第一篇 量化研究的基本概念 1
第一章 科学研究与量化方法 1
第一节 科学研究的概念与方法 3
科学的目的与功能 4
科学研究的特性 5
科学研究的内容 7
理论及其功能 9
第二节 主要的量化研究设计 11
调查法 11
相关研究法 12
实验法 13
量化方法之比较 14
第三节 量化研究的结构与内容 18
学术论文的形式 18
论文的结构与内容 19
第四节 量化研究的程序 23
理论引导阶段 23
资料蒐集阶段 24
资料分析阶段 27
第五节 结语 29
第二章 测量理论与方法 31
第一节 测量的基本概念 32
测量的意义 32
测量与统计的基础：变异 33
第二节 测量的尺度 35
名义尺度 35
顺序尺度 36
等距尺度 36
比率尺度 37
测量尺度的比较 39
第三节 测量的格式 40
测量格式的基本特性 40
量化研究的测量格式 42
测量格式的比较 50
第四节 反应心向 52
反应心向的界定 52
反应心向的处理 53
第二篇 资料处理与数据查核 57
第三章 资料电脑化与资料库建立 59
第一节 编码系统的建立与应用 60
编码系统的概念 61
编码簿 62
废卷处理 68
第二节 SPSS基本操作 69
SPSS的简介 69
SPSS的系统设定 71
SPSS的各种视窗 74
第三节 资料库建立 81
SPSS资料视窗的开启 81
资料库的建立 82
其他档案的转入 86
第四节 复选题处理与分析 89
复选题的基本格式 89
基本分析策略 90
复选题分析 91
第五节 排序题处理与分析 95
排序题的基本格式 95
次数分配表的应用 97
交叉表的应用 99
第四章 资料检核与整备 101
第一节 资料查核 102
过程检核 102
终点查核 103
第二节 遗漏值处理 104
遗漏的型态 105
遗漏值的处置 105
SPSS的遗漏值处理功能 109
第三节 偏离值的侦测与处置 114
单变项偏离检验 114
多变项偏离检验 116
偏离值的处理 120
第四节 资料转换 121
计算变数 121
重新编码 124
资料分组 127
计数 130
等级观察值 132
第五节 资料与档案管理 134
定义变数性质 135
资料转置 136
观察值加权 138
分割档案 140
选择观察值 142
第五章 描述统计与图示技术 147
第一节 次数分配表 149
第二节 集中量数 151
平均数 151
中位数 151
众数 152
集中量数的特性与使用时机 152
第三节 变异量数 154
全距 154
四分差 154
以离均差为基础的变异量数 155
变异量数的特性与使用时机 157
第四节 偏态与峰度 158
偏态 158
峰度 159
偏态与峰度的判断 160
第五节 相对量数 162
百分等级与百分位数 162
第六节 标准分数 163
Z分数 164
常态化Z分数 165
T分数 166
第七节 描述统计的SPSS操作 167
第八节 统计图的运用 174
第三篇 统计分析的原理与技术 185
第六章 类别资料的分析：卡方考验 187
第一节 基本概念 188
类别资料的呈现 188
类别资料的考验形式 189
第二节 类别变项的统计考验 192
期望值与残差 192
卡方考验 194
校正公式 196
第三节 替代性的关联系数 197
Phi（φ）系数 197
列联系数与Ⅴ系数 198
Lambda（λ）系数 199
Gamma系数 200
Tau系数 201
Kappa量数 202
第四节 范例解析 203
第七章 平均数的差异检定：t考验 217
第一节 基本概念 218
Z考验与t考验 218
单母群与多母群考验 219
单尾与双尾考验 219
独立样本与相依样本 220
第二节 平均数差异考验的原理 221
抽样分配与中央极限定理 221
统计考验的决策原则 223
平均数的统计考验 227
t考验的基本假设 230
第三节 范例解析 231
第八章 平均数的变异分析：ANOVA 237
第一节 基本概念 238
第二节 变异数分析的统计原理 241
基本原理 241
变异数的计算与拆解 241
相依样本的变异数分析 245
第三节 ANOVA的基本假设与相关问题 246
变异数分析的重要假设 246
实验、族系与比较错误率 247
实务显著性：效果量 248
型Ⅰ至Ⅳ平方和问题 250
第四节 多重比较：事前与事后考验 252
事前比较 252
事后比较 253
第五节 共变数分析 257
控制的概念 257
连续变项作为共变项 258
共变数分析的原理 258
变异量拆解 260
平均数的调整 261
回归同质假设 263
第六节 范例解析 264
第九章 多因子变异数分析 281
第一节 基本概念 282
多因子变异数分析的资料形式 282
多因子变异数分析的各种效果 284
第二节 多因子变异数分析的统计原理 285
变异数拆解 285
整体考验与事后考验 286
单纯主要效果考验 288
第三节 相依样本多因子变异数分析 289
基本概念 289
变异数拆解 289
整体效果的假设考验 290
第四节 多因子变异数分析的平均数图示 291
平均数图示原理与判断原则 291
次序性与非次序性交互效果 292
主要效果的图表判断 293
第五节 范例解析 295
第十章 线性关系的分析：相关与回归 333
第一节 基本概念 334
线性关系 334
第二节 积差相关的原理与特性 336
变异数与共变数 336
积差相关系数 337
积差相关系数的特性 338
积差相关的推论统计问题 339
第三节 其他相关的概念 342
净相关与部份相关 342
史比尔曼等级相关 343
点二系列相关 343
eta系数 344
第四节 回归分析 345
回归分析的概念 345
回归系数 346
回归解释力 347
回归系数的显著性考验 349
回归分析的基本假设 351
第五节 范例解析 354
第十一章 多元回归 363
第一节 基本概念 364
多元回归的目的与使用时机 364
第二节 多元回归的原理与特性 366
多元相关 366
多元回归方程式 368
回归系数的显著性考验 369
共线性诊断 370
第三节 多元回归的变项选择模式 371
同时回归 372
逐步回归 374
阶层回归 376
三种回归方法的比较 379
第四节 虚拟回归 380
类别资料的回归分析 380
多因子虚拟回归 382
第五节 范例解析 383
第十二章 回归的延伸应用：控制、调节、中介与路径分析 405
第一节 绪论 406
第三变项的影响 406
第三变项的回归模型 407
第二节 控制与调节效果分析 408
基本概念 408
净解释力与调节解释力 409
类别与连续性调节变项 411
调节回归的平减议题 411
控制与调节效果回归的统计处理 413
简单效果检验：调节效果分析 414
第三节 控制与调节效果分析范例 417
控制与调节效果分析 417
第四节 中介效果与路径分析 425
中介效果的概念 425
中介效果的显著性考验 427
路径分析的概念 428
路径模型的统计分析 430
第五节 中介效果与路径模型分析范例 432
第四篇 量表发展的分析技术 443
第十三章 量表发展与信效度议题 445
第一节 量表发展的程序与步骤 448
准备阶段 448
预试阶段 450
正式阶段 452
维护阶段 453
第二节 信度 453
信度的意义 453
信度系数的原理 454
测量误差与测量标准误 455
信度的估计方法 456
影响信度的因素 460
第三节 效度 461
效度的意义 461
效度的类型与原理 461
其他效度议题 464
效度衡鉴技术 466
影响效度的因素 469
第四节 信度与效度之关系 471
第十四章 项目分析与信度估计 473
第一节 项目分析的基本概念 474
项目难度 474
项目鉴别度 476
第二节 项目分析的计量方法 478
遗漏值判断法 478
描述统计指数 478
题目总分相关法 479
内部一致性效标法 480
因素负荷量判断法 481
第三节 项目分析范例 482
第四节 信度估计范例 496
第十五章 因素分析：探索取向 503
第一节 基本概念 504
第二节 因素分析的基本原理 505
潜在变数模型与基本原则 505
因素与共变结构 507
因素分析方程式 507
第三节 因素分析的程序 509
因素分析的条件 509
因素的萃取 511
因素个数的决定 513
特征向量、特征值与萃取变异 515
因素负荷量与共同性 518
因素转轴 520
因素分数 523
第四节 范例解析 525
第五节 结语 533
第十六章 因素分析：验证取向 535
第一节 基本概念 536
第二节 验证性因素分析的特性 537
测量误差的估计 538
单维测量与多维测量 538
初阶模型与高阶模型 540
第三节 验证性因素分析的执行 542
CFA的执行步骤 542
模式适配评鉴 543
内在适配检验 545
验证性因素分析的其他应用 550
第四节 验证性因素分析的实例 554
模型设定 555
AMOS的CFA操作与结果 556
Mplus的CFA操作程序与结果 561
LISREL的CFA操作语法 564
内在适配检测 565
第五节 结语 568
参考文献 570
中文部份 570
英文部份 570
索引 580
中文索引 580
英文索引 589