具体描述
This book provides a refreshing and user-friendly guide to quantitative data analysis in education for students and researchers. It assumes absolutely no prior knowledge of quantitative methods or statistics. Beginning with the very basics, it provides the reader with the knowledge and skills necessary to be able to undertake routine quantitative data analysis to a level expected of published research. Rather than focusing on teaching statistics through mathematical formulae, the book places an emphasis on using SPSS to gain a real feel for the data and an intuitive grasp of the main concepts and techniques involved. Drawing extensively upon up-to-date and relevant examples, the reader will be encouraged to think critically about quantitative research and its potential as well as its limitations in relation to education. Packed with helpful features, this book: provides illustrated step-by-step guides showing how to use SPSS, with plenty of exercises to encourage the reader to practice and consolidate their new skills; makes extensive use of real-life educational datasets derived from national surveys in the US and UK to illustrate key points and to bring the material to life; and, has a companion website that contains all of the educational datasets used in the book to download as well as comprehensive answers to exercises and a range of other useful resources that are regularly updated The book will therefore appeal not only to undergraduate and postgraduate students but also to more established and seasoned educational researchers and lecturers and professors who have tended to avoid or shy away from quantitative methods.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的封面设计非常简洁，却又透着一股严谨的气息。当我拿到它的时候，就立刻被那深邃的蓝色和清晰的标题吸引住了。迫不及待地翻开第一页，首先映入眼帘的是一个引言，它没有一开始就抛出枯燥的公式和定义，而是从一个教育研究者在面对海量数据时可能会遇到的困境出发，用生动的语言描绘了数据分析的重要性。我能够想象到，一个初入教育研究领域的研究者，或者是一个想要将自己的教学实践数据化、科学化的教师，在面对“如何理解这些数字背后的含义”、“如何从看似混乱的数据中提炼出有价值的信息”等问题时，会有怎样的迷茫。这本书似乎就在诉说着：“别担心，我来帮你。”它让我看到了数据分析不再是冰冷的数学游戏，而是连接理论与实践、揭示教育现象本质的有力工具。引言部分还强调了定量分析在教育研究中的不可替代性，比如在评估教学项目效果、分析学生学习模式、预测学业成就等方面，定量方法能够提供客观、可量化的证据，从而支持更科学的决策。这让我对接下来的内容充满了期待，相信它不仅仅会教授方法，更能启发我对教育研究的思考深度。
评分这本书在阐述因子分析和聚类分析的章节，让我对探索性数据分析有了全新的认识。之前，我总觉得这些方法比较抽象，难以理解其背后的逻辑。然而，作者通过生动形象的比喻和精心设计的图表，将这些复杂的技术变得易于理解。他解释了因子分析如何帮助我们发现隐藏在众多观测变量背后的潜在结构，这对于理解复杂的教育概念，如学习风格、教学效能等，非常有帮助。我也对聚类分析在识别不同学生群体、教学策略类型等方面的应用印象深刻。书中提供了具体的算法步骤和应用案例，让我能够清晰地看到如何运用这些方法来组织和理解大量数据。对我而言，这些章节不仅是方法的介绍，更是思维方式的启迪，让我学会如何从数据中发现模式和结构，从而更深入地理解教育现象。
评分这本书在讲解回归分析的部分，简直就像为我打开了一扇新的大门。我一直认为回归分析是一种非常强大的工具，能够帮助我们理解变量之间的关系，预测未知。然而，自己动手尝试时，常常会遇到各种问题，比如模型拟合度不佳、变量选择的困惑、多重共线性的影响等等。这本书的作者似乎预见到了这些难题，他不仅详细介绍了简单线性回归和多元线性回归的基本原理，还深入探讨了如何构建一个稳健的回归模型。我对书中关于“模型诊断”的部分印象尤为深刻，例如对残差的分析、对离群点的识别、对杠杆点和影响点的检测。这些细节的讲解，让我明白了回归模型并非一成不变，而是需要经过反复的检验和修正，才能得出可靠的结论。作者还列举了许多在教育研究中实际应用的回归模型案例，例如预测学生学业成绩、分析影响学习动机的因素等，这些案例让我能够将理论知识与实际应用相结合，为我自己的研究提供了丰富的灵感和可借鉴的思路。
评分阅读这本书关于中介效应和调节效应的章节，我仿佛获得了一把解锁复杂因果关系的钥匙。在教育研究中，我们常常不仅仅满足于知道两个变量之间是否存在关系，更希望理解这种关系是如何发生的，或者说，是否存在中介变量。同时，我们也希望知道，这种关系是否会受到其他变量的影响，即是否存在调节效应。这本书清晰地阐释了中介效应和调节效应的理论基础，并提供了常用的检验方法，例如Bootstrap方法。我对书中关于如何区分中介和调节、如何选择恰当的模型来检验这些效应的讲解，感到非常实用。作者通过具体的教育研究案例，将这些抽象的概念变得具象化，例如，研究“教师支持”对“学生学习投入”的影响，以及“学生自我效能感”在其中的中介作用，或者“班级规模”对这种关系的调节作用。这些案例让我能够更好地理解这些复杂的统计模型在教育研究中的实际应用价值。
评分阅读了这本书关于统计推断的章节，我深感其内容之详实与逻辑之清晰。作者并没有简单地罗列各种统计检验方法，而是从根本上解释了统计推断的原理，即如何从样本数据推断总体特征。他对“概率”、“显著性水平”、“p值”等核心概念的阐释，循序渐进，配合生动的例子，即使是初次接触这些概念的读者，也能逐渐理解其深层含义。我尤其欣赏作者对于“统计显著性”和“实际显著性”之间区别的强调。在教育研究中，我们常常会看到一些研究得出“统计学上显著”的结果，但若不结合研究背景和效应量来判断，这些结果可能并无实际意义。这本书在这方面提供了深刻的洞见，提醒我们不能仅仅满足于找到数字上的差异，更要关注这些差异在教育实践中是否具有真正的价值和影响。此外，书中对于不同类型数据的处理方法，例如连续变量、分类变量的处理，以及如何根据研究问题选择恰当的统计检验，都进行了细致的讲解。通过对这些内容的学习，我感觉自己已经能够更有信心地去设计研究、分析数据，并且能够更批判性地审视他人研究的统计结论。
评分我对于书中关于“数据质量管理”和“数据伦理”的讨论，印象非常深刻。在 quantitative data analysis in education 的实践中，我们往往只关注分析方法本身，却忽略了数据质量的重要性。这本书恰恰弥补了这一盲区。作者详细阐述了数据收集过程中可能出现的各种误差，以及如何进行数据清洗、处理缺失值、识别异常值等，这些都是确保分析结果准确可靠的前提。更重要的是，他对数据伦理的强调，让我认识到在教育研究中，我们不仅要遵守学术规范，更要高度关注学生和参与者的隐私保护，以及如何负责任地使用和传播数据。这种对研究过程的全面性和审慎性的关注，让我对这本书的严谨程度有了更深的体会，也提醒我在未来的研究中，要将数据质量和伦理放在首位。
评分我对于这本书中关于调查研究设计和数据收集的章节，感到非常满意。在教育领域，很多研究都依赖于问卷调查来收集信息，但如何设计一份有效的问卷，如何保证数据的信度和效度，一直是许多研究者面临的挑战。这本书在这方面提供了非常实用的指导。作者从问卷的题目设计、选项设置，到量表的构建、测量误差的控制，都进行了细致的讲解。我特别欣赏他对“测量工具的效度”的深入分析，包括内容效度、结构效度、效标关联效度等等，并提供了具体的评估方法。这让我认识到，一份看似简单的问卷背后，蕴含着严谨的科学方法。此外，书中对于不同抽样方法的介绍，以及如何根据研究目的选择合适的抽样策略，也为我提供了重要的参考。通过对这些内容的学习，我感觉自己对如何进行高质量的教育调查研究有了更清晰的认识，并且更有信心去设计和实施自己的调查项目。
评分这本书中关于“将定量分析结果应用于教育实践”的章节，让我看到了数据分析的真正价值所在。很多时候，我们学习了各种统计方法，能够分析出“显著”的结果，但却不知道如何将这些结果转化为实际的教育改进。作者在这部分内容中，提供了一些非常具有启发性的思路。他强调了研究者需要将统计结果与教育理论、教学经验相结合，以更全面地理解数据背后的意义。书中还探讨了如何将定量研究结果有效地传达给教育决策者、一线教师和家长，让他们能够理解并采纳研究的发现。我特别欣赏他对“将统计发现转化为可操作的建议”的讨论，这需要研究者不仅具备扎实的统计功底，更要对教育实践有着深刻的理解。这本书让我明白，定量分析的最终目的，是为了更好地服务于教育，提升教育质量。
评分这本书在数据可视化方面的讲解，让我意识到图表不仅仅是数据的呈现，更是沟通和理解的桥梁。作者没有简单地介绍各种图表的类型，而是强调了如何根据不同的研究目的和数据类型，选择最恰当的可视化方式，以清晰、直观地传达信息。我特别喜欢他对“有效可视化”原则的阐述，例如避免信息过载、突出关键信息、确保图表的准确性等。书中列举了许多优秀的教育研究数据可视化案例，从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、热力图，都展现了数据之美和洞察力。这让我意识到，一个好的图表能够瞬间抓住读者的眼球，让他们快速理解复杂的数据模式，甚至激发进一步的思考。对于我而言，这不仅仅是学习了绘图技巧，更是学习了如何用视觉语言来讲好数据的故事。
评分这本书关于教育研究中实验设计和准实验设计的章节，对我来说是极其宝贵的财富。在教育领域，我们经常需要评估教学干预措施的效果，而科学的实验设计是确保研究结果可靠性的基石。作者深入浅出地讲解了随机对照试验（RCT）的原理和优点，以及在教育场景中如何进行有效的随机化。更重要的是，他详细讨论了在教育研究中，由于伦理、实践等原因，RCT有时难以实施时，准实验设计所扮演的重要角色。书中对准实验设计的各种类型，如前测后测设计、不相等控制组设计、时间序列设计等的讲解，以及如何通过统计方法来尽可能地控制混淆变量，弥补随机化缺失带来的不足，让我受益匪浅。我尤其欣赏他对“内部效度和外部效度”的权衡与讨论，这在教育干预研究中是至关重要的。这本书让我对如何设计一个既能回答研究问题，又能保证研究结果可信度的实验或准实验研究，有了更全面的认识。
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