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竺培梁 著

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• 心理测量
• 心理学
• 教育测量
• 统计学
• 信度与效度
• 测量理论
• 心理评估
• 标准化测试
• 量化研究
• 数据分析

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312021879

版次：1

商品编码：10084014

包装：平装

开本：16开

出版时间：2008-02-01

页数：227

正文语种：中文

内容简介

　　心理测量的概念，兼备理论性和应用性。换句话说，心理测量研究两个领域，一项是心理测量理论，另一项则是心理测量量表。
　　本书共10章，前6章系理论篇，后4章系应用篇。理论篇着重论述测验信度、测验效度、项目难度、项目区分度以及测量和心理测验的基本概念与测验分数的解释；应用篇着重论述智力、创造力、人格、态度等4项心理属性及其测量量表。
　　本书适用于高等学校的研究生和本科生，尤其是心理学、教育学、管理学等专业的学生；也适用于各行各业从事人力资源、企业管理、职业指导等工作的人员。

作者简介

　　竺培梁，男，心理学教授。上海市心理学会心理统计与测量专业委员会副主任。上海师范大学心理学系心理测量教研室主任。1977年恢复高考的首届大学生。高校教龄26年，1996年担任研究生导师，讲授4门研究生课程。负责省部级等科研课题7项。出版专著《智力心理学》和《智力心理学探新》以及译著《拓扑心理学原理》（[德]Lewill著）和《心理测验》（[美]AIrestasi著）。参编《中国大百科全书·心理学》、《心理学大词典》、《心理学百科全书》等大型工具书。在《心理科学》等CSSCI学术刊物发表论文40余篇。

目录

第一章 绪论
第一节 书名释题
第二节 中国古代心理测量思想
第三节 现代心理测量的产生
第四节 现代心理测量的发展
第二章 测量和心理测验的基本概念
第一节 测量的基本概念
第二节 心理测验的基本概念
第三章 测验信度
第一节 信度的概念
第二节 信度的类型
第三节 影响信度的因素
第四节 测量标准误差
第五节 两类特殊测验的信度
第四章 测验效度
第一节 效度的概念
第二节 内容效度
第三节 效标效度
第四节 结构效度
第五节 效度的应用
第五章 项目分析
第一节 项目难度
第二节 项目区分度
第三节 项目功能差异
第六章 测验分数的解释
第一节 常模的概念
第二节 常模的类型
第三节 常模的相对性
第四节 领域参照测验
第七章 智力测验
第一节 智力概述
第二节 个别智力测验
第三节 团体智力测验
第四节 成套测验
第八章 创造性思维测验
第一节 创造性思维概述
第二节 智力与创造力的关系
第三节 创造性思维测验
第九章 人格测验
第一节 人格结构理论
第二节 人格自陈量表
第三节 投射技术
第四节 其他评定人格技术
第十章 态度测验
第一节 态度概述
第二节 等距量表法
第三节 总加量表法
第四节 累积量表法
附录
心理测验管理条例(试行)
心理测验工作者的道德准则
附表
Z为正值的正态分布表

前言/序言

《深度学习赋能：从理论到实践的智能革命》 内容简介 在二十一世纪的信息爆炸时代，数据已成为驱动社会进步的关键燃料。而驾驭这股数据洪流，从中提炼价值、洞察规律、乃至预测未来，已成为各行各业的核心挑战。本书《深度学习赋能：从理论到实践的智能革命》正是应运而生，旨在为读者揭示人工智能领域最激动人心的分支——深度学习的奥秘，并提供一条从坚实理论基础到广泛实际应用的完整路径。 本书内容涵盖了深度学习的方方面面，从最基础的概念解析，到前沿的算法创新，再到实际部署中的挑战与机遇，力求为读者构建一个全面而深入的认知框架。我们相信，理解并掌握深度学习，不仅仅是掌握一项技术，更是拥抱一场席卷而来的智能革命，它将重塑我们的生活、工作乃至于整个社会的面貌。 第一部分：深度学习的基石——理论的深度探索 在深入探讨深度学习的强大能力之前，我们必须先为其奠定坚实的理论基础。本书的开篇，我们将带领读者回溯人工智能的起源，简要回顾机器学习的发展历程，为理解深度学习的出现及其重要性提供历史视角。 随后，我们将聚焦于深度学习的核心——神经网络。从最简单的感知机模型，到多层感知机（MLP），我们将一步步剖析其结构、工作原理及数学表达。这里，我们将深入探讨激活函数的选择及其意义，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，以及它们如何赋予神经网络非线性表达能力。梯度下降及其变种，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，作为神经网络训练的核心算法，也将得到详尽的讲解，包括其背后的数学原理、收敛性分析以及如何克服局部最优问题。 本书还将重点介绍几种关键的深度学习模型。卷积神经网络（CNN）将是其中的重头戏，我们将详细阐述卷积层、池化层、全连接层的结构与功能，并结合图像识别、目标检测等实际案例，解释CNN如何有效地捕捉图像的空间层级特征。循环神经网络（RNN）及其变种，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），将用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列。我们将深入分析RNN如何通过“记忆”来处理上下文信息，以及LSTM和GRU如何解决传统RNN在长序列上的梯度消失问题。 此外，生成对抗网络（GAN）作为近年来备受瞩目的模型，也将获得充分的介绍。我们将揭示生成器和判别器之间的博弈机制，解释GAN如何通过这种对抗学习生成逼真度极高的合成数据，并展望其在图像生成、风格迁移等领域的广阔前景。自编码器（Autoencoder）作为一种无监督学习模型，用于学习数据的有效表示（编码）和重构（解码），其在降维、异常检测等方面的应用也将被探讨。 为了使理论更加生动，本书还将在关键理论节点穿插相关的数学推导，力求在保证严谨性的同时，避免过度晦涩的数学语言，使得读者能够清晰地理解每一个概念背后的逻辑。我们将使用清晰的图示和类比，帮助读者直观地理解抽象的数学模型。 第二部分：深度学习的实践——技术的精妙运用 理论的深度探索固然重要，但将这些理论转化为实际应用，才是深度学习真正价值的体现。本书的第二部分，将带领读者进入深度学习的实践世界，从模型构建到部署优化，提供一系列详实的指导。 在模型构建方面，我们将介绍当前主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。我们不仅会演示如何使用这些框架定义和训练神经网络，还将讲解框架的核心组件、API设计理念以及如何利用其高效的计算图优化和GPU加速功能。 数据预处理是深度学习实践中不可或缺的一环。本书将详细介绍如何进行数据清洗、特征工程、数据增强等操作，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。我们将探讨针对不同类型数据（图像、文本、表格数据等）的有效预处理策略。 模型评估与调优是提升模型性能的关键。本书将详细介绍常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等，并讲解如何根据任务需求选择合适的指标。我们还将深入探讨过拟合与欠拟合的诊断方法，以及正则化（L1、L2、Dropout）、早停法、学习率衰减等多种模型调优技术。超参数调优的策略，如网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化，也将得到系统的介绍。 迁移学习（Transfer Learning）作为一种强大的模型复用技术，将是本书实践部分的重要议题。我们将解释其基本原理，并演示如何利用预训练模型（如ResNet、VGG、BERT等）在新的数据集上进行微调，以解决数据量不足的问题，大大缩短模型训练时间并提升性能。 第三部分：深度学习的应用——赋能万象的智能未来 深度学习的魅力在于其强大的泛化能力和解决复杂问题的潜力。本书的第三部分，将聚焦于深度学习在各行各业的广泛应用，展示其如何赋能千行百业，驱动智能革命。 1. 计算机视觉（Computer Vision）： 我们将在这一部分深入探讨深度学习在图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别、姿态估计、图像生成（如风格迁移、超分辨率）、视频分析等领域的突破性进展。我们将解析如何利用CNN及其变种（如Faster R-CNN, YOLO, Mask R-CNN）解决实际的视觉任务，并介绍Transformer在视觉领域的应用（Vision Transformer, ViT）。 2. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）： 文本是信息的重要载体，深度学习在NLP领域的应用极大地提升了我们与机器交互的能力。本书将详细介绍词向量（Word Embeddings）如Word2Vec, GloVe, FastText的原理及其重要性。我们将深入探讨RNN、LSTM、GRU在文本序列建模中的应用，以及Transformer模型（如BERT, GPT系列, T5）如何彻底改变NLP领域，实现机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统、对话生成等前沿应用。 3. 语音识别与合成（Speech Recognition and Synthesis）： 从智能助手到语音输入法，深度学习在语音技术方面取得了巨大的进步。我们将介绍端到端的深度学习语音识别模型，以及如何利用深度学习生成自然流畅的人类语音。 4. 推荐系统（Recommender Systems）： 在信息爆炸的时代，个性化推荐至关重要。本书将探讨如何利用深度学习构建更精准、更具吸引力的推荐系统，结合用户行为、内容特征以及深度模型来提供个性化内容。 5. 强化学习（Reinforcement Learning, RL）： 强化学习是让智能体通过与环境互动来学习最优策略的范式。我们将介绍深度强化学习（DRL）的基本概念，如Q-Learning、Policy Gradients，以及其在游戏AI（如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。 6. 其他前沿应用： 本书还将简要介绍深度学习在医疗诊断（如医学影像分析）、金融风控、自动驾驶、工业制造（如预测性维护）等领域的应用，展现其跨领域的强大影响力。 第四部分：深度学习的挑战与未来——面向智能的远景展望 尽管深度学习取得了令人瞩目的成就，但其发展并非一帆风顺。本书的最后一部分，将审视深度学习当前面临的挑战，并展望其未来的发展方向。 我们将讨论模型的可解释性（Explainability）问题，即“黑箱”模型为何能做出某种决策，以及如何提高模型的透明度，以增强人们对AI的信任。数据隐私与安全问题，在深度学习模型的训练和应用过程中，如何保护用户数据的隐私，以及如何防止模型被攻击，也将是重要的讨论议题。 此外，我们还将探讨小样本学习（Few-shot Learning）、零样本学习（Zero-shot Learning）、持续学习（Continual Learning）等研究方向，它们旨在让模型在数据量有限或动态变化的环境中也能保持学习能力。联邦学习（Federated Learning）作为一种保护数据隐私的分布式学习方法，也将被提及。 最后，我们将展望深度学习与认知科学、神经科学等其他学科的融合，探索通用人工智能（AGI）的可能性，以及深度学习在未来社会发展中将扮演的关键角色。 《深度学习赋能：从理论到实践的智能革命》不仅仅是一本技术指南，更是一次思想的启迪。通过本书，读者将能够建立起对深度学习的全面认知，掌握核心理论，熟悉实践方法，并洞察其在各行各业的巨大潜力。我们希望，本书能成为您探索人工智能世界的有力伙伴，助您在智能时代乘风破浪，抓住机遇，迎接更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

《心理测量：理论与应用》这本书，真的让我对“心理”这两个字有了全新的认识。我一直认为心理学是比较感性的学科，但这本书让我看到了它背后强大的科学逻辑和严谨的测量方法，这是一种前所未有的体验。 书的开篇，作者就从“测量”这一最基本、最核心的概念入手。他解释了，为什么我们需要对心理特质进行测量，以及测量究竟是什么。他用非常形象的比喻，比如测量身高、体重，来类比心理特质的测量，让我们理解，测量就是要将抽象的概念转化为具体的数值。这种从根本上建立认知的方式，让我觉得非常扎实。 接着，《心理测量：理论与应用》深入讲解了“信度”这一概念。我之前对信度的理解一直比较模糊，而这本书则用极其清晰的方式，将它阐释得淋漓尽致。作者详细介绍了不同类型的信度，如重测信度、复本信度、内部一致性信度，并解释了每种信度的测量原理和适用场景。他强调，一个测量工具必须是可靠的，也就是说，在相同条件下反复测量，结果应该是一致的。他甚至还举例说明，如果一个体重秤每次称出来的体重都不一样，那么它就是没有信度的。 然后，作者将重点放在了“效度”上。这一点我之前理解得非常模糊，而这本书则将“内容效度”、“结构效度”、“准则关联效度”等不同类型的效度，一一进行了清晰的阐释。他通过大量的研究案例，说明了如何通过科学的方法来检验一个测验的效度，确保它能够准确地测量出它声称要测量的东西。我尤其对“结构效度”的讲解印象深刻，它让我明白了，心理测量不仅仅是测量表面的行为，更要深入到其背后的心理结构。 书中对各种心理测验类型的介绍，也做到了详尽且有深度。无论是用于评估智力、学习能力、技能水平的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为风格的“人格测验”，抑或是试图探索个体深层心理需求的“投射测验”，作者都进行了细致的分析，包括它们的理论基础、编制原则、优缺点以及应用领域。我开始意识到，原来我们生活中接触到的很多测试，背后都有如此复杂的理论支撑。 让我感到特别受用的是，作者在书中还详细阐述了“测验编制”的实际过程。他带领读者走进测验研发的幕后，了解从概念的界定、题目的设计、预试，再到数据分析和标准化，最终形成一个成熟的测量工具的每一个环节。这个过程的严谨性和专业性，让我对心理测量研究的科学性有了更深的认识，也让我对那些随意制作的“趣味测试”产生了天然的警惕。 此外，本书还花费了相当大的篇幅来介绍心理测量学在各个领域的实际应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至司法鉴定等，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本集学术严谨性、实践指导性和可读性于一体的优秀著作。它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理学研究的科学性和严谨性，以及心理测量学在现代社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

阅读《心理测量：理论与应用》这本书，我仿佛经历了一次彻底的“认知升级”。我一直对人类的行为模式和内在动机感到好奇，但总觉得缺乏一个科学的框架去理解。这本书恰恰为我搭建了这样一座桥梁，它用严谨的科学方法，为我们揭示了隐藏在行为背后的心理规律。 书中对于“心理测量”的定义，就非常具有启发性。作者并没有将其简单地理解为“做测试”，而是将其视为一种将抽象心理特质（如智力、性格、情绪等）转化为可量化数值的科学过程。他通过对不同测量方式的比较，比如观察法、问卷法、投射法等，让我们认识到每种方法都有其独特性和局限性，选择合适的方法是进行有效测量的前提。 我尤其对书中关于“信度”的深入探讨印象深刻。它不仅仅是“结果是否一致”的问题，作者还详细介绍了不同类型的信度，如重测信度、复本信度、内部一致性信度等，并解释了它们各自的测量原理和适用范围。他强调，高信度是测量的基础，但并不意味着测量的结果就是准确的。这让我理解了，即使一个测试的结果非常稳定，如果它测量的不是我们真正想要测量的东西，那么它的价值也大打折扣。 接着，《心理测量：理论与应用》对“效度”的讲解更是让我大开眼界。作者从内容效度、结构效度、效标关联效度等多个维度，层层深入地剖析了效度的概念。他用大量的研究实例，说明了如何通过各种统计方法和逻辑推理来检验一个测验的效度。这让我明白，一个真正科学的心理测验，绝不是凭空想象出来的，而是需要经过反复的验证和修正，才能确保它能够准确地测量出预期的心理特质。 本书在介绍各种心理测验类型时，也做得非常全面。无论是用于评估智力、能力、学习成就的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为模式的“人格测验”，亦或是试图探索无意识心理活动的“投射测验”，书中都进行了详尽的介绍，并分析了它们各自的特点、优缺点以及在不同领域的应用。我尤其对人格测验部分感兴趣，它让我开始重新审视自己和他人的性格特质。 让我感到特别受用的是，作者在书中还详细介绍了“测验编制”的实际过程。他带领读者走进测验研发的幕后，了解从概念的界定、题目的设计、预试、数据分析到最终形成标准化测验的每一个环节。这个过程的严谨和复杂，让我对心理测验研究的科学性和专业性有了深刻的认识，也让我对那些随意制作的“趣味测试”产生了天然的警惕。 而且，《心理测量：理论与应用》还花费了大量篇幅来探讨心理测量学在实践中的应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至社会心理学领域的研究，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，这本书不仅仅是一本关于心理测量学的学术著作，更是一本帮助我们用科学的眼光去认识人类自身、理解社会的重要读物。它让我意识到，心理学并非只是猜测和感受，而是可以被科学地测量和研究的。

评分☆☆☆☆☆

这本《心理测量：理论与应用》真的太扎实了，让我感觉自己仿佛置身于一个精密运作的实验室，每一个概念、每一个公式，都充满了科学的力量。作者以一种极其严谨的态度，将心理测量学这一复杂学科，清晰地呈现在读者面前。 书的开头，并没有直接进入各种测验的介绍，而是先从“测量的基本原理”入手，这让我觉得非常有道理。作者解释了，为什么我们需要对心理特质进行测量，以及测量的本质是什么。他用类比的方式，比如测量长度、重量，来让我们理解，心理测量也是一种将抽象概念转化为具体数值的过程。这种循序渐进的讲解方式，为后续的学习打下了坚实的基础。 随后，作者深入探讨了“信度”这个核心概念。他不仅仅给出了定义，而是详细讲解了不同类型的信度，比如重测信度、复本信度、内部一致性信度，并解释了每种信度的测量原理和适用场景。他强调，高信度是测量的首要条件，一个不可靠的测量工具，其结果是毫无意义的。他甚至还举例说明，如果一个体重秤每次称出来的体重都不一样，那么它就是没有信度的。这种生动的例子，让我对信度有了深刻的理解。 紧接着，《心理测量：理论与应用》对“效度”的讲解更是精彩纷呈。作者从内容效度、结构效度、准则关联效度等多个维度，层层深入地剖析了效度的概念。他通过大量的实证研究案例，展示了如何通过科学的方法来检验一个测验的效度，确保它能够准确地测量出它所声称要测量的心理特质。我尤其对“结构效度”的讲解印象深刻，它让我明白了，一个测验不仅仅要测量某个单一的特质，更要符合其理论模型。 书中对不同类型心理测验的介绍，也做到了详尽且有深度。无论是用于评估智力、学习能力、技能水平的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为风格的“人格测验”，抑或是试图探索个体深层心理需求的“投射测验”，作者都进行了细致的分析，包括它们的理论基础、编制原则、优缺点以及应用领域。他甚至还对比了不同人格理论模型（如大五人格模型）的优劣，让我对人格的理解更加全面。 让我感到特别惊喜的是，作者在书中还详细阐述了“测验编制”的整个过程。他带领我们一步步了解，一个心理测验是如何从最初的概念形成，到题目的设计、筛选、预试，再到统计分析和标准化，最终形成一个成熟的测量工具。这个过程的严谨性和专业性，让我对心理测量研究的科学性有了更深的认识。 此外，本书还花费了相当大的篇幅来介绍心理测量学在各个领域的实际应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至司法鉴定等，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本极具价值的著作，它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理学研究的科学性和严谨性，以及心理测量学在现代社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

一口气读完《心理测量：理论与应用》，感觉自己脑子里那些关于人的心理和行为的疑问，好像都找到了科学的答案。这本书完全打破了我之前对心理测试的模糊印象，让我看到了它背后严谨的科学逻辑和强大的实践价值。 开篇，作者就从“测量的基本概念”讲起，这让我觉得非常重要。他解释了，我们为什么需要对心理特质进行测量，以及心理测量与物理测量有哪些异同。他用一些非常贴近生活的例子，比如衡量一把尺子的精度，来类比心理测量的“信度”，让我瞬间就明白了“可靠性”的重要性。一个测验，如果结果总是变来变去，那它就毫无意义。 然后，《心理测量：理论与应用》深入讲解了“信度”的几种类型，如重测信度、复本信度、内部一致性信度，并详细介绍了它们的计算方法和适用场景。这让我意识到，信度不仅仅是“一致性”，而是有多种不同的衡量维度。作者还强调，高信度是必要条件，但不是充分条件，一个测验可以非常稳定地测量出错误的东西。 接着，作者将重点放在了“效度”上。这一点我之前理解得非常模糊，而这本书则将“内容效度”、“结构效度”、“准则关联效度”等不同类型的效度，一一进行了清晰的阐释。他通过大量的研究案例，说明了如何通过科学的方法来检验一个测验的效度，确保它能够准确地测量出它声称要测量的东西。我尤其对“结构效度”的讲解印象深刻，它让我明白了，心理测量不仅仅是测量表面的行为，更要深入到其背后的心理结构。 本书在介绍各种心理测验时，也做到了详尽且有深度。无论是用于评估智力、学习能力、技能水平的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为风格的“人格测验”，抑或是试图探索个体深层心理需求的“投射测验”，作者都进行了细致的分析，包括它们的理论基础、编制原则、优缺点以及应用领域。我开始意识到，原来我们生活中接触到的很多测试，背后都有如此复杂的理论支撑。 让我感到特别受用的是，作者在书中还详细阐述了“测验编制”的实际过程。他带领读者走进测验研发的幕后，了解从概念的界定、题目的设计、预试，再到数据分析和标准化，最终形成一个成熟的测量工具的每一个环节。这个过程的严谨性和专业性，让我对心理测量研究的科学性有了更深的认识，也让我对那些随意制作的“趣味测试”产生了天然的警惕。 此外，本书还花费了相当大的篇幅来介绍心理测量学在各个领域的实际应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至司法鉴定等，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本集学术严谨性、实践指导性和可读性于一体的优秀著作。它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理学研究的科学性和严谨性，以及心理测量学在现代社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

一本《心理测量：理论与应用》，让我彻底改变了对心理学“玄之又玄”的看法。这本书就像一堂生动的科学课，将那些看似抽象的心理概念，用严谨的测量方法，变得具体而可理解。 开篇，作者就从“测量”本身入手，而不是直接跳到各种量表。他引导我们思考，究竟什么是“测量”，以及在心理学领域，我们测量的是什么。他用生动的例子，比如测量身高、体重，来类比心理特质的测量，让我们理解，测量就是要将那些看不见的、抽象的心理特征，转化为可量化的数据。这种哲学层面的思考，让我对心理测量学有了更深的敬意。 接着，本书就系统地讲解了“信度”和“效度”这两个心理测量的核心概念。我之前对这两个词的理解一直比较模糊，而这本书则用极其清晰的方式，将它们阐释得淋漓尽致。关于信度，作者详细介绍了不同类型的信度，比如重测信度、复本信度、内部一致性信度，并解释了每种信度是如何计算的，以及为什么它们对测量结果至关重要。他强调，一个测量工具必须是可靠的，才能谈得上准确。 而关于效度，作者更是从多个角度进行了深入剖析。他讲解了内容效度、结构效度、准则关联效度等，并用大量的研究案例，说明了如何通过科学的统计分析和逻辑推理来验证一个测验的效度。我尤其对“结构效度”的讲解印象深刻，它让我明白了，一个好的心理测验，不仅仅要测量某个单一的特质，更要符合其理论模型，测量出预设的心理结构。 《心理测量：理论与应用》在介绍各种心理测验类型时，也做到了非常全面。无论是用于评估智力、学习能力、技能水平的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为风格的“人格测验”，抑或是试图探索个体深层心理需求的“投射测验”，书中都进行了细致的分析，包括它们的理论基础、编制原则、优缺点以及应用领域。我开始意识到，原来我们生活中接触到的很多测试，背后都有如此复杂的理论支撑。 让我感到尤为惊喜的是，作者在书中还详细阐述了“测验编制”的实际过程。他带领读者走进测验研发的幕后，了解从概念的界定、题目的设计、预试，再到数据分析和标准化，最终形成一个成熟的测量工具的每一个环节。这个过程的严谨性和专业性，让我对心理测量研究的科学性有了更深的认识，也让我对那些随意制作的“趣味测试”产生了天然的警惕。 而且，本书还花费了相当大的篇幅来介绍心理测量学在各个领域的实际应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至司法鉴定等，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本集学术严谨性、实践指导性和可读性于一体的优秀著作。它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理学研究的科学性和严谨性，以及心理测量学在现代社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人类心理的奥秘充满好奇，但又觉得心理学研究有时候过于主观，缺乏客观的衡量标准。《心理测量：理论与应用》这本书，恰恰填补了我这方面的空白，它用科学的方法，为我们揭示了理解和评估人的心理特质的可能性。 书的开篇，作者就从“测量的本质”入手，这让我觉得非常有启发。他解释了，心理测量是将抽象的心理特质，如智力、性格、情绪等，转化为可量化的数值的过程。他用一些非常贴近生活的例子，比如测量身高、体重，来类比心理测量的过程，让我们理解，测量就是要找到一个相对客观的标准。 接着，《心理测量：理论与应用》深入讲解了“信度”这一概念。作者详细介绍了不同类型的信度，如重测信度、复本信度、内部一致性信度，并解释了每种信度的测量原理和适用场景。他强调，一个测量工具必须是可靠的，也就是说，在相同条件下反复测量，结果应该是一致的。他甚至还举例说明，如果一个体重秤每次称出来的体重都不一样，那么它就是没有信度的。这种生动的例子，让我对信度有了深刻的理解。 随后，作者将重点放在了“效度”上。这一点我之前理解得非常模糊，而这本书则将“内容效度”、“结构效度”、“准则关联效度”等不同类型的效度，一一进行了清晰的阐释。他通过大量的研究案例，说明了如何通过科学的方法来检验一个测验的效度，确保它能够准确地测量出它声称要测量的东西。我尤其对“结构效度”的讲解印象深刻，它让我明白了，心理测量不仅仅是测量表面的行为，更要深入到其背后的心理结构。 书中对各种心理测验类型的介绍，也做到了详尽且有深度。无论是用于评估智力、学习能力、技能水平的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为风格的“人格测验”，抑或是试图探索个体深层心理需求的“投射测验”，作者都进行了细致的分析，包括它们的理论基础、编制原则、优缺点以及应用领域。我开始意识到，原来我们生活中接触到的很多测试，背后都有如此复杂的理论支撑。 让我感到特别受用的是，作者在书中还详细阐述了“测验编制”的实际过程。他带领读者走进测验研发的幕后，了解从概念的界定、题目的设计、预试，再到数据分析和标准化，最终形成一个成熟的测量工具的每一个环节。这个过程的严谨性和专业性，让我对心理测量研究的科学性有了更深的认识，也让我对那些随意制作的“趣味测试”产生了天然的警惕。 此外，本书还花费了相当大的篇幅来介绍心理测量学在各个领域的实际应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至司法鉴定等，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本极具价值的著作，它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理学研究的科学性和严谨性，以及心理测量学在现代社会中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

这本《心理测量：理论与应用》真是让我大开眼界，彻底颠覆了我之前对心理测试的一些刻板印象。一开始，我以为这只是一本枯燥乏味的学术著作，充斥着各种冷冰冰的公式和晦涩的术语，但事实证明我错了，大错特错。作者以一种极其生动有趣的方式，将心理测量学这个原本听起来就充满距离感的学科，变得如此贴近生活，甚至可以说是有血有肉。 比如，书中对“信度”和“效度”的解释，不再是教科书上那种干巴巴的定义，而是通过一个个鲜活的案例，比如一个测量身高的尺子，如果每次测量出来的结果都不一样，那么它的信度就很低；而如果一把尺子总是测量出同一个错误的身高，那么它的效度就很低，虽然信度可能很高。这种类比让我瞬间领悟了这两个核心概念的精髓，不再是死记硬背，而是真正理解了它们在心理测量中的重要性。 更让我惊喜的是，书中还详细探讨了不同类型的心理测验，从能力测验、人格测验到投射测验，每一种测验的原理、优缺点、适用范围都被剖析得淋漓尽致。我尤其对人格测验的介绍印象深刻，特别是关于大五人格模型的部分，作者通过大量的研究和实例，阐述了开放性、尽责性、外倾性、宜人性以及神经质这五个特质如何影响着我们的行为和生活。读到这里，我忍不住对照自己，反思了一下自己在这些特质上的表现，甚至还引发了我对周围朋友的观察，感觉仿佛打开了一个全新的视角去理解人与人之间的差异。 而且，这本书并非仅仅停留在理论层面，它还花了相当大的篇幅来介绍心理测量学的实际应用。从教育领域的学业成就测试，到临床心理学中的诊断评估，再到人力资源管理中的招聘选拔，甚至是市场营销中的消费者行为研究，心理测量学的触角无处不在。作者通过大量的真实案例，展示了心理测量学如何被用来解决实际问题，如何为决策提供科学依据。这让我深刻体会到，心理测量学并非只是一门象牙塔里的学问，而是具有强大生命力和现实意义的工具。 这本书的叙事方式也非常吸引人，作者并没有生硬地罗列事实，而是善于设置悬念，引导读者一步步深入探索。在介绍某个测量方法时，他会先抛出一个问题，然后逐步展开，介绍相关的理论背景，再展示具体的测量工具和技术，最后再结合应用场景进行分析。这种“抽丝剥茧”式的讲解方式，让我始终保持着高度的阅读兴趣，仿佛在跟随作者一起进行一场智力探险。 另外，书中关于“常模”和“分数解释”的部分，也让我受益匪浅。我之前一直觉得心理测试报告上的分数，只是一个数字而已，但读完这本书才知道，这些数字背后蕴含着复杂的统计学原理，而“常模”则是理解这些分数意义的关键。通过了解不同人群的平均表现，我们才能更准确地评估个体在群体中的位置，从而得出有意义的结论。作者用通俗易懂的语言，解释了标准化分数、百分等级等概念，让这些原本抽象的统计学概念变得触手可及。 让我感到非常赞赏的是，作者在强调心理测量学价值的同时，也并没有回避其局限性和潜在的伦理问题。书中专门辟出章节讨论了测验的公平性、偏差问题，以及如何避免滥用心理测验。这体现了作者严谨的学术态度和对社会责任的担当。他鼓励读者批判性地看待心理测量结果，认识到测验只是了解个体的工具之一，而不能完全代表一个人。这种审慎的态度，让我对心理测量学产生了更深层次的信任。 此外，这本书的结构设计也十分合理。章节之间的过渡自然流畅，每个章节都围绕一个核心主题展开，但又与其他章节紧密相连，形成一个完整的知识体系。阅读过程中，我很少感到迷失方向，反而能清晰地感受到知识点的层层递进。而且，书中的图表和插图运用得恰到好处，既能形象地说明复杂的概念，又能起到视觉上的引导作用，让阅读体验更加愉悦。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本集理论深度、实践广度、叙事艺术和人文关怀于一体的优秀著作。它不仅为我提供了扎实的心理测量学知识，更重要的是，它改变了我对心理测量学的看法，让我认识到其在现代社会中的重要作用和深远影响。这本书绝对值得任何对心理学感兴趣，或者希望更深入了解个体差异和行为模式的读者细细品读。 我强烈推荐这本书给所有对人类心灵的奥秘充满好奇的朋友们。这本书就像一把钥匙，它打开了我认识自己和他人的全新大门。通过学习书中的知识，我不仅能够更好地理解自己行为背后的心理动因，也能更准确地解读他人的言行举止。这种“读懂”的能力，在人际交往中至关重要，能够帮助我避免许多不必要的误解和冲突，建立更和谐、更真诚的人际关系。

评分☆☆☆☆☆

我最近读完《心理测量：理论与应用》这本书，真的有一种醍醐灌顶的感觉，感觉自己一下子打开了新世界的大门。之前我对心理学一直很感兴趣，但总觉得它有点飘忽不定，缺乏“硬核”的科学依据，直到我读了这本书，才发现心理测量学才是连接理论和实践、让心理学变得真正“科学”的关键。 书中关于“测量”本身的哲学思考，就让我耳目一新。作者没有直接抛出各种量表和公式，而是先从“什么是测量？”、“心理特质能否被测量？”这样的基本问题入手，引导读者思考测量的本质。他用非常形象的比喻，比如测量身高、体重，来类比心理特质的测量，让我们理解测量就是要将抽象的概念转化为具体的数值。这种从根本上建立认知的方式，让我觉得非常扎实。 然后，他详细阐述了心理测量学的两大基石——信度和效度。我之前也听过这两个词，但总是云里雾里。这本书用各种精心设计的例子，比如一个不准确的体重秤，来解释信度，再用一个测量身高但刻度错误的尺子，来解释效度，让我瞬间豁然开朗。作者强调，信度是效度的必要条件，但不是充分条件。一个测量工具可以非常稳定地测量出错误的东西，但要测量出真正的东西，就需要同时具备高信度和高效度。这种清晰的逻辑，让我彻底理解了这两个概念。 本书在介绍不同类型心理测验时，也做得非常出色。它不仅仅是罗列了能力测验、人格测验、兴趣测验等，而是深入探讨了每种测验背后的理论基础，以及它们在不同应用场景下的具体操作。比如，在讲到人格测验时，作者详细介绍了艾森克的人格理论、卡特尔16PF，以及更现代的“大五”人格模型，并分析了不同模型在解释力上的优劣。他甚至还提到了投射测验，如罗夏墨迹测验，并对其科学性和局限性进行了客观的评价。 最让我感到受益匪浅的是，书中对“测验编制”过程的详细描述。作者带领我们一步步了解，一个心理测验是如何从最初的概念形成，到题目的设计和筛选，再到样本的选取和数据的统计分析，最终形成一个标准化的测验。这个过程的严谨性和复杂性，让我对心理测量研究人员的专业素养有了更高的敬意。他还强调了“反向计分”等技术细节，以及为何要这样做，这些都让我觉得非常实用。 而且，作者在探讨心理测量学的应用时，也没有流于表面。他深入分析了心理测量学在教育、临床、组织管理、司法鉴定等各个领域的具体应用，并结合大量真实案例，展现了心理测量学如何帮助我们做出更科学的决策。比如，在教育领域，如何通过心理测量来识别学习困难的学生，如何进行学业辅导；在组织管理中，如何通过能力和人格测验来优化人才招聘和晋升。 本书的语言风格非常清晰流畅，即使是对于一些复杂的统计概念，作者也能用通俗易懂的语言加以解释。而且，书中穿插的图表和案例，也让阅读过程不那么枯燥，反而充满了探索的乐趣。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本集学术严谨性、实践指导性和可读性于一体的优秀著作。它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理测量学在理解和改善人类生活中的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

这是一本真正让人“动脑”的书，不是那种走马观花就能看完的快餐读物。作者在《心理测量：理论与应用》中，用一种近乎“解剖”式的严谨，将心理测量学这个看似高深莫测的领域，一层层剥开，展现在我们眼前。读这本书的过程，就像是在进行一次精密的科学实验，每一个步骤、每一个概念，都经过了反复的推敲和验证。 书中对“测量误差”的探讨，就让我印象深刻。它不仅仅停留在理论的定义，而是通过大量的例子，让我们看到误差是如何产生的，以及它对测量结果可能造成的影响。比如，考试时的紧张情绪，天气的原因，甚至是你当天的身体状况，都可能成为误差的来源。作者强调，理解和控制误差，是进行有效心理测量的关键。这让我意识到，心理测量并非是绝对精确的，但我们可以通过科学的方法，最大程度地减少误差，提高测量的可靠性。 而且，作者在介绍各种测量工具时，也表现出了极大的专业性。他不仅仅是列举了各种测验的名称，而是深入分析了每种测验的设计原理、编制过程，以及它们在不同情境下的适用性。比如，在讲到项目反应理论（IRT）时，作者并没有简单地介绍公式，而是通过生动的图示和直观的类比，解释了IRT如何更精细地评估被试的潜在能力，以及如何根据被试的反应来动态调整题目的难度。这种深入浅出的讲解方式，让我这个非专业人士也能有所领悟。 本书还有一个显著的特点，就是其对“效度”概念的反复强调和多角度剖析。作者不厌其烦地讲解了内容效度、结构效度、效标关联效度等等，并用大量的实证研究来说明这些效度是如何被检验和支持的。这让我明白，一个好的心理测验，绝不仅仅是“看起来像那么回事”，而是需要经过严格的科学检验，才能证明它确实测量了它声称要测量的东西。这种对科学严谨性的追求，是我在这本书中最受触动的部分之一。 当然，《心理测量：理论与应用》并非一本纯理论的书籍。作者非常重视理论与实践的结合，他通过大量来自教育、临床、工业组织等领域的真实案例，展示了心理测量学是如何在实际工作中发挥作用的。比如，在教育领域，如何通过标准化考试来评估教学效果，如何通过能力测验来指导学生的专业选择；在临床领域，如何利用人格测验来辅助诊断心理疾病，如何通过智力测验来评估认知功能。这些案例让我看到了心理测量学强大的生命力和解决实际问题的能力。 书中关于“测验标准化”的部分，也让我对心理测量的公平性有了更深的认识。作者详细介绍了测验编制过程中，如何进行样本选取、题目筛选、信效度检验，以及最终如何建立常模。这让我明白，一个好的标准化测验，需要经过漫长而严谨的过程，才能保证其在不同人群和不同文化背景下的适用性和可比性。这让我对那些市面上随意可见的“在线心理测试”产生了警惕。 更让我感到惊喜的是，作者在探讨心理测量学在人工智能时代的未来发展时，展现了极具前瞻性的思考。他分析了大数据、机器学习等技术如何赋能心理测量，同时也警示了潜在的伦理风险和挑战。这种对新技术和新趋势的关注，让这本书的内容始终保持着前沿性，不会让人感到过时。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本值得反复阅读的经典之作。它不仅仅是一本教科书，更像是一次深入的智力探索之旅，它教会我如何用科学的视角去理解和评估人的能力和特质，也让我对心理学研究的严谨性和科学性有了更深的敬意。

评分☆☆☆☆☆

读完《心理测量：理论与应用》，我感觉自己好像获得了一套解读人类行为的“密码”。这本书不仅提供了扎实的理论知识，更重要的是，它教会了我如何用一种科学、客观的视角去理解和评估个体差异。 书的开头，并没有直接抛出各种量表，而是先从“测量”的本质开始探讨。作者解释了，心理测量就是将抽象的心理特质（如智力、性格、情绪）转化为可量化数值的过程。他用一些非常生动的类比，比如测量长度、重量，来让我们理解，心理测量也是一种科学的量化过程。这种从根本上建立认知的方式，让我觉得非常扎实。 接着，本书系统地讲解了“信度”这一概念。我之前对信度的理解一直很模糊，而这本书则用极其清晰的方式，将它阐释得淋漓尽致。作者详细介绍了不同类型的信度，如重测信度、复本信度、内部一致性信度，并解释了每种信度的测量原理和适用场景。他强调，一个测量工具必须是可靠的，也就是说，在相同条件下反复测量，结果应该是一致的。他甚至还举例说明，如果一个体重秤每次称出来的体重都不一样，那么它就是没有信度的。 然后，《心理测量：理论与应用》将重点放在了“效度”上。这一点我之前理解得非常模糊，而这本书则将“内容效度”、“结构效度”、“准则关联效度”等不同类型的效度，一一进行了清晰的阐释。他通过大量的研究案例，说明了如何通过科学的方法来检验一个测验的效度，确保它能够准确地测量出它声称要测量的东西。我尤其对“结构效度”的讲解印象深刻，它让我明白了，心理测量不仅仅是测量表面的行为，更要深入到其背后的心理结构。 书中对各种心理测验类型的介绍，也做到了详尽且有深度。无论是用于评估智力、学习能力、技能水平的“能力测验”，还是用于描述个体独特行为风格的“人格测验”，抑或是试图探索个体深层心理需求的“投射测验”，作者都进行了细致的分析，包括它们的理论基础、编制原则、优缺点以及应用领域。我开始意识到，原来我们生活中接触到的很多测试，背后都有如此复杂的理论支撑。 让我感到特别受用的是，作者在书中还详细阐述了“测验编制”的实际过程。他带领读者走进测验研发的幕后，了解从概念的界定、题目的设计、预试，再到数据分析和标准化，最终形成一个成熟的测量工具的每一个环节。这个过程的严谨性和专业性，让我对心理测量研究的科学性有了更深的认识，也让我对那些随意制作的“趣味测试”产生了天然的警惕。 此外，本书还花费了相当大的篇幅来介绍心理测量学在各个领域的实际应用。从教育领域的学生评估，到临床领域的诊断与治疗，再到人力资源领域的招聘与培训，乃至司法鉴定等，书中都列举了大量的真实案例，展示了心理测量学如何为决策提供科学依据，如何帮助我们更好地理解和改善人类的生活。 总而言之，《心理测量：理论与应用》是一本极具价值的著作，它不仅为我构建了扎实的心理测量学知识体系，更重要的是，它让我看到了心理学研究的科学性和严谨性，以及心理测量学在现代社会中的重要作用。