Statistical Methods in Education and Psychology - Textbook Only pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon, Incorporated

作者:Gene V. Glass

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1996

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780002514552

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• 统计学
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统计学方法在教育与心理学中的应用：理论、实践与前沿探索 引言：为何统计学方法至关重要？ 在教育与心理学这两个深刻探索人类学习、发展与行为的领域，科学严谨的研究方法是获取可靠知识的基石。而统计学方法，正是揭示数据背后规律、检验理论假设、指导实践决策的强大工具。它不仅仅是一套冰冷的数学公式，更是连接观察与理解、现象与本质的桥梁。本书旨在为教育学和心理学专业的学生、研究人员以及从业者提供一套全面、深入的统计学理论框架与实践指南，帮助他们掌握分析复杂数据、解读研究结果、并将其转化为有价值见解的能力。 第一部分：统计学基础——理解数据的语言 在深入复杂模型之前，扎实掌握统计学基本概念至关重要。本部分将带领读者从最基础的层面开始，逐步构建对数据世界的认识。 数据的类型与测量尺度： 我们将首先探讨不同类型的数据，从定性数据的分类变量到定量数据的连续变量，并深入理解各种测量尺度（如定类、定序、定距、定比）的特性及其对统计分析方法选择的影响。理解数据的本质是进行有效分析的第一步。 描述性统计：概括数据的核心信息： 掌握如何有效地概括和呈现数据集的特征。我们将详细讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数），离散程度的度量（方差、标准差、极差、四分位数间距），以及位置的度量（百分位数、Z分数）。此外，还将介绍可视化技术，如直方图、箱线图、散点图等，帮助直观理解数据分布和关系。 概率论基础：理解不确定性的本质： 概率论是推断性统计的基石。本节将介绍基本概率概念、随机变量、概率分布（如二项分布、泊松分布、正态分布）及其重要性质。理解这些概念对于把握统计推断的逻辑至关重要。 抽样分布：连接样本与总体的桥梁： 为什么我们可以通过少数样本来推断整体？我们将深入探讨抽样分布的概念，特别是中心极限定理，解释样本统计量如何围绕总体参数分布，为后续的统计推断奠定理论基础。 第二部分：统计推断——从样本到结论的飞跃 描述性统计仅仅是展现数据的冰山一角，真正的挑战在于如何从有限的样本数据中做出关于总体特征的推断。本部分将聚焦于各种统计推断方法。 参数估计：预测总体的真实面貌： 我们将学习如何利用样本数据来估计未知的总体参数，包括点估计和区间估计。重点将放在置信区间的构建与解释，让读者理解估计的精确程度以及不确定性。 假设检验：用证据说话的科学之道： 假设检验是验证研究假设、做出决策的核心方法。我们将系统介绍假设检验的基本框架，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解释、以及犯第一类错误（弃真）和第二类错误（取伪）的含义。 t检验系列：比较均值的利器： 针对不同情境下的均值比较，我们将详细讲解单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。每种检验的适用条件、计算步骤、结果解释以及注意事项都将一一阐述。 方差分析 (ANOVA)：多组均值比较的强大工具： 当研究涉及三个及以上组别的均值比较时，ANOVA成为首选。本节将深入讲解单因素ANOVA和双因素ANOVA的原理、模型假设、F统计量的计算与解释，以及事后检验的应用。 卡方检验：分析分类变量之间关系的黄金法则： 卡方检验是检验两个或多个分类变量之间是否存在关联的常用方法。我们将介绍拟合优度检验和独立性检验，并讨论其在教育与心理学研究中的具体应用场景。 相关分析：度量变量间线性关系的强弱： 本部分将介绍皮尔逊相关系数，用于度量两个连续变量之间的线性关系强度与方向。此外，我们还将探讨斯皮尔曼等级相关系数，适用于处理有序数据或存在异常值的情况。 回归分析：预测与解释变量间的函数关系： 回归分析是预测和解释变量间关系的核心技术。我们将从简单线性回归开始，深入讲解回归方程的构建、回归系数的解释、模型拟合优度的评估（R²）、以及假设检验。在此基础上，还将引入多元线性回归，探讨如何处理多个预测变量对因变量的影响。 第三部分：高级统计技术——探索更复杂的模式 随着研究的深入，教育与心理学研究常常需要借助更高级的统计工具来处理复杂的数据结构和研究设计。本部分将介绍一些常用的高级技术。 重复测量设计与混合模型： 许多教育与心理学研究涉及同一被试在不同时间点或条件下接受测量。我们将探讨重复测量方差分析（RM-ANOVA）的局限性，并重点介绍更为灵活和强大的混合效应模型（Mixed-Effects Models）或多层线性模型（Multilevel Linear Models），用于分析嵌套数据和重复测量数据。 因子分析与结构方程模型（SEM）： 探索潜在变量（如智力、人格、学习动机）是心理学研究的常见任务。我们将介绍因子分析（探索性因子分析和验证性因子分析）用于识别潜在结构，并在此基础上引入结构方程模型，允许研究者同时检验复杂的理论模型，包括测量模型和结构模型。 项目反应理论 (IRT)： 在教育测量领域，IRT提供了比传统经典测量理论（CTT）更优越的测量方法。本节将介绍IRT的基本概念，如项目特征曲线（ICC）、项目参数（难度、区分度、猜测度）和能力参数，以及其在试题设计、能力估计和等值化中的应用。 元分析（Meta-Analysis）：整合研究证据的系统方法： 当存在大量关于同一研究问题的独立研究时，元分析能够系统地整合这些研究的结果，得出一个更全面、更有力的结论。我们将介绍元分析的基本步骤、效应量计算、异质性检验以及结果的解释。 第四部分：统计软件与实践——工具的运用 理论知识固然重要，但掌握实际操作能力同样不可或缺。本部分将强调统计软件在数据分析中的作用，并提供实践指导。 常用统计软件介绍： 简要介绍SPSS、R、Python（及其统计库如Statsmodels、SciPy）等在教育与心理学研究中广泛使用的统计软件。 数据准备与管理： 强调数据清洗、转换、编码等数据预处理的重要性，以及如何在软件中进行这些操作。 案例研究与实例分析： 结合教育与心理学领域的具体研究案例，逐步展示如何应用本书介绍的各种统计方法进行数据分析，并详细解读软件输出结果，将其转化为有意义的研究结论。 统计报告的撰写： 指导读者如何规范、清晰地撰写统计分析报告，包括结果的呈现方式、图表的制作以及结论的阐述。 结论：统计学——驱动教育与心理学发展的引擎 统计学方法不仅仅是研究的工具，更是教育和心理学领域创新与进步的强大驱动力。通过掌握这些方法，研究者能够更准确地理解人类的学习过程、认知机制、行为模式和发展规律；教育工作者能够更科学地评估教学效果、设计干预措施、优化教育资源；心理咨询师能够更有效地诊断问题、评估疗效、制定个体化方案。本书期望能够激发读者对统计学方法的兴趣，培养其独立分析问题、解决问题的能力，为他们在教育与心理学领域的探索与实践提供坚实的理论基础和操作指南，最终为促进人类福祉贡献力量。

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关于伦理和数据隐私的讨论，这本书的处理简直是敷衍了事到了令人发指的地步。在教育和心理学领域，数据收集的敏感性是毋庸置疑的，特别是涉及未成年人或有心理健康问题的样本时。然而，整本书翻下来，关于知情同意书的复杂性、数据匿名的技术要求、以及如何负责任地报告可能引发社会争议的研究结果等关键议题，仅在附录的几段话中草草带过。这暴露了作者在跨学科应用视角上的巨大盲区。统计方法本身是工具，但如何正确且有道德地使用工具，才是教育和心理学研究的基石。这本书似乎将自己严格限制在纯粹的数学框架内，完全忽视了它所声称要服务的领域所面临的特殊挑战和责任。对于渴望培养负责任研究人员的教育者来说，这本书在社会责任维度上的缺失，是其最大的缺陷之一。

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我花了好大力气才理解了作者试图在第六章介绍的混合效应模型的思路，但最终发现，他用的术语和符号约定与我之前在其他经典统计学著作中学到的完全不同。这不仅仅是翻译上的细微差别，而是从根本上颠覆了对随机效应和固定效应交互作用的理解框架。似乎作者完全没有考虑到学生群体可能已经接触过其他教材的基础，而是执意要用一套他自己内部的、晦涩难懂的符号系统来重新定义一切。举个例子，书中用来表示残差的标准符号，在其他主流文献中通常被用来表示协方差矩阵的一部分，这种混淆带来的后果是灾难性的——每次我试图将书中的知识迁移到实际研究论文的阅读中时，都必须花费额外的时间进行“符号解码”。这种故步自 দেখলাম的写作态度，使得这本书的学术价值大打折扣，它更像是一个作者的私人笔记集，而非一本面向广大教育和心理学学生的通用标准教科书。如果不是课程强制要求，我绝对不会推荐任何人使用它来入门统计学。

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与其他统计学教材相比，这本书在理论深度上的把握显得极其摇摆不定。有时它会深入到高阶的数理统计层面，用复杂的积分和概率密度函数来论证一个简单的假设检验的功效（Power），这让初学者望而却步；但转过头来，在介绍贝叶斯统计方法时，它又仅仅是蜻蜓点水般地提到了先验分布和后验分布的概念，没有给出任何实质性的、可操作的例子，仿佛生怕触碰到更现代的统计范式。这种“高不成低不就”的叙事风格，使得它既不能作为一本扎实的数理统计参考书，也不能成为一本实用的应用指南。对于那些期望通过一本教材就能建立起对统计学全景式认识的读者而言，这本书提供的只是一堆零散的、不成体系的知识碎片。它更像是一个研究生的进阶阅读材料，但即便是作为进阶材料，其结构上的不连贯性也让人感到困惑。

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这本教材的排版和设计简直是一场灾难，尤其是对于需要反复查阅特定公式和概念的学习者来说。字体大小的切换毫无规律可循，有些关键定义部分小到需要眯着眼睛才能看清，而插图的标注更是模糊不清，常常让人分不清哪个箭头指向哪个变量。更令人抓狂的是，书中的示例数据和练习题似乎是随机拼凑起来的，彼此之间的逻辑关联性极弱。例如，前一章还在讨论方差分析的复杂模型，下一章突然跳到最基础的描述性统计，中间缺少了必要的过渡和衔接，让人感觉知识点之间横冲直撞，难以构建起一个完整的认知框架。而且，纸张的质量也实在不敢恭维，油墨渗透得很厉害，翻阅时总担心会把页面弄脏，尤其是在需要频繁使用荧光笔标注重点的时候，这种体验感非常差。这哪里是专为教育和心理学领域设计的统计学读物，简直是故意设置学习障碍的工具书。阅读体验的糟糕，极大地分散了对内容本身的专注力，使得原本就有些枯燥的统计学习过程变得更加痛苦和低效。

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这本书对于应用层面的指导性简直是零。当我们学习因子分析或结构方程模型时，我们最需要的是清晰的步骤指南，比如在特定软件（如AMOS或R的lavaan包）中如何正确设置模型的约束条件，以及如何根据输出结果来判断模型拟合度的好坏。然而，这本书里充斥着大量的数学推导和矩阵代数，这些内容固然严谨，但对于绝大多数未来的教育研究者——他们可能更关注的是如何设计一个有效的问卷和解读报告——来说，这些推导过程如同天书。书中给出的案例分析也极其简单和理想化，完全没有触及现实研究中常见的数据清洗、缺失值处理、异常值检测这些“脏活累活”。当我尝试将书中的理论知识应用于我自己的学习项目中时，我发现我必须完全抛开这本书，转而去查阅专门的软件手册和在线论坛，才能真正落地。这本书似乎认为，只要把数学原理讲清楚了，应用问题自然迎刃而解，这种脱离实践的教学方式是非常不负责任的。

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心理学领域比较有权威的一本教科书。不过毕竟年代久远，有一些错漏的地方，比如讲multiple comparison里, Newman-keuls的方法，书里说它是per contrast error rate, 但其实不是。书的章节顺序有待调整。还有就是很多点讲得不是很详细，比如unbalanced的design要怎么处理（大部分统计学书都注重讲balanced,但是实际试验中往往遇到unblanced的现实）。总结就是，只看这一本是不够的，结合其他的统计书，网络资源等很有必要。

评分☆☆☆☆☆

应该要1到2学期研读的内容我1到2星期里囫囵吞枣的看完了，此为参考背景。某些章节的顺序和结构我觉得有待调整，但是概念和例子讲得都非常详细清楚，某些一般忽略的细节问题尤其有启发意义。适合有一定数理统计基础并且想要理解理论和运算的读者，如果想要快速上手某些方法或软件的话还是关键字Google吧

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心理学领域比较有权威的一本教科书。不过毕竟年代久远，有一些错漏的地方，比如讲multiple comparison里, Newman-keuls的方法，书里说它是per contrast error rate, 但其实不是。书的章节顺序有待调整。还有就是很多点讲得不是很详细，比如unbalanced的design要怎么处理（大部分统计学书都注重讲balanced,但是实际试验中往往遇到unblanced的现实）。总结就是，只看这一本是不够的，结合其他的统计书，网络资源等很有必要。

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心理学领域比较有权威的一本教科书。不过毕竟年代久远，有一些错漏的地方，比如讲multiple comparison里, Newman-keuls的方法，书里说它是per contrast error rate, 但其实不是。书的章节顺序有待调整。还有就是很多点讲得不是很详细，比如unbalanced的design要怎么处理（大部分统计学书都注重讲balanced,但是实际试验中往往遇到unblanced的现实）。总结就是，只看这一本是不够的，结合其他的统计书，网络资源等很有必要。

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应该要1到2学期研读的内容我1到2星期里囫囵吞枣的看完了，此为参考背景。某些章节的顺序和结构我觉得有待调整，但是概念和例子讲得都非常详细清楚，某些一般忽略的细节问题尤其有启发意义。适合有一定数理统计基础并且想要理解理论和运算的读者，如果想要快速上手某些方法或软件的话还是关键字Google吧