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