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商品簡介
目次
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問題導向的教育實證研究注重提煉研究內容,並以質性、量化或混合的方法論揭示變量間的關係. 《基於SPSS和Mplus的教育實證數據處理》依據教育實證領域方法學發展,側重為基於調查法及教育準實驗法的研究設計提供量化分析指導. 《基於SPSS和Mplus的教育實證數據處理》分兩篇,共9章. SPSS篇主要涉及數據管理、統計描述,以及假設檢驗中的參數分析法. Mplus進階篇為《基於SPSS和Mplus的教育實證數據處理》重點,內容涉及結構方程模型基本概念與Mplus語法基礎、因素分析、線性回歸分析,以及中介調節效應檢驗等. 《基於SPSS和Mplus的教育實證數據處理》將關鍵統計概念分散到各章節中,採取小步走的策略降低學習難度,且使讀者對相關統計技術既知其然,又知其所以然.這可以有效避免對數據的錯誤分析及解釋,並在出現問題時便於查找癥結.
為配合文本,促進讀者理解, 《基於SPSS和Mplus的教育實證數據處理》還配有短小精悍的四十餘講微課,重點呈現了軟件操作及統計結果報告的解讀.
為配合文本,促進讀者理解, 《基於SPSS和Mplus的教育實證數據處理》還配有短小精悍的四十餘講微課,重點呈現了軟件操作及統計結果報告的解讀.
目次
目錄
前言教育學何以為教育科學
SPSS篇
第1章SPSS基礎3
1.1基本術語3
1.1.1數據類型3
1.1.2總體與樣本4
1.1.3參數和統計量4
1.1.4統計描述和統計推斷5
1.2 SPSS窗口、數據讀入與管理6
1.2.1 SPSS窗口6
1.2.2數據讀入6
1.2.3數據管理7
第2章統計描述與數據表呈現14
2.1描述統計概述14
2.1.1方差、標準差與標準誤14
2.1.2峰度與偏度17
2.2頻率分析、描述與探索18
2.2.1頻率分析過程18
2.2.2描述與探索過程19
第3章兩個均值差異的參數檢驗——t檢驗24
3.1假設檢驗思想概述24
3.1.1小概率事件24
3.1.2原假設與備擇假設25
3.1.3小概率反證法25
3.1.4兩類錯誤與檢驗效能25
3.1.5雙側與單側檢驗26
3.1.6 t檢驗中的自由度27
3.2 t檢驗的三種類型27
3.2.1單樣本t檢驗27
3.2.2獨立樣本t檢驗29
3.2.3配對樣本t檢驗30
第4章多個均值差異的參數檢驗——方差分析32
4.1方差分析概述32
4.1.1控制變量、自變量與因變量33
4.1.2方差分析基本思想33
4.1.3方差分析中的術語35
4.2單變量方差分析37
4.2.1完全隨機設計資料方差分析38
4.2.2隨機區組設計資料方差分析40
4.2.3析因設計資料方差分析43
4.2.4拉丁方設計資料方差分析45
4.2.5協方差設計資料方差分析48
第5章無序分類變量的統計推斷51
5.1卡方檢驗概述51
5.1.1卡方檢驗的應用情境51
5.1.2卡方統計量52
5.1.3卡方檢驗基本思想52
5.1.4卡方檢驗的條件53
5.2卡方檢驗案例54
5.2.1擬合優度檢驗54
5.2. 2一致性檢驗與配對卡方檢驗55
5.2.3列聯表獨立性檢驗58
5.2.4分層卡方檢驗63
Mplus進階篇
第6章SEM基本概念與Mplus語法基礎69
6.1 SEM基本概念69
6.1.1測量模型與結構模型69
6.1.2外因變量和內因變量70
6.1.3反應性測量模型與形成性測量模型70
6.1.4遞歸模型與非遞歸模型71
6.1.5路徑係數/回歸係數與殘差72
6.1.6協方差與相關係數72
6.1.7固定參數、約束參數、自由參數與模型識別73
6.2 Mplus語法基礎75
6.2. 1 TITLE 76
6.2.2 DATA 76
6.2.3 VARIABLE 78
6.2.4 DEFINE 80
6.2.5 ANALYSIS 81
6.2.6 MODEL 82
6.2.7 OUTPUT 86
6.2.8 SAVEDATA 88
6.2.9 PLOT 89
第7章因素分析90
7.1探索性因素分析概述91
7.1.1 EFA分析過程91
7.1.2模型擬合優度評估92
7.2探索性因素分析案例93
7.2.1連續型因子指標EFA基本語法93
7.2.2連續型因子指標EFA實例94
7.3驗證性因素分析案例99
7.3.1連續型因子指標CFA基本語法99
7.3.2連續型因子指標一階CFA實例99
7.3.3二階與三階CFA實例102
7.3.4量表信度與建構效度107
7.3.5模型修正-修正指數法113
7.3.6模型修正—打包法115
第8章線性回歸分析119
8.1線性回歸基本概念119
8.1.1一元線性回歸119
8.1.2多元線性回歸121
8.2線性回歸Mplus實例125
8.2.1顯變量線性回歸示例125
8.2.2潛變量一元線性回歸實例125
8.2.3多元線性回歸實例129
第9章中介調節效應檢驗137
9.1中介效應分析概述137
9.1.1部分中介與完全中介137
9.1.2中介效應檢驗的技術方法139
9.1.3 Model constraint子命令140
9.1.4 Model indirect子命令142
9.1.5 Model test子命令142
9.1.6概念圖與統計圖143
9.2中介效應分析示例144
9.2.1潛變量簡單中介效應分析144
9.2.2顯變量簡單中介效應分析150
9.2.3多重中介效應分析152
9.2.4鍊式中介效應分析154
9.3調節效應分析156
9.3.1調節效應概念圖、統計圖與回歸方程156
9.3.2調節效應檢驗方法157
9.3.3調節效應分析的應用背景159
9.3.4顯變量簡單調節效應檢驗160
9.3.5潛變量簡單調節效應166
9.4有中介的調節效應分析173
9.4.1有中介的調節效應概念圖、統計圖與回歸方程173
9.4.2有中介的調節路徑分析174
9.4.3潛調節結構方程法有中介的調節檢驗180
9.5混合模型的中介調節效應分析186
9.5.1簡單中介路徑a和b被調節的混合模型分析187
9.5.2鍊式中介兩階段被調節的混合模型分析195
參考文獻200
前言教育學何以為教育科學
SPSS篇
第1章SPSS基礎3
1.1基本術語3
1.1.1數據類型3
1.1.2總體與樣本4
1.1.3參數和統計量4
1.1.4統計描述和統計推斷5
1.2 SPSS窗口、數據讀入與管理6
1.2.1 SPSS窗口6
1.2.2數據讀入6
1.2.3數據管理7
第2章統計描述與數據表呈現14
2.1描述統計概述14
2.1.1方差、標準差與標準誤14
2.1.2峰度與偏度17
2.2頻率分析、描述與探索18
2.2.1頻率分析過程18
2.2.2描述與探索過程19
第3章兩個均值差異的參數檢驗——t檢驗24
3.1假設檢驗思想概述24
3.1.1小概率事件24
3.1.2原假設與備擇假設25
3.1.3小概率反證法25
3.1.4兩類錯誤與檢驗效能25
3.1.5雙側與單側檢驗26
3.1.6 t檢驗中的自由度27
3.2 t檢驗的三種類型27
3.2.1單樣本t檢驗27
3.2.2獨立樣本t檢驗29
3.2.3配對樣本t檢驗30
第4章多個均值差異的參數檢驗——方差分析32
4.1方差分析概述32
4.1.1控制變量、自變量與因變量33
4.1.2方差分析基本思想33
4.1.3方差分析中的術語35
4.2單變量方差分析37
4.2.1完全隨機設計資料方差分析38
4.2.2隨機區組設計資料方差分析40
4.2.3析因設計資料方差分析43
4.2.4拉丁方設計資料方差分析45
4.2.5協方差設計資料方差分析48
第5章無序分類變量的統計推斷51
5.1卡方檢驗概述51
5.1.1卡方檢驗的應用情境51
5.1.2卡方統計量52
5.1.3卡方檢驗基本思想52
5.1.4卡方檢驗的條件53
5.2卡方檢驗案例54
5.2.1擬合優度檢驗54
5.2. 2一致性檢驗與配對卡方檢驗55
5.2.3列聯表獨立性檢驗58
5.2.4分層卡方檢驗63
Mplus進階篇
第6章SEM基本概念與Mplus語法基礎69
6.1 SEM基本概念69
6.1.1測量模型與結構模型69
6.1.2外因變量和內因變量70
6.1.3反應性測量模型與形成性測量模型70
6.1.4遞歸模型與非遞歸模型71
6.1.5路徑係數/回歸係數與殘差72
6.1.6協方差與相關係數72
6.1.7固定參數、約束參數、自由參數與模型識別73
6.2 Mplus語法基礎75
6.2. 1 TITLE 76
6.2.2 DATA 76
6.2.3 VARIABLE 78
6.2.4 DEFINE 80
6.2.5 ANALYSIS 81
6.2.6 MODEL 82
6.2.7 OUTPUT 86
6.2.8 SAVEDATA 88
6.2.9 PLOT 89
第7章因素分析90
7.1探索性因素分析概述91
7.1.1 EFA分析過程91
7.1.2模型擬合優度評估92
7.2探索性因素分析案例93
7.2.1連續型因子指標EFA基本語法93
7.2.2連續型因子指標EFA實例94
7.3驗證性因素分析案例99
7.3.1連續型因子指標CFA基本語法99
7.3.2連續型因子指標一階CFA實例99
7.3.3二階與三階CFA實例102
7.3.4量表信度與建構效度107
7.3.5模型修正-修正指數法113
7.3.6模型修正—打包法115
第8章線性回歸分析119
8.1線性回歸基本概念119
8.1.1一元線性回歸119
8.1.2多元線性回歸121
8.2線性回歸Mplus實例125
8.2.1顯變量線性回歸示例125
8.2.2潛變量一元線性回歸實例125
8.2.3多元線性回歸實例129
第9章中介調節效應檢驗137
9.1中介效應分析概述137
9.1.1部分中介與完全中介137
9.1.2中介效應檢驗的技術方法139
9.1.3 Model constraint子命令140
9.1.4 Model indirect子命令142
9.1.5 Model test子命令142
9.1.6概念圖與統計圖143
9.2中介效應分析示例144
9.2.1潛變量簡單中介效應分析144
9.2.2顯變量簡單中介效應分析150
9.2.3多重中介效應分析152
9.2.4鍊式中介效應分析154
9.3調節效應分析156
9.3.1調節效應概念圖、統計圖與回歸方程156
9.3.2調節效應檢驗方法157
9.3.3調節效應分析的應用背景159
9.3.4顯變量簡單調節效應檢驗160
9.3.5潛變量簡單調節效應166
9.4有中介的調節效應分析173
9.4.1有中介的調節效應概念圖、統計圖與回歸方程173
9.4.2有中介的調節路徑分析174
9.4.3潛調節結構方程法有中介的調節檢驗180
9.5混合模型的中介調節效應分析186
9.5.1簡單中介路徑a和b被調節的混合模型分析187
9.5.2鍊式中介兩階段被調節的混合模型分析195
參考文獻200
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