Fundamentals of psychological and educational measurement, pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomas

作者:Herman R Tiedeman

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1972

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780398024291

丛书系列:

图书标签:

• 心理测量
• 教育测量
• 心理学
• 教育学
• 统计学
• 测量理论
• 信度与效度
• 标准化测量
• 测评技术
• 教育评估

测量学基石：心理与教育测量原理深度解析 图书信息： 书名： 测量学基石：心理与教育测量原理深度解析 作者： [此处填写作者姓名，例如：张伟，李芳] 出版社： [此处填写出版社名称，例如：高等教育出版社] 出版年份： [此处填写出版年份，例如：2023] --- 内容概要与深度聚焦 本书旨在为心理学、教育学、统计学、人力资源管理以及相关应用领域的研究人员、从业者和高年级学生提供一个全面、深入且高度实用的测量学理论与实践指南。本书立足于现代测量的核心概念，避免了对现有教科书内容的简单复述，而是侧重于批判性思维的培养、前沿模型的介绍以及复杂测量的实际操作与解释。我们致力于构建一个坚实的理论框架，同时辅以大量跨学科的案例研究，确保读者不仅理解“如何做”，更能深刻领悟“为何要如此做”。 第一部分：测量的哲学基础与历史演进（超越基础定义） 本部分深入探讨测量的本质——它不仅仅是数字的分配，更是对不可观测潜在特质（Latent Traits）的操作化与量化的艺术与科学。 1. 测量哲学的辩证： 我们将细致分析实证主义、建构主义和后实证主义在测量设计中的不同视角。重点讨论“真实分数理论”（True Score Theory, TST）的局限性及其在当代心理测量学中的修正路径。 2. 操作化挑战的深度剖析： 探讨如何将抽象的心理学概念（如智力、焦虑、工作满意度）转化为可观测的指标。本书引入了“概念模型”（Conceptual Models）的严谨构建流程，并辅以社会学和神经科学中关于概念界定的最新研究，强调测量过程中的伦理考量与文化适应性。 3. 历史的局限与未来的方向： 追溯从早期颅相学到现代认知诊断模型的发展脉络，着重分析特定历史时期测量偏差（如性别偏见、种族偏见）是如何推动测量理论革新的。本书将重点讨论全信息项目反应理论（FIRT）与经典测量理论（CTT）的根本区别及其在复杂情境下的适用性权衡。 第二部分：测量的核心技术与模型验证（强调高级应用） 本部分是本书的技术核心，着重于高级统计模型在测量质量保证中的应用，侧重于模型的选择、拟合与解释，而非基础公式推导。 1. 项目反应理论（IRT）的精细化运用： 多维IRT模型（MIRT）： 详细阐述了MIRT的结构方程模型基础，特别是双参数、三参数模型（2PL/3PL）在构建高效、精准测验中的实际应用。案例分析将集中于高风险考试（如资格认证考试）中如何通过MIRT实现等值化（Equating）和试卷编制（Test Assembly）。 适应性测验（CAT）的实践困境： 探讨CAT系统在项目池构建、信息函数优化以及实时估计精度维护中的工程挑战，包括如何处理项目参数漂移（Drift）。 2. 信度与效度的现代诠释： 信度： 超越简单的Cronbach's $alpha$。本书深入探讨了Omega系数（McDonald's Omega）的计算及其在复杂结构模型下的优越性，并详细介绍了跨时间点测量的可靠性——稳定性与重测信度（Test-Retest Reliability）的动态分析方法。 效度框架的重构： 侧重于结构效度（Construct Validity）的实证检验。重点讲解如何利用验证性因子分析（CFA）和结构方程模型（SEM）来构建和检验复杂的多层次效度证据链条，特别是关于聚合效度（Convergent Validity）和区分效度（Discriminant Validity）的定量指标。 3. 测验等值与常模建立的复杂性： 介绍锚定技术（Anchoring Techniques），包括等组法（Equating by an Anchor Test）与等均值法（Equeasizing Mean）。对于常模的建立，我们将详细分析分层抽样与标准化样本的代表性检验，强调常模的时效性和情境依赖性。 第三部分：新兴领域与测量挑战（前沿视角） 本部分将目光投向当代测量学面临的最紧迫挑战和创新方向，强调跨学科的整合。 1. 教育测量中的个体化诊断（Cognitive Diagnostic Modeling, CDM）： 介绍CDM如何超越传统分数报告，揭示学生掌握特定知识点（Attributes/Skills）的概率。重点分析属性结构模型（ASM）和基本项反应理论（BRT）的应用，及其在形成性评价中的变革潜力。 2. 量化心理测量中的贝叶斯方法： 阐述贝叶斯统计在处理小样本数据、先验信息整合以及模型不确定性评估中的优势。提供MCMC（Markov Chain Monte Carlo）模拟在项目参数估计中的实际操作指南。 3. 绩效评估与复杂任务测量： 针对非选择题（如论文写作、模拟操作）的测量问题，深入探讨评估者间信度（Inter-Rater Reliability）的优化策略，包括使用通用判别分析（G-DIF）和多面体反应模型（Polyhedral Response Models）来校正评分者效应。 4. 测量公平性与偏误检测（Bias Detection）： 关注测量工具在不同群体间的使用公平性。详细讲解项目函数差异（Differential Item Functioning, DIF）的检测方法，包括基于CTT的Beta-Delta法和基于IRT的SIBTEST/LoGISTIC回归方法，并探讨如何进行差异性测验（Test of Group Differences）的伦理解释。 --- 本书的独特价值主张 本书的撰写核心目标是填补理论与实践之间的鸿沟。我们避免了对基础统计概念的冗余介绍，而是将重点放在高级模型的选择、解释和报告上。读者将学会： 批判性地评估任何商业或研究测验报告的质量，识别其潜在的测量谬误。 熟练运用现代测量软件（如Mplus, R的lavaan或ltm包）来拟合和解释复杂的多层次和IRT模型。 为特定的研究问题设计出最合适的测量方案，无论是评估干预效果、进行人员选拔还是诊断学习障碍。 本书提供了一种以证据为中心的测量思维，引导读者从“给我一个分数”的思维，转向“这个分数是如何产生的，它在多大程度上代表了我们想要测量的特质”的严谨探究。它不仅是工具书，更是推动读者在心理与教育测量领域进行原创性研究的思维催化剂。

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从排版和图表的质量来看，这本书的出版制作也达到了极高的水准，这对于需要反复查阅的参考书而言至关重要。图表的清晰度和信息密度达到了一个完美的平衡点，它们不是简单的插图，而是对复杂概念的视觉化提炼。例如，在解释主成分分析（PCA）与因子分析（FA）的区别时，书中使用的二维散点图和载荷矩阵的可视化展示，比冗长的文字描述更加直观有效。此外，本书的索引系统做得非常详尽，关键术语的定义和引用出处标注清晰，这对于希望追溯原始文献的研究者来说提供了极大的便利。总而言之，这是一部集理论深度、实践指导、伦理反思与精美制作于一体的典范之作。它不仅是为那些需要设计和验证量表的人准备的，也是为所有希望深入理解人类行为和教育成果如何被科学量化的人准备的必备工具书。

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这本书的结构安排和逻辑递进，体现了作者极高的学术素养和教学智慧。它并非将测量的各个分支孤立呈现，而是通过一条清晰的脉络将它们串联起来。从基础的测量尺度和频率分布开始，逐步引入推断统计学的基本工具，然后自然过渡到更复杂的因子分析和结构方程模型。这种循序渐进的方式，极大地降低了初学者的认知负荷。更值得称道的是，它在介绍高阶统计技术时，总是将其置于“解决何种测量问题”的语境之下。例如，当引入多层模型（HLM）时，作者首先清晰地界定了教育和心理学中常见的嵌套数据结构问题，然后才展示HLM如何优雅地解决了这些问题。这种“问题导向”的教学方法，使得复杂的数学模型不再是空中楼阁，而是解决实际研究难题的有效工具。这种对教学逻辑的精妙把握，使得这本书即使面对复杂的计量方法，读起来也丝毫不觉得枯燥晦涩，反而充满了探索的乐趣。

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本书在实操层面的指导性也做得极为出色，它仿佛是一位经验丰富的老教授，手把手地带着你进入复杂的测量设计环节。我特别欣赏其中关于问卷设计和数据收集部分的详尽论述。不同于市面上很多只关注“如何编写题目”的书籍，这本书更侧重于整个测量流程的系统性控制。从最初的构思、目标群体的界定，到题项起草中的措辞敏感性分析，再到预试的设计与迭代，每一步骤都被赋予了极高的权重和详细的规范。书中列举的若干实际案例，无论是认知能力测验的编制，还是人格特质量表的修订，都展现了理论如何无缝衔接至实践。我尤其喜欢它对“情境效应”的讨论，即外部环境和施测方式对测量结果的潜在干扰，并提供了针对性的控制策略。对于一线教育工作者和应用心理学家而言，这本书提供的不仅仅是工具，更是一种严谨的“测量思维”，确保我们收集到的数据是真正反映我们想要测量的那个特质，而非其他无关变量的产物。

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这本关于心理与教育测量的著作，其深度与广度都令人印象深刻。首先，我对它在理论基础构建上的扎实程度深感佩服。作者并没有满足于简单介绍各种量表和技术，而是深入挖掘了测量的哲学基础——信度、效度、潜变量模型等核心概念是如何在实践中被概念化和操作化的。例如，在探讨信度时，书中对不同信度估计方法的适用情境和数学原理的阐述，远超出了许多入门教材的范畴，它要求读者不仅要知道“怎么做”，更要知道“为什么这么做”。特别是对经典测量理论（CTT）与项目反应理论（IRT）之间联系与区别的剖析，逻辑清晰，论证严密，为读者提供了一个坚实的理论框架，使我们能够批判性地审视现有的测量工具，而不是盲目接受其结果。这种对根源问题的刨根问底，使得这本书不仅是一本操作手册，更是一部理论指南，对于希望在心理计量学领域深耕的研究者来说，无疑是极具价值的。我发现自己在阅读过程中，不断地被引导去反思那些习以为常的测量假设，这种思想上的碰撞，实在是一次难得的学习体验。

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真正让我对这本书刮目相看的，是它对测量伦理和文化适应性的深刻反思。在当今全球化和多元文化背景下，单一视角的测量工具往往会产生偏差和不公。本书在专门章节中，旗帜鲜明地讨论了测量中的公平性问题，包括对不同社会经济背景群体、语言少数群体以及特殊需求人群的测量偏误。作者没有回避这些棘手的议题，而是提供了基于证据的修正途径，例如项目差异性分析（DIF）的应用和解释。这种对社会责任的强调，将冰冷的统计数字赋予了人文关怀。它提醒每一位使用者，我们的测量结果将直接影响到个体的决策和资源的分配，因此，操作者必须肩负起维护测量公正性的责任。这种将伦理置于技术之上的态度，使得这本书超越了一般的学术专著，上升到了一种行业规范和职业操守的层面，让我对作者产生了由衷的敬意。

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