教育与心理统计学（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

产品特色

内容简介

　　 《教育与心理统计学（第3版）》是普通高等教育“十一五”规划重点教材，注重新型师范教育模块课程的建设，为培养学生的创新精神和实践能力服务，全面体现“大学精神、大学文化”和“实用、适用”的教学要求。
　　 教育与心理统计学是教育、心理量化研究的重要工具学科。它提供了收集数据、归纳数据并计算数据参数或统计量的基本方法。应用统计方法对数据作进一步的分析，达到以部分推知总体的目的，从而有助于我们作出决策或判断。学习与掌握好教育与心理统计学的理论与方法，有助于提升我们的研究水平和增强研究结论的可靠性。
　　 《教育与心理统计学（第3版）》介绍的教育与心理统计方法包含三部分内容：描述统计、推断统计和多元统计。为适应统计方法的发展，在统计功效、效果量、协方差分析等方面也有所介绍。为解决数据计算的繁杂，《教育与心理统计学（第3版）》附录专门介绍了SPSS在教育与心理研究中数据统计分析的应用。
　　 《教育与心理统计学（第3版）》第一章至第九章适宜本科生学习，第十章至第十二章适宜硕士研究生学习。《教育与心理统计学（第3版）》附有习题及阅读导航，可供拟报考教育学、心理学专业硕士研究生的学生练习、参考。
　　 《教育与心理统计学（第3版）》主要供高等师范院校教育专业、心理专业和其他相关专业教学使用，也是在职中小学教师培训和教育科研人员从事教学研究的重要参考书。

内页插图

目录

绪论
第一节 什么是教育与心理统计
第二节 教育与心理统计的基本内容及本书体系
第三节 教育与心理统计的昨天、今天和明天
第四节 预备知识

第一章 常用的统计表与图
[内容提要][学习目标][关键词]
第一节 次数分布表与图
第二节 几种常用的统计分析图
[要点小结][思考与练习][拓展性阅读导航]

第二章 常用统计参数
[内容提要][学习目标][关键词]
第一节 集中量数
第二节 差异量数
第三节 地位量数
……
第三章 概率与分布
第四章 抽样理论与参数估计
第五章 假设检验
第六章 方差分析
第七章 回归分析
第八章 x2检验
第九章 非参数检验
第十章 主成分析与因素分析
第十一章 聚类分析
第十二章 判别分析
附录一 SPSS统计应用
附录二 教育与心理统计表
附录三 思考与练习参考答案
参考文献
后记

前言/序言

《教育与心理统计学（第3版）》图书简介 引言 在教育和心理学研究领域，严谨的科学方法是探索人类行为、学习过程以及个体差异的基石。而统计学，作为量化分析和推断的有力工具，为这些学科提供了不可或缺的视角和方法论。它不仅帮助研究者理解和解释复杂的数据，更能指导研究设计的优化，确保结论的可靠性和普适性。《教育与心理统计学（第3版）》正是这样一本旨在为教育和心理学领域的学生、研究者以及实践者提供全面、深入的统计学知识和技能的著作。本书力求在经典统计理论的基础上，融入最新的研究方法和应用实例，帮助读者建立扎实的统计学功底，以应对日益复杂的学术研究和实际应用挑战。 本书特色与价值 本书的显著特色在于其内容的深度与广度、理论与实践的紧密结合，以及对现代统计技术应用的关注。 系统性与全面性：本书从基础的描述性统计概念出发，循序渐进地涵盖了推断性统计的核心内容，包括参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归等。同时，它还深入探讨了在教育和心理学研究中常用的多种特殊统计技术，如t检验、卡方检验、ANOVA家族（单因素、双因素、重复测量）、协方差分析（ANCOVA）、相关分析（Pearson、Spearman、Kendall）、回归分析（简单线性回归、多元线性回归）以及因子分析、聚类分析、项目反应理论（IRT）等。力求为读者构建一个完整的统计学知识体系，使其能够理解和运用各种统计方法来解决实际问题。 理论与实践的融汇：统计学并非抽象的数学公式堆砌，其价值在于应用。本书在讲解每一个统计概念和方法时，都紧密联系教育和心理学领域的研究情境。大量的案例分析贯穿始终，这些案例均来源于真实的教育学和心理学研究，涵盖了学习动机、教学效果评估、智力测量、人格特质研究、儿童发展、认知过程、心理干预效果等多个方面。通过这些鲜活的案例，读者可以直观地理解统计方法的实际应用，学会如何将理论知识转化为解决研究问题的工具。 方法论的精进：本书不仅介绍了“如何做”统计分析，更强调“为什么”以及“何时”使用特定的方法。它深入剖析了各种统计方法背后的逻辑和前提条件，帮助读者建立批判性思维，理解不同方法的优劣势，从而能够根据研究目的和数据特性，做出最优的方法选择。此外，本书还讨论了研究设计对统计分析的影响，例如抽样方法、实验设计、问卷设计等，强调统计分析应与研究设计协同进行。 现代统计软件的应用：在当今的研究实践中，统计软件已成为不可或缺的分析工具。本书提供了对SPSS、R等主流统计软件在数据分析过程中的操作指导和结果解读。通过配套的软件操作步骤和详细的图表展示，读者能够快速掌握如何利用这些软件进行数据输入、清理、处理、分析，并准确解读软件输出的结果。这大大降低了统计分析的技术门槛，使读者能够更专注于研究问题的本身。 前沿研究方法导览：除了经典的统计方法，本书还对一些在教育和心理学研究中日益受到重视的新兴统计技术进行了介绍，例如结构方程模型（SEM）的基本概念和应用，以及一些更高级的回归技术（如逻辑回归、分层回归）等。这有助于读者了解当前研究方法的发展趋势，为他们未来的深入研究打下基础。 内容梗概 本书的结构设计旨在引导读者从基础走向深入，层层递进。 第一部分：统计学基础与描述性统计 在本书的开篇，我们将首先建立对统计学在教育和心理学中作用的整体认知。接着，深入探讨描述性统计的核心概念，包括数据的类型（定性与定量）、测量尺度（名义、顺序、等距、等比）、频数分布、集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散趋势的度量（方差、标准差、全距）以及图形化展示数据的方法（直方图、折线图、散点图等）。这一部分将帮助读者学会如何有效地组织、概括和展示数据，为后续的推断性统计分析奠定基础。 第二部分：概率与抽样分布 概率论是推断性统计的基石。本书将介绍概率的基本概念、概率分布（如二项分布、泊松分布），并重点讲解正态分布及其重要性。在此基础上，我们将深入阐述抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理的应用。理解这些概念对于掌握后续的统计推断至关重要。 第三部分：参数估计与假设检验 本部分是推断性统计的核心。我们将学习如何从样本数据估计总体参数，包括点估计和区间估计，并详细介绍置信区间的构建和解释。随后，本书将系统讲解假设检验的基本原理和步骤，包括零假设、备择假设、检验统计量、p值、显著性水平以及第一类和第二类错误。在此基础上，将详细介绍各种常用假设检验的应用，如z检验、t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验），以及卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）。 第四部分：方差分析（ANOVA） 方差分析是比较三个或三个以上组别均值差异的强大工具。本书将从单因素方差分析（One-way ANOVA）讲起，详细解释其原理、计算步骤、F检验的适用条件以及结果的解读。在此基础上，将进一步介绍双因素方差分析（Two-way ANOVA），以及如何分析因子间的交互作用。对于涉及同一被试在不同条件下进行多次测量的研究，本书还将讲解重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）。此外，协方差分析（ANCOVA）作为一种控制混淆变量、提高检验效能的方法，也将得到深入探讨。 第五部分：相关与回归分析 相关分析用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向，本书将介绍Pearson积矩相关系数、Spearman等级相关系数等。回归分析则用于预测一个变量（因变量）随另一个或多个变量（自变量）的变化情况。我们将首先讲解简单线性回归，包括回归方程的建立、参数估计、显著性检验以及决定系数的解释。随后，本书将扩展到多元线性回归，讨论如何处理多个自变量，以及多重共线性、变量选择等问题。 第六部分：其他常用统计方法与进阶主题 为了满足更广泛的研究需求，本书还将介绍一些在教育和心理学研究中常用的其他统计方法。这可能包括非参数检验（如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验），它们在数据不满足参数检验的假设时非常有用。同时，本书还将触及一些更高级的话题，如因子分析（探索性因子分析和验证性因子分析）用于降维和识别潜在结构，以及聚类分析用于对个体或变量进行分组。对于一些需要模型拟合和潜在变量建模的研究，将简要介绍结构方程模型（SEM）的基本框架和应用前景。 第七部分：统计软件的应用实践 本书的每一部分都将配合具体的统计软件（如SPSS或R）的操作示例。读者将学会如何导入数据、进行数据预处理、执行各种统计分析，并理解软件输出的各项统计量和图表。我们将提供详细的步骤说明和截图，帮助读者掌握软件操作技能，从而能够独立完成数据分析。 结论 《教育与心理统计学（第3版）》旨在成为教育和心理学领域研究者和学习者的得力助手。它不仅提供了扎实的统计学理论基础，更强调其在实际研究中的应用。通过系统性的讲解、丰富的案例分析和实用的软件操作指导，本书将帮助读者建立起量化分析的信心和能力，更有效地进行科学研究，并对教育和心理现象做出更深刻的洞察。无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从本书中获得宝贵的知识和启发，从而在各自的专业领域取得更大的成就。