A Programmed Introduction to Educational and Psychological Measurement pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Brooks/Cole Publishing Company

作者:Samuel Levine

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1970

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780818546457

丛书系列:

图书标签:

• 教育测量
• 心理测量
• 程序化学习
• 统计学
• 教育统计
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• 测量理论
• 信度与效度
• 标准化测试
• 评估

好的，这是一本关于教育与心理测量学的图书简介，内容详实，力求自然流畅： --- 《统计学导论：数据驱动的决策制定》 内容简介 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与决策制定的核心要素。无论是经济分析、市场调研、科学实验，还是社会治理，有效理解和运用数据分析能力都是现代专业人士的必备素养。《统计学导论：数据驱动的决策制定》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的统计学基础框架。本书的编写哲学是“从应用中学习统计”，力求消除统计学概念与实际问题之间的鸿沟。 第一部分：统计思维与描述性统计 本书的开篇建立在培养读者的“统计思维”之上。我们探讨的不仅仅是公式和计算，更是如何以一种批判性的眼光看待数字、理解变异性（Variability）以及认识抽样在推断过程中的核心地位。 第1章：数据与统计学的核心概念 本章首先界定了变量的类型——定性与定量、离散与连续——以及数据的收集方法和潜在的偏误来源。我们将深入解析总体（Population）与样本（Sample）的区别，并强调在研究设计阶段就应确定的目标群体与参数（Parameters）的概念。 第2章：数据的可视化表示 有效沟通数据是统计学的关键一步。本章详细介绍了多种可视化工具的应用场景：直方图（Histograms）用于理解分布的形状，茎叶图（Stem-and-Leaf Plots）用于保留原始数据信息，箱线图（Box Plots）用于快速识别中位数、四分位数和异常值。我们特别关注如何选择最恰当的图表类型来避免误导性的视觉呈现。 第3章：集中趋势与分散程度的度量 这是描述性统计的基石。我们不仅阐述了均值（Mean）、中位数（Median）和众数（Mode）各自的优势与局限性，更深入讨论了在不同数据分布下（如偏态分布）应优先采用哪种集中量度。在分散性方面，标准差（Standard Deviation）、方差（Variance）和极差（Range）的计算及其统计学意义被详尽阐述，帮助读者量化数据的“散布”程度。 第二部分：概率论与理论基础 统计推断建立在坚实的概率论基础之上。本部分将严谨但通俗地介绍概率的基本规则，并将其无缝衔接到统计模型的构建。 第4章：概率的基本原理 本章涵盖了古典概率、经验概率和主观概率的定义。关键概念如独立事件、互斥事件、条件概率以及贝叶斯定理（Bayes’ Theorem）的实际应用被详细解析。例如，如何利用贝叶斯推断来更新基于新证据的信念强度。 第5章：随机变量与重要的概率分布 我们区分了离散型与连续型随机变量，并详细剖析了最常用的几种分布：二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）以及正态分布（Normal Distribution）。正态分布作为许多统计过程的理论支柱，其特性（如68-95-99.7法则）被彻底阐释，并辅以大量实际案例说明。 第6章：中心极限定理的威力 中心极限定理（Central Limit Theorem, CLT）是连接描述性统计与推断统计的桥梁。本章着重解释CLT为何如此重要，即无论原始总体分布如何，抽样分布的均值最终会趋向于正态分布。这为后续的置信区间和假设检验提供了理论保障。 第三部分：统计推断：从样本到总体 本部分是本书的核心，专注于如何利用样本数据对总体特征做出科学推断。 第7章：置信区间的构建与解释 我们超越了简单的公式记忆，深入探究置信区间（Confidence Intervals）的构建逻辑。无论是针对总体均值还是总体比例，我们都详细讲解了如何选择合适的分布（Z分布或t分布），并强调了置信水平的真正含义——它描述的是方法的可重复性，而非单个区间的概率。 第8章：假设检验的基本框架 本章系统地介绍了假设检验（Hypothesis Testing）的五大步骤：提出零假设（Null Hypothesis）与备择假设、选择显著性水平（α）、计算检验统计量、做出决策以及解释结果。我们详细讨论了第一类错误（Type I Error）与第二类错误（Type II Error）的权衡，并引入了P值的实际意义。 第9章：单样本与双样本均值检验 本章应用前述框架，讲解了最常用的t检验（t-tests）。内容包括单样本t检验、独立样本t检验（Independent Samples t-test）和配对样本t检验（Paired Samples t-test）。对于何时使用方差齐性检验（Levene’s Test）以及如何处理违反正态性假设的情况，提供了明确的指导。 第10章：方差分析（ANOVA） 当需要比较三个或更多独立组的均值时，方差分析成为必要的工具。我们从单因素方差分析（One-Way ANOVA）的F检验原理入手，解释了组间变异与组内变异的比率概念，并讨论了显著的F检验后如何进行事后多重比较（Post-hoc Tests），如Tukey's HSD。 第四部分：关系分析与回归建模 理解变量之间的关系是数据分析的更高层次目标。本部分聚焦于相关性与回归分析。 第11章：相关性分析 本章首先区分了相关性与因果关系。我们讲解了皮尔逊相关系数（Pearson’s r）的计算及其对数据分布的要求，并介绍了斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s Rho）在处理非线性关系和有序数据时的应用。 第12章：简单线性回归 简单线性回归（Simple Linear Regression）是预测建模的起点。本章详细解释了最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）的原理，即如何找到最佳拟合线。我们深入分析了回归方程的组成部分——截距、斜率的解释，以及决定系数（R-squared）在解释变异性中的作用。 第13章：多元线性回归 在现实世界中，通常需要同时考虑多个预测变量。本章扩展到多元回归（Multiple Regression），重点讲解了如何解释偏回归系数，以及如何处理多重共线性（Multicollinearity）问题。同时，我们也讨论了模型诊断，如残差分析的重要性，以确保模型假设的有效性。 第14章：非参数统计方法 考虑到许多实际数据集不满足参数检验的严格假设，本章提供了强大的非参数替代方案。内容涵盖了卡方检验（Chi-Square Tests）用于分析分类变量的关联性，以及针对等级数据的非参数替代检验，如Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验。 本书特色 真实数据集驱动： 每章均配有来自经济学、社会科学、健康科学等领域的真实数据集案例，确保理论与实践的紧密结合。 计算工具集成： 本书在理论讲解之余，提供了使用主流统计软件（如R语言基础命令或Excel高级功能）实现分析的详细步骤，旨在培养“动手”能力。 批判性解读： 强调统计报告的解读和报告的透明性，帮助读者识别研究中的常见统计陷阱和误用。 通过系统学习《统计学导论：数据驱动的决策制定》，读者将获得扎实的统计学基础，能够自信地设计研究、分析数据，并最终基于严谨的证据做出明智的决策。

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坦白说，我拿到《A Programmed Introduction to Educational and Psychological Measurement》的时候，并没有抱太大的期望。市面上关于这个主题的书籍实在太多了，而且很多都写得枯燥乏味。但这本书却给了我一个大大的惊喜。它真的贯彻了“程序化”的理念，内容组织得非常有逻辑性，像是精心设计的学习路径图。开篇部分对测量学的基本概念做了非常扎实、清晰的阐述，这一点非常关键，因为我之前总是被一些术语搞得云里雾里。随后，它逐渐引入了更深入的内容，比如不同类型的测量工具、数据分析的基本技术，以及如何解读测量结果。让我印象深刻的是，它不是简单地罗列知识点，而是通过引导性的提问和精心设计的练习，让你主动去思考，去探索。有时候，我会发现自己竟然能够主动运用书中的方法去分析一些实际案例，那种成就感是无与伦比的。它还特别强调了测量在实际教育和心理学应用中的重要性，通过案例分析，让我理解了为什么这些测量工具如此有价值。这本书的排版也很舒服，图表清晰，重点突出，阅读体验非常棒。它让我感觉到，学习测量学并不一定要死记硬背，而是可以通过理解和实践来掌握的。

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作为一名已经在这个领域摸爬滚打了一段时间的人，我有时候会觉得很多教科书都过于理论化，脱离实际。《A Programmed Introduction to Educational and Psychological Measurement》则在这方面做得尤为出色。它不仅讲解了理论，更重要的是，它展示了这些理论是如何在教育和心理学领域发挥实际作用的。书中的例子和案例都非常贴切，让我能够将抽象的概念与具体的应用场景联系起来。例如，在讲解信度的时候，它不仅解释了不同信度系数的意义，还举例说明了在实际考试设计中，如何通过提高信度来保证测试结果的公平性和准确性。同样，在讨论效度时，它也深入浅出地分析了不同效度类型在评估学生学习成果或诊断心理问题时的应用。而且，它并没有停留在“是什么”的层面，而是进一步探讨了“为什么”和“如何做”，这对于提升我的专业判断力非常有帮助。它鼓励读者批判性地思考测量方法，并认识到不同测量工具的局限性。这本书对于想要深入理解测量学背后逻辑，并希望将其应用于实际工作中的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。它让我对所使用的测量工具有了更深刻的认识，也对如何改进和选择更合适的工具有了更清晰的思路。

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说实话，我之前对心理测量的理解一直停留在很表面、很模糊的阶段。《A Programmed Introduction to Educational and Psychological Measurement》这本书就像一道光，照亮了我前进的道路。它采用的“程序化”教学模式，真的是让我感觉自己不像是在被动接受信息，而是在主动构建知识。我特别喜欢它设置的互动环节，每一次练习都是一次小小的挑战，也是一次对知识的检验。最让我印象深刻的是，这本书并没有把统计学讲得高高在上，而是把它融入到了测量学的具体情境中，让我们理解统计工具的实用价值。从描述性统计到推断性统计，每一个概念的引入都恰到好处，并且都与测量学的问题紧密结合。它让我明白，那些看似复杂的统计公式，其实都是为了更好地理解和解释我们收集到的数据。而且，这本书在讲解每一个知识点时，都非常注重概念的清晰度和逻辑的严谨性，没有含糊其辞的地方。它让我不再害怕那些复杂的图表和数字，而是开始享受从数据中发现规律的过程。这本书真正做到了“寓教于乐”，让我学到的知识不仅扎实，而且充满乐趣。

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这本《A Programmed Introduction to Educational and Psychological Measurement》简直是一本宝藏！我之前对教育和心理测量这个领域一直感到有些畏惧，觉得它充满了复杂的公式和抽象的概念，很难下手。但这本书彻底改变了我的看法。它采用了一种非常独特的“程序化”学习方式，循序渐进，就像给我量身定制了一个私人导师。从最基础的概念讲起，比如信度和效度的基本原理，到后面更复杂的统计方法，每一个步骤都解释得清清楚楚，而且还配有大量的练习题和自测小环节，让你在学习过程中不断巩固和应用所学知识。我最喜欢的是它的反馈机制，做错题后，它会立刻指出问题所在，并提供详细的解释，让你知道自己错在哪里，以及如何纠正。这比我之前看过的任何教科书都更有效。而且，它的语言风格非常平易近人，没有那种学究式的晦涩难懂，读起来感觉就像在和一个经验丰富的老师对话，既专业又充满启发。它让我不再害怕测量，反而激起了我对这个领域的浓厚兴趣，我甚至开始主动去了解更多相关的研究和应用。这本书绝对是我在这个领域入门的首选，强烈推荐给所有对教育和心理测量感兴趣的同学和从业者！

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这本书的标题《A Programmed Introduction to Educational and Psychological Measurement》就预示着它是一种不同于传统教科书的学习方式，而实际阅读体验也证实了这一点。它更像是一套精心设计的学习模块，循序渐进地引导读者掌握教育和心理测量的核心概念和方法。我尤其欣赏它在内容组织上的“解构”式处理，将一个庞大而复杂的领域分解成一个个易于理解的单元。从测量学的基本假设，到各种测量技术的细节，再到结果的解释和应用，每一个环节都经过了周密的考量。它并非一股脑地灌输知识，而是通过引导性的提问和设置“下一步”的操作，让读者在主动探索中学习。这种学习方式非常有效地提升了我的学习效率和知识的内化程度。而且，它在讲解过程中，会不断地与实际应用场景相结合，比如如何设计一份有效的标准化测试，或者如何解读一个心理评估报告，这些都让我觉得所学内容非常有现实意义。这本书不仅仅是传授知识，更重要的是它塑造了一种严谨的、基于证据的思考方式，这对于任何想要深入研究或应用测量学的人来说，都是至关重要的。

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