心理与教育研究中实验设计与spss数据处理/21世纪教育科学系列教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杜晓新 著

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• 心理学
• 教育学
• 实验设计
• SPSS
• 数据分析
• 统计学
• 研究方法
• 教育研究
• 心理研究
• 21世纪教育科学系列教材

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301223611

版次：1

商品编码：11225043

包装：平装

丛书名： 21世纪教育科学系列教材

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：322

字数：400000

正文语种：中文

内容简介

　　《21世纪教育科学系列教材：心理与教育研究中实验设计与spss数据处理》分九章。第1章，实验研究概述；第2章，单组与双组实验设计及数据处理；第3章，单因素实验设计及数据处理；第4章，两因素实验设计及数据处理；第5章，三因素实验设计及数据处理；第6章，多元方差分析实验设计与数据处理；第7章，追踪研究的实验设计与数据处理；第8章，单一被试实验设计与数据处理；第9章，实验研究报告精读。

内页插图

目录

第1章 实验研究概述
第1节 实验研究的理论基础、特点与作用
一、实验研究与实验设计
二、社会科学中的实验研究与自然科学中的实验研究
三、实验研究在心理与教育研究中的作用
第2节 实验研究中的变量
一、实验研究中的三类变量及其关系
二、实验变量的选择与处理
第3节 实验设计中的常用术语与类型
一、实验设计中常用术语
二、实验设计的类型
第4节 实验研究的程序
一、提出实验假设
二、确定实验设计的类型
三、选择被试
四、控制实验变量
五、收集与分析实验资料
六、撰写实验报告
本章小结
思考与练习

第2章 单组与双组实验设计及数据处理
第1节 单组与双组实验设计及数据处理
一、单组实验设计
二、双组实验设计
三、双组均数差异显著性检验的基本思路
第2节 用SPSS统计软件对两样本均数进行数据处理
一、独立样本的SPSS数据处理
二、相关样本的SPSS数据处理
三、两样本均数差异显著性检验流程图
本章小结
思考与练习

第3章 单因素实验设计及数据处理
第1节 单因素完全随机实验设计与数据处理
一、单因素完全随机实验设计的模式与特点
二、单因素完全随机实验方差分析的原理与步骤
三、用SPSS统计软件对单因素完全随机实验进行数据处理
四、被试分析与项目分析
五、单因素完全随机实验设计方差分析流程图
第2节 单因素随机区组实验设计与数据处理
一、单因素随机区组实验设计的基本特点
二、单因素随机区组实验设计方差分析的原理与步骤
三、用SPSS统计软件对单因素随机区组实验设计进行数据处理
四、单因素随机区组实验设计方差分析流程图
第3节 单因素重复测量实验设计及数据处理
一、单因素重复测量实验设计的模式与特点
二、单因素重复测量实验方差分析的原理与计算步骤
三、用SPSS统计软件对单因素重复测量实验进行数据处理
四、单因素重复测量实验设计方差分析流程图
本章小结
思考与练习

第4章 两因素实验设计及数据处理
第1节 两因素完全随机实验设计与数据处理
一、两因素完全随机实验设计的基本特点
二、两因素完全随机实验设计方差分析的基本原理与计算步骤
三、用SPSS统计软件对两因素完全随机实验进行数据处理
四、两因素完全随机实验设计方差分析流程图
第2节 两因素混合实验设计及数据处理
一、两因素混合实验设计的基本特点
二、两因素混合实验设计方差分析的原理与计算步骤
三、用SPSS统计软件对两因素混合实验进行数据处理
四、两因素混合实验设计方差分析流程图
……

第5章 三因素实验设计及数据处理
第6章 多元方差分析实验设计与数据处理
第7章 追踪研究的实验设计与数据处理
第8章 单一被试实验设计与数据处理
第9章 实验研究报告精读
参考资料

前言/序言

《心理与教育研究方法论：探寻量化分析的深度与广度》 在这纷繁复杂的研究领域中，无论是拨开心理现象的迷雾，还是洞悉教育实践的规律，科学严谨的研究方法都是不可或缺的基石。而将理论洞察转化为可验证的实证证据，则离不开一套系统、深入的研究设计与数据处理的完整流程。《心理与教育研究方法论：探寻量化分析的深度与广度》一书，正是为致力于在心理学与教育学领域进行严谨科学研究的学者、学生及实践者量身打造的专业指南。本书旨在系统地梳理和阐释现代心理与教育研究中最为核心和实用的量化研究设计原理与数据分析技术，引导读者掌握从研究问题的产生，到研究假设的构建，再到研究方案的设计，最终运用统计工具对数据进行精确处理和深度解读的全过程。 本书的研究设计部分，将带领读者深入理解不同研究范式的精髓，包括描述性研究、相关性研究、准实验研究和真实验研究等。我们将详细剖析每种研究设计的逻辑框架、核心要素、优势与局限性，以及它们在解决不同类型研究问题时的适用性。例如，在讨论实验研究时，本书将重点讲解随机分组、对照组设置、自变量与因变量的精确界定、潜在混淆变量的控制策略等关键技术，确保读者能够设计出内部效度高、结果可靠的研究方案。针对教育领域常见的干预性研究，本书将深入探讨多种准实验设计的巧妙运用，如前后测设计、时间序列设计、以及多种控制组的设计，即使在无法进行完全随机分组的现实条件下，也能最大程度地提高研究结论的说服力。 此外，本书还将探讨研究设计中的一些高阶议题，例如多水平模型（Multilevel Modeling）在处理嵌套数据结构（如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校）时的重要性，以及如何利用结构方程模型（SEM）来检验复杂的理论模型和因果关系。本书将引导读者理解不同研究设计与统计分析方法之间的内在联系，强调研究设计是数据分析的基础，而扎实的数据处理和分析则是验证研究假设、得出科学结论的保障。 在数据处理与统计分析部分，本书将以SPSS为核心平台，系统介绍心理与教育研究中最常用、最有效的统计分析技术。本书并非仅仅罗列SPSS软件的操作步骤，而是更侧重于讲解统计方法的理论基础、适用条件、假设检验以及结果的解读。我们将从描述性统计入手，讲解如何有效地概括和呈现研究数据，包括均值、标准方差、频率分布等，并重点阐述数据的可视化呈现，如绘制散点图、柱状图、箱线图等，帮助读者直观地理解数据特征。 随后，本书将深入讲解推断性统计的核心内容。对于比较不同群体均值差异的问题，我们将详细介绍t检验（独立样本t检验、配对样本t检验）和方差分析（单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析），并重点讲解ANOVA的各种应用场景，例如如何分析不同教学方法对学生成绩的影响，或者不同干预措施对心理健康水平的改变。本书还将深入探讨回归分析，包括简单线性回归、多元线性回归，讲解如何构建预测模型，识别影响因变量的关键预测因子，并对回归系数进行解释和检验。对于教育研究中常见的相关性分析，本书将详细讲解Pearson相关系数、Spearman等级相关系数等，并引导读者理解相关系数的含义以及区分相关与因果的重要性。 本书还将涵盖一些更为复杂的统计技术，以满足不同研究层次的需求。例如，我们将详细介绍因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA 和 Confirmatory Factor Analysis, CFA），帮助读者理解如何通过因子分析来构建和验证心理测量工具的结构效度。卡方检验（Chi-square test）在分析分类变量之间关系时的应用也将得到详细阐述。对于有潜变量测量和复杂模型检验需求的研究，本书将引入结构方程模型（SEM）的基本概念和操作，引导读者了解如何使用AM与LISREL等软件进行SEM分析，以检验复杂的因果路径模型和测量模型。 在SPSS软件的应用方面，本书将采取“理论先行，操作跟进”的方式。在介绍每种统计方法时，我们都会先对其理论基础、统计原理和解释规则进行详尽的讲解，然后辅以SPSS软件的具体操作步骤，并提供清晰的输出结果截图与解读示范。本书的SPSS操作讲解将力求简洁明了，重点突出关键步骤和需要注意的细节，确保读者能够轻松上手，并理解每一步操作背后的统计学意义。 本书的一大特色在于，它将研究设计与数据处理紧密地结合起来。书中大量的案例分析将贯穿研究设计的构思、数据的收集、SPSS软件的操作以及最终的结果解读。这些案例将涵盖心理学和教育学研究中的典型问题，例如学习动机、认知能力、社会情绪发展、教学效果评估、课程设计优化等。通过这些真实或模拟的研究情境，读者将能够清晰地看到一个完整的量化研究是如何从一个模糊的研究问题逐步演化为一个具有科学严谨性的结论。 本书还将特别强调研究的伦理考量和报告规范。在研究设计部分，我们将提醒读者关注被试的权益、数据保密原则以及研究的潜在风险。在数据处理与结果报告部分，我们将引导读者按照APA（美国心理学会）等国际通行的学术规范来呈现研究结果，包括如何撰写方法部分、结果部分，以及如何在讨论中恰当引用统计学结果。 《心理与教育研究方法论：探寻量化分析的深度与广度》是一本兼具理论深度与实践指导性的著作。它不仅为研究者提供了一套系统的方法论框架，更是一份将理论转化为实践的实操手册。无论您是初涉研究的门槛，还是希望提升研究功力的资深学者，本书都将是您在心理与教育研究领域中不可或缺的得力助手，助您拨开迷雾，抵达真知。本书旨在帮助读者建立起对量化研究方法论的深刻理解，掌握运用SPSS进行精确数据处理和科学分析的技能，最终能够独立设计和执行高质量的研究项目，为心理学与教育学领域贡献有价值的实证知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！最近我在读一些关于认知心理学的文献，里面充满了各种实验数据，看得我头晕眼花。我迫切需要一本能把复杂的实验设计原理和实际操作步骤讲清楚的书。这本书的封面和目录给我一种非常专业、严谨的感觉，特别是提到了“实验设计”和“SPSS数据处理”，这两块正是我目前的知识盲区。我特别期待它能在实验方法的选择、样本量的确定以及如何避免常见的研究偏差等方面提供实用的指导。如果它能用大量的实例来讲解如何将理论模型转化为可操作的实验流程，那就太棒了。我希望它不仅仅是介绍SPSS的菜单功能，而是能深入到如何根据不同的实验假设选择最合适的统计检验方法，并且能清晰地解释结果背后的统计学意义。毕竟，好的数据处理是建立在扎实的实验设计基础之上的，我希望这本书能在这两方面都给我带来质的飞跃。我打算把它当作我的案头工具书，随时翻阅，解决我在实际研究中遇到的每一个难题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚踏入科研领域的新手，我最大的困惑就是“不知道该怎么开始”。读了太多理论著作，感觉自己像个空有理论而缺乏实践技能的纸上谈兵者。这本书的标题直接击中了我的痛点——“实验设计与SPSS数据处理”。我特别希望能看到它对实验设计中“因果推断”的探讨，毕竟，心理和教育领域的研究很大程度上依赖于建立和检验因果关系。例如，如何设计一个严谨的随机对照试验（RCT），如何处理混淆变量，这些都是我急需掌握的硬核技能。此外，对于SPSS软件的使用，我需要的是那种手把手的指导，从数据的导入、清理到异常值的处理，每一步都不能含糊。我希望这本书能像一个耐心的导师，一步步引导我完成从数据收集到最终报告撰写的过程，让我对自己的研究结果充满信心，而不是每次跑完分析都心存疑虑。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得教育研究和心理学研究中的量化分析是道难以逾越的高墙。很多时候，理论框架我都理解了，但在实际操作层面，尤其是面对问卷数据和实验结果时，常常感到无从下手。这本教材的出现，对我来说就像是黑暗中的一盏明灯。我更看重的是它在“21世纪教育科学系列教材”这个定位下，能紧密结合当前教育领域的热点问题，比如教学干预效果的评估、学生学习动机的测量等。我希望它能提供一些成熟的、经过实践检验的量表设计和信效度检验的流程。关于SPSS的部分，我更期待它能展示一些高级的分析技巧，比如结构方程模型（SEM）或者多层线性模型（HLM）在教育数据分析中的应用，而不是停留在基础的描述性统计和T检验上。如果书中能够包含一些真实的、来自一线教育研究的案例数据进行演示，那学习起来的代入感会强很多，也能更好地理解理论是如何在复杂现实中落地的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上的统计教材大多晦涩难懂，充满了复杂的公式推导，让人望而却步。我更倾向于那种强调“应用”和“理解”而非“数学证明”的书籍。我期望这本书在讲解统计原理时，能用更直观的语言和图形来辅助说明，比如用图示来解释方差分析（ANOVA）的逻辑，或者用实际的例子来区分参数检验和非参数检验的使用情境。它既然是面向“教育科学”的教材，就应该考虑到教育研究者可能更侧重于对现象的解释，而不是纯粹的数学证明。如果它能提供一些“快速参考指南”，比如在特定研究情境下应该运行哪个分析模块，并提供相应的代码或操作截图，那将极大提高学习效率。我希望这本书能让我觉得，数据分析不再是研究过程中最令人头疼的环节，而是一个帮助我更好地理解人类行为和教育过程的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

我关注这本书的另一个角度是它的更新程度。教育科学和心理测量学是发展非常快的领域，新的统计模型和软件功能不断涌现。我希望这本“21世纪教育科学系列”的教材，能够涵盖一些相对前沿的统计方法，比如中介效应和调节效应的检验，这些在解释复杂心理机制时至关重要。我最怕买到一本内容陈旧的教材，学到过时的分析方法，这会直接影响到我未来研究的质量和规范性。我对书中关于如何撰写“研究结果”部分的指导抱有很大期望，如何将SPSS输出的复杂表格转化为符合APA格式要求的、清晰易懂的文字描述，这往往是新手最容易犯错的地方。如果这本书能像一个完整的“研究报告写作指南”一样，将数据处理、结果解读和报告撰写无缝衔接起来，那它的价值就无可估量了。