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出版者:Renouf Pub Co Ltd

作者:Not Available (NA)

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价格:0.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9780112710950

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• 教育统计
• 统计学
• 教育数据
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• 数据分析
• 高等教育
• 基础教育
• 教育政策
• 量化研究
• 社会统计

《教育统计学》 《教育统计学》是一本系统性梳理和解析教育领域数据分析方法与实践的专著。本书旨在为教育研究者、政策制定者、管理者以及对教育数据分析感兴趣的读者提供一个坚实理论基础和实用操作指南。 本书的写作宗旨在于，通过科学的统计学方法，深入揭示教育现象的本质，量化评估教育的成效，预测教育发展的趋势，并为教育决策提供可靠的证据支持。我们深知，在当今知识经济时代，数据已成为驱动教育改革和创新的关键要素。因此，掌握教育统计学的知识和技能，对于理解和解决教育领域的复杂问题至关重要。 本书内容概览： 第一部分：教育统计学基础 教育研究与统计学的关系： 本部分将详细阐述统计学在教育研究中的核心作用，从研究设计的科学性、数据的收集与整理，到分析结果的解读与应用，全面展现统计学如何赋能教育研究。我们将探讨统计学在描述教育现状、探究教育规律、评估教育干预效果等方面的具体应用。 数据的基本概念与类型： 深入剖析教育数据在不同层面的表现形式，包括定性数据（如学生访谈记录、教师反馈）和定量数据（如考试分数、学习时长、资源投入），以及这些数据类型的测量尺度（如名义、顺序、区间、比例）。理解数据的类型是选择合适统计方法的前提，我们将通过丰富的教育案例来阐释这一概念。 数据的收集与整理： 介绍多种可靠的教育数据收集方法，如问卷调查、访谈、观察、测验、档案分析等，并强调在数据收集过程中应注意的抽样方法（概率抽样与非概率抽样）、样本代表性以及数据编码与清洗的重要性。同时，也会探讨如何利用现有教育数据库进行数据分析。 统计描述： 重点介绍常用的描述性统计量，包括集中趋势的度量（均数、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位差）以及分布形态的度量（偏度、峰度）。本书将结合教育数据，展示如何通过图表（如直方图、箱线图、散点图）形象地展示数据分布特征，帮助读者直观理解教育现象的概况。 第二部分：推论统计学在教育中的应用 概率与抽样分布： 阐释概率论在统计推断中的基础地位，介绍各种概率分布（如正态分布、二项分布、泊松分布）在教育数据分析中的应用。着重讲解抽样分布的概念及其对统计推断的重要性，为后续的假设检验和参数估计奠定理论基础。 参数估计： 详细介绍点估计和区间估计的概念，并通过实际教育数据案例，演示如何利用样本统计量来估计总体参数（如平均成绩、教师满意度），并计算置信区间，从而对教育现象做出更精确的推断。 假设检验： 这是本书的核心内容之一。我们将系统介绍假设检验的基本原理、步骤和常见的统计检验方法，包括Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。这些方法将应用于解决教育领域的各种问题，例如： 比较不同教学方法对学生学业成绩的影响： 利用t检验或ANOVA（方差分析）来检验不同教学策略是否导致学生成绩存在显著差异。 分析不同教育资源配置对学校绩效的影响： 通过回归分析或相关分析来探究资源投入与学校发展之间的关系。 评估某项教育政策的有效性： 利用假设检验来判断政策实施后，目标群体在关键指标上是否发生了显著变化。 检验不同群体（如性别、年级、地区）在学习态度、学习动机等方面的差异。 相关与回归分析： 深入讲解相关分析，用于度量两个变量之间线性关系的强度和方向（如学习时间和考试成绩之间的关系），以及回归分析，用于建立变量之间的预测模型，预测因变量（如学生未来学业表现）如何随一个或多个自变量（如家庭背景、学习投入）的变化而变化。本书将特别关注多元回归分析在教育预测模型构建中的应用，以及如何处理多重共线性等问题。 第三部分：高级统计方法与教育应用 方差分析（ANOVA）： 进一步扩展对ANOVA的讨论，涵盖单因素方差分析、双因素方差分析以及多因素方差分析，旨在分析多个因素（或其交互作用）对教育结果变量的影响。例如，分析不同教学模式、教师经验以及学生认知风格对学生学习成效的综合影响。 卡方检验： 重点介绍卡方检验在分析分类变量之间关系的应用，例如检验学生成绩等级与家庭经济状况之间是否存在关联，或者不同教学班在学生出勤率上是否存在显著差异。 非参数统计： 介绍在不满足参数检验假设条件时可采用的非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等，并结合教育情境展示其应用。 多层次模型（Multilevel Modeling）： 针对教育数据普遍存在的层级结构（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）而设计的分析方法，能够更准确地估计不同层级的变量对教育结果的影响，并解决传统统计方法可能存在的“平均效应”问题。 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 介绍SEM在检验复杂教育理论模型中的强大功能，通过同时估计多个变量之间的直接和间接关系，揭示教育现象背后更深层的结构性联系。例如，构建包含学习动机、学习策略、教师期望、学业成绩等多变量的复杂模型。 第四部分：教育统计软件应用与报告撰写 常用统计软件介绍： 简要介绍SPSS、R、Stata等主流教育统计软件的功能和使用方法，并提供一些基础的操作示范，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 统计结果的解读与报告撰写： 强调在教育研究中，如何清晰、准确地呈现统计结果，并对其进行有意义的解读，将统计发现转化为可操作的教育建议。本书将提供撰写教育统计研究报告的规范和范例。 本书特色： 紧密结合教育实际： 全书贯穿大量来自基础教育、高等教育、职业教育等不同层面的真实教育案例，力求使理论讲解更具说服力和应用价值。 理论与实践并重： 在深入阐述统计学原理的同时，注重对统计软件操作和结果解读的指导，帮助读者掌握解决实际教育问题的能力。 循序渐进，由浅入深： 结构清晰，从基础概念到高级方法，层层递进，适合不同背景的读者学习。 前沿视角： 引入多层次模型、结构方程模型等前沿统计方法，展现现代教育统计学的最新发展。 《教育统计学》不仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。我们希望通过本书，能够帮助教育工作者和研究者们更好地运用数据洞察教育，用统计学的力量推动教育的进步与发展。

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作为一个致力于跨文化教育比较的研究者，我对如何标准化和调整不同文化背景下测量的差异非常感兴趣。我希望《教育统计学》能够提供关于测量不变性（Measurement Invariance）或项目反应理论（IRT）在跨文化背景下应用的详细指导。带着这种特定的研究目标，我带着极大的热情翻开了这本书，却发现它几乎完全回避了这些复杂的、与现代心理测量学紧密相关的议题。全书的焦点似乎牢牢锁定在经典测验理论（CTT）的框架内，对于IRT的介绍停留在非常基础的等级上，远未达到能够指导实际数据分析的深度。关于问卷设计和信效度检验的部分，提供的更多是教科书式的定义，而非针对特定教育情境（比如，如何检验一个针对不同语言群体设计的阅读理解测试是否具有同等测量效度）的实用操作指南。我尤其想看到关于多水平模型在纵向数据分析中的高级应用，比如如何跟踪个体在不同教育阶段的发展轨迹，以及如何将时间变量纳入复杂的结构方程模型中。然而，书中对这些动态模型的讨论相对薄弱，更侧重于静态截面数据的分析。这使得本书在我眼中，更偏向于一个为教育学本科生准备的“统计学入门精讲”，而非为准备进行高级实证研究的研究生或专业人士提供的“深度参考手册”。它缺少了对当代教育数据复杂性的充分敬意和处理能力。

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我最近在寻找一本能够帮助我系统梳理教育研究方法论的进阶读物，尤其是关于如何处理大规模数据集和进行因果推断的著作。这本书的封面和书名《教育统计学》听起来十分契合我的需求，仿佛预示着一次严谨的、面向前沿的学术之旅。然而，阅读体验却让我感到有些脱节。全书的论述风格异常的保守和传统，似乎停留在上世纪末期量化研究的主流范式中。对于当代教育研究中愈发重要的准实验设计、倾向性得分匹配（PSM）等工具，本书的覆盖面极其有限，且讲解深度远不如那些专门探讨计量经济学或因果推断的专著。我花了大量时间试图在其中寻找关于“效果量”（Effect Size）的深入讨论——这在衡量干预措施实际影响时至关重要——但该主题往往被简化为几个公式的罗列，缺乏对不同效果量指标适用场景的细致辨析和比较。更令人沮丧的是，书中引用的数据案例大多陈旧且缺乏背景信息，它们仿佛只是为了演示某个统计程序而存在的虚拟样本，使得读者难以体会到在真实教育环境中处理缺失值、异常值以及数据清洗的艰辛与必要性。总而言之，如果你是一位已经掌握了基础统计学，并期待一本能引领你进入现代因果推断前沿阵地的书籍，这本书的“新颖度”和“实践性”可能会让你感到意犹未尽，它更像是一本扎实但略显过时的“工具书”。

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说实话，我对这本书的“可读性”感到非常困惑。我不是统计学博士，我是一名有着十年一线教学经验的教育管理者，我需要的是能帮我理解教育评估报告、做出数据驱动决策的辅助材料。我希望《教育统计学》能用更具启发性和视觉化的方式来呈现那些复杂的统计概念。然而，这本书的排版和行文风格极其传统——密集的文字、纯粹的数学符号，几乎看不到任何能帮助非数学背景读者理解核心思想的图表、流程图或概念地图。例如，在解释贝叶斯方法的优势时，作者直接跳入了后验概率的计算，而完全没有用一个清晰的例子来阐释，在教育决策中，贝叶斯思维如何能更好地处理“先验知识”和“新证据”的结合，这对于评估那些没有随机对照组的政策干预至关重要。此外，全书几乎没有提及任何关于统计软件操作的指导——无论是R、Python还是SPSS——这在如今这个时代是难以想象的疏忽。一本现代的统计学书籍，理应提供代码片段或至少是操作步骤的指引，让读者能够立即将学到的知识付诸实践。这本书给我的感觉是，它完美地服务于那些已经将统计学作为主要研究语言的人，但对于试图“学会用统计学说话”的教育工作者来说，它设置了太多的前期门槛，使得学习过程变得异常晦涩和低效。

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这本《教育统计学》的书籍，从内容上看，似乎是针对教育领域中数据分析和量化研究的一本权威指南。我最初抱有极大的期待，希望它能为我解析复杂的统计模型在教育决策中的应用，特别是那些关于学生表现、课程有效性和资源分配的量化评估。然而，当我翻阅其中的章节时，我发现它更像是一本纯粹的统计学教科书的延伸，而非一本真正关注教育情境的专业著作。书中大量篇幅被用来阐述回归分析、方差分析这些基础而又抽象的数学概念，公式推导占了绝大多数篇幅，而将这些工具如何巧妙地映射到真实世界的教育问题上，却显得力不从心，或者说，只是蜻蜓点水般地提及了几个案例。例如，在讨论层次线性模型（HLM）时，作者似乎默认读者已经对教育数据的内在结构——例如学生嵌套在班级、班级嵌套在学校——有着深刻的理解，但对于如何识别和处理这些层级效应带来的偏差，书中的解释依然停留在技术层面，缺乏富有洞察力的教育学解释。我期待的，是那种能将冰冷的数据点与鲜活的教学场景联系起来的叙事，是能告诉我们，某个统计显著性结果究竟意味着哪一种教学策略的成功或失败。这本书，遗憾地没有提供这种桥梁，它更像是一个强大的数学工具箱，但没有附带一本详细的“教育应用说明书”。这种取向让那些主要关注教育实践和政策解读的研究者感到有些迷失方向，因为我们需要的不是更多关于“如何计算”的细节，而是更多关于“如何理解和应用”的深度见解。

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我购买这本书的另一个主要目的是希望它能对教育政策评估中的“价值”和“公平性”问题提供量化分析的视角。我期待它能涵盖一些与社会公正、教育公平相关的统计工具，比如如何使用统计模型来检测不同社会经济背景学生之间的“机会差距”（Opportunity Gaps），或者如何量化不同干预措施对弱势群体的异质性影响。然而，这本书的视角显得异常“价值中立”，或者说，是完全脱离了社会伦理考量的技术性描述。它热衷于讲解如何计算平均差异，却很少探讨如何设计研究来区分结构性不公与个体差异所导致的统计结果。例如，在处理“辍学率”这一指标时，它会详细介绍生存分析的方法，但却鲜有篇幅去探讨如何构建一个更复杂的模型，来量化学校资源分布不均对不同族裔学生辍学风险的累积影响。这种对“技术可行性”的过度关注，而对“研究意义和伦理边界”的忽视，使得这本书的讨论停留在了一种纯粹的方法论层面，缺乏必要的批判性反思。对于那些希望利用统计学工具来推动教育系统变革的研究者来说，这本书提供的分析框架可能过于简化和机械化，它更像是一个数学公式的陈列馆，而不是一个探讨教育复杂现实的智慧殿堂。

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