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应用语言学研究设计与统计
应用语言学研究设计与统计

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  • 电子书积分:9 积分如何计算积分?
  • 作 者:雷蕾著
  • 出 版 社:武汉:华中科技大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787568013178
  • 页数:200 页
图书介绍:本书涵盖应用语言学研究的设计和统计两大内容,包括研究设计方法、统计的基本概念、t-test、方差分析、相关分析、回归分析、卡方检验等应用语言学研究常用的研究方法。本书简述基本相关理论,注重可操作性和实用性。适合各大中专学生阅读,也适合其他科学研究者阅读。主要读者对象为应用语言学或对外汉语专业硕士、博士研究生及相关研究者。
《应用语言学研究设计与统计》目录

第1章 研究概述 1

1.1 什么是研究 1

1.2 定量研究与定性研究 1

1.3 常用定性研究方法 3

1.3.1 个案研究 3

1.3.2 访谈 4

1.3.3 话语分析和语篇分析 5

1.3.4 有声思维法 5

1.4 如何学习研究方法 6

1.5 建议阅读书目 6

1.6 本书结构 7

第2章 如何选题 9

2.1 选题来源 9

2.1.1 在外语教学或学习实践中发现选题 9

2.1.2 在文献中发现选题 9

2.1.3 复制前人的研究 11

2.2 选题注意事项 12

2.2.1 研究意义 12

2.2.2 可操作性 13

2.3 练习 13

第3章 研究设计 14

3.1 研究设计前需明确的几个问题 14

3.1.1 被试的类型和样本量 14

3.1.2 自变量和因变量 14

3.1.3 搜集数据和分析数据 15

3.2 组内设计、组间设计、混合设计 15

3.3 一个自变量的研究设计 17

3.3.1 一个自变量的组内设计 17

3.3.2 一个自变量的组间设计 17

3.4 多个自变量的研究设计 17

3.4.1 组内设计 18

3.4.2 组间设计 19

3.4.3 混合设计 19

3.5 研究的信度和效度 20

3.5.1 信度 20

3.5.2 效度 20

3.5.3 影响研究效度的因素 21

3.6 练习 21

3.6.1 课外阅读 21

3.6.2 实验设计 22

第4章 统计学基础 23

4.1 统计学基本概念 23

4.1.1 变量的计量尺度或数据类型 23

4.1.2 单因素数据、双因素数据、多因素数据 24

4.1.3 研究预设 24

4.1.4 研究假设 24

4.1.5 全体与样本 25

4.2 描述性统计和推断性统计 25

4.3 常见的描述性统计 27

4.3.1 频次、最大值、最小值、总和 27

4.3.2 趋中和离散趋势的度量 27

4.4 统计值、自由度、p值 27

4.5 如何选择推断性统计方法 28

4.5.1 参数性统计和非参数性统计 28

4.5.2 选择统计方法需注意的问题 29

4.5.3 比较数据差异 29

4.5.4 相关分析 30

4.5.5 回归分析 31

4.6 练习 31

第5章 SPSS快速入门 34

5.1 在SPSS中输入数据及变量相关设置 34

5.2 数据输入实践技巧 40

5.3 描述性统计分析 41

5.4 练习 43

第6章 计算原始分与标准分 44

6.1 正态分布 44

6.2 原始分与标准分的计算 45

6.3 练习 47

第7章 卡方检验 48

7.1 数据拟合度检验 48

7.2 独立性检验 52

7.3 练习 55

第8章 T检验 57

8.1 独立样本T检验 57

8.2 配对样本T检验 61

8.3 单样本T检验 64

8.4 练习 66

第9章 方差分析(组间设计) 67

9.1 主效应和交互效应 67

9.2 组间设计 68

9.3 单因素组间设计 68

9.4 两因素完全随机设计 72

9.5 三因素完全随机设计 82

9.6 练习 92

第10章 方差分析(组内设计) 93

10.1 组间设计与组内设计 93

10.2 二因素重复测量 94

10.3 三因素重复测量 102

10.4 练习 116

第11章 方差分析(混合设计) 117

11.1 二因素混合设计 117

11.2 三因素混合设计 126

11.2.1 一个组间、两个组内因素的三因素混合设计 126

11.2.2 两个组间、一个组内因素的三因素混合设计 138

11.3 练习 149

第12章 相关分析 150

12.1 相关系数的选择 150

12.2 相关系数的取值(以r为例) 150

12.3 两个连续变量间的相关分析 151

12.4 两个定序变量间的相关分析 155

12.5 两个分类变量间的相关分析 157

12.6 偏相关分析 160

12.7 练习 163

第13章 回归分析 165

13.1 什么是回归分析 165

13.2 回归方程 166

13.3 对回归方程进行检验 166

13.3.1 R平方等参数 166

13.3.2 回归方程的F检验 166

13.3.3 回归系数检验 167

13.3.4 Durbin-Watson检验 167

13.3.5 共线性诊断 167

13.3.6 容忍度 167

13.3.7 方差膨胀因子 167

13.3.8 条件指数 167

13.4 回归分析实例 168

13.5 练习 183

第14章 探索性因子分析 184

14.1 什么是因子分析 184

14.2 探索性因子分析的样本大小 184

14.3 量表信度检验 185

14.4 探索性因子分析操作方法 186

14.4.1 因子抽取 188

14.4.2 旋转方法 189

14.4.3 因子分析结果设置 189

14.4.4 相关系数显示方式设置 191

14.5 第一次探索性因子分析结果 191

14.5.1 相关矩阵 191

14.5.2 公因子方差 192

14.5.3 特征值和解释的方差 193

14.5.4 因子矩阵 194

14.6 第二次探索性因子分析结果 195

14.6.1 特征值和解释的方差 195

14.6.2 因子矩阵 197

14.6.3 最终结果 198

14.7 练习 199

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