具体描述
This text introduces students to the common measurement tools used in Education and Social Science Research so that they can design, produce, and use new research. This text will show how users of research and assessment tools can become proficient in the production of new instruments and understand the skills necessary for constructing new measures. Details of how psychometric, developmental, and interpretive approaches to measurement are used in a multitude of social sciences are reviewed and supporting activities show how researchers use key measurement concepts. The book can be covered one chapter at a time in a formal measurement course or used as a supplementary text for a course on research design.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
最让我印象深刻的是这本书在强调“伦理”与“测量”交叉领域所做的努力。在讨论如何测量敏感信息（如歧视经历或精神健康状况）时，作者不仅关注了统计上的准确性，更深入探讨了研究设计中可能存在的权力失衡和测量带来的二次伤害。书中详细分析了“提问的艺术”——如何措辞才能最大程度地降低受访者的认知负担和防御心理，从而保证数据的真实性。这不仅仅是社会学层面的建议，更是对测量操作层面影响的深刻洞察。例如，它通过对比不同问卷的布局和启动语对回答偏差的影响，展示了环境因素如何系统性地扭曲测量结果。这种对测量过程的全面审视，将方法论的探讨从纯粹的数学游戏提升到了负责任的科学实践的高度。总而言之，这本书成功地将操作层面的技术细节与更宏观的研究伦理框架编织在一起，提供了一种整体性的、以人为本的研究视角。
评分这本书的标题听起来就让人感觉它会是一本扎实的基础教材，专注于测量理论在实际应用研究中的核心概念。我期待它能深入探讨量表的构建、信效度的评估标准，以及在不同研究范式下如何选择和设计合适的测量工具。比如，对于心理测量学中的潜变量模型，我希望书中能给出清晰的图示和实际案例，说明如何将抽象的理论构念转化为可操作的测量指标。特别是在社会科学领域，测量的模糊性常常是研究者头疼的问题，因此，一本好的入门读物应该能详细阐述如何应对测量误差，以及在使用因子分析、项目反应理论（IRT）等高级技术时的理论前提和实际操作步骤。此外，考虑到“Applied Research”这个定语，书中必定会强调测量在质量保证和结果可重复性中的关键作用，而不是停留在纯粹的数学推导上。它应该提供大量的、源自真实研究场景的范例，展示如何批判性地评估现有工具的适用性，并在资源有限的情况下设计出可靠且有效的替代方案。如果它能详尽地覆盖不同测量尺度（定类、定序、定距、定比）的局限性，并指导读者根据研究目的进行恰当的统计分析选择，那么它无疑会成为工具书架上不可或缺的一员。
评分读完这本书后，我感觉自己对“什么是好的测量”有了全新的认识，不再仅仅满足于文献中报告的Cronbach's Alpha值。作者在介绍信度时，似乎花了大量篇幅去剖析“测量不变性”（Measurement Invariance）这个经常被初学者忽略的关键概念。书中通过对比不同群体（比如年龄组或文化背景不同）的样本数据，非常直观地展示了当测量结构发生变化时，直接比较平均分可能带来的误导性结论。这种深度挖掘，让原本枯燥的统计术语变得鲜活起来。尤其值得称赞的是，书中对“效度”的论述远超传统的内容效度和建构效度，它深入探讨了后果效度（Consequential Validity）——即测量结果被使用后带来的实际影响——这一点在政策评估和干预研究中极其重要，却鲜有教材敢于触及。我特别欣赏作者在处理观察性研究和实验设计中的测量差异时所展现出的细致和审慎，它教会了我如何区分是研究设计本身的问题还是测量工具的固有缺陷导致的偏差。这本书提供的不仅仅是方法论，更是一种对研究严谨性的哲学反思。
评分我必须承认，这本书对统计背景知识的要求相当高，初次接触测量理论的读者可能会感到吃力。它没有对涉及到的回归分析、结构方程模型或潜变量分析进行详尽的预备知识讲解，而是直接假设读者已经掌握了基础的统计推理能力，然后直接切入测量层面的复杂性。书中大量的数学表达和矩阵运算，尤其是在讨论多层测量模型（Multilevel Modeling for Measurement）时，要求读者具备较强的抽象思维能力。例如，对于如何处理时间序列数据中的个体异质性对测量一致性的影响，作者提供的解决方案涉及了复杂的混合效应模型参数估计，这显然是为高阶研究生或专业研究人员准备的。然而，对于那些能跟上节奏的读者来说，这种技术深度是无可替代的。它有效地弥补了许多入门级教材在处理“大数据时代测量”时对模型复杂性认识不足的缺陷。如果你在寻找一本能带你跨越从描述性统计到推断性测量的鸿沟，直达前沿计量方法的书籍，这本书的硬核程度是恰如其分的。
评分这本书的结构组织实在有些出乎我的意料，它没有采用传统方法论书籍那种“先定义、后公式、再案例”的线性叙事。相反，它似乎是围绕着“研究问题驱动测量设计”的逻辑展开的。开篇就抛出了一系列复杂的应用场景，比如追踪长期健康指标的变化或者评估复杂的社会态度转变，然后才回溯性地讲解支撑这些测量的必要技术。这种“倒扣式”教学法，对于已经有一些研究经验，但想系统梳理测量底层逻辑的人来说，效果拔群。我发现它在介绍特定测量模型时，常常会穿插对这些模型的历史背景和哲学争议的讨论。例如，在讲解潜变量模型时，书中没有回避关于“人造变量”本体论地位的争论，这使得读者在应用数学模型时，能保持清醒的认识。此外，对于新兴的研究领域，如使用传感器数据或社交媒体文本进行测量，书中也提供了前瞻性的指导，讨论了这些非传统数据源在信效度上面临的独特挑战以及可行的应对策略。这种广度和深度兼具的呈现方式，使得本书更像是一本研究者的工具箱，而不是单纯的教科书。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有