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| 內容簡介： |
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《心理与教育统计学及SPSS运用》系统介绍了心理与教育统计学的基本理论及其在SPSS软件中的应用方法，涵盖了从基础概念到高级统计分析的全面内容。全书共分为十三章，主要内容包括统计学在心理与教育研究中的作用、数据整理与图表制作、集中量数与差异量数、概率分布、抽样分布与参数估计、假设检验、方差分析、相关分析、回归分析、X2检验、因素分析以及问卷编制中的统计分析等。通过理论与实践相结合的方式，《心理与教育统计学及SPSS运用》旨在帮助读者掌握统计学的基本原理及其在实际研究中的应用，同时熟悉SPSS软件的操作与分析功能。
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| 目錄：
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第一章 概论 1
第一节 统计在心理与教育科学研究中的作用 2
第二节 心理统计学中的基本概念 4
第三节 SPSS简介 10
第四节 常用统计方法适用资料的应用分析简介 14
第五节 如何学好心理与教育统计学 17
第二章 数据整理与图表制作 21
第一节 原始数据的搜集与初步整理 22
第二节 统计表 25
第三节 统计图 30
第四节 SPSS中的数据建立与转换 35
第五节 统计图表绘制在SPSS软件中的实现 46
第三章 集中量数与差异量数 53
第一节 常用集中量数 54
第二节 常用差异量数 66
第三节 标准分数 72
第四节 集中量数和差异量数在SPSS中的实现 73
第四章 概率分布 81
第一节 概率基础 82
第二节 正态分布 86
第三节 二项分布 93
第五章 抽样分布和参数估计 97
第一节 抽样分布 98
第二节 均值的点估计与区间估计 105
第六章 假设检验 111
第一节 假设检验的基本原理 112
第二节 单样本t检验 116
第三节 两独立样本I检验 118
第四节 两相关样本I检验 124
第五节 Z检验 126
第六节 t检验的SPSS操作 129
第七章 单因素方差分析 141
第一节 方差分析基础 142
第二节 单因素独立样本的方差分析 148
第三节 单因素相关样本的方差分析 154
第四节 单因素方差分析的事后检验 160
第五节 单因素方差分析的SPSS分析过程 163
第八章 多因素方差分析 175
第一节 多因素方差分析概述 176
第二节 完全独立样本的多因素方差分析 181
第三节 相关样本的多因素方差分析 185
第四节 多因素方差分析的SPSS操作 194
第九章 相关分析 207
第一节 相关概述 208
第二节 常用的相关分析方法 213
第三节 偏相关分析 221
第四节 相关分析在SPSS软件中的实现 223
第十章 回归分析 231
第一节 回归分析概述 232
第二节 一元线性回归 234
第三节 多元线性回归分析 243
第四节 回归分析在SPSS软件中的实现 249
第十一章 X2检验 255
第一节 X2检验的基本原理 256
第二节 单变量X检验 258
第三节 双变量X检验 261
第四节 X？检验的SPSS操作 265
第十二章 因素分析 275
第一节 因素分析的基本原理 276
第二节 因素分析的步骤 279
第三节 因素分析的SPSS操作 283
第十三章 问卷编制中常用分析的统计操作 295
第一节 项目分析及其统计操作 296
第二节 信度检验及其统计操作 306
第三节 效度检验及其统计操作 309
参考文献 311
附录 314
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| 內容試閱：
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应用统计是心理学、教育学和社会学等学科研究领域中不可或缺的科学工具和方法学训练中的重要内容，同时也是让初学者感觉到非常困难的学科。如何克服学生学习统计的畏难情绪，提升学习兴趣必然要求在教材的编写中充分考虑应用统计的特点，着重强调帮助读者掌握统计思想及其操作运用，不要求对公式进行推导和死记硬背，努力贯彻“学以致用”。因此本书强调应用性注重结合心理学和教育学的基础实例、统计原理的梗概和统计软件SPSS应用三方面的统一。以统计软件SPSS作为实现统计分析与计算的工具，强调统计思想的学习与计算机操作实践相结合，培养学生的实际动手操作能力，提升在学习中的获得感和成就感，从而激发读者学习统计的兴趣。本书特色在于其“精简且实用”，突出“接地气的实用性”“低门槛”“简而精”，让学习者既可以将此书当成一门课程的教材而深入学习，也可以作为一本工具书来参考使用。
本书针对普通高校心理学、教育学，社会学等专业的应用统计学课程而编写，适合人群为一般高校的心理学教育学、管理学、社会学医学等专业的专科生、本科生、研究生，也可以作为人力资源管理市场调查等行业人员的参考书。
本书编写团队具有多年的教学实践经验，对该课程内容有很鲜明的认识与见解。李祚山、赵晨鹰汤舒俊共同拟定了全书的框架，并与本书编写成员充分讨论后确定了相应内容。全书共分为十三章，各章作者分别为第一章“概论”，李祚山（重庆师范大学教育科学学院）赵晨鹰（重庆师范大学教育科学学院）第二章“数据整理与图表制作”、第三章“集中量数与差异量数”第九章“相关分析”、第十章“回归分析”，汤舒俊 （江西师范大学马克思主义学院）；第四章“概率分布”，徐宏图（黄山学院教育科学学院）、王熹（贵州健康职业学院）第五章“抽样分布和参数估计”徐宏图罗姝（重庆师范 大学经济与管理学院）；第六章“假设检验”、第十二章“因素分析”，第十三章“问卷编制中常用分析的统计操作”，赵晨鹰；第七章“单因素方差分析”，陈晓科（重庆师范大学教育科学学院）高俊杰（巴南职教中心教务处）第八章“多因素方差分析”，彭文波（重庆师范大学教育科学学院）；第十一章“X2检验”，周静（重庆工程学院数字艺术学院）。全书最后由李祚山、赵晨鹰完成了初稿的修订和最终统稿工作。
感谢西南师范大学出版社的任志林先生为本书的出版付出的诸多努力！本书的出版也得到重庆师范大学教育学市级重点学科及市级应用心理学“三特”专业建设的经费支持。感谢已有的很多专家学者的研究成果！由于各位作者在学术上存在着不足，难免会在写作中出现缺陷与瑕疵，恳请各位专家、同行和读者批评指正。
第一章 概论
心理学和教育学是要了解人的心理与行为的活动规律，并将这种规律应用于实践，因此，在研究的过程中，经常采用实验或者测验的方法收集相应的数据，而且希望从采集到的众多数据中找出更多的有用信息并得出相应的结论。，这必然要使用到统计的方法。心理与教育统计就是一种用于数据科学分析的工具。除此以外，统计学还广泛应用于众多学科：社会学、生物学医学、语言学、管理学，等等。
第一节 统计在心理与教育科学研究中的作用
一、统计学是心理与教育科研中的必需工具
心理学、教育学及其他学科，均会进行大量的行为科学研究，以证实某研究假设的正伪。其研究方法决定了所得研究是何种结果，而该研究方法是否可以得出此结果，则需要统计来检验。
做实证研究时，研究者通常会接触到大量的具有随机性的数据资料，而这些随机性的数据资料背后，却蕴藏着某种规律性和必然性，即研究所需要揭示的事物本质。因此，统计是帮助研究者通过分析所收集的数据资料，客观、准确地验证其研究假设是否成立，从局部、个别的数据资料，推论出全局、总体的情况，得出其事件的本质规律。
针对一个完整、合理的科学研究，它至少需要由合理的理论构想、合理的研究设计、合理的统计分析三部分组成，三者相辅相成，缺一不可。初次涉及心理学和教育学研究的学生，经常会有如下的遭遇在一个研究中，已经做好了资料查阅和整理、文献翻译与综述、拟定题目设计研究方案，辛辛苦苦实施了方案，也收集到了“宝贵”的数据，到了分析数据时却“卡壳”了。此处的“卡壳”可能存在两方面的原因一是拿着数据不知道该分析些什么，即说不出该分析的目的；二是知道目的却不知道该如何分析，即不知道该选哪种统计方法。这就需要研究者有严密的科研思想和扎实的统计基础。而其中最“悲惨”的结局是，当学生拿着自己辛辛苦苦所收集的数据求助于其导师时，导师看了一下，淡淡地说出一句：你这研究设计所得数据资料，不符合统计学的要求，不能进行有效的统计分析。这可是“晴天霹雳”，等同于对其研究宣布“死刑”了。因此，统计学不但是心理与教育科研中的必需工具，合理、正确的统计分析反过来还决定着其研究的成败研究者的统计水平在一定程度上制约着他所能设计的研究水平。
二、统计学是科研成果交流的有效语言
心理与教育统计是心理学和教育学专业的学生必须要掌握的一门技能性课程，一方面有利于帮助我们组织和总结研究信息与他人交流研究结果；另一方面也可以通过得到的数据来判断结论是否合理，从而帮助研究者回答想要研究的主要问题。如当我们查阅文献，看到如下的研究结果“采用重复测试的多因素方差分析，结果发现：聋童和听力正常被试的被试间主效应不显著F（1，31）=1.072，p=0.308；不同时距间再现相对误差率的主效应显著F（2，62）=3.246，p=0.046；时距和被试的交互效应不显著，F（2，62）=1.156，p=0.322。”阅读这样的文献，就必须具有统计学的知识、才能明白作者数据背后的本质意义。
相类似的这些有关统计学的语句在科研论文中很常见，完全是心理学和教育学研究报告撰写中的“行话”，其基本符号单位专业术语统计结果的解释与表达方式等都已经是专业科研成果报告中语言要素的重要组成部分了。也就是说，统计学术语是心理学和教育学科研成果交流的有效语言。
第二节 心理统计学中的基本概念
一、随机变量、变量名、变量取值
所谓变量（variable），就是指实验、观察调查中想要获得的数据资料。数据获得前用“X”表示，即为一个可以取不同数值的物体的属性或事件，其数值具有不确定性，4 因此称它为变量。如头发的颜色、身高、体重、性别，温度，等等。头发的颜色，它是头发的一个属性，可以取黑色棕色、黄色、红色等不同的值。在心理学与教育学研究中，像自信心、智力、学业成绩等都能成为研究的变量。与变量相对的量叫常量（constant），又称常数，它在一定范围内其数值不会随意改变。如圆周率约为3.14。在心理与教育研究中，多数变量在测查之前是不能准确预料所获得的数值的。在统计学上，把这种测查之前不能预料其取值的变量称为随机变量。
通常我们讲某研究中的变量时，是指该变量的名称，即变量名。比如，研究“高中生学习压力在年级上的差异”那么其中就有两个变量：年级、学习压力。而变量取值则是指该变量在理论上所能测量到的数值。比如该研究中，“年级”这一变量的取值可以为“高一”“高二”“高三”，“学习压力”这一变量的取值则是用于测量该变量的量表的得分。而实际研究中所测得的变量取值即为“数据”，也叫观测值、原始取值。
由于变量的变异性，测量时数据不是绝对精确的，特别是连续变量，其数值只是表示连续数量的中央点值，在数轴上表示的是一段距离，或一个区间。因此，一个随机变量不管是写成整数或小数，实际上都是用一个单位的中央点表示在它以上和以下各有一段距离，这牵涉数的上、下实限问题。在心理与教育统计中也有特殊的情况。如年龄的表示，一般5岁是指5岁开始到5岁11个月零30天，即从5周岁到6周岁生日之间，在这里年龄的数值不是代表中间点，而是指开始点。另外，计数数据属于离散的随机变量，用来描述离散变量的数据值表示的也只是一个点值。
二、数据类型
对研究数据进行分类，了解数据类型和测量水平，选用恰当的统计方法至关重要。因为不同类型的数据，适用的统计方法完全不同，也就是说，各种统计方法各有其适宜的数据测量水平。根据其变量取值的测量精确程度，斯蒂文斯（S.S.S.Stevens）将数据由低级到高级划分为四个水平：定类数据定序数据、定距数据、定比数据。
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