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出版者:Routledge

作者:Jenifer Larson-Hall

出品人:

页数:440

译者:

出版时间:2009-9-3

价格:USD 147.56

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805861853

丛书系列:

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《语言研究中的统计实践指南：运用SPSS进行数据分析》 内容简介 本书旨在为第二语言研究领域的学者、研究生和实践者提供一套全面、深入且极具操作性的统计分析指南。它专注于如何利用国际公认的统计软件SPSS（现更名为IBM SPSS Statistics）高效、准确地处理和解读第二语言学习与教学中的复杂数据。本书的核心理念在于架起理论统计知识与实际研究应用之间的桥梁，确保读者不仅理解“如何做”统计检验，更能明白“为什么”要选择特定的分析方法，以及如何批判性地解释结果。 第一部分：研究基础与数据准备 在深入统计技术之前，本书首先奠定了坚实的研究设计和数据管理基础。 第一章：第二语言研究中的统计思维 本章首先探讨了量化研究在二语习得（SLA）、语言教学法（CALL/TEFL）和社会语言学中的核心地位。我们强调了构建有效研究问题、选择恰当研究范式（如实验设计、准实验设计、相关性研究）的重要性。随后，我们将介绍描述性统计学的基本概念，包括测量水平（名义、顺序、间隔、比率）在二语数据（如词汇量测试分数、问卷李克特量表、口语流利度评级）中的应用，并展示如何使用SPSS生成基础的频率分布、集中趋势和离散程度的报告。 第二章：SPSS环境的初识与数据录入规范 本章是读者的实操入门。我们详细介绍了SPSS界面的各个组成部分——数据视图和变量视图。重点讲解了变量定义的关键环节，包括变量名、标签、类型、测量尺度和缺失值（Missing Values）的准确设置。针对二语研究中常见的数据类型（如连续变量的成绩、分类变量的母语/学习阶段、有序变量的熟练度等级），我们提供了详细的SPSS操作步骤。此外，本章还涵盖了数据清洗和预处理的黄金标准，例如如何识别和处理异常值（Outliers），以及使用SPSS的“转换”菜单进行数据重编码（Recode）和计算新变量（Compute Variable），为后续分析做准备。 第二部分：推断统计的基石：假设检验与效应量 本部分将统计推断的核心概念与二语研究的具体场景紧密结合。 第三章：抽样、概率与参数估计 本章系统回顾了推断统计学的理论基础，包括中心极限定理、抽样分布的概念。我们重点讨论了参数估计的两种主要方式——点估计与区间估计（置信区间）。在二语研究中，理解置信区间如何反映测试误差和结果的稳定性至关重要，本书提供了具体的SPSS操作指南来计算和报告这些区间。 第四章：假设检验的逻辑与非参数选择 本章深入探讨了原假设（H0）与备择假设（Ha）的构建，I型错误与II型错误的权衡，以及统计功效（Power）的概念。鉴于二语数据常不满足正态分布的严格要求，本章专门辟出专题讨论非参数检验（Non-parametric Tests）的适用场景，如Wilcoxon符号秩检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验，并提供了相应的SPSS菜单路径和输出解读。 第五章：效应量与报告标准 现代统计学要求研究者报告效应量（Effect Size）以评估实际重要性。本章详细介绍了 Cohen's d、$eta^2$（Eta Squared）和 $phi$（Phi Coefficient）等效应量指标，并演示如何在SPSS中通过附加选项或借助外部插件计算和报告这些数值，以满足APA格式和主流期刊的要求。 第三部分：核心比较技术：差异性检验 本部分是二语研究中最常用的统计工具箱，聚焦于比较不同群体或不同时间点的差异。 第六章：比较两个独立群体的差异：T检验 本章详述了独立样本t检验（Independent Samples t-test）在比较两种不同教学方法效果或不同母语群体表现上的应用。我们不仅涵盖了Levene方差齐性检验的解读，还强调了当方差不齐时如何选择校正后的结果。此外，书中也覆盖了配对样本t检验（Paired Samples t-test），例如分析干预前后学习者表现的变化。 第七章：比较三个或更多群体的差异：方差分析（ANOVA） 本章聚焦于单因素和多因素方差分析（One-way and Two-way ANOVA）。详细解析了ANOVA的F检验逻辑及其前提假设。对于多因素设计（如同时考察教学法和学习阶段的影响），我们着重讲解了主效应（Main Effects）和交互作用（Interaction Effects）的解读，并演示如何使用SPSS的事后检验（Post Hoc Tests，如Tukey HSD、Bonferroni）来确定具体是哪些组别之间存在显著差异。 第八章：重复测量与混合模型 针对追踪研究（Longitudinal Studies）中同一批学习者在多个时间点进行测量的需求，本章深入讲解了重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）。更进一步，对于复杂的分层数据结构（如学生嵌套在班级中），本书介绍了混合效应模型（Mixed-Effects Models）的基本概念，并展示了如何在SPSS中运用“通用线性模型”或“混合模型”模块处理这种复杂数据结构。 第四部分：关系探究：相关性与回归分析 本部分关注于变量之间的关联强度和预测能力。 第九章：衡量关联强度：相关分析 本章详细讲解了皮尔逊相关（Pearson's $r$）和斯皮尔曼等级相关（Spearman's $ ho$）的应用场景。书中强调了相关性不等于因果性的重要区别，并指导读者如何使用SPSS的散点图（Scatterplot）可视化数据关系，并报告相关系数的显著性。 第十章：预测与解释：线性回归分析 回归分析是预测二语成绩的关键工具。本章从简单线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归。重点内容包括：回归模型的构建步骤、多重共线性（Multicollinearity）的诊断（如VIF值的解读）、残差分析（Residual Analysis）以检验模型的有效性，以及如何解释回归系数（Slope）在研究情境中的实际含义。 第十一章：更高级的回归技术 本章探讨了更贴合复杂二语研究的回归变体。这包括逻辑回归（Logistic Regression），用于预测二元结果（如“是否成功习得某一语法点”），以及中介分析（Mediation）和调节分析（Moderation）的初步介绍，指导读者如何使用SPSS的 PROCESS 宏来检验间接效应，这对于理解学习过程中的潜在机制至关重要。 第五部分：探索性技术与报告规范 第十二章：探索性因子分析（EFA） 在构建或验证二语能力量表（如语言焦虑量表、动机量表）时，因子分析是不可或缺的。本章详细介绍了如何使用EFA来识别潜在的、不可直接测量的结构。内容包括主成分分析（PCA）与主轴因子提取（PAF）的选择、特征值（Eigenvalues）的判断标准、碎石图（Scree Plot）的应用，以及因子旋转（Rotation，如Varimax和Promax）的最佳实践。 第十三章：研究结果的撰写与APA报告 最后，本书将焦点重新拉回到研究报告的撰写。本章提供了一个清晰的路线图，指导读者如何将SPSS的统计输出转化为符合APA（美国心理学会）格式的学术报告。这包括如何规范地报告统计检验的符号、自由度、检验统计量值、P值以及效应量，确保研究的透明度和可重复性。 本书以大量的二语研究案例作为支撑，所有SPSS操作均配有截图和步骤说明，确保读者能够轻松地将所学知识应用到自己的实际研究数据中。

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在我开始我的第二语言研究项目时，我曾对数据分析感到非常困惑。我清楚统计学的重要性，但发现自己难以将SPSS软件的强大功能与我所研究的语言学问题有效结合。例如，如何分析不同教学方法对学习者发音准确性的影响，如何量化词汇学习过程中出现的错误模式，以及如何探索语料库数据中词语搭配的规律，这些都需要一套更具针对性的指导。市面上虽然有SPSS的操作指南，但它们往往侧重于软件本身，而很少深入探讨如何将其应用于第二语言研究的独特语境。因此，当我了解到这本书时，我感到非常惊喜，因为它精确地对准了我的需求。我非常希望这本书能够提供清晰、易懂的步骤，指导我如何将我的研究问题转化为可检验的统计假设，如何选择最适合的统计方法，以及如何解释SPSS输出的结果。我尤其希望它能教会我如何进行语言数据的预处理和编码，如何在SPSS中构建复杂的数据集，以及如何进行更深入的分析，例如多层回归或者路径分析，来探讨影响语言发展的多重因素。一本能够为我提供从概念到实践的全面指导的书籍，将极大地提升我进行严谨、科学的第二语言研究的能力，并帮助我更有效地回答我所关注的学术问题。

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我对第二语言研究领域的统计学应用一直充满好奇，但同时也感到一丝迷茫。语言学的研究对象是人类的语言行为，这其中包含了无数的细微之处和不可预测性，这使得传统的统计方法在应用时常常需要进行调整和细化。我曾尝试过阅读一些统计学相关的书籍，但它们往往过于偏重理论，或者提供的案例分析与语言学研究相去甚远，无法真正指导我完成实际的数据分析工作。当我偶然看到这本书时，我立刻感到它可能就是我一直在寻找的那本“救星”。它明确地指出将统计学与第二语言研究相结合，并且聚焦于SPSS这个我常用的分析软件，这让我充满期待。我非常希望这本书能够提供清晰、易懂的步骤，指导我如何从原始的语言数据中提取有意义的信息，并将其转化为可用于统计分析的格式。例如，我希望它能教会我如何进行定性数据的编码和量化，如何应用恰当的统计模型来检验关于语言习得的假设，以及如何解释那些看似复杂的SPSS输出结果。我尤其希望它能帮助我理解在语言研究中，如何处理数据中的依赖关系，如何进行多重比较校正，以及如何评估模型的拟合度。一本能够将复杂统计概念转化为实际操作指南的书籍，对于我提升研究能力，深入理解语言学习过程，无疑具有极其重要的意义。

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在我开始我的第二语言研究项目之前，我曾对统计学感到深深的畏惧。数据分析对我来说，就像是一片迷雾，我虽然知道它很重要，却不知道如何穿透这片迷雾，找到其中的规律。尤其是当我的研究对象是人类语言，而人类语言本身又是如此的复杂和多变，充满了细微的差别和难以捉摸的模式时，这种畏惧感就更加强烈了。我阅读过一些通用的统计学书籍，但它们往往使用晦涩难懂的术语，并且例子也多集中在社会科学或自然科学领域，与我所研究的第二语言习得、语言教学、语用学等领域相去甚远。当我开始寻找专门针对第二语言研究的统计学指南时，我曾一度感到失望，因为市面上这样的资源实在太少了。而当我偶然间看到这本书的标题时，我仿佛看到了黑暗中的一道曙光。它明确地指出了“第二语言研究”和“SPSS”这两个我最关心的关键词，这让我立刻感到这本书是为我量身定做的。我迫不及待地想要知道，这本书将如何把那些抽象的统计概念，例如ANOVA、回归分析、因子分析等，与我实际的研究问题联系起来。我特别关注它能否提供关于如何准备和清洗语言学数据的具体建议，以及如何解释那些看起来令人眼花缭乱的SPSS输出结果。我的研究中经常需要处理大量的语料数据，这些数据往往需要经过精细的编码和分类，然后才能进行统计分析。因此，一本能够指导我如何将这些原始数据转化为有意义的统计信息，并最终帮助我回答研究问题的书籍，对我而言是极其宝贵的。我希望能从这本书中学习到如何避免常见的统计陷阱，如何做出更明智的数据分析决策，以及如何以一种清晰、简洁的方式呈现我的研究发现。

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这本书，我是在一个偶然的机会下发现的，当时我正苦苦搜寻能够真正帮助我理解并应用于第二语言研究的统计学方法。市面上充斥着各种统计学教材，但很少有能真正触及到语言研究领域特有的挑战和复杂性。我翻阅过不少，要么过于理论化，要么过于宽泛，无法提供我所需的具体指导。当我看到这本书的标题时，一种强烈的预感告诉我，这可能就是我一直在寻找的答案。它精准地定位了我所处的困境——如何将抽象的统计概念与我实际的研究问题相结合。我对于SPSS这个软件并不陌生，但如何有效地利用它来处理语言学数据，尤其是那些非数字化的、文本性质的，抑或是涉及到语料库分析的复杂数据，一直是我的一大难题。这本书承诺的不仅仅是SPSS的使用技巧，更重要的是它将统计学方法与第二语言研究的理论框架联系起来，这让我感到这本书的价值远超一般软件操作指南。我特别期待它能够解答我在数据处理过程中遇到的种种疑问，例如如何选择合适的统计模型来检验语言习得过程中的特定假设，如何处理纵向研究中数据的依赖性问题，以及如何科学地解释研究结果，并将其与语言理论进行对话。在我的研究中，我常常需要分析诸如错误率、流利度指标、语料库的词频和搭配等数据，这些数据往往具有多层嵌套结构，或者受到诸多潜在因素的影响。因此，找到一本能够提供实操性强且理论基础扎实的指导，对于提升我研究的科学性和可信度，无疑具有至关重要的意义。我希望这本书能成为我探索第二语言研究统计学奥秘的一把钥匙，帮助我解锁更多深入的分析，并最终为我的研究贡献出更有价值的见解。

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我一直认为，统计学是连接理论与实证研究的桥梁，尤其是在复杂且主观性较强的第二语言研究领域。然而，在实际操作中，我常常发现自己陷入了“知道理论，但不知如何下手”的困境。SPSS作为一个强大的统计分析软件，其功能繁多，但如何将其有效地应用于第二语言研究中的特定问题，例如，如何检验不同教学方法对学生口语流利度的影响，如何分析影响词汇习得的因素，或是如何量化不同文化背景学习者在语用策略上的差异，这些都需要一套系统性的指导。市面上虽然有SPSS的教程，但它们往往侧重于软件本身的操作，而忽略了统计方法在语言学研究中的具体应用和解释。因此，当我看到这本书的书名时，我立刻被它所吸引。它不仅提到了SPSS，更关键的是它将焦点放在了“第二语言研究”上，这预示着它将提供针对性的方法和案例。我非常期待这本书能够提供具体的步骤和清晰的解释，指导我如何将我的研究问题转化为可检验的统计假设，如何选择最适合的统计方法来分析我的数据，以及如何深入解读SPSS输出的结果，并将其与我的研究理论进行有机的结合。我希望这本书能帮助我克服在数据分析过程中遇到的各种挑战，例如处理非常规分布的数据，处理多重共线性问题，或者是在解释显著性水平时避免误读。一个扎实的统计学基础，加上对第二语言研究领域的深刻理解，将极大地提升我的研究质量和影响力，而这本书，似乎正是能够帮助我达成这一目标的理想工具。

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我一直坚信，严谨的统计分析是第二语言研究获得科学认同的关键。然而，在实际研究中，我常常会遇到数据处理和分析方面的挑战。例如，如何有效地从大量的语料库中提取有用的统计信息，如何进行学习者错误分析后的统计检验，以及如何量化不同语言特征对学习效果的影响，这些都需要扎实的统计学基础和SPSS软件的熟练运用。市面上关于SPSS的教程汗牛充栋，但很少有能专门针对第二语言研究领域的特殊性和复杂性提供深入指导的。因此，当我看到这本书的标题时，我立刻觉得它非常有潜力解决我的实际问题。我期待这本书能够提供从数据准备、变量编码、模型选择到结果解释的全面指导，并且特别关注在第二语言研究中常见的统计分析技术。例如，我希望它能详细讲解如何进行t检验、ANOVA、回归分析，并为我提供在处理非正态分布数据或有缺失值数据时，SPSS的具体操作建议。此外，我也希望这本书能够帮助我理解如何有效地报告研究结果，如何清晰地解释统计量，以及如何避免在统计分析中可能出现的常见错误。一本能够为我提供实用性强、指导性足的资源，将极大地帮助我提升研究的科学性和严谨性，从而更好地推动我对第二语言学习机制的探索。

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在我的学术生涯中，我曾多次尝试将统计学方法应用于我的第二语言研究，但常常感到力不从心。我发现，许多通用的统计学教材虽然提供了详尽的数学原理和软件操作步骤，却很少能提供针对语言学研究领域特有的数据类型和研究问题的解决方案。例如，如何有效地分析学习者在不同语境下的语言使用差异，如何量化不同教学干预措施的效果，或是如何探索影响语言技能发展的多重因素，这些都需要一种更具针对性的指导。当我偶然发现了这本书，它的书名立刻吸引了我——“A Guide to Doing Statistics in Second Language Research Using SPSS”。这正是我一直在寻找的，一本能够将SPSS这个强大的工具与我的研究领域紧密结合的指南。我迫切希望这本书能为我揭示如何将抽象的统计概念转化为实际的研究步骤，如何利用SPSS来处理和分析我所拥有的语言数据。我特别关注它能否提供关于如何进行数据清洗、变量编码、模型选择以及结果解释的详细指导。我希望这本书不仅能教我“怎么做”，更能让我理解“为什么这么做”，从而让我能够更自信、更有效地进行数据分析，并最终产出高质量的研究成果。一本能够为我提供清晰路径，帮助我克服统计分析障碍的资源，对我来说是无价的。

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在我深入探索第二语言习得的各个层面时，我越来越意识到统计学在量化分析和揭示研究发现中所扮演的关键角色。然而，语言研究的数据往往具有高度的复杂性和非标准化特性，这使得应用SPSS等统计软件时，需要特殊的指导和方法。我常常需要处理诸如学习者访谈的语音时长和话语长度、写作样本中的词汇丰富度和语法错误率、以及语料库中特定语言现象的出现频率等数据。这些数据需要细致的预处理和编码，才能进行有效的统计分析。市面上的SPSS教程虽然繁多，但很少能充分考虑第二语言研究的独特性，并提供针对性的案例和解释。因此，当我看到这本书的书名时，我立刻感到它可能是我一直在寻找的那本能够弥合理论与实践之间鸿沟的资源。我非常期待这本书能为我提供从数据清洗、变量定义到统计模型选择和结果解释的全方位指导，并且特别强调在第二语言研究中常用的统计方法，例如对非参数检验的运用，对语料数据进行卡方检验或相关分析，以及如何使用SPSS进行学习者分组比较。我希望这本书能帮助我克服在数据分析过程中可能遇到的各种挑战，例如如何处理数据中的偏态分布，如何进行多重比较，以及如何以清晰、科学的方式呈现我的研究结果，从而为我的学术研究贡献更具说服力的证据。

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作为一名致力于探索第二语言习得机制的研究者，我深知统计学在量化分析和理论检验中的关键地位。然而，语言学研究数据往往呈现出高度的复杂性和多样性，这使得选择和运用恰当的统计方法成为一项挑战。例如，我经常需要处理访谈录音中的话语分析、学习者写作中的错误模式统计、以及语料库中特定语言特征的频率分析等。这些数据需要精确的编码和分类，然后才能进行有效的统计分析。市面上关于SPSS的教程很多，但鲜有能将其与第二语言研究的独特视角相结合，并提供具体操作指导的。因此，当我看到这本书的书名时，我立刻感受到了它的价值所在。我非常期待这本书能够深入阐释如何在第二语言研究的语境下，选择和应用诸如t检验、ANOVA、回归分析、因子分析等经典统计方法，并特别关注那些语言研究中常用的数据处理和分析技术。我希望它能提供关于如何进行语料数据预处理、特征提取、以及如何使用SPSS进行精确的统计建模的详细步骤。此外，我还希望书中能够包含一些关于如何解释统计结果、如何避免常见的统计误区，以及如何将统计分析结果与第二语言习得的理论框架相结合的论述。一个能够清晰、系统地指导我完成数据分析过程的资源，将极大地帮助我提升研究的科学性和可信度，并为我理解语言学习的复杂性提供新的视角。

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在我进行第二语言研究的道路上，我一直渴望能够更深入地理解统计学在解释和验证研究发现中的核心作用。然而，语言数据本身就具有其独特性，它不仅仅是简单的数字，更承载着学习者的认知过程、文化背景以及社会互动等多种复杂因素。因此，将通用的统计方法应用于语言研究，常常需要额外的指导和考量。我曾尝试阅读一些统计学的经典著作，但发现它们对于语言研究中的许多特殊情况，例如数据的非正态分布、语料库分析中的高维度数据、或者对学习者个体差异的考量，并未提供足够详尽的解释或解决方案。当我了解到《A Guide to Doing Statistics in Second Language Research Using SPSS》这本书时，我感到异常兴奋，因为它直接切入了我的核心需求。我期望这本书能够超越基础的SPSS操作，深入探讨如何在第二语言研究的语境下，合理地选择和应用统计技术。例如，我希望它能指导我如何处理语料库数据中的稀疏性问题，如何进行有效的文本分析后进行统计建模，如何应用多层线性模型来分析嵌套数据（例如，学生嵌套在班级中），以及如何进行效应量计算和可视化，以更直观地呈现研究结果。对我来说，统计学不仅仅是用来证明假设的工具，更是帮助我理解语言学习者行为背后的规律，并最终指导教学实践的重要途径。因此，一本能够兼顾理论深度和实操性的指南，对于我在第二语言研究领域的学术成长，具有不可估量的价值。

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