具体描述
《教育与心理统计学(修订本)》是教育与心理统计学是教育科学体系中的重要分支，是广大教育工作者必备的重要科学工具之一。因而，无论是教育系、心理系的大学生，还是师范院校其他专业的大学生，都应懂得和掌握一些必要的统计分析方法，以便能独立分析资料、处理数据直至科学决策。
这本书的基本内容，包括常用的教育与心理统计方法。考虑到近十多年来，由于电子计算机的迅速普及，教育与心理统计的内容不断补充，体系不断更新，故在《教育与心理统计学》中，除了包括描述统计、推断统计等基本内容外，还介绍了几种多元统计分析方法的原理与应用。同时考虑到目前教育系、心理系普遍开设高等数学课程，学生的数学素质较高，对介绍描述统计的内容及方法也作了革新，将这些内容集中为两章。
为了使《教育与心理统计学》能适合于本科、专科、教育行政干部培训等不同层次的需要，主讲教师可根据实际课时来使用全书或部分章节。第10章以后的章节，可省略不讲或选讲，并不会影响到教学体系。
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读后感
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用户评价
我个人在学习统计时最大的痛点在于，总是感觉自己学的是孤立的计算技巧，无法融会贯通到实际的研究设计中去。这本书完美地解决了我的这个困扰，因为它始终将统计方法与研究设计紧密地捆绑在一起讨论。它不仅仅教你怎么跑一个t检验，它更会引导你思考：你的研究问题决定了你需要什么样的数据结构，数据结构又反过来限定了你可以使用哪种统计模型。例如，在介绍重复测量方差分析时，作者会非常细致地讲解如何处理“遗漏值”以及“球形度假设”违反时的应对策略，这些都是在实际数据处理中会遇到的“拦路虎”。这种“方法服务于设计”的教学思路，让统计不再是研究的附属品，而是研究的骨架。通过阅读，我学会了如何从研究假设出发，逆向推导出最恰当的统计分析路径。这本书的真正价值，不在于让你熟练掌握某个软件的菜单操作，而在于培养你像一个真正的数据科学家那样去思考和规划你的研究，这对于提升科研的严谨性和有效性具有根本性的意义。
评分我是一个非常注重阅读体验的读者，而这本教材在这方面做得相当到位，让人爱不释手。装帧设计上，纸张的质感很舒服，不是那种廉价的反光纸，长时间阅读下来眼睛不容易疲劳，这对于处理大量图表和公式的书籍来说至关重要。更值得称赞的是它的排版和注释系统。很多统计学教材的教科书式排版会让人感到枯燥乏味，但这本则采用了大量的留白和清晰的模块划分。每一个公式推导后面，几乎都紧跟着一个简短的、用通俗语言解释的“要点提炼”或者“应用场景模拟”，这有效地避免了读者在公式的海洋中迷失方向。此外，书中穿插了大量的“案例聚焦”栏目，这些案例都是基于真实的教育或心理学研究背景，让抽象的统计方法立刻“活”了起来。比如，讲述信度和效度时，它直接引用了某个著名的智力测验的原始数据进行分析，这种“看见真实数据”的感觉，极大地增强了学习的代入感。说实话，如果这是一本冷冰冰的公式汇编，我可能早就束之高阁了，但正是这些精心设计的辅助元素，让它更像是一个耐心的导师，而不是一个严厉的监考官。
评分这本书在方法论的介绍上展现出了一种与时俱进的姿态，而不是抱着过时的知识不放。尤其是在讨论多重比较和数据挖掘这一块，作者没有回避当前研究中普遍存在的一些挑战和争议。他坦诚地介绍了Bonferroni校正、Tukey HSD等传统方法的同时，也清晰地指出了它们在面对大数据和探索性研究时的局限性。我尤其欣赏作者对非参数检验的介绍，虽然它们在统计功效上通常不如参数检验，但作者强调了它们在处理小样本、非正态分布或者等级数据时不可替代的价值。这种平衡的视角让我明白，统计学不是一套僵硬的教条，而是一系列工具箱，我们需要根据手头的“螺丝钉”选择最合适的工具。更让我感到惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的统计思想，比如贝叶斯方法的初步介绍。虽然贝叶斯部分篇幅不长，但它为我打开了一扇新的大门，让我认识到概率的理解可以有不同的哲学立场，这对于一个从事研究工作的人来说是至关重要的视野拓展。
评分这本书，说实话，拿到手里的时候，我心里是抱着一种既期待又有点忐忑的心情的。毕竟，“教育与心理统计学”这个名字听起来就挺硬核的，感觉自己要面对一大堆复杂的公式和抽象的概念。我之前对统计学一直有点畏惧，总觉得那是数学专业学生才玩得转的东西。然而，翻开第一章后，我发现作者的叙述方式出奇地平易近人。他没有一上来就抛出那些让人头皮发麻的专业术语，而是非常巧妙地从我们日常生活中遇到的问题切入，比如“为什么有些教学方法比其他方法更有效？”或者“如何判断一个心理测试是否准确？”这种贴近实际的案例，一下子拉近了我和书本之间的距离。特别是关于描述性统计的部分，作者用了很多生动的例子来解释均值、中位数、众数这些基本概念，甚至还配上了不少图表，那些原本在我脑海里模糊不清的图形，一下子就变得清晰立体起来。阅读过程中，我能明显感受到作者试图构建一座桥梁，连接理论的严谨性和实践的可操作性。这本书的编排逻辑也非常清晰，章节之间过渡自然，仿佛在讲述一个完整的故事，而不是简单地罗列知识点。对于像我这样非统计学专业背景的读者来说，这种友好度简直是太重要了。我甚至开始觉得，统计学并非高不可攀的象牙塔里的学问，而是我们理解世界、做出更明智判断的有力工具。
评分这本书的深度和广度真的超乎我的想象，它绝不是那种只停留在皮毛上、应付考试的入门读物。当内容进入到推断性统计和假设检验那一块时，我明显感受到了作者扎实的学术功底和对复杂概念的驾驭能力。他对于“显著性”的解释，不再是简单地给出一个P值范围，而是深入探讨了犯第一类错误和第二类错误的实际含义，以及在教育研究中，这些错误可能导致的伦理和实践后果。这部分内容需要读者投入更多的精力去思考和消化，因为它要求你不仅仅是记住公式，更重要的是理解背后的逻辑和哲学基础。我特别欣赏作者在讲解方差分析（ANOVA）和回归分析时所采用的“逐步深入”的策略。他先用最简单的模型建立直观理解，然后再引入协变量、交互作用项等复杂因素，每一步都搭建在前一步的基础上，让学习曲线显得平滑且有层次感。对于我个人而言，最受益匪浅的是关于效应量（Effect Size）的讨论。过去我总关注P值是否显著，但这本书让我意识到，一个微小的效应即使在统计上显著，在实际的教育干预中可能毫无意义。这种对研究结果的批判性审视能力，是这本书带给我最大的财富之一，它让我的阅读视角从“学会计算”提升到了“学会评估”。
评分╮(￣▽￣")╭ 启山哥完全不按这本书走...
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评分惨
评分我的统计学入门书
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