心理與教育研究中實驗設計與spss數據處理/21世紀教育科學係列教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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杜曉新 著

圖書標籤:

• 心理學
• 教育學
• 實驗設計
• SPSS
• 數據分析
• 統計學
• 研究方法
• 教育研究
• 心理研究
• 21世紀教育科學係列教材

齣版社： 北京大學齣版社

ISBN：9787301223611

版次：1

商品編碼：11225043

包裝：平裝

叢書名： 21世紀教育科學係列教材

開本：16開

齣版時間：2013-04-01

用紙：膠版紙

頁數：322

字數：400000

正文語種：中文

內容簡介

　　《21世紀教育科學係列教材：心理與教育研究中實驗設計與spss數據處理》分九章。第1章，實驗研究概述；第2章，單組與雙組實驗設計及數據處理；第3章，單因素實驗設計及數據處理；第4章，兩因素實驗設計及數據處理；第5章，三因素實驗設計及數據處理；第6章，多元方差分析實驗設計與數據處理；第7章，追蹤研究的實驗設計與數據處理；第8章，單一被試實驗設計與數據處理；第9章，實驗研究報告精讀。

內頁插圖

目錄

第1章 實驗研究概述
第1節 實驗研究的理論基礎、特點與作用
一、實驗研究與實驗設計
二、社會科學中的實驗研究與自然科學中的實驗研究
三、實驗研究在心理與教育研究中的作用
第2節 實驗研究中的變量
一、實驗研究中的三類變量及其關係
二、實驗變量的選擇與處理
第3節 實驗設計中的常用術語與類型
一、實驗設計中常用術語
二、實驗設計的類型
第4節 實驗研究的程序
一、提齣實驗假設
二、確定實驗設計的類型
三、選擇被試
四、控製實驗變量
五、收集與分析實驗資料
六、撰寫實驗報告
本章小結
思考與練習

第2章 單組與雙組實驗設計及數據處理
第1節 單組與雙組實驗設計及數據處理
一、單組實驗設計
二、雙組實驗設計
三、雙組均數差異顯著性檢驗的基本思路
第2節 用SPSS統計軟件對兩樣本均數進行數據處理
一、獨立樣本的SPSS數據處理
二、相關樣本的SPSS數據處理
三、兩樣本均數差異顯著性檢驗流程圖
本章小結
思考與練習

第3章 單因素實驗設計及數據處理
第1節 單因素完全隨機實驗設計與數據處理
一、單因素完全隨機實驗設計的模式與特點
二、單因素完全隨機實驗方差分析的原理與步驟
三、用SPSS統計軟件對單因素完全隨機實驗進行數據處理
四、被試分析與項目分析
五、單因素完全隨機實驗設計方差分析流程圖
第2節 單因素隨機區組實驗設計與數據處理
一、單因素隨機區組實驗設計的基本特點
二、單因素隨機區組實驗設計方差分析的原理與步驟
三、用SPSS統計軟件對單因素隨機區組實驗設計進行數據處理
四、單因素隨機區組實驗設計方差分析流程圖
第3節 單因素重復測量實驗設計及數據處理
一、單因素重復測量實驗設計的模式與特點
二、單因素重復測量實驗方差分析的原理與計算步驟
三、用SPSS統計軟件對單因素重復測量實驗進行數據處理
四、單因素重復測量實驗設計方差分析流程圖
本章小結
思考與練習

第4章 兩因素實驗設計及數據處理
第1節 兩因素完全隨機實驗設計與數據處理
一、兩因素完全隨機實驗設計的基本特點
二、兩因素完全隨機實驗設計方差分析的基本原理與計算步驟
三、用SPSS統計軟件對兩因素完全隨機實驗進行數據處理
四、兩因素完全隨機實驗設計方差分析流程圖
第2節 兩因素混閤實驗設計及數據處理
一、兩因素混閤實驗設計的基本特點
二、兩因素混閤實驗設計方差分析的原理與計算步驟
三、用SPSS統計軟件對兩因素混閤實驗進行數據處理
四、兩因素混閤實驗設計方差分析流程圖
……

第5章 三因素實驗設計及數據處理
第6章 多元方差分析實驗設計與數據處理
第7章 追蹤研究的實驗設計與數據處理
第8章 單一被試實驗設計與數據處理
第9章 實驗研究報告精讀
參考資料

前言/序言

《心理與教育研究方法論：探尋量化分析的深度與廣度》 在這紛繁復雜的研究領域中，無論是撥開心理現象的迷霧，還是洞悉教育實踐的規律，科學嚴謹的研究方法都是不可或缺的基石。而將理論洞察轉化為可驗證的實證證據，則離不開一套係統、深入的研究設計與數據處理的完整流程。《心理與教育研究方法論：探尋量化分析的深度與廣度》一書，正是為緻力於在心理學與教育學領域進行嚴謹科學研究的學者、學生及實踐者量身打造的專業指南。本書旨在係統地梳理和闡釋現代心理與教育研究中最為核心和實用的量化研究設計原理與數據分析技術，引導讀者掌握從研究問題的産生，到研究假設的構建，再到研究方案的設計，最終運用統計工具對數據進行精確處理和深度解讀的全過程。 本書的研究設計部分，將帶領讀者深入理解不同研究範式的精髓，包括描述性研究、相關性研究、準實驗研究和真實驗研究等。我們將詳細剖析每種研究設計的邏輯框架、核心要素、優勢與局限性，以及它們在解決不同類型研究問題時的適用性。例如，在討論實驗研究時，本書將重點講解隨機分組、對照組設置、自變量與因變量的精確界定、潛在混淆變量的控製策略等關鍵技術，確保讀者能夠設計齣內部效度高、結果可靠的研究方案。針對教育領域常見的乾預性研究，本書將深入探討多種準實驗設計的巧妙運用，如前後測設計、時間序列設計、以及多種控製組的設計，即使在無法進行完全隨機分組的現實條件下，也能最大程度地提高研究結論的說服力。 此外，本書還將探討研究設計中的一些高階議題，例如多水平模型（Multilevel Modeling）在處理嵌套數據結構（如學生嵌套在班級、班級嵌套在學校）時的重要性，以及如何利用結構方程模型（SEM）來檢驗復雜的理論模型和因果關係。本書將引導讀者理解不同研究設計與統計分析方法之間的內在聯係，強調研究設計是數據分析的基礎，而紮實的數據處理和分析則是驗證研究假設、得齣科學結論的保障。 在數據處理與統計分析部分，本書將以SPSS為核心平颱，係統介紹心理與教育研究中最常用、最有效的統計分析技術。本書並非僅僅羅列SPSS軟件的操作步驟，而是更側重於講解統計方法的理論基礎、適用條件、假設檢驗以及結果的解讀。我們將從描述性統計入手，講解如何有效地概括和呈現研究數據，包括均值、標準方差、頻率分布等，並重點闡述數據的可視化呈現，如繪製散點圖、柱狀圖、箱綫圖等，幫助讀者直觀地理解數據特徵。 隨後，本書將深入講解推斷性統計的核心內容。對於比較不同群體均值差異的問題，我們將詳細介紹t檢驗（獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）和方差分析（單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析），並重點講解ANOVA的各種應用場景，例如如何分析不同教學方法對學生成績的影響，或者不同乾預措施對心理健康水平的改變。本書還將深入探討迴歸分析，包括簡單綫性迴歸、多元綫性迴歸，講解如何構建預測模型，識彆影響因變量的關鍵預測因子，並對迴歸係數進行解釋和檢驗。對於教育研究中常見的相關性分析，本書將詳細講解Pearson相關係數、Spearman等級相關係數等，並引導讀者理解相關係數的含義以及區分相關與因果的重要性。 本書還將涵蓋一些更為復雜的統計技術，以滿足不同研究層次的需求。例如，我們將詳細介紹因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA 和 Confirmatory Factor Analysis, CFA），幫助讀者理解如何通過因子分析來構建和驗證心理測量工具的結構效度。卡方檢驗（Chi-square test）在分析分類變量之間關係時的應用也將得到詳細闡述。對於有潛變量測量和復雜模型檢驗需求的研究，本書將引入結構方程模型（SEM）的基本概念和操作，引導讀者瞭解如何使用AM與LISREL等軟件進行SEM分析，以檢驗復雜的因果路徑模型和測量模型。 在SPSS軟件的應用方麵，本書將采取“理論先行，操作跟進”的方式。在介紹每種統計方法時，我們都會先對其理論基礎、統計原理和解釋規則進行詳盡的講解，然後輔以SPSS軟件的具體操作步驟，並提供清晰的輸齣結果截圖與解讀示範。本書的SPSS操作講解將力求簡潔明瞭，重點突齣關鍵步驟和需要注意的細節，確保讀者能夠輕鬆上手，並理解每一步操作背後的統計學意義。 本書的一大特色在於，它將研究設計與數據處理緊密地結閤起來。書中大量的案例分析將貫穿研究設計的構思、數據的收集、SPSS軟件的操作以及最終的結果解讀。這些案例將涵蓋心理學和教育學研究中的典型問題，例如學習動機、認知能力、社會情緒發展、教學效果評估、課程設計優化等。通過這些真實或模擬的研究情境，讀者將能夠清晰地看到一個完整的量化研究是如何從一個模糊的研究問題逐步演化為一個具有科學嚴謹性的結論。 本書還將特彆強調研究的倫理考量和報告規範。在研究設計部分，我們將提醒讀者關注被試的權益、數據保密原則以及研究的潛在風險。在數據處理與結果報告部分，我們將引導讀者按照APA（美國心理學會）等國際通行的學術規範來呈現研究結果，包括如何撰寫方法部分、結果部分，以及如何在討論中恰當引用統計學結果。 《心理與教育研究方法論：探尋量化分析的深度與廣度》是一本兼具理論深度與實踐指導性的著作。它不僅為研究者提供瞭一套係統的方法論框架，更是一份將理論轉化為實踐的實操手冊。無論您是初涉研究的門檻，還是希望提升研究功力的資深學者，本書都將是您在心理與教育研究領域中不可或缺的得力助手，助您撥開迷霧，抵達真知。本書旨在幫助讀者建立起對量化研究方法論的深刻理解，掌握運用SPSS進行精確數據處理和科學分析的技能，最終能夠獨立設計和執行高質量的研究項目，為心理學與教育學領域貢獻有價值的實證知識。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上的統計教材大多晦澀難懂，充滿瞭復雜的公式推導，讓人望而卻步。我更傾嚮於那種強調“應用”和“理解”而非“數學證明”的書籍。我期望這本書在講解統計原理時，能用更直觀的語言和圖形來輔助說明，比如用圖示來解釋方差分析（ANOVA）的邏輯，或者用實際的例子來區分參數檢驗和非參數檢驗的使用情境。它既然是麵嚮“教育科學”的教材，就應該考慮到教育研究者可能更側重於對現象的解釋，而不是純粹的數學證明。如果它能提供一些“快速參考指南”，比如在特定研究情境下應該運行哪個分析模塊，並提供相應的代碼或操作截圖，那將極大提高學習效率。我希望這本書能讓我覺得，數據分析不再是研究過程中最令人頭疼的環節，而是一個幫助我更好地理解人類行為和教育過程的有力工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛踏入科研領域的新手，我最大的睏惑就是“不知道該怎麼開始”。讀瞭太多理論著作，感覺自己像個空有理論而缺乏實踐技能的紙上談兵者。這本書的標題直接擊中瞭我的痛點——“實驗設計與SPSS數據處理”。我特彆希望能看到它對實驗設計中“因果推斷”的探討，畢竟，心理和教育領域的研究很大程度上依賴於建立和檢驗因果關係。例如，如何設計一個嚴謹的隨機對照試驗（RCT），如何處理混淆變量，這些都是我急需掌握的硬核技能。此外，對於SPSS軟件的使用，我需要的是那種手把手的指導，從數據的導入、清理到異常值的處理，每一步都不能含糊。我希望這本書能像一個耐心的導師，一步步引導我完成從數據收集到最終報告撰寫的過程，讓我對自己的研究結果充滿信心，而不是每次跑完分析都心存疑慮。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！最近我在讀一些關於認知心理學的文獻，裏麵充滿瞭各種實驗數據，看得我頭暈眼花。我迫切需要一本能把復雜的實驗設計原理和實際操作步驟講清楚的書。這本書的封麵和目錄給我一種非常專業、嚴謹的感覺，特彆是提到瞭“實驗設計”和“SPSS數據處理”，這兩塊正是我目前的知識盲區。我特彆期待它能在實驗方法的選擇、樣本量的確定以及如何避免常見的研究偏差等方麵提供實用的指導。如果它能用大量的實例來講解如何將理論模型轉化為可操作的實驗流程，那就太棒瞭。我希望它不僅僅是介紹SPSS的菜單功能，而是能深入到如何根據不同的實驗假設選擇最閤適的統計檢驗方法，並且能清晰地解釋結果背後的統計學意義。畢竟，好的數據處理是建立在紮實的實驗設計基礎之上的，我希望這本書能在這兩方麵都給我帶來質的飛躍。我打算把它當作我的案頭工具書，隨時翻閱，解決我在實際研究中遇到的每一個難題。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得教育研究和心理學研究中的量化分析是道難以逾越的高牆。很多時候，理論框架我都理解瞭，但在實際操作層麵，尤其是麵對問捲數據和實驗結果時，常常感到無從下手。這本教材的齣現，對我來說就像是黑暗中的一盞明燈。我更看重的是它在“21世紀教育科學係列教材”這個定位下，能緊密結閤當前教育領域的熱點問題，比如教學乾預效果的評估、學生學習動機的測量等。我希望它能提供一些成熟的、經過實踐檢驗的量錶設計和信效度檢驗的流程。關於SPSS的部分，我更期待它能展示一些高級的分析技巧，比如結構方程模型（SEM）或者多層綫性模型（HLM）在教育數據分析中的應用，而不是停留在基礎的描述性統計和T檢驗上。如果書中能夠包含一些真實的、來自一綫教育研究的案例數據進行演示，那學習起來的代入感會強很多，也能更好地理解理論是如何在復雜現實中落地的。

評分☆☆☆☆☆

我關注這本書的另一個角度是它的更新程度。教育科學和心理測量學是發展非常快的領域，新的統計模型和軟件功能不斷湧現。我希望這本“21世紀教育科學係列”的教材，能夠涵蓋一些相對前沿的統計方法，比如中介效應和調節效應的檢驗，這些在解釋復雜心理機製時至關重要。我最怕買到一本內容陳舊的教材，學到過時的分析方法，這會直接影響到我未來研究的質量和規範性。我對書中關於如何撰寫“研究結果”部分的指導抱有很大期望，如何將SPSS輸齣的復雜錶格轉化為符閤APA格式要求的、清晰易懂的文字描述，這往往是新手最容易犯錯的地方。如果這本書能像一個完整的“研究報告寫作指南”一樣，將數據處理、結果解讀和報告撰寫無縫銜接起來，那它的價值就無可估量瞭。