教育与心理统计-SPSS应用

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出版者:浙江大学出版社
作者:潘玉进
出品人:
页数:276
译者:
出版时间:2006-2
价格:23.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787308045759
丛书系列:
图书标签:
  • 心理学
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具体描述

《教育与心理统计》(SPSS应用)中比较系统地阐述了教育心理统计的基本原理、内容、方法,并着重介绍了国外盛行的社会科学统计方法SPSS在教育心理统计领域的具体应用、操作。既有理论性及其实用性,可操作性较强。

现代社会研究方法:数据驱动的探索与决策 本书旨在为广大社会科学、教育学、心理学以及相关领域的学生、研究人员和实践工作者提供一套系统、深入且实用的定量研究方法论和数据分析技能。 随着信息爆炸时代的到来,数据已成为理解复杂社会现象、检验理论假设和指导科学决策的核心驱动力。本书摒弃了传统教材中晦涩难懂的纯理论叙述,聚焦于如何将严谨的统计思维融入到实际研究设计与数据分析的每一个环节,确保研究的科学性、有效性和可靠性。 第一部分:研究基础与定量思维的构建 (The Foundations of Quantitative Inquiry) 本部分是理解后续所有统计分析的基石。我们首先探讨了科学研究的基本范式,强调了理论在构建研究问题中的核心作用。 1.1 研究的逻辑与哲学基础: 深入剖析实证主义、后实证主义等主流研究哲学如何影响我们的数据收集和解释方式。我们详细阐述了演绎推理与归纳推理在构建假设和得出结论中的区别与联系。 1.2 变量的本质与测量: 这是数据分析的起点。本书详尽讨论了变量的类型(定类、定序、定距、定比)及其在不同统计检验中的适用性。重点解析了测量的信度(Reliability)与效度(Validity)的内涵与评估方法,包括内部一致性(如Cronbach’s Alpha)和不同效度类型(如结构效度、效标关联效度)的实际操作。 1.3 抽样理论与研究设计: 解释了概率抽样(简单随机、系统、分层、整群)和非概率抽样(方便、判断、配额)的适用场景与局限性。在研究设计方面,系统介绍了实验设计(真实验、类实验、前实验)、调查研究设计(横断面、纵向)以及准实验设计的核心要素,强调了控制混淆变量和最大化内部效度的策略。 1.4 描述性统计:集中趋势与离散趋势的描绘: 本章侧重于如何用恰当的指标概括数据集的特征。除了均值、中位数、众数之外,还详细讲解了标准差、方差、四分位数间距(IQR)的计算及其在数据分布形态判断中的作用。图示部分强调了直方图、茎叶图、箱线图(Box Plot)在初步数据探索中的关键价值。 第二部分:推断性统计的核心工具 (Inference: Bridging Samples to Populations) 本部分将读者的注意力从描述性数据转向利用样本信息对总体进行科学推断的艺术与技术。 2.1 概率论与抽样分布: 解释了统计推断背后的数学原理。重点讲解了正态分布的特性,并详细阐述了中心极限定理如何成为进行参数估计和假设检验的理论支柱。 2.2 假设检验的逻辑框架: 这一章是推断统计的心脏。我们不仅教授“如何做”检验,更强调“为什么”这样做。详细阐述了零假设($H_0$)与备择假设($H_1$)的建立,第一类错误($alpha$)与第二类错误($eta$)的权衡,以及统计功效(Power)的重要性。同时,区分了单尾检验与双尾检验的应用情境。 2.3 参数估计:点估计与区间估计: 讲解了如何利用样本统计量对未知总体参数进行估计。重点深入剖析了置信区间(Confidence Interval, CI)的构建与解释,强调CI比单一的P值提供了更丰富的信息量,因为它揭示了估计值的不确定性范围。 2.4 非参数检验的适用性: 当数据不满足正态性或样本量过小,或者变量为顺序数据时,非参数检验是必要的替代方案。本书系统介绍了符号检验、Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等,并明确了它们与对应参数检验(如t检验、ANOVA)的联系与适用边界。 第三部分:差异性检验与方差分析 (Comparing Means and Analyzing Variance) 本部分聚焦于研究者最常遇到的问题之一:比较不同组别之间的均值是否存在显著差异。 3.1 单样本与独立样本 $t$ 检验: 详细演示了如何检验一个样本均值是否偏离已知总体均值,以及两个独立样本(如实验组与控制组)均值是否存在差异。重点讨论了方差齐性检验(如Levene检验)在选择正确$t$检验公式中的作用。 3.2 配对样本 $t$ 检验: 针对前后测设计或匹配样本,讲解了如何利用配对差值进行检验,以及配对设计如何提高检验的统计功效。 3.3 单因素方差分析 (One-Way ANOVA): 当比较三个或更多组别的均值时,ANOVA成为必备工具。我们深入剖析了平方和(SS)、均方(MS)的分解逻辑,以及F统计量的意义。更重要的是,本书详细论述了在ANOVA结果显著后,必须进行事后比较(Post-Hoc Tests)(如Tukey HSD, Bonferroni校正)来确定具体是哪几组之间存在差异,并解释了多重比较的谬误。 3.4 多因素方差分析 (Factorial ANOVA): 讲解了如何分析两个或更多自变量(因子)对因变量的共同影响,核心在于交互作用(Interaction Effect)的识别与解释。我们将交互作用图的解读作为重点,帮助读者理解因子间的协同或拮抗效应。 第四部分:关联性分析与回归建模 (Association, Prediction, and Modeling) 本部分转向探索变量之间的关系强度、方向以及建立预测模型。 4.1 相关分析: 区分了Pearson积差相关(适用于区间/比率数据)和Spearman等级相关(适用于有序数据)。强调了相关性不等于因果性,并详细讨论了范围限制(Restriction of Range)对相关系数的影响。 4.2 简单线性回归: 介绍了如何建立一个模型来预测一个因变量(Criterion Variable)基于一个自变量(Predictor Variable)。核心内容包括回归线的最小二乘法拟合、决定系数($R^2$)的解释、残差分析(Residual Analysis)在检验模型假设中的关键作用。 4.3 多元线性回归: 当需要用多个预测变量共同解释因变量时,多元回归是关键工具。本书详细讲解了偏回归系数的解释(在控制其他变量后某个变量的独立贡献)、多重共线性(Multicollinearity)的诊断(如VIF值)与处理、以及模型选择的策略(如逐步法、层次法)。 4.4 逻辑回归 (Logistic Regression): 针对因变量为二分结果(如成功/失败、是/否)的研究,逻辑回归是标准方法。我们详细解释了Logit转换、Odds Ratio(优势比)的计算及其在风险评估中的实际意义,并讨论了如何解释分类预测变量。 第五部分:进阶主题与研究实践 (Advanced Topics and Research Practice) 最后一部分将理论与实际研究流程相结合。 5.1 因子分析与量表开发: 对于需要开发或验证测量工具的研究者,本章提供了探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)的基本步骤,帮助读者理解潜变量的结构。 5.2 测量误差与统计功效分析: 探讨了如何通过事前(A Priori)功效分析来确定所需的最小样本量,从而避免“无效研究”;并讨论了测量误差如何系统性地削弱统计检验的功效。 5.3 报告与伦理: 强调了清晰、透明地报告研究结果的重要性,遵循主流统计学会的报告规范。同时,对数据收集、匿名性、知情同意等环节的伦理要求进行了深入讨论。 贯穿全书的特色: 本书的每一章都紧密结合了实际案例,指导读者如何将理论知识转化为可操作的分析步骤。我们注重培养读者的批判性思维,鼓励读者在面对数据结果时,不仅要看P值,更要关注效应量(Effect Size)、置信区间以及模型假设的满足程度。通过这种全面的视角,本书致力于将读者从“数据操作者”培养成“数据解释者”和“科学决策者”。

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读后感

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用户评价

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这本书,哦,《教育与心理统计-SPSS应用》,我拿到的时候,真的就像打开了一个新世界。我一直觉得统计学是个枯燥乏味的学科,尤其是那些公式和图表,看得我头晕眼花。但这本书,不知道是怎么做到的,它把我带进了一个既严谨又充满趣味的统计分析旅程。从最基础的描述性统计开始,作者就用了很多贴近教育和心理学实际的例子,比如学生成绩的分布、学习动机的差异、治疗效果的评估等等。我印象最深的是它讲解SPSS操作的部分,不是那种生硬的技术手册,而是像一位耐心的老师,一步步指导你如何输入数据,如何选择合适的分析方法,如何解读输出结果。特别是那些图示,清晰明了,让我这个SPSS新手也能很快上手。而且,这本书不仅仅是教你如何“点点点”,它更强调统计分析背后的逻辑和理论。它会告诉你,为什么我们要用这个统计方法,它能回答什么样的问题,以及它的局限性在哪里。这种深入的讲解,让我不仅仅是学会了工具的使用,更重要的是理解了统计思维。我记得有一次,我正在做一个关于学生学习焦虑的研究,遇到了很多数据处理上的难题,正当我一筹莫展的时候,翻开了这本书,里面关于相关性分析和回归分析的章节,给了我很大的启发。它详细地解释了如何计算相关系数,如何判断相关性的显著性,以及如何构建回归模型来预测学习焦虑的程度。当我按照书中的步骤,在SPSS中一步步操作,最终得到了有意义的结果时,那种成就感真的无与伦比。这本书就像一本通往量化研究大门的钥匙,让我看到了数据背后隐藏的规律和真相。它不仅仅是一本技术指南,更是一本能够激发研究兴趣,培养科学思维的启蒙读物。读完这本书,我感觉自己对教育和心理学领域的很多现象有了更深刻的认识,也更有信心去进行自己的研究了。

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我之前一直觉得,学习统计学就像是在一座迷宫里打转,各种公式和符号让我头晕目眩,特别是当我需要将这些知识应用到我的教育研究中时,更是感到力不从心。《教育与心理统计-SPSS应用》这本书,就像一位经验丰富的向导,带着我一步步走出了迷宫,让我看到了迷宫外的广阔天地。这本书最让我惊喜的地方在于,它并没有一开始就用生涩的理论轰炸读者,而是从实际问题出发。比如,它会问,“我们如何知道一个新教材的效果比旧教材更好?”然后循序渐进地引出比较平均数的方法。SPSS的操作部分,这本书做得非常细致,图文并茂,让我这个SPSS新手也能轻松上手。我尤其喜欢书中在讲解各种统计方法时,都附带了非常贴近教育和心理学实际的案例。比如,在讲到卡方检验时,它会举例说明如何分析学生的学习习惯(例如,喜欢独立学习还是小组学习)与他们的学业成绩(例如,优秀、良好、及格)之间是否存在关联。这种具体的案例,让我立刻就能理解这个统计方法到底能解决什么问题。更让我受益匪浅的是,这本书不仅仅教会我如何“跑”出结果,更重要的是教会我如何“解读”结果。它会深入解释P值到底意味着什么,为什么我们要关注效应量,以及如何避免一些常见的统计误区。我记得有一次,我在分析一组关于学生阅读能力的数据时,得到了一个看似显著的结果,但这本书中的“效应量”讲解,让我意识到,即使结果显著,但效应量很小,实际意义也可能不大。这种对结果深层含义的引导,让我的研究更加严谨和有价值。这本书就像一个宝库,里面充满了解决研究难题的钥匙,让我能够更自信、更有效地进行教育和心理学研究。它不仅是一本工具书,更是一本能够启发研究思路、提升研究能力的启蒙读物。

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我必须说,《教育与心理统计-SPSS应用》这本书,对我而言,不仅仅是一本教材,更像是一位引路人,在我想要深入探索教育和心理学研究的量化层面时,给予了我极大的帮助。这本书的独特之处在于,它并非一股脑地灌输知识,而是巧妙地将统计学的核心概念、SPSS软件的操作技巧,以及教育和心理学研究的实际案例融为一体。我之前对统计学一直有一种“敬而远之”的态度,觉得它非常枯燥和难以理解。但这本书,通过一系列非常贴近我们日常教学和研究的例子,让我看到了统计学的魅力。比如,在讲解描述性统计时,它会用分析学生期末考试成绩的分布来举例,解释如何计算平均分、标准差,以及如何用直方图来展示成绩的分布情况,这些都非常容易理解。SPSS操作部分,我必须夸赞它的详细程度。每一个操作步骤都有清晰的截图,并且作者会用非常通俗易懂的语言解释每一步的目的和意义,让我即使是第一次接触SPSS,也能很快地掌握基本的操作。让我印象尤其深刻的是,这本书在讲解各种推断性统计方法时,例如T检验、方差分析、卡方检验等,都会结合真实的教育或心理学研究场景,详细说明这些方法是如何被用来回答研究问题的。比如,它会演示如何使用T检验来比较两种不同教学方法的学生在某项技能上的差异,如何使用方差分析来探究不同干预措施对学生情绪状态的影响。更重要的是,这本书不仅仅教你如何“得到”统计结果,更教你如何“理解”和“解读”这些结果。它会深入解释P值、效应量、置信区间等概念的含义,并引导读者思考这些统计结果在教育实践和心理学理论中具有怎样的意义。这本书让我从一个对数据分析感到畏惧的人,变成了一个能够自信地运用统计学来解决研究问题的研究者。

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我是一个对数字和数据分析一直感到有些畏惧的人,尤其是在接触教育学和心理学的研究领域之后,更是深感统计学的重要性与自己的知识鸿沟。当我拿到《教育与心理统计-SPSS应用》这本书时,我抱着一种既期待又忐忑的心情。然而,这本书的呈现方式彻底颠覆了我之前的印象。它并没有一开始就抛出大量令人望而生畏的统计术语和复杂公式,而是从一个非常接地气的角度切入,比如,作者会从“我们为什么要学习统计学”这样的问题开始,然后用生动的语言解释统计学在理解人类行为、评估教育干预等方面的不可替代的作用。SPSS的操作部分,这本书做得尤其出色。它不是那种冷冰冰的技术说明书,而是像一位非常有耐心、非常懂你的老师,一步步指导你如何进行数据录入、变量定义、数据转换等基础操作,每一个步骤都配有清晰的截图,并且会告诉你为什么这样做。我最喜欢的是它在讲解各种统计分析方法时,都紧密结合了教育和心理学的实际案例。比如,在讲解T检验的时候,它会举例说明如何比较两个班级的平均分数是否存在显著差异;在讲解方差分析的时候,它会探讨不同教学模式对学生学习兴趣的影响。这些例子让我能够非常直观地理解统计方法是如何应用到实际研究中的。更重要的是,这本书不仅仅教会我如何“操作”SPSS,更教会我如何“思考”。它在解释每一种统计方法时,都会深入分析其背后的统计原理、假设条件以及结果的实际意义。当我学会了如何使用SPSS进行卡方检验,分析两个分类变量之间的关系时,这本书并没有停留在“计算出结果”的层面,而是进一步引导我去思考,这个结果在教育实践中意味着什么,它能给我们带来什么样的启示。这种强调“知其然,更知其所以然”的教学方式,让我从一个数据操作的“小白”,逐渐成长为一个能够理解和运用统计学来分析教育心理学问题的“行家”。这本书为我打开了一扇通往量化研究的大门,让我对这个曾经让我望而却步的领域充满了信心和好奇。

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这本书的出版,对于我这样一个在教育研究领域摸爬滚打多年的学者来说,无疑是一场及时雨。我一直认为,严谨的科学研究离不开扎实的统计基础,而SPSS作为一款广泛应用于社会科学领域的统计软件,其重要性不言而喻。然而,市面上关于SPSS的教材层出不穷,但真正能够将理论与实践完美结合,又能深入浅出地讲解统计学在教育心理学领域应用的,却为数不多。《教育与心理统计-SPSS应用》恰恰填补了这一空白。它不仅详尽地介绍了SPSS的各项功能,更重要的是,它将这些功能巧妙地融入到教育和心理学研究的实际场景中。我特别欣赏作者在案例选择上的独到之处。书中涵盖了从样本抽样、变量编码,到描述性统计、推断性统计,再到高级统计方法如方差分析、回归分析、因子分析等一系列与教育心理学研究紧密相关的分析技术。每一个案例都围绕着真实的教育或心理学问题展开,例如,如何分析不同教学方法对学生学习效果的影响,如何检验特定心理干预措施的有效性,或者如何探究影响学生学业成就的关键因素。这些案例不仅具有很强的实践指导意义,更能激发读者对研究问题的深入思考。书中对SPSS操作步骤的讲解,可以说是细致入微,配以大量的截图和清晰的指令说明,即使是初学者也能轻松跟随。但它并未止步于此,而是更进一步地阐释了每种统计方法的原理、适用条件以及结果的解读。我尤其赞赏它关于统计假设检验的讲解,它不仅仅是告诉你P值小于0.05就拒绝原假设,而是深入分析了P值的含义,以及错误类型的区分,这对于避免在研究中做出错误的统计推断至关重要。这本书让我意识到,SPSS不仅仅是一个工具,更是理解和解决教育心理学问题的有力助手。它帮助我将抽象的理论概念转化为可操作的数据分析,也让我能够更科学、更客观地认识和解释教育和心理现象。

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当我第一次翻开《教育与心理统计-SPSS应用》这本书时,我就被它独特的气质所吸引。与许多理论冗长、实践乏善可陈的统计学教材不同,这本书以一种“润物细无声”的方式,将复杂的统计概念和SPSS软件操作融入到教育和心理学研究的实际场景中。它不像某些书籍那样,上来就罗列一堆公式,而是从一个教育工作者或心理研究者的视角出发,提出他们可能遇到的问题,然后层层剥茧,引出相应的统计分析方法。我非常欣赏作者在SPSS操作讲解上的细致入微。书中每一个关键步骤都有清晰的截图,配以简洁明了的文字说明,即便是对SPSS一无所知的新手,也能在作者的引导下,逐步完成数据录入、变量管理、数据清洗等基础工作。更重要的是,这本书不仅仅停留在“如何操作”,而是深入探讨“为什么操作”。在介绍每一种统计方法时,作者都会详细解释其背后的统计学原理、适用条件以及结果的临床意义。例如,在讲解独立样本T检验时,它不仅演示了如何在SPSS中进行分析,还会深入分析T值、自由度、P值与置信区间之间的关系,并引导读者思考,如何根据分析结果来解释不同教学分组学生的成绩差异。我尤其喜欢书中关于回归分析的章节。它清晰地解释了线性回归模型的基本假设,如何评估模型的拟合优度,以及如何解释回归系数的含义,这对于研究影响学生学业成就或心理健康因素的复杂关系非常有帮助。书中还提供了关于如何处理异常值、选择合适的预测变量等实用建议,这些都远超一般教材的讲解深度。通过阅读这本书,我不仅掌握了SPSS这款强大的统计软件,更重要的是,我学会了如何用统计学的语言来思考和解释教育和心理现象。它让我能够将课堂上抽象的理论知识,转化为解决实际研究问题的有力工具,也让我对量化研究的严谨性和科学性有了更深的认识。

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作为一名多年从事高等教育研究的教师,我深知统计学在量化研究中的核心地位。然而,现实情况是,许多高校的统计学课程往往过于理论化,与实际研究脱节,导致学生毕业后在实际应用中感到力不从心。《教育与心理统计-SPSS应用》这本书的出现,无疑为我们解决这一难题提供了极佳的解决方案。它巧妙地将统计理论与SPSS软件操作相结合,为教育和心理学领域的量化研究提供了一套完整且实用的方法论。我尤其欣赏本书在案例设计上的精妙之处。作者选取了大量具有代表性的教育和心理学研究情境,并将其转化为SPSS可执行的分析任务。例如,在讲解描述性统计时,书中不仅演示了如何计算均值、标准差等基本指标,更进一步探讨了如何通过图表(如直方图、箱线图)直观地呈现数据分布特征,这对于初步了解研究对象的特性至关重要。而在推断性统计部分,无论是单样本T检验、独立样本T检验,还是配对样本T检验,书中都通过详细的步骤解析和结果解读,清晰地展示了如何对不同群体或不同条件下的均值差异进行科学判断。我印象特别深刻的是,书中在讲解方差分析(ANOVA)时,不仅演示了单因素和双因素方差分析的操作,还深入剖析了F检验的原理,以及如何根据F值和P值来判断是否存在显著差异,并进一步通过事后检验来探究具体是哪些组之间存在差异。这对于研究不同教学策略、不同干预措施的效果具有非常重要的指导意义。此外,本书在回归分析部分也做得非常扎实。它不仅讲解了简单线性回归,还引入了多元线性回归,帮助读者理解如何构建能够同时解释多个自变量对因变量影响的模型,这对于揭示教育和心理现象的复杂性至关重要。书中对于回归系数的解释、模型拟合优度的判断,以及多重共线性的问题处理,都提供了非常详尽的指导。总而言之,《教育与心理统计-SPSS应用》是一本兼具理论深度和实践广度的优秀教材,它不仅能够帮助读者掌握SPSS软件的操作技能,更重要的是能够培养读者科学的统计思维和研究能力,为他们在教育和心理学领域开展高质量的量化研究打下坚实的基础。

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对于许多在教育和心理学领域进行研究的人来说,统计分析往往是一道难以逾越的坎. 我曾经也深陷于此,面对着海量的数据和复杂的SPSS界面,常常感到无从下手。《教育与心理统计-SPSS应用》这本书,如同黑夜中的灯塔,为我指明了方向。这本书最让我印象深刻的是它对SPSS操作的讲解,非常接地气,也非常具象化。它不是那种干巴巴的命令式教学,而是像一位耐心的导师,一步步引导你,并且会提前告知你可能遇到的问题以及解决方法。举个例子,在介绍数据录入时,它会非常细致地讲解如何设置变量标签、值标签,以及如何避免一些常见的录入错误,这对于保证后续数据分析的准确性至关重要。在讲解统计分析方法时,这本书更是将理论与实践完美地结合。它不是简单地列出公式,而是通过一系列精心设计的教育和心理学研究案例,来展示不同统计方法的应用。我记得在学习方差分析(ANOVA)时,书中用了一个分析不同教学方法对学生学习兴趣影响的案例。它不仅详细演示了如何在SPSS中进行单因素和双因素方差分析,更重要的是,它深入解释了F统计量、P值以及事后检验的意义,帮助我理解如何判断不同教学方法之间是否存在显著差异,以及具体是哪些方法之间存在差异。这种深入的解析,让我不仅仅是学会了操作,更重要的是理解了方法背后的逻辑。此外,本书在讲解回归分析时,也做得非常出色。它清晰地阐述了如何构建线性回归模型,如何解释回归系数,以及如何评估模型的预测能力。这对于我研究影响学生学业成就的各种因素,例如家庭背景、学习习惯、教师期望等,提供了非常有力的工具。这本书让我意识到,统计学并非遥不可及,SPSS也并非难以驾驭。通过这本书,我不仅掌握了进行量化研究的必备技能,更重要的是,我学会了如何用一种更科学、更客观的方式来审视和解决教育和心理学领域中的问题。

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这本书,在我看来,简直是为教育和心理学领域的研究者量身定做的“利器”。我之前接触过一些统计学的书籍,但往往要么过于理论化,让我难以理解其在实际研究中的应用;要么过于注重SPSS操作的罗列,缺乏对统计学原理的深入阐释。而《教育与心理统计-SPSS应用》这本书,恰恰做到了两者的完美平衡。它的开篇就以教育和心理学研究中常见的问题为切入点,例如“如何评估一项新的教学干预措施是否有效?”、“如何探究影响学生学习倦怠的因素?”等,然后循序渐进地引出相应的统计分析方法。SPSS的操作部分,书中做得非常细致,大量的截图和清晰的操作步骤,让我这个SPSS初学者也能够轻松上手。更让我欣赏的是,它在讲解每一种统计方法时,都不仅仅是停留在“如何操作”的层面,而是深入到“为什么这样做”以及“结果意味着什么”。比如,在讲解描述性统计时,它会结合教育研究的实例,展示如何通过计算均值、标准差、偏度、峰度等来描述学生成绩的分布特征,以及如何利用直方图、箱线图等可视化工具来直观呈现数据。在讲解推断性统计时,它对于T检验、方差分析、卡方检验等方法的原理、假设条件和结果解读,都做了非常详尽的阐述。我特别喜欢书中在讲解回归分析时,对模型拟合优度的讨论,以及如何解释回归系数的实际意义。这对于我理解和分析影响学生学业成就、心理健康等复杂因素之间的关系,提供了非常重要的指导。这本书让我意识到,SPSS不仅仅是一个数据处理工具,更是理解和解释教育和心理现象的强大助手。它帮助我将抽象的统计理论转化为具体的实践操作,也让我能够更科学、更严谨地进行我的研究。

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作为一名在教育领域工作多年的研究者,我深切体会到统计学在量化研究中的重要性。然而,市面上关于统计学的教材种类繁多,但真正能够将SPSS软件的操作与教育心理学研究的实践紧密结合的,却不尽如人意。《教育与心理统计-SPSS应用》这本书,无疑是我近年来阅读过的最令人满意的一本。它最大的亮点在于,它不仅仅是教授SPSS软件的使用,更是将统计学理论的精髓,巧妙地融入到教育和心理学研究的实际情境中。从基础的数据录入、变量管理,到描述性统计、推断性统计,再到回归分析、方差分析等高级统计方法,本书都进行了全面而深入的讲解。我尤其欣赏书中在案例选择上的独到之处。作者选取了大量具有代表性的教育和心理学研究问题,并将其转化为SPSS可以执行的具体分析任务。例如,在讲解独立样本T检验时,书中会演示如何比较两组学生在某项测量指标上的平均差异,并详细解释P值和置信区间的含义,从而帮助读者判断这种差异是否具有统计学意义。在讲解方差分析时,它会探讨不同教学策略对学生学习动机的影响,并展示如何通过事后检验来探究具体是哪些教学策略之间存在显著差异。这些案例的设置,不仅能够帮助读者更好地理解统计方法的原理和应用,更能激发读者对自身研究问题的深入思考。书中对SPSS操作的讲解,也是细致入微,配以大量的截图和清晰的指令说明,即便是统计学基础相对薄弱的研究者,也能轻松上手。更难能可贵的是,本书在讲解统计方法时,并没有止步于“如何操作”,而是深入分析了每种方法背后的统计学原理、适用条件,以及结果的实际意义。这使得读者不仅能够掌握SPSS软件的使用技巧,更重要的是,能够培养科学的统计思维,从而做出更严谨、更有深度的研究。

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做市场研究的时候我都要补习之。排版可以更好

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