具体描述
编辑推荐
《教育研究中定量数据的统计与分析：基于SPSS的应用案例解析》共有13章，包括有教育研究数据文件的建立和管理、教育研究数据的初级统计分析和高级统计分析，初级统计分析包括有数据的图表描述、集中趋势分析和离散趋势分析，高级统计分析包括有推断统计分析方法（参数检验、非参数检验）、方差分析、相关分析、因子分析、聚类分析、回归分析、结构方程模型建模。此外，还安排了一章对教育测量与评价的质量特性进行分析。
内容简介
在教育技术学专业的课程体系设置中，有关研究方法和统计分析的课程逐步受到重视。据调查，在国外有关研究方法和统计分析的课程时数占总课时的30%，在我国教育技术领域研究方法中定性与思辨的研究方法占主导地位（占了86%），定量与实证研究只占14%。本教材的出版是符合当前教育科学研究工作深入发展需要的，具有广泛的使用价值，将有助于学科专业领域中定量研究的开展，帮助高校教师和学生、教学研究人员、中小学教师更好的开展科学研究，提高量化研究的水平。
《教育研究中定量数据的统计与分析：基于SPSS的应用案例解析》共有13章，包括有教育研究数据文件的建立和管理、教育研究数据的初级统计分析和高级统计分析，初级统计分析包括有数据的图表描述、集中趋势分析和离散趋势分析，高级统计分析包括有推断统计分析方法（参数检验、非参数检验）、方差分析、相关分析、因子分析、聚类分析、回归分析、结构方程模型建模。此外，还安排了一章对教育测量与评价的质量特性进行分析。
作者简介
张屹，华中师范大学教育信息技术学院教育技术系主任、教授；全国信息技术标准化技术委员会教育技术委员会委员、担任国际标准化组织ISO-JTC1/SC36的专家委员、华中师范大学中国教育信息化研究中心副主任、武汉大学兼职研究生导师、学术期刊《基础教育参考》杂志编委。
目录
第1章 教育研究数据文件的建立
1.1 引言
1.2 SPSS数据的结构与定义
1.3 教育研究中单项选择题的录入
1.4 教育研究中多项选择题的录入
1.5 教育研究中非选择题的录入
第2章 教育研究数据文件的预处理
2.1 引言
2.2 插补数据文件中的缺失数据--数据的缺失值处理
2.3 按照一定的规则选择所需数据--数据的选取
2.4 重新排列变量数据的顺序--数据的排序
2.5 重新划分数据的组别--数据的分组
第3章 图文并茂地描述教育研究数据
3.1 引言
3.2 绘制变量的分布比例--饼图
3.3 绘制多变量的分布情况--条形图
3.4 绘制变量的正态分布情况--直方图
3.5 绘制变量的发展趋势--线图
3.6 绘制变量间的相关情况--散点图
第4章 教育研究数据的基本统计分析
4.1 引言
4.2 测算单变量的数据分布比例--频数分析
4.3 分析多变量的联合分布情况--交叉分组下的频数分析
4.4 测算多变量的数据分布比例--多选项分析
4.5 测算变量数据的中心发展趋势--集中趋势分析
4.6 测算变量数据的分散程度--离散趋势分析
4.7 测算变量数据的分布情况--分布形态
第5章 教育研究数据的参数检验
5.1 引言
5.2 推断样本来自的总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异
--单样本T检验
5.3 推断两个独立样本总体的均值是否存在显著差异--两独立样本T检验
5.4 推断两个配对样本总体的均值是否存在显著差异--两配对样本T检验
第6章 教育研究数据的非参数检验
6.1 引言
6.2 推断样本来自的总体的分布是否与已知的理论分布相吻合
--单样本非参数检验
6.3 推断两独立样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异
--两独立样本非参数检验
6.4 推断两配对样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异
--两配对样本非参数检验
第7章 教育研究数据的方差分析
7.1 引言
7.2 单个因素对观测变量的影响--单因素方差分析
7.3 多个因素对观测变量的影响--多因素方差分析
7.4 调节协变量对因变量的影响效应--协方差分析
第8章 教育研究数据的相关分析
8.1 引言
8.2 测量事物间线性相关程度强弱--线性相关分析
8.3 控制其他变量的影响下分析两变量间的线性相关性--偏相关分析
第9章 教育研究数据的因子分析
9.1 引言
9.2 实测变量转化为少数几个不相关的综合指标--因子分析
第10章 教育研究数据的聚类分析
10.1 引言
10.2 按照一定层次对样本数据进行分类--层次聚类分析
10.3 通过反复迭代对样本数据进行分析K�睲eans聚类分析
第11章 教育研究数据的回归分析
11.1 引言
11.2 分析单个解释变量对被解释变量的影响--一元线性回归分析
11.3 分析多个解释变量对被解释变量的影响--多元线性回归分析
第12章 基于结构方程模型的教育研究数据分析
12.1 引言
12.2 验证某一因子模型是否与数据吻合--验证性因子分析
12.3 研究多个变量之间多层因果关系及其相关强度--路径分析
第13章 教育测量与评价的质量特性分析--信度和效度分析
13.1 引言
13.2 测度综合评价体系的稳定性和可靠性--信度分析
13.3 测量工具能测出其所要测量特质的程度--效度分析
第14章 教育测量与评价的质量特性分析--难度、区分度分析
14.1 引言
14.2 测算测验项目的难度系数--难度分析
14.3 测算测验题目的区分度--区分度分析
教育研究中定量数据的统计与分析
目 录
目 录
第1章 教育研究数据文件的建立
1.1 引言
1.2 SPSS数据的结构与定义
1.3 教育研究中单项选择题的录入
1.4 教育研究中多项选择题的录入
1.5 教育研究中非选择题的录入
第2章 教育研究数据文件的预处理
2.1 引言
2.2 插补数据文件中的缺失数据--数据的缺失值处理
2.3 按照一定的规则选择所需数据--数据的选取
2.4 重新排列变量数据的顺序--数据的排序
2.5 重新划分数据的组别--数据的分组
第3章 图文并茂地描述教育研究数据
3.1 引言
3.2 绘制变量的分布比例--饼图
3.3 绘制多变量的分布情况--条形图
3.4 绘制变量的正态分布情况--直方图
3.5 绘制变量的发展趋势--线图
3.6 绘制变量间的相关情况--散点图
第4章 教育研究数据的基本统计分析
4.1 引言
4.2 测算单变量的数据分布比例--频数分析
4.3 分析多变量的联合分布情况--交叉分组下的频数分析
4.4 测算多变量的数据分布比例--多选项分析
4.5 测算变量数据的中心发展趋势--集中趋势分析
4.6 测算变量数据的分散程度--离散趋势分析
4.7 测算变量数据的分布情况--分布形态
第5章 教育研究数据的参数检验
5.1 引言
5.2 推断样本来自的总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异
--单样本T检验
5.3 推断两个独立样本总体的均值是否存在显著差异--两独立样本T检验
5.4 推断两个配对样本总体的均值是否存在显著差异--两配对样本T检验
第6章 教育研究数据的非参数检验
6.1 引言
6.2 推断样本来自的总体的分布是否与已知的理论分布相吻合
--单样本非参数检验
6.3 推断两独立样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异
--两独立样本非参数检验
6.4 推断两配对样本来自的两个总体的分布是否存在显著差异
--两配对样本非参数检验
第7章 教育研究数据的方差分析
7.1 引言
7.2 单个因素对观测变量的影响--单因素方差分析
7.3 多个因素对观测变量的影响--多因素方差分析
7.4 调节协变量对因变量的影响效应--协方差分析
第8章 教育研究数据的相关分析
8.1 引言
8.2 测量事物间线性相关程度强弱--线性相关分析
8.3 控制其他变量的影响下分析两变量间的线性相关性--偏相关分析
第9章 教育研究数据的因子分析
9.1 引言
9.2 实测变量转化为少数几个不相关的综合指标--因子分析
第10章 教育研究数据的聚类分析
10.1 引言
10.2 按照一定层次对样本数据进行分类--层次聚类分析
10.3 通过反复迭代对样本数据进行分析K�睲eans聚类分析
第11章 教育研究数据的回归分析
11.1 引言
11.2 分析单个解释变量对被解释变量的影响--一元线性回归分析
11.3 分析多个解释变量对被解释变量的影响--多元线性回归分析
第12章 基于结构方程模型的教育研究数据分析
12.1 引言
12.2 验证某一因子模型是否与数据吻合--验证性因子分析
12.3 研究多个变量之间多层因果关系及其相关强度--路径分析
第13章 教育测量与评价的质量特性分析--信度和效度分析
13.1 引言
13.2 测度综合评价体系的稳定性和可靠性--信度分析
13.3 测量工具能测出其所要测量特质的程度--效度分析
第14章 教育测量与评价的质量特性分析--难度、区分度分析
14.1 引言
14.2 测算测验项目的难度系数--难度分析
14.3 测算测验题目的区分度--区分度分析
前言/序言
用户评价
作为一名刚入职的大学教师，我承担着教学和科研的双重任务。在科研方面，我需要独立开展一些关于教学方法改革效果的实证研究。然而，我之前在统计学方面的基础相对薄弱，尤其是在SPSS软件的应用方面，还停留在一些非常基础的操作上。我看到这本书的标题，觉得它非常贴合我的需求。我希望这本书能够提供一个循序渐进的学习路径，从SPSS软件的基本界面和数据录入开始，逐步引导我掌握各种常用的统计分析方法，比如t检验、方差分析、相关分析和回归分析等。我特别希望书中能够通过丰富的实际案例，来讲解如何将这些统计方法应用于教育研究中的具体问题。例如，在进行教学方法比较时，我希望看到如何使用t检验或方差分析来比较不同教学方法对学生学习效果的影响；在分析影响学生考试成绩的各种因素时，我希望看到如何使用回归分析来建立预测模型。我期待书中能够提供详细的操作步骤和屏幕截图，让我能够更轻松地跟着操作，并且能够清晰地理解每一步的目的。同时，我也希望书中能够提供一些关于如何撰写统计分析报告的建议，比如如何清晰地呈现统计结果，如何避免常见的统计报告错误，以及如何根据研究问题选择合适的图表类型来展示数据。
评分我一直对教育领域中的一些复杂现象感到好奇，比如教育公平性是如何受到社会经济背景、家庭环境和学校资源等多重因素的影响的。然而，要深入探究这些复杂的关系，就需要运用更高级的统计技术。我之前接触过一些关于结构方程模型（SEM）和路径分析（Path Analysis）的介绍，但总觉得它们过于抽象，难以在SPSS中实际操作。这本书的标题中明确提到了“统计与分析”以及“SPSS的应用案例解析”，让我看到了一个学习这些高级技术的可能性。我非常希望能在这本书中找到关于结构方程模型和路径分析的系统性讲解，包括它们的理论基础、模型构建的步骤、参数估计的方法以及模型拟合的评估指标。我尤其期待书中能够提供一些经典的教育研究案例，来演示如何使用SPSS进行结构方程模型和路径分析。例如，我希望看到如何构建一个模型来探究家庭社会经济地位、父母教育期望、学生学习投入以及最终学业成就之间的因果路径。我期望书中能够提供详细的SPSS操作步骤，并指导我如何解读模型中各项路径系数的含义，以及如何评估模型的整体拟合优度。我相信，通过对这些高级统计方法的学习和实践，我将能够更深入地理解教育现象背后的复杂机制，并开展更有深度的研究。
评分作为一名教育管理专业的学生，我经常需要阅读大量的学术论文，其中不乏包含大量统计分析的文献。然而，很多时候，我虽然能看懂论文中的结论，但对于作者是如何得出这些结论的，以及他们是如何运用SPSS进行具体操作的，却是一知半解。这让我感到自己在科研方法上存在很大的短板，难以真正地独立开展研究。我特别希望这本书能够详细地解析一些经典的教育研究案例，并将其背后的统计分析过程，特别是SPSS的操作步骤，进行由浅入深的讲解。我期望书中能够包含一些较为复杂的统计技术，比如中介效应分析、调节效应分析、结构方程模型等，因为这些技术在当前的教育研究中越来越普遍，但对于初学者来说，理解和掌握它们确实存在一定的难度。我希望作者能够以一种非常直观和易懂的方式，将这些复杂的模型拆解开来，并展示如何在SPSS中进行相应的操作。例如，在进行中介效应分析时，我希望能够看到如何定义自变量、中介变量和因变量，如何选择合适的中介模型，以及如何解释SPSS输出的中介效应检验结果。同时，我也希望书中能够提供一些关于SPSS软件本身的使用技巧，比如如何高效地管理数据、如何进行数据转换和派生变量，以及如何自定义输出的图表样式，这些都能大大提高我的工作效率。
评分我最近正在进行一项关于学生学习动机与学业成绩之间关系的实证研究，在数据收集阶段，我收集了大量的问卷数据，其中包含了多个 Likert 量表的数据。然而，当我尝试使用 SPSS 对这些数据进行初步的分析时，却遇到了不少困惑。比如，如何确定哪些变量可以合并成一个构念？如何进行信效度分析以确保量表的可靠性？在进行相关性分析时，我应该选择哪种统计方法？当我想进一步探索学习动机的多个维度对学业成绩的多元影响时，又该如何构建回归模型？这些问题常常让我陷入沉思，花费大量时间去查阅零散的资料，但往往效率不高。这本书的出现，仿佛为我指明了一盏明灯。我迫切地希望它能提供详细的步骤和清晰的图示，一步步地指导我如何在SPSS中完成这些操作。我尤其关注书中是否能针对问卷数据分析提供专门的章节，详细讲解如何处理 Likert 量表数据，如何进行因子分析来验证构念的结构效度，以及如何运用多元回归模型来检验不同动机因素对学业成绩的影响程度。我希望作者能够分享一些他在实际研究中遇到的典型问题，以及他是如何运用SPSS来解决这些问题的，这样能让我更深刻地理解理论与实践的结合。我期待书中能够提供一些实用的技巧，比如如何优化SPSS的输出结果，使其更易于理解和报告，同时也能帮助我避免一些常见的分析错误。
评分作为一个长期从事教育研究的学者，我深知数据可视化在研究报告和学术交流中的重要性。有时候，即使统计分析结果非常显著，如果不能以清晰、直观的方式呈现出来，也会大大削弱其说服力。虽然SPSS提供了一些基本的图表生成功能，但我常常觉得生成的图表不够美观，难以突出研究的重点。这本书的标题中提到了“统计与分析”以及“SPSS的应用案例解析”，让我产生了一个想法：这本书是否也能涵盖SPSS在数据可视化方面的内容？我希望书中能够提供一些关于如何使用SPSS创建高质量、具有学术价值的图表的方法。例如，我希望看到如何制作精美的柱状图、折线图、散点图以及箱线图，并学习如何自定义图表的标题、轴标签、图例以及颜色，使其更具专业性和吸引力。我尤其希望书中能够提供一些教育研究中常用的图表类型，并展示如何根据不同的研究问题和统计分析结果来选择最合适的图表。例如，在比较不同教学组的学习成绩时，箱线图可能比柱状图更能清晰地展示数据的分布情况。我也希望书中能够提供一些关于如何利用SPSS生成APA格式的图表，以便于我撰写学术论文。最后，我希望这本书能提供一些关于如何将SPSS生成的图表导出为高分辨率的图片格式，以便于在学术会议的PPT或者期刊论文中使用。
评分我在从事教育政策评估的研究工作，经常需要分析宏观层面的教育数据，比如不同地区的中小学校的办学质量数据、教育投入数据以及学生学业成就数据等。这些数据往往具有层级结构，比如学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中，学校又嵌套在区域中。在这种情况下，传统的 OLS 回归分析可能无法准确地捕捉到这种层级结构带来的影响。我听说多层次模型（Multilevel Modeling）是解决这类问题的有效工具，但一直苦于没有一个好的学习资源能够系统地指导我如何理解和运用它。这本书的标题中提到了“统计与分析”以及“SPSS的应用案例解析”，让我看到了希望。我非常期待书中能够有一个专门的章节，详细讲解多层次模型的理论基础，包括其基本假设、模型设定以及参数解释。更重要的是，我希望作者能够提供具体的SPSS操作指南，指导我如何构建一个两层或三层的多层次模型，如何导入和处理层级数据，以及如何解读SPSS输出的多层次模型分析结果。我尤其关注书中能否给出一些真实的教育研究案例，来演示如何运用多层次模型来分析不同层级的因素对学生学业成绩的影响，例如，学校层面的管理模式对班级学生平均成绩的影响，以及班级层面的教师教学方法对班级学生个体成绩的影响。通过这些案例，我希望能更直观地理解多层次模型的应用价值，并学会如何将其应用到自己的研究中。
评分这本书的标题《教育研究中定量数据的统计与分析：基于SPSS的应用案例解析》本身就勾起了我强烈的好奇心，特别是“应用案例解析”这几个字。我一直认为，理论知识的学习固然重要，但如果没有实际操作的支撑，那些枯燥的公式和概念就如同空中楼阁，难以真正落地。而我所处的教育研究领域，近年来对定量数据的依赖程度越来越高，无论是对教学效果的评估、学生学习行为的分析，还是对教育政策影响的量化研究，都离不开严谨的统计分析。然而，我常常感到自己在SPSS这个软件的使用上还显得有些生疏，遇到一些复杂的统计方法，例如多层次模型、路径分析等，更是感到力不从心，不知如何将其应用于实际的教育研究问题中。这本书的出现，恰恰填补了我在这方面的知识空白，它承诺将抽象的统计理论与具体的教育研究场景相结合，通过SPSS的实际操作演示，来解析如何运用这些方法解决现实问题。我尤其期待书中能够详细介绍如何将SPSS的菜单选项转化为研究设计中的具体步骤，如何解读SPSS输出的结果，并将其转化为具有洞察力的研究结论。我知道，一个好的案例分析，不仅仅是展示软件的操作技巧，更重要的是能够引导读者理解每一步操作背后的统计学原理，以及这些操作如何服务于研究问题的解决。因此，我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，手把手地教我如何运用SPSS，从数据清理、变量管理，到选择合适的统计模型，再到最终的报告撰写，都能有一个清晰的指引。我希望书中提供的案例能够覆盖教育研究中常见的几种情境，比如学生学业成绩的影响因素分析、教师专业发展需求调查、课程改革效果评估等，这样我才能从中找到与自己研究方向相关的借鉴，并将其内化为自己的能力。
评分我一直在思考如何更有效地分析教育研究中的实验数据。例如，当我们对一种新的教学方法进行效果评估时，通常会采用实验设计，将学生随机分配到实验组和对照组，然后比较两组学生在某个衡量指标上的差异。在SPSS中，我通常会使用t检验来完成这项工作，但当我遇到一些更复杂的设计时，比如包含多个实验因素（例如教学方法和学习材料），或者有多个测量时间点时，我就感到无从下手了。这本书的标题似乎正是我所需要的。我希望书中能够详细讲解SPSS在处理实验数据分析方面的应用，特别是对于方差分析（ANOVA）系列，包括单因素方差分析、双因素方差分析以及协方差分析（ANCOVA）。我希望书中能够以清晰的语言解释这些方法的理论基础，并提供详尽的SPSS操作步骤，指导我如何设定实验设计、录入数据、进行分析以及解读结果。我尤其关注书中能否给出一些真实的教育实验案例，来演示如何运用这些方差分析技术来评估教学干预的效果。例如，我希望看到一个案例，如何使用双因素方差分析来同时检验教学方法和学生起点水平对学习成绩的影响。我也希望书中能提供一些关于如何进行事后检验（post hoc tests）以及如何解释多重比较结果的指导，这对于深入理解实验结果非常重要。
评分我一直对教育领域的“数据挖掘”和“预测分析”非常感兴趣，想知道如何利用SPSS来发现隐藏在大量教育数据中的规律，并对未来的教育趋势进行预测。例如，我曾经思考过，是否能够通过分析学生的学习行为数据、成绩数据以及一些背景信息，来预测哪些学生可能面临辍学风险，或者哪些学生在某个学科上具有潜在的天赋。然而，我对于如何运用SPSS来进行这些预测性分析知之甚少。这本书的标题《教育研究中定量数据的统计与分析：基于SPSS的应用案例解析》让我看到了学习这些方法的希望。我希望书中能够介绍一些SPSS中用于数据挖掘和预测分析的技术，比如决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machines）或者一些基本的聚类分析（Cluster Analysis）方法。我希望作者能够以一种通俗易懂的方式，讲解这些方法的原理，并提供如何在SPSS中进行具体操作的指导。我特别期待书中能够提供一些教育领域的实际应用案例，比如如何使用SPSS来识别高风险学生群体，或者如何通过聚类分析来发现不同类型的学习者群体。我也希望书中能够提供一些关于如何评估预测模型准确性的方法，以及如何将预测结果转化为有用的教育干预策略。
评分最近我在做一个关于学生创新能力培养的研究，收集了一些关于学生参与课外活动、学科竞赛、科研项目以及教师指导等方面的定量数据。我想要探索这些因素与学生创新能力之间的关系，并希望能够构建一个预测模型来评估哪些因素对创新能力的影响最为显著。我之前在SPSS中进行过一些简单的相关分析和回归分析，但对于如何进行更复杂的多元回归分析，比如如何处理多个自变量、如何进行变量筛选、以及如何解释模型中的各项统计量，还是存在一些困惑。这本书的标题《教育研究中定量数据的统计与分析：基于SPSS的应用案例解析》让我感到非常契合我的需求。我希望书中能够提供一个关于多元回归分析的详细讲解，包括其基本原理、模型设定、变量选择的标准（例如逐步回归、向前选择、向后剔除等），以及如何解读回归系数、p值、R方值等关键统计指标。我特别希望能看到一些具体的教育研究案例，来演示如何将多元回归分析应用于实际问题。例如，我希望看到一个案例，如何使用SPSS来分析影响学生创新能力的多个因素，并从中识别出关键的预测变量。我也希望书中能提供一些关于如何诊断和处理回归模型中可能出现的共线性、异方差等问题的技巧。
评分想必大多数人都曾有过带着问题入睡的经历。但是在不同的睡眠阶段的各种记忆类型以及记忆编码及巩固的机制等多种复杂因素产生了一个问题。好书。
评分好!
评分理论还是不错的。值得读一读。
评分正品，非常好，对我很有用
评分正品，非常好，对我很有用
评分质量不错，方便实用。
评分参考书
评分spss书买了很多，感觉这个软件博大精深！
评分非常不错的书，非常有价值
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