Rasch analysis of attitudinal data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:[P.G.W. Jansen]

作者:Paulus Gerardus Wilhelmus Jansen

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1983

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9789090005157

丛书系列:

图书标签:

• Rasch模型
• 态度测量
• 量化分析
• 心理测量
• 统计学
• 教育测量
• 问卷分析
• 信度与效度
• 数据分析
• 项目反应理论

《量尺分析在态度数据中的应用》 本书深入探讨了如何运用量尺分析（Rasch analysis）这一强大的统计方法来处理和理解态度数据。态度数据，作为心理学、教育学、社会学等领域中至关重要的测量内容，其内在的复杂性和主观性使得传统的统计方法在揭示其深层结构和测量精确性方面常常力不从心。本书旨在为研究者提供一套系统、严谨的框架，以更有效地捕捉和解释人们的态度、信念、偏好以及内在的心理特质。 量尺分析，作为项目反应理论（Item Response Theory, IRT）的一个重要分支，以其独特的公理化基础和对数据拟合的严格要求而著称。它不仅仅是一种统计技术，更是一种测量理念。其核心在于将测量过程分解为个体（被试）的潜在特质（如态度强度、认知能力）与题目（如问卷条目、量表项）的难度（或区分度）这两个独立但相互关联的维度。通过量尺模型，我们可以从观察到的反应数据中推断出被试在某个特定态度维度上的得分，同时也能评估每个题目在测量该态度上的“难度”或“区分能力”。 本书首先从理论层面详细阐述了量尺分析的基本原理和核心概念。我们将从构建量尺模型的基础出发，介绍诸如“可加性”（sufficiency）、“局部独立性”（local independence）和“单维性”（unidimensionality）等关键假设，并解释这些假设在实际数据分析中的意义和检验方法。读者将了解到，量尺分析并非仅仅是对数据的描述，而是一个建立在坚实理论基础上的测量过程。 随后，本书将重点介绍不同类型的量尺模型，并分析它们如何适用于不同类型的数据和研究设计。我们将详细讲解二分法量尺模型（Dichotomous Rasch Models），这是最基础也最广泛应用的量尺模型，适用于回答“是/否”、“同意/不同意”等二分类问题的量表。在此基础上，我们将引入多分类量尺模型（Polytomous Rasch Models），如部分累积量尺模型（Partial Credit Model）和累积量尺模型（RUMM），它们能够有效地处理包含多个选项的李克特量表（Likert scale）或其他多分类测量工具。本书将通过大量的实例，指导读者如何根据其研究问题的性质和数据的格式选择最合适的量尺模型。 在方法论层面，本书将提供详尽的实操指南，涵盖从数据准备、模型拟合到结果解释的全过程。我们将讨论如何对态度数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值以及数据转换。然后，我们将介绍常用的量尺分析软件（如 R 语言中的 `eRm` 包、SPSS 插件、WINSTEPS 等）的操作方法，并指导读者如何输入数据、运行模型、检查模型拟合度（包括整体拟合和个体题目拟合）。我们将深入解析量尺分析输出的各项统计指标，例如： 题目统计量 (Item Statistics): 包括题目难度（Item Difficulty）和题目区分度（Item Discrimination）。我们将解释这些指标的含义，如何解读它们，以及如何利用这些信息来识别表现不佳的题目，从而优化问卷设计。 被试统计量 (Person Statistics): 包括被试的特质得分（Person Measure）和拟合统计量（Fit Statistics）。我们将强调如何解读被试的量尺得分，理解其在态度维度上的位置，并解释拟合统计量如何帮助我们识别那些表现异常或不符合模型假设的被试。 模型拟合报告 (Model Fit Reports): 包括卡方检验（Chi-square test）、残差分析（Residual analysis）等，以评估模型与数据的整体匹配程度。我们将指导读者如何根据这些报告来判断模型是否有效，以及在何种情况下需要对模型进行调整或选择其他模型。 本书的亮点之一在于其对态度数据特殊性的深入探讨。态度测量往往受到情境、被试心理状态、以及测量工具本身的微妙影响。量尺分析能够帮助我们识别和量化这些影响因素。例如，我们可以通过分析题目拟合统计量来识别那些对特定态度群体表现出“意外”反应的题目，从而推断出题目可能存在的歧义性、社会期许效应（social desirability bias）或其他测量误差。此外，本书还将讨论如何运用量尺分析进行效度检验（validity analysis），例如通过结构效度（construct validity）的评估来证明测量工具是否真正测量了预期的态度维度。 为了让读者更好地掌握量尺分析的应用，本书将穿插一系列真实世界的研究案例。这些案例将覆盖广泛的应用领域，例如： 教育心理学: 分析学生对教学方法的态度、学习动机量表等。 临床心理学: 评估患者对治疗方案的接受程度、抑郁或焦虑量表的反应等。 社会学与市场研究: 测量消费者对产品或服务的满意度、政治倾向量表等。 组织行为学: 研究员工对工作满意度、领导风格的感知等。 通过对这些案例的深入剖析，读者将能够学习如何将量尺分析的理论知识转化为实际的研究工具，解决真实世界中的测量挑战。 本书还将讨论一些进阶的主题，例如： 跨文化研究中的量尺分析: 如何检验量表在不同文化群体中的测量不变性（measurement invariance）。 纵向研究中的量尺分析: 如何追踪个体态度随时间的变化。 量尺分析与传统统计方法的结合: 如何将量尺分析的量化结果整合到更复杂的统计模型中。 本书的宗旨是让研究者不仅能够熟练地运用量尺分析技术，更能深刻理解其背后的测量哲学，从而提升态度数据测量的科学性和精确性。无论是心理学、教育学、社会学，还是其他需要处理态度数据的领域的研究者，本书都将是您不可或缺的理论与实践指导。它将帮助您超越简单的分数计算，深入理解态度数据的本质，并做出更具洞察力的研究结论。

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