In this edition, the author has thoroughly updated the text to include new recent advances in computer software and provide information on relevant internet resources. The book contains detailed guidelines for locating and constructing psychological measures, including descriptions of popular psychological measures and step-by-step instructions for composing a measure, entering data and computing reliability and validity of test results. Advanced techniques such as factor analysis, analysis of covariance and multiple regression analysis are presented for the beginner.
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这部作品的行文风格如同老练的工匠在细细打磨一件精美的器物,每一个句子都掷地有声,充满了逻辑的严密性。我特别欣赏作者在处理“项目反应函数”时的那种细腻和耐心。它不是那种冷冰冰的教科书式叙述,而是更接近于一位经验丰富的大师在倾囊相授。比如,它在解释潜变量模型的复杂性时,会先用一个非常日常化的比喻来搭建读者的直觉框架,然后再逐步引入正式的数学模型。这种“先感性,后理性”的教学路径,极大地降低了统计模型学习的陡峭曲线。此外,书中对各种经典量表(如人格、智力、态度量表)的对比分析,也做得极其到位。作者没有简单地罗列它们的特点,而是深入挖掘了它们背后的理论假设和历史演变,让你清楚地知道为什么我们今天需要用A量表而不是多年前流行的B量表。这种对历史脉络的梳理,使得读者对“测量的演进”有了更宏大和深刻的理解,不再把现有的工具视为一成不变的真理。
评分说实话,刚翻开这本书的时候,我其实是抱着一丝怀疑的态度的,因为市面上介绍心理测量的书籍汗牛充栋,真正能让人耳目一新的实在不多。然而,这本书很快就展现出了它独特的魅力,尤其体现在它对“量表编制的伦理困境”这一议题的探讨上。作者并没有回避测量工具可能带来的社会影响和潜在的滥用风险,而是花了相当的篇幅来讨论研究者和实践者在设计、实施和解释结果时应承担的道德责任。这种深入骨髓的反思性写作风格,在许多技术导向的教材中是极为罕见的。书中关于偏误(Bias)检测的章节,不仅罗列了统计方法,更重要的是,它探讨了偏误背后的社会根源,这使得整个阅读体验从单纯的技术学习升华为一场对科学公正性的哲学思考。我发现自己不得不频繁地停下来,合上书本,对照我过去处理的一些数据和量表,重新审视自己的工作流程。这种强迫性的自我审查,恰恰说明了这本书的价值所在——它不仅仅是教你“如何做”,更重要的是教你“为什么要以这样的方式做”。
评分对于我这种实践工作者而言,最看重的永远是工具的实用性和可操作性。这本书在这方面表现得尤为出色,它简直像一本高级的“工具箱指南”。我尤其喜欢它在“量表修订与常模更新”这一部分所提供的详尽步骤清单。它不像其他书籍那样只停留在理论层面,而是具体到从抽样设计到数据收集,再到统计分析和报告撰写,每一个环节都给出了明确的质量控制点。例如,书中关于“项目筛选”的介绍,就细致到了如何识别那些看似有效但实际贡献度很低的冗余项目,以及如何通过迭代反馈来优化措辞以提高问卷的流畅性。我曾根据书中的建议,对一个使用多年的内部评估量表进行了一次小规模的校准,结果发现,通过调整几个关键条目,量表的内部一致性信度得到了显著提升,这直接反馈到了我们评估结果的可靠性上。这本书带来的不仅仅是知识,更是立竿见影的效率提升,将晦涩的统计方法真正转化为可量化的工作效能。
评分这部书的封面设计得相当引人注目,那种深邃的蓝色调配合着简洁的字体排版,初次拿到手里就给人一种专业而又权威的感觉。我尤其欣赏作者在章节布局上的匠心独运,从最基础的测量理论铺陈开来,循序渐进地引导读者进入心理测量的复杂世界。比如,它对信度和效度的介绍,绝非仅仅停留在公式的堆砌,而是通过大量贴近实际的案例分析,生动地阐释了这些核心概念在实际应用中的重要性。我记得有一章专门讨论了不同文化背景下量表适用性的问题,那部分内容对我启发极大,让我意识到,一个看似完美的工具,在不同的语境下可能需要进行精细的校准和调整。书中的插图和图表也制作得非常精良,那些流程图和对比表格,极大地减轻了理解抽象概念的认知负担。可以说,它成功地架起了一座连接纯理论与实际操作之间的坚固桥梁,让初学者也能稳健地迈出第一步。我对其中关于项目反应理论(IRT)的讲解印象深刻,作者没有回避其数学基础,但处理得极为巧妙,使得非统计学背景的读者也能把握其精髓和应用价值。
评分如果用一个词来概括我的阅读体验,那大概是“豁然开朗”。这本书成功地将心理测量学这个听起来枯燥的领域,描绘成了一场充满挑战与智慧的侦探游戏。作者在探讨“因子结构确定”时,展现了惊人的清晰度。他不仅讲解了探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA)的区别与联系,还非常巧妙地将它们置于一个动态的理论构建框架下进行讨论。读者可以清晰地看到,因子分析不是一个终点,而是一个不断验证和修正理论模型的工具。书中对于“潜变量与观测变量”关系的描述,特别生动,仿佛在教导我们如何透过表象去捕捉隐藏在人类行为背后的稳定结构。我最欣赏的是,作者始终保持着一种开放的心态,不断提醒读者,任何模型都是对现实的简化,永远存在未被捕获的变异。这种对模型局限性的坦诚,反而极大地增强了读者对书中教授方法的信任感,因为它不是在推销万能的钥匙,而是在传授科学探究的方法论。
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