心理与教育中高级研究方法与数据分析 从研究设计到SPSSPDF电子书下载

第一部分 心理学与教育学中的测量 2

第1章 变量及测量的尺度 2

1.1 心理与教育研究中的变量 2

1.2 测量尺度 4

1.3 变量求和的符号和规则 8

1.4 总结 10

1.5 习题 11

第2章 信度 14

2.1 什么是信度？ 14

2.2 信度的经典概念 15

2.3 信度的分类 16

2.4 复合分数的信度 20

2.5 SPSS的信度估计 22

2.6 总结 24

2.7 习题 25

第3章 效度 27

3.1 效度 27

3.2 构念效度的种类 28

3.3 总结 32

3.4 习题 33

第二部分 研究方法 36

第4章 定量研究 36

4.1 研究问题和假设 36

4.2 定量研究的种类 37

4.3 总结 45

4.4 习题 46

第5章 基础研究设计 48

5.1 前实验设计 48

5.2 真实验设计 49

5.3 准实验设计 51

5.4 总结 54

5.5 习题 55

第三部分 单变量数据分析 58

第6章 统计学基础 58

6.1 数据的组织和图表绘制 58

6.2 分布描述 62

6.3 总结 68

6.4 习题 69

第7章 基本分布 70

7.1 正态分布 70

7.2 学生t分布 75

7.3 F分布 76

7.4 卡方分布 77

7.5 总结 77

7.6 习题 78

第8章 假设检验 79

8.1 什么是假设检验？ 79

8.2 何时拒绝（或接受）虚无假设？ 80

8.3 平均值的检验假设 81

8.4 总结 92

8.5 习题 93

第9章 比率的假设检验 95

9.1 单样本比率检验 95

9.2 独立样本比率检验H0∶P1=P2 99

9.3 相关样本比率检验H0∶P1=P2 102

9.4 总结 106

9.5 习题 107

第10章 相关性和简单线性回归 109

10.1 两个变量之间的相关 109

10.2 简单线性回归 115

10.3 总结 123

10.4 习题 124

第11章 偏相关和部分相关 127

11.1 偏相关 127

11.2 部分相关 131

11.3 总结 132

11.4 习题 133

第12章 非参数检验 134

12.1 曼-惠特尼U检验 134

12.2 对相关样本的威尔科克森配对符号秩检验 137

12.3 卡方拟合优度检验 139

12.4 关联性卡方检验 142

12.5 总结 145

12.6 习题 147

第13章 多元回归 149

13.1 多元回归的概念 149

13.2 全回归模型和限定回归模型的比较 154

13.3 多元共线性 156

13.4 交叉验证 159

13.5 统计效能、效果量和样本量 160

13.6 异常值与有影响的数据点 160

13.7 存在分类预测因素的多元回归 163

13.8 多元回归中预测因素间的交互作用 166

13.9 多元回归中预测因素的筛选 170

13.10 多元回归结果的APA格式图表 171

13.11 总结 172

13.12 习题 175

第14章 单因素方差分析 177

14.1 单因素方差分析的概念 178

14.2 方差分析的假设 179

14.3 方差分析的效应 179

14.4 组内方差和组间方差 180

14.5 单因素方差分析的线性模型 182

14.6 检验方差分析的虚无假设 182

14.7 多重比较 183

14.8 效果量 187

14.9 样本量的确定 190

14.10 违反方差分析假设的结果 192

14.11 单因素方差分析的SPSS结果解释 193

14.12 总结 195

14.13 习题 196

第15章 两个和三个因素的方差分析 198

15.1 双因素方差分析 198

15.2 三因素方差分析 211

15.3 总结 215

15.4 习题 218

第16章 协方差分析 219

16.1 协方差分析背后的逻辑 219

16.2 进行协方差分析及对其结果的解释 222

16.3 进步分数上协方差分析与方差分析的对比 228

16.4 总结 229

16.5 习题 230

第17章 多元回归和方差分析 232

17.1 基于多元回归思想的单因素方差分析 232

17.2 双因素方差分析的多元回归 237

17.3 总结 242

17.4 习题 242

第18章 随机因素的方差分析 244

18.1 单随机因素的方差分析 244

18.2 两因素混合效应的方差分析模型 247

18.3 总结 253

18.4 习题 254

第19章 重复测量的方差分析 256

19.1 简单的重复测量方差分析 256

19.2 组间因素的重复测量方差分析 264

19.3 用前后测数据进行重复测量方差分析 268

19.4 总结 270

19.5 习题 270

第四部分 多变量数据分析 274

第20章 逻辑回归 274

20.1 逻辑回归的概念 274

20.2 逻辑回归结果的检验和解释 278

20.3 类别预测因素的编码 283

20.4 使用SPSS进行二元逻辑回归 284

20.5 全模型与限定模型的比较 287

20.6 逻辑回归中预测因素的选择 288

20.7 逻辑回归的假设 288

20.8 总结 289

20.9 练习 290

第21章 多元方差分析 292

21.1 多元方差分析的概念 292

21.2 多元方差分析与多个单独的方差分析的区别 292

21.3 何时使用多个独立的方差分析？ 293

21.4 何时使用多元方差分析？ 294

21.5 多元方差分析的假设 294

21.6 多元方差分析与判别分析 295

21.7 多元方差分析与按计划比较 299

21.8 多元方差分析的样本量 303

21.9 总结 304

21.10 习题 305

第22章 探索性因素分析 306

22.1 相关变量和潜在因素 306

22.2 探索性因素分析的基本概念 307

22.3 公因素方差及特征值 308

22.4 提取因素的主因素法 309

22.5 因素的旋转 310

22.6 确定因素数量 311

22.7 使用SPSS进行探索性因素分析 313

22.8 总结 317

22.9 习题 318

第23章 验证性因素分析 321

23.1 探索性因素分析模型和验证性因素分析模型之间的差别 321

23.2 验证性因素分析的基本步骤 323

23.3 总结 329

23.4 习题 330

第24章 结构方程模型的基本元素 333

24.1 路径分析 333

24.2 结构方程模型的元素 342

24.3 总结 351

24.4 习题 353

参考文献 355

附录 362