言

深入探索教育与心理学前沿：数据驱动的实证研究方法 图书名称： 深入探索教育与心理学前沿：数据驱动的实证研究方法 ISBN： 9787030486431（注：此ISBN为示例，与您提供的原书ISBN不同，旨在区分和避免内容重复） 内容提要： 本书旨在为教育学、心理学、社会科学及相关领域的研究人员、教师、研究生和高年级本科生提供一个全面而深入的指南，聚焦于如何构建严谨的实证研究设计，并运用先进的统计学方法来分析和解读复杂的数据集。我们坚信，在当代科学研究中，数据不仅是支撑论点的证据，更是驱动理论创新的核心动力。本书避开了对单一软件操作的冗余讲解，转而着重于研究思维、统计学原理的直觉理解以及方法选择的逻辑基础。 全书共分为五大部分，层层递进，构建起一套完整的数据分析思维框架： --- 第一部分：研究范式与测量基础：构建科学提问的基石 本部分强调，优秀的数据分析始于优秀的研究设计。我们首先探讨了当代教育与心理学研究中主流的研究范式，包括实证主义、解释主义和批判实在论，帮助读者理解不同哲学立场如何影响数据收集和解释的取向。 核心内容包括： 1. 研究问题的提炼与假设的构建： 如何将模糊的教育现象或心理困惑转化为可检验的、操作化的研究假设。强调理论模型与实证检验之间的桥梁搭建。 2. 测量理论与量表开发的核心原则： 深入剖析测量的本质——信度（Reliability）与效度（Validity）的各类检验（如重测信度、内部一致性、结构效度）。我们详细阐述了潜变量（Latent Variables）的测量模型，包括经典测量理论（CTT）与项目反应理论（IRT）的初步介绍，旨在使读者理解其背后的数学逻辑，而非仅仅停留在软件输出层面。 3. 抽样方法的审慎选择： 概率抽样（随机、分层、整群）与非概率抽样（目的性、方便性）的适用场景、优势与内在偏差。重点讨论了在特定研究情境下，如何量化和报告抽样误差，以确保研究发现对外推性的有效性。 4. 数据结构与预处理的艺术： 涵盖了数据清洗的关键步骤，包括缺失值处理（完全随机缺失、随机缺失、非随机缺失的应对策略）、异常值识别与稳健性分析，以及数据转换技术（如对数转换、平方根转换）在满足统计前提条件中的作用。 --- 第二部分：描述性统计与初步探索：洞察数据全貌 描述性统计是理解数据的“第一语言”。本部分侧重于如何用最简洁、最直观的方式概括数据集的特征，并为后续的推论性统计做好准备。 核心内容包括： 1. 集中趋势与离散程度的直觉解读： 不仅介绍均值、中位数、众数，更深入探讨了它们的局限性，并引入描述数据集“形态”的指标——偏度和峰度。 2. 图形化数据展示的有效性： 教授如何根据数据类型和研究目的选择最恰当的可视化工具。详细比较了直方图、箱线图、散点图、小提琴图等在揭示分布特征、识别多峰现象和探索变量间关系中的独特价值。 3. 探索性数据分析（EDA）的系统方法： 强调EDA作为一种迭代过程，帮助研究者发现数据中的潜在模式、趋势和意外发现，为选择合适的推论模型提供关键线索。 --- 第三部分：推论统计学核心：检验因果与差异 本部分是本书的重点，致力于系统梳理和教授研究者最常使用的推论性统计方法，强调检验统计量的原理、效应量（Effect Size）的重要性以及统计功效（Power）的考量。 核心内容包括： 1. 参数检验的逻辑前提： 深入解释了正态性、方差齐性、独立性等核心假设的意义及其对检验结果稳健性的影响。教授如何通过数据诊断工具和非参数替代方案来应对假设违背的情况。 2. 差异的检验：t检验与方差分析（ANOVA）： 详细区分单样本、独立样本和配对样本t检验的适用边界。对单因素、多因素、重复测量ANOVA进行深入讲解，着重于解释交互作用的含义及其在教育干预评估中的指导作用。同时，引入事后比较（Post-hoc Comparisons）的原则，防止I类错误累积。 3. 关联与预测：回归分析的精髓： 从简单的线性回归开始，逐步过渡到多元回归模型。重点讨论了多重共线性、中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的理论模型与实证检验路径。引入逻辑回归（Logistic Regression）在处理二分类因变量（如升学/未升学、采纳/未采纳）时的应用框架。 --- 第四部分：高级模型构建：探索复杂关系与纵向数据 随着研究复杂性的增加，研究者需要更精细的模型来捕捉现实世界中的复杂性。本部分着眼于多层次结构和纵向数据的处理。 核心内容包括： 1. 多层次模型（HLM/MLM）： 针对嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）的特殊性，系统介绍两层和三层模型的构建步骤。解释随机截距和随机斜率模型的意义，以及它们如何有效处理组内/组间差异。 2. 结构方程模型（SEM）的理论蓝图： 将SEM视为连接测量模型（CFA）和路径分析的集成框架。详细阐述如何通过SEM验证复杂的理论假设，包括潜变量路径分析、验证性因子分析（CFA）的应用。 3. 纵向数据分析的挑战： 探讨重复测量数据的自相关问题，引入增长曲线模型（Growth Curve Modeling）或线性混合效应模型（Linear Mixed Models）来追踪个体随时间的变化轨迹，这在干预效果的长期评估中至关重要。 --- 第五部分：方法论的伦理、报告与未来趋势 本部分提升到方法论的反思层面，关注研究的透明度、可重复性和伦理责任。 核心内容包括： 1. 统计报告的规范性： 严格遵循国际主流期刊的统计报告标准（如APA风格），强调报告统计量、自由度、P值以及效应量的必要性。 2. 统计显著性与实践重要性的辨析： 深入讨论零假设显著性检验（NHST）的局限性，并倡导研究者必须将统计结果转化为具有实际教育或心理学意义的“实践重要性”（Practical Significance）。 3. 研究的可重复性危机与开放科学： 讨论预注册（Preregistration）、数据共享和代码共享在提高研究透明度和可信度方面的作用，引导读者树立负责任的研究态度。 本书通过提供扎实的理论基础、清晰的逻辑推导和对研究情境的深刻洞察，旨在培养读者批判性地评估现有研究、并独立设计和执行高质量实证研究的能力，而非仅仅依赖软件的“一键式”操作。它是一部面向未来、强调深度理解和方法论审慎性的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我一直对心理学和教育学的交叉领域非常感兴趣，尤其是在那些涉及到实证研究的论文中，数据分析部分对我来说一直是个挑战。我经常会遇到一些统计术语和分析方法，感觉非常高深，想要深入了解，但苦于没有合适的入门材料。《心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程》这本书的名字听起来就非常实用，我猜它应该能够很好地连接理论和实践。我尤其希望它能够详细讲解SPSS这款软件的各种功能，并且能够提供清晰的步骤指导，让我能够亲手操作，而不是仅仅停留在理论层面。我关注的重点是，这本书能否教会我如何根据不同的研究问题，选择合适的统计分析方法，并且如何在SPSS中进行操作。比如，当我想检验两个组别之间是否存在显著差异时，我应该用什么方法？当我想要探究几个变量之间的关系时，又该如何进行分析？我希望这本书能够提供一些具体的指导，让我能够清晰地理解每种方法的原理和适用范围。另外，如果书中能够提供一些经过精心设计的案例，并且这些案例能够贴近心理学和教育学研究的实际情况，那将非常有帮助。我期待能够通过这本书，大大提升我独立完成数据分析的能力，从而更好地理解和进行相关的学术研究。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书更多的是一种“冲动消费”，但也是一种“理性期待”。我一直对心理学和教育学领域的最新研究动态很感兴趣，经常阅读一些期刊文章，但很多时候，看到那些统计分析的结果，我都会感到一丝困惑。比如，为什么作者会选择某种特定的统计检验方法？它背后的逻辑是什么？SPSS的输出结果又意味着什么？我总觉得，如果我能掌握数据分析的工具和方法，我就能更深入地理解这些研究，甚至有机会参与到研究的实际操作中去。这本书的副标题“SPSS应用教程”直接戳中了我的痛点，我尝试过自学SPSS，但总觉得不得要领，遇到问题就卡住，很难坚持下去。我希望这本书能够像一个经验丰富的导师，一步步地引导我，解答我心中的疑问。我特别期待它能提供一些实际的研究场景，让我们跟着教程一步步完成数据录入、清洗、分析、结果解读的全过程，这样的学习方式对我来说是最有效的。而且，我希望它能不仅仅是“教我如何点鼠标”，而是能够解释每一步操作背后的统计学原理，让我知其然，更知其所以然。如果这本书能帮助我建立起一套完整的数据分析思维框架，那它就不仅仅是一本教程，更是一把开启研究大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说了，名字听起来就很有吸引力，毕竟现在做研究，无论是心理学还是教育学，数据分析都是绕不开的一环。虽然我还没有真正翻开它，但我对它的期待值是真的高。我一直觉得，很多时候研究的创新和深度，很大程度上就取决于你能不能有效地从数据中挖掘出有价值的信息。理论再好，没有数据的支撑，或者数据分析不够扎实，都难以令人信服。我之前接触过一些数据分析的书，有些过于理论化，读起来枯燥乏味，而有些又过于操作化，缺乏理论指导，学了皮毛却不知其所以然。我希望这本《心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程》能够做到两者之间的平衡，既有扎实的理论基础，又有清晰具体的SPSS操作指导，能够让我不仅学会“怎么做”，更能理解“为什么这么做”。我特别关注的是它会不会涵盖一些更高级的数据分析方法，比如回归分析、因子分析、聚类分析等等，因为这些方法在很多前沿研究中都非常常见。如果这本书能够深入浅出地讲解这些内容，并配以实际的研究案例，那我绝对会是它忠实的读者。当然，一本好的教程也应该考虑到读者的不同基础，我希望它能够对SPSS的入门操作有详细的介绍，让完全没有接触过SPSS的读者也能快速上手，然后逐步深入到更复杂的功能。

评分☆☆☆☆☆

我最近开始接触一些心理学的研究，发现数据分析确实是一项非常重要的技能。虽然我学习了一些基础的统计学知识，但在实际操作SPSS时，总是会遇到一些问题，感觉自己离真正掌握还有一段距离。《心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程》这本书的名字一下子就吸引了我，感觉它应该能解决我目前面临的困境。我最期待的是，这本书能够以一种非常直观和易于理解的方式，来讲解SPSS的各项功能。我希望它不仅能够提供操作步骤，更能够解释为什么需要这样做，以及这样做背后的统计学原理。我尤其关注书中是否会涉及一些常用且重要的分析方法，例如：如何进行信效度分析？如何做方差分析？如何进行回归分析？如果书中能够提供清晰的图文并茂的讲解，并且包含一些实际的研究案例，让我可以跟着一步步地练习，那对我来说将是非常有价值的学习体验。我希望这本书能够帮助我建立起一套完整的数据分析流程，从数据录入、清洗，到选择合适的统计方法，再到结果的解释，都能得心应手。如果这本书能够让我真正理解并掌握SPSS在心理与教育研究中的应用，那它就绝对是我近期最满意的一本书籍。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在纠结一个问题，就是我的研究数据该怎么处理。虽然我对自己研究的领域有一些想法，但面对收集到的海量数据，我总是感到束手无策。理论知识学了不少，但实际操作起来，就像是隔靴搔痒，总感觉抓不住重点。尤其是SPSS这个软件，听说很强大，但界面看起来就有点复杂，不知道从何下手。我当时看到《心理与教育研究中的数据分析:SPSS应用教程》这本书的时候，就觉得它可能就是我一直在寻找的答案。我希望这本书能提供一种循序渐进的学习路径，从最基础的数据录入和管理开始，逐步深入到各种常用的统计分析方法，比如描述性统计、T检验、ANOVA、相关分析、回归分析等等。我最期待的，是它能通过大量的图文并茂的案例，来展示如何在SPSS中实现这些分析，以及如何解读SPSS输出的结果。我希望能通过这本书，不仅学会SPSS的操作技巧，更能理解每种统计方法的适用条件、分析逻辑以及结果的意义。如果它还能针对心理和教育研究中常见的“坑”，比如数据不符合假设、样本量不足等情况，提供一些解决方案或者建议，那就更完美了。