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出版者:辽宁师范大学出版社

作者:魏华忠等编著

出品人:

页数:410

译者:

出版时间:2003-2

价格:18.00元

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isbn号码:9787810423748

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《教育统计与测量》 内容梗概： 本书深入探讨了教育领域中统计学原理与测量方法在教学实践、教育研究以及教育决策中的核心应用。本书旨在帮助教育工作者、研究者以及政策制定者掌握科学的量化工具，从而更客观、准确地理解和评估教育过程及结果。 第一部分：教育统计学基础 本部分系统性地介绍了统计学在教育情境下的基本概念和方法。 统计学概述与教育研究中的地位： 阐述了统计学作为科学研究重要支撑的地位，并聚焦于其在教育学、心理学、社会学等相关学科中的不可或缺性。强调统计学如何帮助我们从纷繁复杂的教育现象中提炼出规律，并进行科学的解释。 数据类型与测量尺度： 详细区分了定性数据（如学生性别、班级分组）与定量数据（如考试分数、学习时长），并深入解析了不同测量尺度（名义尺度、顺序尺度、区间尺度、比例尺度）的特点及其对统计分析方法的选择所产生的影响。 数据的收集与整理： 介绍了多种有效的数据收集技术，包括问卷调查、访谈、观察、测验等，并提供了数据录入、清理、编码以及可视化呈现（如绘制频数分布表、直方图、条形图、饼图等）的实用方法。 描述性统计： 重点讲解了用于概括和描述数据集特征的各种统计量。这包括集中趋势的度量（如均值、中位数、众数）、离散程度的度量（如全距、四分位差、方差、标准差）以及位置的度量（如百分位数、百分等级）。通过这些描述性统计量，可以清晰地把握数据的基本分布情况。 推论性统计： 引入了从样本数据推断总体特征的基本思想。本节将深入讲解概率论的基础知识，以及统计推断的两个主要方面：参数估计（点估计与区间估计）和假设检验。 参数估计： 阐释了如何利用样本统计量来估计未知的总体参数，并讲解了置信区间的概念及其计算方法，从而为我们对总体参数的取值范围提供一个合理的估计。 假设检验： 详细介绍了假设检验的基本步骤和逻辑，包括建立原假设与备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算P值以及做出统计决策。重点讲解了单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、Z检验等常用假设检验方法，并探讨了第一类错误与第二类错误。 方差分析（ANOVA）： 介绍了单因素方差分析和多因素方差分析，用于比较三个或三个以上组的均数是否存在显著差异。这对于分析不同教学方法、不同课程设计对学生学习效果的影响等教育研究场景至关重要。 相关与回归分析： 探讨了两个变量之间线性关系的强度和方向（相关系数），并讲解了如何通过回归方程来预测一个变量的取值。重点介绍了简单线性回归和复回归分析，以及其在预测学生学业成绩、识别影响因素等方面的应用。 第二部分：教育测量学原理 本部分聚焦于教育测量学的核心理论与方法，关注如何科学地设计、开发和评价教育测量工具。 测量学基本概念： 定义了测量、测验、测试等核心术语，并探讨了教育测量的基本目的，如知识技能的评估、能力倾向的识别、学习过程的诊断等。 测验的类型与功能： 分类介绍了成就测验、能力倾向测验、兴趣测验、人格测验等不同类型的教育测验，并分析了它们各自的功能和适用范围。同时，也区分了诊断性测验、形成性测验和总结性测验。 测验的信度（Reliability）： 深入阐述了信度在教育测量中的重要性，即测量工具的一致性和稳定性。详细介绍了信度的不同类型：重测信度、复本信度、内部一致性信度（包括分半信度和克隆巴赫系数）以及评分者信度。提供了评估和提高测验信度的方法。 测验的效度（Validity）： 阐释了效度是指测验能够准确测量出其所要测量内容的程度。本节重点介绍了效度的不同类型：内容效度、构念效度（包括聚合效度和区分效度）、效标关联效度（包括预测效度和 concurrent效度）。并指导如何通过设计和分析来证明测验的效度。 测验项目的分析： 讲解了如何对测验中的单个题目进行分析，以评估其质量。这包括难度指标（p值）、区分度指标（点二列相关、二列相关）以及干扰项的分析。通过项目分析，可以筛选出高质量的题目，并改进不良题目。 测验的常模（Norms）与分数转换： 介绍了常模的建立及其重要性，解释了如何通过常模将原始分数转换为可比的相对分数，如百分等级（PR）、标准分数（Z分数、T分数、离差智商等）。这使得不同测验、不同群体之间的分数得以有效比较。 项目反应理论（Item Response Theory, IRT）简介： 简要介绍IRT作为经典测量理论（CTT）的补充和发展，强调其在更精细的测验项目分析、能力估计和测验编排方面的优势。 测验的编制过程： 提供了从测验目的确立、测量目标细化、题目编写、专家审议、预试、统计分析到正式版本的形成等一系列完整的测验编制步骤和注意事项。 第三部分：教育统计与测量在实践中的应用 本部分将前两部分所学的理论知识应用于具体的教育实践场景。 学习效果的评估与分析： 如何利用描述性统计和推论性统计方法分析学生的考试成绩、作业表现等，了解整体学习水平和个体差异。 教学干预效果的检验： 如何通过假设检验、方差分析等方法，科学评估新教学方法、新课程改革的实际成效。 学生能力与潜能的测量： 如何运用能力倾向测验、性格测验等工具，识别学生的优势与不足，为教育决策和生涯指导提供依据。 教育研究的设计与统计分析： 指导研究者如何结合研究问题，选择合适的统计方法进行数据分析，并正确解读研究结果。 教育决策的量化支持： 探讨如何利用统计数据和测量结果，为课程设置、资源分配、师资培训等教育行政决策提供科学的参考。 结论 《教育统计与测量》不仅是一本理论知识的汇集，更是一本实用的操作指南。通过学习本书，读者将能够： 理解教育现象的量化本质： 认识到统计学和测量学在理解和改进教育过程中的核心作用。 掌握科学的数据分析技能： 能够运用恰当的统计工具对教育数据进行描述、推论和解释。 鉴别和应用高质量的教育测量工具： 能够评估测验的信效度，并根据实际需求选择或编制合适的测量工具。 提升教育研究和实践的科学性： 能够基于严谨的量化证据，做出更明智的教育决策和更有效的教学干预。 本书适合高等院校教育学、心理学、师范类专业的学生，以及广大一线教育工作者、教育研究人员和教育行政管理人员阅读。

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这本书的结构安排堪称一绝，逻辑链条非常清晰流畅。我发现作者在构建知识体系时，采用了由浅入深、层层递进的策略。一开始从最基础的数据收集和描述性统计讲起，就像是为后续的复杂分析打地基一样，每一步都走得非常扎实。等到进入到推断性统计的部分，作者并没有急于抛出复杂的模型，而是先用大量的篇幅解释了概率论和抽样分布这些理论基石的重要性，让人明白“为什么”要用这些工具，而不仅仅是“怎么用”。我尤其欣赏作者在引入回归分析和方差分析时所采用的对比叙事手法，将不同分析方法的适用场景和内在联系描绘得淋漓尽致，避免了让读者将这些方法混淆。读到中间部分时，我甚至有一种“豁然开朗”的感觉，过去在其他资料中感到困惑的那些概念，在这里得到了一个统一的解释框架。虽然书中涉及了不少公式，但作者总能巧妙地将数学符号转化为直观的统计意义，使得那些原本可能令人望而却步的章节，也变得可以被理解和消化。这种精心雕琢的章节布局，极大地提升了阅读的效率和深度。

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这本书在语言风格和术语的统一性上做得非常出色，这对于保持阅读的连贯性至关重要。我发现作者在全书中对关键术语的定义和使用保持着惊人的一致性，这避免了我在不同章节间切换时需要重新适应术语含义的麻烦。例如，对于“效应量”的界定，从一开始的介绍到最后的应用，其表达方式和侧重点都是统一的，这为构建稳定的知识框架提供了极大的便利。虽然作为一本统计学著作，必然会用到一些专业术语，但作者在首次出现这些术语时，总会给出简洁明了的解释，并且通常会用粗体字进行强调，这对于需要快速定位和复习的读者来说非常友好。相比于某些其他教材那种拼凑感很强的风格，这本书读起来像是一个完整、和谐的有机整体，仿佛是一位成熟的学者在与你进行一次高质量的学术对话。这种行文的自洽性和严谨性，是衡量一本优秀教材的关键标准之一，而这本书无疑在这方面表现优异。

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这本书的封面设计得非常简洁，黑白为主色调，配上一个抽象的统计图表图形，整体感觉挺有学术气息的。我拿到手的时候，首先被它的装帧吸引了，纸质摸起来很厚实，字体印刷清晰锐利，让人感觉这本书的制作非常用心。尽管我不是这个领域的专业人士，但光是翻阅目录和前言，就能感受到作者在学术上的严谨态度。我本来还担心内容会过于晦涩难懂，但随便翻开几页，发现作者在解释一些核心概念时，会用一些贴近实际的案例来辅助说明，这对于我这种初学者来说，无疑是一个巨大的帮助。比如，它对某个统计假设检验的介绍，不仅仅停留在公式的堆砌，还深入探讨了这种检验在教育研究中实际应用的可能性和局限性，这点让我印象深刻。当然，对于深度学习者来说，可能还需要配合其他资料进行深入研究，但作为入门或系统学习的参考书，它绝对是值得推荐的。这本书的排版也比较合理，段落之间的留白适中，长时间阅读也不会让人感到疲劳。总的来说，这本书从外观到初步接触的感受，都传递出一种专业、可靠的信号，让人对接下来的阅读充满期待。

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关于这本书的案例支撑，简直是教科书级别的典范。很多统计学的书籍往往为了追求理论的完备性，而忽略了与实际研究的结合，导致读者学了知识却无处可用。但这本书明显不同，它似乎处处都在提醒读者，我们学习这些方法是为了解决真实的教育问题。我留意到，书中的每一个重要统计技术点，几乎都配有一个详细的、来自真实或模拟的教育研究场景。比如，在讲解信度和效度检验时，作者不仅仅给出了公式，还展示了如何根据某个心理测量工具的原始数据来计算，并对结果进行了深入的解读，甚至探讨了数据存在异常值时应该如何修正。这些详尽的操作步骤和分析解读，让理论变得“活”了起来。我甚至尝试着根据书中的步骤，在自己的电子表格软件里复现了几个案例的计算过程，发现过程完全可以被追踪和理解。这种极强的实操指导性，对于那些需要进行毕业论文或科研项目的数据分析的人来说，简直是如虎添翼。它不是那种高高在上的理论陈述，而更像是一位经验丰富的导师，手把手地带着你走过分析的每一步。

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阅读这本书的过程，让我对“测量”的理解上升到了一个新的高度。我以前总觉得测量就是打个分、算个平均数，但这本书让我意识到，教育测量背后蕴含着深刻的哲学和方法论思考。作者在探讨潜变量模型和项目反应理论（IRT）时，展现出了极高的前沿视野。这些内容通常在入门级教材中会被一笔带过，但在这本书里，作者花了大量的篇幅去剖析这些现代测量理论的优势和局限，甚至讨论了它们在面对文化差异和认知负荷时的挑战。这部分内容极大地拓宽了我的思路，让我开始反思过去所使用的那些传统测量方式是否真的足够公平和有效。更重要的是，作者在讨论这些复杂理论时，保持了一种审慎的态度，没有把任何一种方法奉为圭臬，而是鼓励读者根据研究目标进行批判性选择。这种引导读者进行深度思考的写作风格，远超出了普通“工具书”的范畴，更像是一部关于教育科学思维的专著。

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