具体描述
内容简介
《心理与教育研究中的多元统计方法》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。
作者简介
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。目录
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
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用户评价
这本书，对我来说，简直是“救命稻草”一般的存在。我之前一直从事问卷调查类研究，但每次面对大量的分类变量和连续变量混合在一起时，总感觉无从下手，数据分析往往停留在简单的频率统计和交叉表分析，无法挖掘出变量之间更深层的关系。这本书的出现，彻底改变了我的研究模式。它对“潜在类别分析”（Latent Class Analysis, LCA）和“因子分析”（Factor Analysis）的讲解，我至今记忆犹新。尤其是我在研究用户群体画像时，尝试使用LCA将具有相似行为模式的用户进行分组，效果出奇地好，能够清晰地识别出几个核心用户群体，并且每个群体的特征都非常鲜明。书中对LCA的介绍，从基本的模型概念，到如何选择类别数量，再到如何解释每个类别的个体特征，都提供了非常系统和详细的指导。它不仅仅告诉你“怎么做”，更重要的是“为什么这么做”，以及“做出来的结果意味着什么”。然后，它还深入讲解了因子分析，包括探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。我记得我之前在开发一个心理量表时，对量表结构的有效性一直没有一个清晰的判断，通过阅读这本书，我学会了如何使用CFA来检验量表的潜在因子结构，并评估模型的拟合程度，这让我对量表的信效度有了更科学的认识。书中还对不同因子旋转方法（如最大方差法、斜交旋转法）的适用场景和效果进行了比较分析，这对我做出更合理的选择非常有帮助。这本书的案例非常丰富，涵盖了心理学、教育学和社会学等多个领域，让我能够从中找到与自己研究相关的例子，并快速上手。它的语言风格，我非常喜欢，既有学术的严谨性，又充满了启发性，读起来一点也不枯燥，反而能激发我不断去尝试和探索。这本书带给我的，不仅仅是分析方法的掌握，更是让我能够更有效地从复杂的数据中提取有价值的信息，并将其转化为有说服力的研究结论。
评分当我第一次翻开《心理与教育研究中的多元统计方法》这本书时，内心是既期待又略带一丝畏惧的。因为“时间序列分析”这个概念，在我看来，总是与金融、经济领域联系得更紧密，而我主要的研究方向是教育心理学，总觉得它离我的研究范畴有些遥远。然而，这本书的编者们显然非常有远见，他们将时间序列分析引入到心理和教育研究的语境中，并且讲解得如此透彻和实用，让我大开眼界。书中首先解释了为什么在某些研究中，简单地考察一次性测量是不足够的，尤其是在研究个体成长、发展或者干预效果的动态变化时，时间序列数据就显得尤为重要。它清晰地阐述了时间序列数据与横断面数据或面板数据的区别，以及时间序列分析能够揭示的独特信息，比如趋势、周期性、自相关性等。我记得书中有一个关于学生学习动机随时间变化的案例，通过时间序列分析，能够清晰地看到学习动机的短期波动和长期趋势，以及哪些因素可能影响了这种变化。这本书对ARIMA模型（自回归滑动平均模型）的讲解，我觉得非常到位。它没有上来就抛出一堆复杂的数学公式，而是从模型的基本构成元素（AR, MA, I）入手，一步一步地解释它们如何协同工作来描述时间序列的模式。然后，通过具体的案例，展示如何进行模型识别、参数估计和模型诊断。这让我能够理解，如何从一个看似混乱的时间序列数据中，提取出有规律性的信息，并建立起一个能够描述和预测这种规律的模型。此外，书中还介绍了其他一些时间序列分析的方法，比如格兰杰因果检验，这对于我理解变量之间在时间上的先后顺序和影响关系提供了新的工具。这本书的语言风格，我个人认为非常适合对时间序列分析有初步了解，并希望将其应用于心理和教育研究的读者。它既有学术的严谨性，又不乏清晰的逻辑和实操指导。它让我意识到，时间序列分析不仅仅是一种统计技术，更是一种理解和研究动态过程的有力工具。
评分这本书，真的给我带来了“拨云见日”的感觉。我之前在进行项目评估时，常常会遇到这样的问题：我们投入了很多资源，做了很多工作，但到底哪些因素才是真正影响项目成效的关键？传统的回归分析虽然能看出一些关联，但总感觉不够全面，也无法很好地解释那些复杂的交互作用。这本书对“因子分析”（Factor Analysis）的讲解，恰恰弥补了我的这一遗憾。它首先从“降维”的角度，解释了因子分析的核心目标，即用少数几个潜在的“因子”来解释大量观测变量之间的相关性。这对我理解为什么有些变量会高度相关，以及它们背后可能隐藏着共同的驱动因素，非常有帮助。然后，它详细介绍了两种主要的因子分析方法：探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）和验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）。对于EFA，书中不仅讲解了如何提取因子（如主成分分析、主轴因子法），还深入探讨了不同因子旋转方法（如最大方差旋转、斜交旋转）的选择和影响，以及如何解读因子载荷矩阵，从而识别出每个因子所代表的潜在构念。我记得我当时用EFA分析了一份关于用户满意度的问卷数据，通过因子旋转，成功地识别出“服务质量”、“产品性能”和“价格合理性”三个核心因子，这让我对影响用户满意度的关键因素有了清晰的认识。然后，对于CFA，书中则介绍了如何根据理论假设来构建因子模型，并使用卡方、RMSEA、CFI等拟合指数来评估模型的整体拟合程度。这对我进行量表验证和理论检验非常有帮助，让我能够更科学地评估我的测量工具是否能够准确地反映我想要测量的构念。这本书的语言风格，我个人认为非常适合有一定统计基础，并希望深入掌握因子分析方法的读者。它既有学术的严谨性，又不乏清晰的逻辑和实操指导。它让我能够更有效地从复杂的数据中提取关键信息，并为我的研究提供更坚实的理论和实证基础。
评分这本书，我用了一个周末的时间，断断续续地把它“啃”了下来，感觉像是经历了一场头脑风暴，也像是打开了一扇通往新世界的大门。作为一名教育学方向的研究生，我常常面临这样的困境：研究结果看起来不错，但总觉得对数据背后更深层次的含义把握不够到位，尤其是在设计包含多种因素影响的实验时，传统的统计方法往往显得力不从心。这本书恰恰解决了我的痛点。它对“多层次模型”（Multilevel Modeling）的讲解，让我印象尤为深刻。我之前一直对学生在不同班级、不同学校，其学习成绩会受到多重因素影响感到好奇，但又不知道如何进行有效的分析。这本书用非常生动的例子，比如学生在班级内的效应，班级在学校内的效应，以及这些效应如何相互影响，来解释多层次模型的必要性和优势。它详细介绍了如何构建两层、三层甚至更高层次的模型，如何解释不同层级的方差分量，以及如何检验来自不同层级的解释变量的影响。我记得书中有一个关于“教师效应”的案例，通过多层次模型，能够清晰地量化出不同教师对学生学业成绩的贡献差异，这对于教育实践和政策制定都非常有指导意义。书中还对多层次模型中的一些技术性问题，比如缺失数据、非正态分布等，提供了实用的处理建议。而且，它并没有回避一些复杂的统计概念，比如随机效应和固定效应的区别，但又是通过非常清晰的逻辑和图示来解释，让我能够逐步理解。这本书的语言风格，我个人觉得非常适合学术研究者，它既有严谨的学术性，又能够照顾到读者的理解能力，不会让人感到艰涩难懂。这本书带给我的，不仅仅是对多层次模型的掌握，更是对数据背后复杂系统性关系的深刻理解，这对于我未来进行跨学科研究也大有裨益。
评分这本书，我可以说，真的是把我对“统计”这个词的固有印象给彻底颠覆了。以前觉得统计嘛，不就是一堆数字、公式、图表，看得头昏脑涨，离我现实中的研究似乎总隔着一层纱。但这本书不同，它就像一个经验丰富的向导，带着我一步一步地走进心理和教育研究这个充满魅力的殿堂，告诉我那些看似复杂的统计方法，其实是可以如此直观、如此贴合实际地服务于我的研究问题的。我记得我最开始接触这本书的时候，手头正好有一个关于学习动机和学业成绩之间关系的数据集，我尝试着应用书里介绍的回归分析，那种拨开迷雾，看到变量之间清晰联系的感觉，真的太棒了。它不仅仅是教我怎么操作软件，更重要的是，它教会我如何思考，如何从数据中提炼出有意义的、能够解答我研究疑问的见解。比如，书中对于多重共线性问题的讲解，我就觉得特别到位，它不是干巴巴地罗列公式，而是通过生动的案例，让我理解为什么会出现这种情况，以及如何去诊断和解决，这对我后续处理包含多个自变量的数据非常有帮助。而且，它在介绍各种统计模型时，总是先从研究的逻辑出发，解释这个模型能够解决什么样的问题，适用于什么样的数据，然后再深入到具体的分析步骤和结果解读，这种由宏观到微观的讲解方式，让我更容易理解统计方法的内在逻辑，而不是死记硬背。我甚至发现，这本书的排版和语言风格都非常人性化，即使是初学者，也能在阅读中感受到一种循序渐进的引导，不会因为遇到一些难以理解的概念而感到沮丧。我尤其喜欢书中那些“温馨提示”和“注意”的部分，它们往往能点出一些容易被忽略的细节，或者提供一些非常实用的建议，让我少走了很多弯路。总之，这本书不仅仅是一本教材，更像是一位良师益友，陪伴我在心理和教育研究的道路上不断前进。
评分说实话，拿到《心理与教育研究中的多元统计方法》这本书时，我内心是有些忐忑的。毕竟，“多元统计”这四个字本身就带着一种“高大上”和“难以接近”的光环。我是一个临床心理学方向的学生，研究过程中确实会遇到不少数据分析的需求，但之前接触的统计方法大多停留在描述性统计和基本的T检验、ANOVA层面，对于更复杂的模型，总觉得望而却步。然而，当我翻开这本书，阅读了它的前几章，我才发现，我的担忧完全是多余的。这本书的作者，或者说编著者，真的非常有能力将那些复杂的理论和方法，用一种极其易懂、甚至可以说是“接地气”的方式呈现出来。它并没有一开始就抛出一堆晦涩难懂的公式，而是从研究者在实际研究中会遇到的具体问题出发，比如“我们如何判断一个干预措施是否有效？”，“如何解释两个变量之间的关系强度？”，“当我们的研究设计比较复杂时，传统的单因素方差分析还能用吗？”等等。通过这些贴近实际的研究场景，引导读者去思考并理解为什么需要更高级的统计方法，以及这些方法究竟能为我们提供什么。我尤其欣赏书中对于各种统计假设的讲解，它不是简单地告诉你“要满足哪些假设”，而是深入剖析了为什么这些假设存在，如果不满足会带来什么后果，以及有哪些方法可以进行检验或处理。这一点对于我来说至关重要，因为我经常发现自己在数据分析过程中，对于是否满足假设感到困惑，这本书给了我清晰的指引。此外，书中还提供了大量的实例，涵盖了从问卷数据分析到实验数据处理的各种场景，这些实例的详细步骤和结果解读，都极具参考价值。我曾尝试着根据书中的例子，对自己的研究数据进行卡方检验和逻辑回归分析，发现效果显著，数据解读也变得更加深入和全面。这本书的语言风格也比较严谨但不失活泼，读起来不会感到枯燥乏味，反而能激发起我对统计分析的兴趣。
评分这本书，我必须得说，它就像一道数学题的解题思路，把那些原本隐藏在数据背后的奥秘，一层层地剥开，让我看到了统计方法的强大之处。我一直对研究中的“因果关系”和“预测模型”非常感兴趣，但总觉得自己在概念上理解得不够透彻，尤其是在处理多个变量时，常常会感到力不从心。这本书的内容，恰恰填补了我在这方面的知识空白。它对结构方程模型（SEM）的讲解，我觉得尤其精彩。书中没有像某些文献那样，上来就给你推导复杂的矩阵方程，而是从SEM的哲学思想入手，解释它为什么能够同时检验测量模型和结构模型，为什么能够处理中介效应和调节效应。然后，通过循序渐进的案例，一步一步地展示如何构建模型，如何进行参数估计，以及如何解读模型拟合指数。我记得我当时在学习书中关于路径分析的部分，尝试着将自己研究中几个关键变量构建了一个简单的路径模型，通过软件运行后，看到了变量之间的直接和间接影响路径，这种直观的视觉化结果，让我对变量间的关系有了全新的认识。它还详细介绍了如何评估模型的整体拟合情况，比如卡方检验、RMSEA、CFI等，并且清晰地解释了这些指标的含义以及如何根据它们来判断模型是否合理。此外，书中对中介效应的检验方法也进行了深入的探讨，列举了不同的检验策略（如Sobel检验、Bootstrap方法），并分析了各自的优缺点，这对我理解“为什么一个变量能够影响另一个变量”的深层机制提供了非常有价值的思路。这本书的作者在选择案例时，也非常注重普适性，涵盖了心理学和教育学研究中常见的议题，这使得我能够更方便地将书中的方法迁移到自己的研究中。总而言之，这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的启迪，让我能够更科学、更深入地进行数据分析。
评分我必须承认，在拿到《心理与教育研究中的多元统计方法》这本书之前，我对“元分析”（Meta-Analysis）这个概念，仅仅是停留在“整合已有研究”这个层面，对其具体的操作方法和理论基础，可以说是知之甚少。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我之前的认知，也为我后续的研究打开了新的思路。这本书对元分析的讲解，简直是“由浅入深，层层递进”。它首先清晰地阐述了元分析的意义和价值，解释了为什么在科研领域，简单地堆砌研究数量不足以得出可靠的结论，而需要通过科学的方法来整合分散的研究证据。然后，它详细介绍了元分析的整个流程，从文献的检索、筛选，到数据的提取、编码，再到效应量的计算和合并，以及异质性检验和亚组分析等等，每一个环节都讲解得非常细致。我尤其欣赏书中关于效应量计算的部分，它详细解释了不同类型研究（如两组均数差异、相关系数）如何转化为统一的效应量指标（如Cohen's d, r），并且还给出了具体的公式和计算示例。这对于我来说，是极具操作性的指导。此外，书中对异质性检验的讲解也让我茅塞顿开，它清晰地解释了为什么不同研究的结果会有差异，以及如何通过Cochran's Q检验和I²指标来量化这种异质性，并进一步指导如何进行亚组分析来探究异质性的来源。这让我意识到，元分析不仅仅是简单地将效应量平均，更重要的是要理解和解释研究间的差异。书中还介绍了一些更高级的元分析方法，比如随机效应模型，并解释了其在处理研究间异质性方面的优势。这本书的语言风格，我个人认为非常适合有一定研究基础但又想深入了解元分析的读者，它既有学术的严谨性，又不乏清晰的逻辑和实用的指导。它让我能够自信地去开展自己的元分析研究，并对已有的研究结果有一个更全面、更深入的理解。
评分在我看来，《心理与教育研究中的多元统计方法》这本书，就像是一个“统计方法的工具箱”，而且是一个装满了最新、最实用工具的箱子。我之前一直对“中介效应”和“调节效应”的研究方法感到好奇，但总觉得理论理解不够深入，操作起来更是无从下手。这本书对这些高级统计概念的讲解，简直是“教科书级别”的。它首先从“为什么需要检验中介效应和调节效应”这个根本问题出发，解释了它们在揭示变量之间复杂关系中的重要性。然后，它详细介绍了检验这些效应的常用方法，比如对中介效应，书中不仅讲解了传统的Sobel检验，还详细介绍了更推荐的Bootstrap方法，并解释了Bootstrap方法是如何通过模拟来估计效应量的置信区间的。这让我深刻理解了Bootstrap方法的优势，以及如何避免Sobel检验可能存在的统计问题。对于调节效应，书中则详细介绍了如何通过交互项来检验调节作用，以及如何对调节效应进行可视化展示，比如绘制调节效应的交互图。这让我能够更直观地理解，当一个调节变量发生变化时，自变量对因变量的影响方向和强度会如何改变。书中还结合了大量的研究案例，这些案例涵盖了心理学和教育学研究中的各种情境，比如“学习策略（自变量）如何通过学习动机（中介变量）影响学业成绩（因变量）”，或者“教师支持（调节变量）如何调节学生性格（自变量）对学习压力（因变量）的影响”。通过这些案例，我能够更清晰地理解这些统计方法在实际研究中的应用。这本书的语言风格，我个人认为非常适合有一定统计基础，并希望深入掌握中介效应和调节效应分析方法的读者。它既有学术的严谨性，又不乏清晰的逻辑和实操指导。它让我能够更自信、更准确地去探索和解释变量之间的复杂关系，为我的研究增添了更深的理论厚度和实证价值。
评分坦白讲，在这本书出现之前，我对“聚类分析”（Cluster Analysis）的理解，还停留在“把相似的东西归为一类”这个非常朴素的层面。虽然我知道它在社会科学研究中应用广泛，但具体的算法原理和分析步骤，总觉得有些模糊不清。这本书的出现，简直是我研究道路上的“及时雨”。它不仅清晰地阐述了聚类分析的核心思想，即根据对象之间的相似性或差异性将其划分到不同的类别中，还详细介绍了聚类分析的两种主要类型：层次聚类（Hierarchical Clustering）和划分聚类（Partitioning Clustering），并对它们各自的优缺点和适用场景进行了深入的对比分析。我尤其欣赏书中对层次聚类中“树状图”（Dendrogram）的详细解读。通过观察树状图，我能够直观地理解不同样本之间的亲疏关系，并据此来决定合适的聚类数量。这比单纯依赖一些量化的指标，更能让我从数据的内在结构上做出判断。然后，书中对划分聚类，特别是K-Means算法的讲解，也让我印象深刻。它详细阐述了K-Means算法的迭代过程，以及如何选择初始聚类中心，如何计算样本到聚类中心的距离，以及如何更新聚类中心。通过具体的案例，我学会了如何将一批数据输入K-Means算法，得到最终的聚类结果，并且如何去解释每个聚类的具体特征。这本书还非常贴心地指出了聚类分析中的一些潜在问题，比如如何处理异常值，如何评估聚类结果的有效性等，并提供了一些实用的建议。它在讲解过程中，始终强调“结果的解释”，而不是仅仅停留在“如何操作”，这对于我理解聚类分析的实际应用价值至关重要。这本书的语言风格，我个人觉得非常适合有一定统计基础，但想深入了解聚类分析方法的读者。它既有学术的严谨性，又不乏清晰的逻辑和实操指导。它让我能够更自信、更有效地运用聚类分析来探索数据中隐藏的结构和模式。
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