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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=P299

9.3 相关样本比率检验H0∶P1=P2102

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