心理与教育研究中的多元统计方法 - 中国高校教材图书网
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书名： |
心理与教育研究中的多元统计方法
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| ISBN： | 978-7-301-28334-9 |
条码： | 9787301283349 |
| 作者： |
曹亦薇，张一平
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装订： | |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥39.00
折扣价：￥37.05
折扣：0.95
节省了1.95元
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字数： |
377千字
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| 出版社： |
北京大学出版社 |
页数： |
248页
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| 发行编号： | 7301 |
每包册数： |
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| 出版日期： |
2017-06-19 |
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| 内容简介： |
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本书介绍了心理学与教育学研究中常用的多元统计方法。近年来，多元统计方法正在越来越多的院校里成为心理学、教育学等专业高年级本科生的必修课，两位作者在这一领域有多年的实际教学经验。针对心理学、教育学等专业学生的学习特点，本书从多元数据的结构特点、数据输入的要求等基本知识出发，深入浅出地介绍如何利用SPSS等当今主流统计软件分析实验数据，并一步步指导学生阅读、分析和解释计算结果。 本书特色如下：书中配有大量心理学和教育学研究实例，力求化抽象为直观、化复杂证明为简洁叙述，以帮助多数文科学生加强对多元统计方法的理解。每章均包括引言、原理、操作说明、注意事项和实例五个部分。学生可按顺序阅读每一章节，也可以首先从引言和实例部分看起，其次按照操作说明操作统计软件，最后阅读注意事项和原理部分，这样先培养对某一统计方法的感性认识，再深入研究统计原理的学习方法可以帮助学生克服初次接触多元统计的畏难心理。
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| 作者简介： |
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曹亦薇，教授，深圳大学师范学院；主要研究领域为心理统计学与心理测量学。张一平，副教授，华南师范大学；主要研究领域为心理统计学与心理测量学。
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| 章节目录： |
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目 录 第1章 多元变量数据 （1）……………………………………………………………………… 1.1 什么是多元变量数据 （1）…………………………………………………………… 1.2 多元数据的尺度水平 （2）…………………………………………………………… 1.3 多元数据的来源与质量 （3）………………………………………………………… 1.4 多元数据的矩阵表示及变换 （6）…………………………………………………… 1.5 协方差矩阵与相关矩阵 （10）………………………………………………………… 1.6 多元正态分布 （13）…………………………………………………………………… 1.7 数据的录入与前期处理 （14）………………………………………………………… 第2章 协方差分析 （20）……………………………………………………………………… 2.1 什么是协方差分析 （20）……………………………………………………………… 2.2 协方差分析的统计前提与检验统计量的推导 （21）………………………………… 2.3 应用SPSS实现协方差分析 （26）…………………………………………………… 2.4 协方差分析的功能与注意事项 （31）………………………………………………… 2.5 实例 （33）……………………………………………………………………………… 2.6 对四类和方的补充说明 （35）………………………………………………………… 第3章 多元线性回归 （40）…………………………………………………………………… 3.1 什么是多元线性回归 （40）…………………………………………………………… 3.2 多元回归分析中的参数估计及其相关概念的介绍 （41）…………………………… 3.3 应用SPSS实现多元回归分析 （44）………………………………………………… 3.4 建立有效的多元回归模型 （53）……………………………………………………… 3.5 实例 （54）……………………………………………………………………………… 第4章 多元方差分析 （57）…………………………………………………………………… 4.1 什么是多元方差分析 （57）…………………………………………………………… 4.2 预备知识 （58）………………………………………………………………………… 4.3 多元方差分析的原理与统计量 （63）………………………………………………… 4.4 应用SPSS实现多元方差分析 （67）………………………………………………… 4.5 如何有效应用MANOVA （72）…………………………………………………… 4.6 实例 （72）……………………………………………………………………………… 第5章 判别分析 （76）………………………………………………………………………… 5.1 什么是判别分析 （76）………………………………………………………………… 5.2 Fisher线性判别分析的原理与判别函数的导出 （79）……………………………… 5.3 分类 （86）……………………………………………………………………………… 5.4 应用SPSS实现判别分析 （89）……………………………………………………… 5.5 注意事项 （93）………………………………………………………………………… 5.6 实例 （94）……………………………………………………………………………… 第6章 逻辑回归 （100）………………………………………………………………………… 6.1 什么是逻辑回归 （100）……………………………………………………………… 6.2 逻辑回归的理论与参数估计 （103）………………………………………………… 6.3 应用SPSS实现逻辑回归分析 （113）……………………………………………… 6.4 讨论与注意事项 （118）……………………………………………………………… 6.5 实例 （120）…………………………………………………………………………… 第7章 主成分分析 （125）……………………………………………………………………… 7.1 什么是主成分分析 （125）…………………………………………………………… 7.2 主成分分析的基本原理 （126）……………………………………………………… 7.3 应用SPSS实现主成分分析 （132）………………………………………………… 7.4 关于主成分分析的几个问题 （136）………………………………………………… 7.5 实例 （138）…………………………………………………………………………… 第8章 探索性因素分析（上） （145）…………………………………………………………… 8.1 什么是探索性因素分析 （145）……………………………………………………… 8.2 因素分析法概述 （146）……………………………………………………………… 8.3 因素解的求法 （151）………………………………………………………………… 8.4 如何决定因素个数? （162）………………………………………………………… 8.5 应用SPSS实现因素分析 （165）…………………………………………………… 第9章 探索性因素分析（下） （169）…………………………………………………………… 9.1 因素载荷的分类与简单结构 （169）………………………………………………… 9.2 因素旋转 （171）……………………………………………………………………… 9.3 正交旋转———方差极大法及其相关解法 （175）…………………………………… 9.4 斜交旋转———直接斜交法与PROMAX法 （178）………………………………… 9.5 因素得分的估计 （183）……………………………………………………………… 9.6 因素分析的结果报告及相关问题 （186）…………………………………………… 9.7 实例 （188）…………………………………………………………………………… 第10章 验证性因素分析 （194）……………………………………………………………… 10.1 什么是验证性因素分析 （194）……………………………………………………… 10.2 测定方程式模型 （194）……………………………………………………………… 10.3 测定方程式模型的参数估计 （200）………………………………………………… 10.4 模型拟合度的评价指标 （204）……………………………………………………… 10.5 模型间的比较 （207）………………………………………………………………… 10.6 模型的识别性与参数的约束 （210）………………………………………………… 10.7 不适合解 （212）……………………………………………………………………… 10.8 应用AMOS实现验证性因素分析 （213）………………………………………… 10.9 小结与注意事项 （216）……………………………………………………………… 10.10 实例 （217）………………………………………………………………………… 附录 向量与矩阵的基础知识 （225）…………………………………………………………… 1 向量的基础知识 （225）………………………………………………………………… 2 矩阵的基础知识 （226）………………………………………………………………… 3 向量与矩阵在多元统计中的应用 （233）……………………………………………… 参考文献 （235）…………………………………………………………………………………… 1 2 3
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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