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出版者:

作者:Hoy, Wayne Kolter

出品人:

页数:141

译者:

出版时间:

价格:255.00 元

装帧:

isbn号码:9781412973267

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• 教育研究
• 定量研究
• 研究方法
• 统计分析
• 数据分析
• 教育统计
• 研究设计
• 学术研究
• 教育学
• 高等教育

《教育定量研究方法指南》 本书旨在为教育领域的研究人员、学生和实践者提供一个全面、实用的定量研究方法指南。本书内容聚焦于如何设计、执行和解释教育领域中的定量研究，帮助读者掌握运用数据来理解和解决教育问题的能力。 核心内容概述： 本书从基础理论出发，逐步深入到复杂的研究设计和数据分析技术，涵盖了定量研究的各个关键环节。 第一部分：定量研究的基石 第1章：定量研究概述与教育应用 界定定量研究的核心特征，强调其在教育领域的重要作用，如评估教学效果、分析学习成绩、研究教育政策影响等。 讨论定量研究的优势与局限性，帮助读者理解何时选择定量方法是最恰当的。 介绍定量研究在不同教育层级（学前教育、基础教育、高等教育、职业教育）和不同研究领域（课程与教学、教育心理学、教育管理、特殊教育等）的应用实例。 第2章：研究问题的确立与文献回顾 指导读者如何识别并界定清晰、可操作的教育研究问题。 详细阐述系统性文献回顾的重要性，教授如何有效地检索、筛选、评估和综合现有研究成果，为自己的研究奠定坚实基础。 介绍文献综述的结构和写作技巧，确保研究的理论支持和创新性。 第3章：研究设计：框架与类型 深入探讨定量研究设计的核心要素：研究目的、研究问题、研究假设。 详细介绍多种常见的定量研究设计类型，包括： 描述性研究： 调查研究（横断面调查、纵向调查）、相关性研究，解释如何描述和测量变量的现状。 实验性研究： 真实验、准实验，着重讲解随机分配、控制组、干预措施等概念，以及如何建立因果关系。 准实验设计： 针对教育实践中难以实现完全随机的情况，提供多种准实验设计的策略和分析方法。 指导读者根据研究问题选择最合适的研究设计。 第二部分：数据收集与测量 第4章：变量的界定与测量 区分概念变量（constructs）和操作变量（operational variables）。 详细介绍不同类型的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）及其在教育研究中的应用。 讲解信度（reliability）和效度（validity）的概念，以及如何评估和提高测量工具的质量，确保研究数据的准确性和可靠性。 第5章：抽样技术 强调抽样的重要性，解释概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（方便抽样、配额抽样、目的抽样）的原理和适用场景。 指导读者如何根据研究目标和总体特征，选择合适的抽样方法，并确定样本量。 讨论抽样误差及其控制。 第6章：数据收集工具 详细介绍多种常用的定量数据收集工具，并提供实际应用建议： 问卷调查： 设计问卷的原则、题型选择、量表使用（如李克特量表），以及问卷发放和回收策略。 标准化测试与评估： 如何选择和使用现有的教育评估工具，以及设计自编测试的注意事项。 观察法： 结构化观察记录表的开发与应用。 其他数据源： 学生档案、考试成绩、学校记录等二手数据的使用。 强调在数据收集过程中遵守伦理原则。 第三部分：数据分析与解释 第7章：数据预处理与描述性统计 指导读者如何进行数据录入、编码和清理，识别和处理缺失值、异常值。 详细介绍描述性统计技术，包括： 集中趋势测量： 均值、中位数、众数。 离散程度测量： 方差、标准差、极差、四分位差。 分布形态描述： 偏度、峰度。 图表展示： 直方图、箱线图、散点图等，以及如何选择合适的图表来可视化数据。 第8章：推论性统计入门 介绍推论性统计的基本概念：总体参数与样本统计量、抽样分布、置信区间。 讲解假设检验的基本逻辑：零假设、备择假设、P值、统计显著性。 介绍几种常见的单样本和双样本推论性统计方法。 第9章：比较均值与方差的统计方法 t检验： 单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验，用于比较一个或两个样本的均值。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析、多因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值，以及分析不同因素的交互作用。 协方差分析（ANCOVA）： 解释如何控制协变量的影响，提高比较的精确性。 第10章：探究变量间的关系：相关性与回归分析 相关性分析： Pearson相关系数（适用于连续变量）、Spearman相关系数（适用于序数变量），解释相关系数的含义和强度，以及区分相关与因果。 回归分析： 简单线性回归： 预测一个因变量与一个自变量之间的关系。 多元线性回归： 预测一个因变量与多个自变量之间的关系，解释回归系数的含义，以及模型拟合优度（R平方）。 逻辑回归： 用于预测二分类因变量。 第11章：更高级的统计技术（选讲） 卡方检验（Chi-square test）： 分析分类变量之间的关联性。 因子分析（Factor analysis）： 识别潜在的测量维度。 聚类分析（Cluster analysis）： 将研究对象分组。 结构方程模型（SEM）： （概念性介绍）用于检验复杂的理论模型。 本章将根据读者的学习进度和研究兴趣，选择性地深入讲解，或提供相关的参考资料。 第四部分：研究报告与伦理 第12章：研究结果的解释与报告撰写 指导读者如何清晰、准确地解释统计分析的结果，避免过度解读。 介绍定量研究报告的标准结构（引言、方法、结果、讨论、结论）。 提供数据可视化技巧，使研究结果更具说服力。 讲解如何撰写简洁、专业的学术论文和研究报告。 第13章：研究伦理与诚信 强调在教育定量研究中遵守伦理原则的重要性，包括知情同意、隐私保护、数据保密、避免抄袭和伪造数据等。 介绍 IRB（机构审查委员会）的作用和研究审批流程。 讨论研究者在数据处理和结果报告中的责任。 本书特色： 案例驱动： 每个概念和方法都配以教育领域的真实案例，使抽象的理论更易理解。 实践导向： 提供操作性强的指导，鼓励读者动手实践，运用统计软件（如SPSS、R、Stata）进行数据分析。 循序渐进： 内容设计从基础到进阶，适合不同背景的读者。 强调批判性思维： 引导读者不仅掌握方法，更能批判性地评估和应用研究结果。 本书将帮助您建立扎实的定量研究基础，提高您在教育领域进行科学研究的能力，从而更好地理解教育现象，推动教育实践的改进。

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我对其中关于复杂模型的讲解部分印象最为深刻，那部分内容着实考验了我的专注力。它并非像某些教材那样，只是简单地展示回归方程，然后抛出P值，就草草了事。相反，它似乎在努力搭建一座桥梁，连接抽象的数学符号和具体的教育影响因素。举例来说，在讨论多层线性模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM）时，作者没有直接跳入公式推导，而是用一个“学生嵌套在班级中，班级又嵌套在学校里”的层级结构图，将“情境化”的复杂性可视化了。通过这个模型，它清晰地展示了为什么简单地将班级平均分作为一个额外的变量放入标准回归模型中是具有误导性的。这种对模型假设条件的细致阐述——比如残差的正态性、方差的同质性——虽然枯燥，但却构建了研究结论可靠性的基石。我感觉，读完这一章，我不再是机械地运行软件，而是开始真正理解软件在“计算”什么，以及这个计算结果在教育实践中意味着什么。它将统计学从一门工具的艺术，提升到了理论辩论的层面。

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这本书的封面设计倒是挺朴实的，那种学术书籍特有的严肃感扑面而来，让人一看就知道这不是一本轻松的消遣读物。打开扉页，目录结构清晰得让人印象深刻，每一章节的标题都精准地指向了研究方法的某个核心环节，像是给初学者铺设了一条稳固的路径。我尤其欣赏它在开篇部分对“量化研究”这一概念的界定，它没有停留在教科书式的干瘪定义上，而是通过一系列现实教育场景的案例，让读者立刻明白这种方法的价值所在——如何在纷繁复杂的教育现象中提炼出可测量的、可验证的真理。这种从实践到理论的倒置处理，极大地降低了初学者的心理门槛。书中对于样本选择和抽样误差的讨论，篇幅适中却又异常精辟，它没有用过于复杂的统计学术语来炫技，而是用非常直观的比喻解释了“随机性”在研究中的重要性，这对我后续设计小型试点项目时，避免陷入主观偏见的泥潭，起到了关键性的指导作用。整体来看，它更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导你完成一次严谨的学术探险，而不是冷冰冰地堆砌公式和模型。这种注重“可操作性”的写作风格，是它最吸引我的地方。

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我必须承认，这本书的参考书目部分是我最宝贵的资源之一。它所引用的文献跨度极大，从上世纪中期奠定基础的经典论文，到近几年发表在顶级期刊上探讨新兴统计技术的前沿文章，构成了一个非常扎实的知识网络。对于我个人而言，它提供的“下一步阅读指引”远比书中自身的讲解内容更为关键。当书中介绍某个复杂概念时，我总能找到对应的原始出处，从而追溯其理论源头和演变脉络，这极大地拓宽了我对同一概念不同解释视角的理解。此外，书中在讨论数据可视化时，所推荐的那些经典图表展示方法，比如箱线图在展示分布异质性上的优势，或者散点图矩阵在初步探索变量关系时的直观性，都让我告别了过去只依赖柱状图和饼图的习惯。这本书与其说是一本“怎么做”的说明书，不如说是一份“如何思考”的学术地图，它为你标明了主要的道路，更重要的是，它指出了可以通往更深层次知识宝藏的那些隐藏的小径。

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坦白说，刚接触这本厚厚的册子时，我内心是有些抗拒的。我更习惯于那种充满人文关怀和批判性思维的定性研究叙事，总觉得冰冷的数据分析会扼杀教育的“温度”。然而，这本书在介绍数据收集工具时，却出乎意料地展现了一种审慎的态度。它花了大量篇幅来探讨问卷设计的信度和效度问题，不仅仅是教你如何构造一个问卷，更深层次的是，它在探讨“我们如何确保我们问到的东西，真的是我们在试图理解的那个教育现象？”这种对测量工具的“哲学式”的拷问，让我开始重新审视过去那些习以为常的标准化测试。例如，书中对李克特量表（Likert Scale）局限性的剖析，指出如果设计不当，回答者可能只是在机械地重复自己的中立立场，这直接挑战了我之前对于“平均分”这一指标的盲目信任。此外，它还巧妙地融入了处理缺失数据（Missing Data）的伦理考量，提醒研究者在追求统计完整性的同时，不能忽略数据背后那个活生生的、有选择权的研究对象。这本书的深度，在于它对“量化”这个行为背后的责任感的强调。

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这本书在方法论的论述上，展现出一种罕见的包容性和前瞻性，这一点对于当前教育研究领域“量化与质性”相互争论不休的背景下，显得尤为珍贵。它并没有将量化研究树立成一个不可挑战的绝对真理，而是很坦诚地指出了其局限性，比如难以捕捉非预期结果，以及在解释因果机制时的滞后性。更妙的是，它随后并没有止步于此，而是深入探讨了如何通过“混合方法”（Mixed Methods）的设计来弥补这些不足。书中用一个详细的案例说明了如何将预先量化得出的“高风险群体”名单，作为后续深度访谈的切入点，从而实现对“为什么”的深入挖掘。这种不偏不倚、力求综合的立场，让这本书的价值远远超出了纯粹的“量化指南”。它像是一个成熟的学者，懂得真理往往存在于对立面的交汇处。对于那些希望发表具有更高影响力的综合性研究的年轻学者来说，这本书提供的“融合蓝图”是极其有指导意义的。

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