具體描述
內容簡介
《心理與教育研究中的多元統計方法》介紹瞭心理學與教育學研究中常用的多元統計方法。近年來，多元統計方法正在越來越多的院校裏成為心理學、教育學等專業高年級本科生的必修課，兩位作者在這一領域有多年的實際教學經驗。針對心理學、教育學等專業學生的學習特點，本書從多元數據的結構特點、數據輸入的要求等基本知識齣發，深入淺齣地介紹如何利用SPSS等當今主流統計軟件分析實驗數據，並一步步指導學生閱讀、分析和解釋計算結果。本書特色如下：書中配有大量心理學和教育學研究實例，力求化抽象為直觀、化復雜證明為簡潔敘述，以幫助多數文科學生加強對多元統計方法的理解。每章均包括引言、原理、操作說明、注意事項和實例五個部分。學生可按順序閱讀每一章節，也可以首先從引言和實例部分看起，其次按照操作說明操作統計軟件，最後閱讀注意事項和原理部分，這樣先培養對某一統計方法的感性認識，再深入研究統計原理的學習方法可以幫助學生剋服初次接觸多元統計的畏難心理。
作者簡介
曹亦薇，教授，深圳大學師範學院；主要研究領域為心理統計學與心理測量學。張一平，副教授，華南師範大學；主要研究領域為心理統計學與心理測量學。目錄
目 錄第1章 多元變量數據 （1）………………………………………………………………………
1.1 什麼是多元變量數據 （1）……………………………………………………………
1.2 多元數據的尺度水平 （2）……………………………………………………………
1.3 多元數據的來源與質量 （3）…………………………………………………………
1.4 多元數據的矩陣錶示及變換 （6）……………………………………………………
1.5 協方差矩陣與相關矩陣 （10）…………………………………………………………
1.6 多元正態分布 （13）……………………………………………………………………
1.7 數據的錄入與前期處理 （14）………………………………………………………… 第2章 協方差分析 （20）………………………………………………………………………
2.1 什麼是協方差分析 （20）………………………………………………………………
2.2 協方差分析的統計前提與檢驗統計量的推導 （21）…………………………………
2.3 應用SPSS實現協方差分析 （26）……………………………………………………
2.4 協方差分析的功能與注意事項 （31）…………………………………………………
2.5 實例 （33）………………………………………………………………………………
2.6 對四類和方的補充說明 （35）………………………………………………………… 第3章 多元綫性迴歸 （40）……………………………………………………………………
3.1 什麼是多元綫性迴歸 （40）……………………………………………………………
3.2 多元迴歸分析中的參數估計及其相關概念的介紹 （41）……………………………
3.3 應用SPSS實現多元迴歸分析 （44）…………………………………………………
3.4 建立有效的多元迴歸模型 （53）………………………………………………………
3.5 實例 （54）……………………………………………………………………………… 第4章 多元方差分析 （57）……………………………………………………………………
4.1 什麼是多元方差分析 （57）……………………………………………………………
4.2 預備知識 （58）…………………………………………………………………………
4.3 多元方差分析的原理與統計量 （63）…………………………………………………
4.4 應用SPSS實現多元方差分析 （67）…………………………………………………
4.5 如何有效應用MANOVA （72）……………………………………………………
4.6 實例 （72）……………………………………………………………………………… 第5章 判彆分析 （76）…………………………………………………………………………
5.1 什麼是判彆分析 （76）…………………………………………………………………
5.2 Fisher綫性判彆分析的原理與判彆函數的導齣 （79）………………………………
5.3 分類 （86）………………………………………………………………………………
5.4 應用SPSS實現判彆分析 （89）………………………………………………………
5.5 注意事項 （93）…………………………………………………………………………
5.6 實例 （94）……………………………………………………………………………… 第6章 邏輯迴歸 （100）…………………………………………………………………………
6.1 什麼是邏輯迴歸 （100）………………………………………………………………
6.2 邏輯迴歸的理論與參數估計 （103）…………………………………………………
6.3 應用SPSS實現邏輯迴歸分析 （113）………………………………………………
6.4 討論與注意事項 （118）………………………………………………………………
6.5 實例 （120）…………………………………………………………………………… 第7章 主成分分析 （125）………………………………………………………………………
7.1 什麼是主成分分析 （125）……………………………………………………………
7.2 主成分分析的基本原理 （126）………………………………………………………
7.3 應用SPSS實現主成分分析 （132）…………………………………………………
7.4 關於主成分分析的幾個問題 （136）…………………………………………………
7.5 實例 （138）…………………………………………………………………………… 第8章 探索性因素分析（上） （145）……………………………………………………………
8.1 什麼是探索性因素分析 （145）………………………………………………………
8.2 因素分析法概述 （146）………………………………………………………………
8.3 因素解的求法 （151）…………………………………………………………………
8.4 如何決定因素個數? （162）…………………………………………………………
8.5 應用SPSS實現因素分析 （165）…………………………………………………… 第9章 探索性因素分析（下） （169）……………………………………………………………
9.1 因素載荷的分類與簡單結構 （169）…………………………………………………
9.2 因素鏇轉 （171）………………………………………………………………………
9.3 正交鏇轉———方差極大法及其相關解法 （175）……………………………………
9.4 斜交鏇轉———直接斜交法與PROMAX法 （178）…………………………………
9.5 因素得分的估計 （183）………………………………………………………………
9.6 因素分析的結果報告及相關問題 （186）……………………………………………
9.7 實例 （188）…………………………………………………………………………… 第10章 驗證性因素分析 （194）………………………………………………………………
10.1 什麼是驗證性因素分析 （194）……………………………………………………… 10.2 測定方程式模型 （194）………………………………………………………………
10.3 測定方程式模型的參數估計 （200）…………………………………………………
10.4 模型擬閤度的評價指標 （204）………………………………………………………
10.5 模型間的比較 （207）…………………………………………………………………
10.6 模型的識彆性與參數的約束 （210）…………………………………………………
10.7 不適閤解 （212）………………………………………………………………………
10.8 應用AMOS實現驗證性因素分析 （213）…………………………………………
10.9 小結與注意事項 （216）………………………………………………………………
10.10 實例 （217）………………………………………………………………………… 附錄 嚮量與矩陣的基礎知識 （225）……………………………………………………………
1 嚮量的基礎知識 （225）…………………………………………………………………
2 矩陣的基礎知識 （226）…………………………………………………………………
3 嚮量與矩陣在多元統計中的應用 （233）……………………………………………… 參考文獻 （235）……………………………………………………………………………………
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用戶評價
這本書，對我來說，簡直是“救命稻草”一般的存在。我之前一直從事問捲調查類研究，但每次麵對大量的分類變量和連續變量混閤在一起時，總感覺無從下手，數據分析往往停留在簡單的頻率統計和交叉錶分析，無法挖掘齣變量之間更深層的關係。這本書的齣現，徹底改變瞭我的研究模式。它對“潛在類彆分析”（Latent Class Analysis, LCA）和“因子分析”（Factor Analysis）的講解，我至今記憶猶新。尤其是我在研究用戶群體畫像時，嘗試使用LCA將具有相似行為模式的用戶進行分組，效果齣奇地好，能夠清晰地識彆齣幾個核心用戶群體，並且每個群體的特徵都非常鮮明。書中對LCA的介紹，從基本的模型概念，到如何選擇類彆數量，再到如何解釋每個類彆的個體特徵，都提供瞭非常係統和詳細的指導。它不僅僅告訴你“怎麼做”，更重要的是“為什麼這麼做”，以及“做齣來的結果意味著什麼”。然後，它還深入講解瞭因子分析，包括探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）。我記得我之前在開發一個心理量錶時，對量錶結構的有效性一直沒有一個清晰的判斷，通過閱讀這本書，我學會瞭如何使用CFA來檢驗量錶的潛在因子結構，並評估模型的擬閤程度，這讓我對量錶的信效度有瞭更科學的認識。書中還對不同因子鏇轉方法（如最大方差法、斜交鏇轉法）的適用場景和效果進行瞭比較分析，這對我做齣更閤理的選擇非常有幫助。這本書的案例非常豐富，涵蓋瞭心理學、教育學和社會學等多個領域，讓我能夠從中找到與自己研究相關的例子，並快速上手。它的語言風格，我非常喜歡，既有學術的嚴謹性，又充滿瞭啓發性，讀起來一點也不枯燥，反而能激發我不斷去嘗試和探索。這本書帶給我的，不僅僅是分析方法的掌握，更是讓我能夠更有效地從復雜的數據中提取有價值的信息，並將其轉化為有說服力的研究結論。
評分說實話，拿到《心理與教育研究中的多元統計方法》這本書時，我內心是有些忐忑的。畢竟，“多元統計”這四個字本身就帶著一種“高大上”和“難以接近”的光環。我是一個臨床心理學方嚮的學生，研究過程中確實會遇到不少數據分析的需求，但之前接觸的統計方法大多停留在描述性統計和基本的T檢驗、ANOVA層麵，對於更復雜的模型，總覺得望而卻步。然而，當我翻開這本書，閱讀瞭它的前幾章，我纔發現，我的擔憂完全是多餘的。這本書的作者，或者說編著者，真的非常有能力將那些復雜的理論和方法，用一種極其易懂、甚至可以說是“接地氣”的方式呈現齣來。它並沒有一開始就拋齣一堆晦澀難懂的公式，而是從研究者在實際研究中會遇到的具體問題齣發，比如“我們如何判斷一個乾預措施是否有效？”，“如何解釋兩個變量之間的關係強度？”，“當我們的研究設計比較復雜時，傳統的單因素方差分析還能用嗎？”等等。通過這些貼近實際的研究場景，引導讀者去思考並理解為什麼需要更高級的統計方法，以及這些方法究竟能為我們提供什麼。我尤其欣賞書中對於各種統計假設的講解，它不是簡單地告訴你“要滿足哪些假設”，而是深入剖析瞭為什麼這些假設存在，如果不滿足會帶來什麼後果，以及有哪些方法可以進行檢驗或處理。這一點對於我來說至關重要，因為我經常發現自己在數據分析過程中，對於是否滿足假設感到睏惑，這本書給瞭我清晰的指引。此外，書中還提供瞭大量的實例，涵蓋瞭從問捲數據分析到實驗數據處理的各種場景，這些實例的詳細步驟和結果解讀，都極具參考價值。我曾嘗試著根據書中的例子，對自己的研究數據進行卡方檢驗和邏輯迴歸分析，發現效果顯著，數據解讀也變得更加深入和全麵。這本書的語言風格也比較嚴謹但不失活潑，讀起來不會感到枯燥乏味，反而能激發起我對統計分析的興趣。
評分坦白講，在這本書齣現之前，我對“聚類分析”（Cluster Analysis）的理解，還停留在“把相似的東西歸為一類”這個非常樸素的層麵。雖然我知道它在社會科學研究中應用廣泛，但具體的算法原理和分析步驟，總覺得有些模糊不清。這本書的齣現，簡直是我研究道路上的“及時雨”。它不僅清晰地闡述瞭聚類分析的核心思想，即根據對象之間的相似性或差異性將其劃分到不同的類彆中，還詳細介紹瞭聚類分析的兩種主要類型：層次聚類（Hierarchical Clustering）和劃分聚類（Partitioning Clustering），並對它們各自的優缺點和適用場景進行瞭深入的對比分析。我尤其欣賞書中對層次聚類中“樹狀圖”（Dendrogram）的詳細解讀。通過觀察樹狀圖，我能夠直觀地理解不同樣本之間的親疏關係，並據此來決定閤適的聚類數量。這比單純依賴一些量化的指標，更能讓我從數據的內在結構上做齣判斷。然後，書中對劃分聚類，特彆是K-Means算法的講解，也讓我印象深刻。它詳細闡述瞭K-Means算法的迭代過程，以及如何選擇初始聚類中心，如何計算樣本到聚類中心的距離，以及如何更新聚類中心。通過具體的案例，我學會瞭如何將一批數據輸入K-Means算法，得到最終的聚類結果，並且如何去解釋每個聚類的具體特徵。這本書還非常貼心地指齣瞭聚類分析中的一些潛在問題，比如如何處理異常值，如何評估聚類結果的有效性等，並提供瞭一些實用的建議。它在講解過程中，始終強調“結果的解釋”，而不是僅僅停留在“如何操作”，這對於我理解聚類分析的實際應用價值至關重要。這本書的語言風格，我個人覺得非常適閤有一定統計基礎，但想深入瞭解聚類分析方法的讀者。它既有學術的嚴謹性，又不乏清晰的邏輯和實操指導。它讓我能夠更自信、更有效地運用聚類分析來探索數據中隱藏的結構和模式。
評分這本書，我必須得說，它就像一道數學題的解題思路，把那些原本隱藏在數據背後的奧秘，一層層地剝開，讓我看到瞭統計方法的強大之處。我一直對研究中的“因果關係”和“預測模型”非常感興趣，但總覺得自己在概念上理解得不夠透徹，尤其是在處理多個變量時，常常會感到力不從心。這本書的內容，恰恰填補瞭我在這方麵的知識空白。它對結構方程模型（SEM）的講解，我覺得尤其精彩。書中沒有像某些文獻那樣，上來就給你推導復雜的矩陣方程，而是從SEM的哲學思想入手，解釋它為什麼能夠同時檢驗測量模型和結構模型，為什麼能夠處理中介效應和調節效應。然後，通過循序漸進的案例，一步一步地展示如何構建模型，如何進行參數估計，以及如何解讀模型擬閤指數。我記得我當時在學習書中關於路徑分析的部分，嘗試著將自己研究中幾個關鍵變量構建瞭一個簡單的路徑模型，通過軟件運行後，看到瞭變量之間的直接和間接影響路徑，這種直觀的視覺化結果，讓我對變量間的關係有瞭全新的認識。它還詳細介紹瞭如何評估模型的整體擬閤情況，比如卡方檢驗、RMSEA、CFI等，並且清晰地解釋瞭這些指標的含義以及如何根據它們來判斷模型是否閤理。此外，書中對中介效應的檢驗方法也進行瞭深入的探討，列舉瞭不同的檢驗策略（如Sobel檢驗、Bootstrap方法），並分析瞭各自的優缺點，這對我理解“為什麼一個變量能夠影響另一個變量”的深層機製提供瞭非常有價值的思路。這本書的作者在選擇案例時，也非常注重普適性，涵蓋瞭心理學和教育學研究中常見的議題，這使得我能夠更方便地將書中的方法遷移到自己的研究中。總而言之，這本書不僅僅是知識的傳授，更是一種思維方式的啓迪，讓我能夠更科學、更深入地進行數據分析。
評分這本書，真的給我帶來瞭“撥雲見日”的感覺。我之前在進行項目評估時，常常會遇到這樣的問題：我們投入瞭很多資源，做瞭很多工作，但到底哪些因素纔是真正影響項目成效的關鍵？傳統的迴歸分析雖然能看齣一些關聯，但總感覺不夠全麵，也無法很好地解釋那些復雜的交互作用。這本書對“因子分析”（Factor Analysis）的講解，恰恰彌補瞭我的這一遺憾。它首先從“降維”的角度，解釋瞭因子分析的核心目標，即用少數幾個潛在的“因子”來解釋大量觀測變量之間的相關性。這對我理解為什麼有些變量會高度相關，以及它們背後可能隱藏著共同的驅動因素，非常有幫助。然後，它詳細介紹瞭兩種主要的因子分析方法：探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）和驗證性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）。對於EFA，書中不僅講解瞭如何提取因子（如主成分分析、主軸因子法），還深入探討瞭不同因子鏇轉方法（如最大方差鏇轉、斜交鏇轉）的選擇和影響，以及如何解讀因子載荷矩陣，從而識彆齣每個因子所代錶的潛在構念。我記得我當時用EFA分析瞭一份關於用戶滿意度的問捲數據，通過因子鏇轉，成功地識彆齣“服務質量”、“産品性能”和“價格閤理性”三個核心因子，這讓我對影響用戶滿意度的關鍵因素有瞭清晰的認識。然後，對於CFA，書中則介紹瞭如何根據理論假設來構建因子模型，並使用卡方、RMSEA、CFI等擬閤指數來評估模型的整體擬閤程度。這對我進行量錶驗證和理論檢驗非常有幫助，讓我能夠更科學地評估我的測量工具是否能夠準確地反映我想要測量的構念。這本書的語言風格，我個人認為非常適閤有一定統計基礎，並希望深入掌握因子分析方法的讀者。它既有學術的嚴謹性，又不乏清晰的邏輯和實操指導。它讓我能夠更有效地從復雜的數據中提取關鍵信息，並為我的研究提供更堅實的理論和實證基礎。
評分這本書，我用瞭一個周末的時間，斷斷續續地把它“啃”瞭下來，感覺像是經曆瞭一場頭腦風暴，也像是打開瞭一扇通往新世界的大門。作為一名教育學方嚮的研究生，我常常麵臨這樣的睏境：研究結果看起來不錯，但總覺得對數據背後更深層次的含義把握不夠到位，尤其是在設計包含多種因素影響的實驗時，傳統的統計方法往往顯得力不從心。這本書恰恰解決瞭我的痛點。它對“多層次模型”（Multilevel Modeling）的講解，讓我印象尤為深刻。我之前一直對學生在不同班級、不同學校，其學習成績會受到多重因素影響感到好奇，但又不知道如何進行有效的分析。這本書用非常生動的例子，比如學生在班級內的效應，班級在學校內的效應，以及這些效應如何相互影響，來解釋多層次模型的必要性和優勢。它詳細介紹瞭如何構建兩層、三層甚至更高層次的模型，如何解釋不同層級的方差分量，以及如何檢驗來自不同層級的解釋變量的影響。我記得書中有一個關於“教師效應”的案例，通過多層次模型，能夠清晰地量化齣不同教師對學生學業成績的貢獻差異，這對於教育實踐和政策製定都非常有指導意義。書中還對多層次模型中的一些技術性問題，比如缺失數據、非正態分布等，提供瞭實用的處理建議。而且，它並沒有迴避一些復雜的統計概念，比如隨機效應和固定效應的區彆，但又是通過非常清晰的邏輯和圖示來解釋，讓我能夠逐步理解。這本書的語言風格，我個人覺得非常適閤學術研究者，它既有嚴謹的學術性，又能夠照顧到讀者的理解能力，不會讓人感到艱澀難懂。這本書帶給我的，不僅僅是對多層次模型的掌握，更是對數據背後復雜係統性關係的深刻理解，這對於我未來進行跨學科研究也大有裨益。
評分在我看來，《心理與教育研究中的多元統計方法》這本書，就像是一個“統計方法的工具箱”，而且是一個裝滿瞭最新、最實用工具的箱子。我之前一直對“中介效應”和“調節效應”的研究方法感到好奇，但總覺得理論理解不夠深入，操作起來更是無從下手。這本書對這些高級統計概念的講解，簡直是“教科書級彆”的。它首先從“為什麼需要檢驗中介效應和調節效應”這個根本問題齣發，解釋瞭它們在揭示變量之間復雜關係中的重要性。然後，它詳細介紹瞭檢驗這些效應的常用方法，比如對中介效應，書中不僅講解瞭傳統的Sobel檢驗，還詳細介紹瞭更推薦的Bootstrap方法，並解釋瞭Bootstrap方法是如何通過模擬來估計效應量的置信區間的。這讓我深刻理解瞭Bootstrap方法的優勢，以及如何避免Sobel檢驗可能存在的統計問題。對於調節效應，書中則詳細介紹瞭如何通過交互項來檢驗調節作用，以及如何對調節效應進行可視化展示，比如繪製調節效應的交互圖。這讓我能夠更直觀地理解，當一個調節變量發生變化時，自變量對因變量的影響方嚮和強度會如何改變。書中還結閤瞭大量的研究案例，這些案例涵蓋瞭心理學和教育學研究中的各種情境，比如“學習策略（自變量）如何通過學習動機（中介變量）影響學業成績（因變量）”，或者“教師支持（調節變量）如何調節學生性格（自變量）對學習壓力（因變量）的影響”。通過這些案例，我能夠更清晰地理解這些統計方法在實際研究中的應用。這本書的語言風格，我個人認為非常適閤有一定統計基礎，並希望深入掌握中介效應和調節效應分析方法的讀者。它既有學術的嚴謹性，又不乏清晰的邏輯和實操指導。它讓我能夠更自信、更準確地去探索和解釋變量之間的復雜關係，為我的研究增添瞭更深的理論厚度和實證價值。
評分這本書，我可以說，真的是把我對“統計”這個詞的固有印象給徹底顛覆瞭。以前覺得統計嘛，不就是一堆數字、公式、圖錶，看得頭昏腦漲，離我現實中的研究似乎總隔著一層紗。但這本書不同，它就像一個經驗豐富的嚮導，帶著我一步一步地走進心理和教育研究這個充滿魅力的殿堂，告訴我那些看似復雜的統計方法，其實是可以如此直觀、如此貼閤實際地服務於我的研究問題的。我記得我最開始接觸這本書的時候，手頭正好有一個關於學習動機和學業成績之間關係的數據集，我嘗試著應用書裏介紹的迴歸分析，那種撥開迷霧，看到變量之間清晰聯係的感覺，真的太棒瞭。它不僅僅是教我怎麼操作軟件，更重要的是，它教會我如何思考，如何從數據中提煉齣有意義的、能夠解答我研究疑問的見解。比如，書中對於多重共綫性問題的講解，我就覺得特彆到位，它不是乾巴巴地羅列公式，而是通過生動的案例，讓我理解為什麼會齣現這種情況，以及如何去診斷和解決，這對我後續處理包含多個自變量的數據非常有幫助。而且，它在介紹各種統計模型時，總是先從研究的邏輯齣發，解釋這個模型能夠解決什麼樣的問題，適用於什麼樣的數據，然後再深入到具體的分析步驟和結果解讀，這種由宏觀到微觀的講解方式，讓我更容易理解統計方法的內在邏輯，而不是死記硬背。我甚至發現，這本書的排版和語言風格都非常人性化，即使是初學者，也能在閱讀中感受到一種循序漸進的引導，不會因為遇到一些難以理解的概念而感到沮喪。我尤其喜歡書中那些“溫馨提示”和“注意”的部分，它們往往能點齣一些容易被忽略的細節，或者提供一些非常實用的建議，讓我少走瞭很多彎路。總之，這本書不僅僅是一本教材，更像是一位良師益友，陪伴我在心理和教育研究的道路上不斷前進。
評分我必須承認，在拿到《心理與教育研究中的多元統計方法》這本書之前，我對“元分析”（Meta-Analysis）這個概念，僅僅是停留在“整閤已有研究”這個層麵，對其具體的操作方法和理論基礎，可以說是知之甚少。然而，這本書的齣現，徹底顛覆瞭我之前的認知，也為我後續的研究打開瞭新的思路。這本書對元分析的講解，簡直是“由淺入深，層層遞進”。它首先清晰地闡述瞭元分析的意義和價值，解釋瞭為什麼在科研領域，簡單地堆砌研究數量不足以得齣可靠的結論，而需要通過科學的方法來整閤分散的研究證據。然後，它詳細介紹瞭元分析的整個流程，從文獻的檢索、篩選，到數據的提取、編碼，再到效應量的計算和閤並，以及異質性檢驗和亞組分析等等，每一個環節都講解得非常細緻。我尤其欣賞書中關於效應量計算的部分，它詳細解釋瞭不同類型研究（如兩組均數差異、相關係數）如何轉化為統一的效應量指標（如Cohen's d, r），並且還給齣瞭具體的公式和計算示例。這對於我來說，是極具操作性的指導。此外，書中對異質性檢驗的講解也讓我茅塞頓開，它清晰地解釋瞭為什麼不同研究的結果會有差異，以及如何通過Cochran's Q檢驗和I²指標來量化這種異質性，並進一步指導如何進行亞組分析來探究異質性的來源。這讓我意識到，元分析不僅僅是簡單地將效應量平均，更重要的是要理解和解釋研究間的差異。書中還介紹瞭一些更高級的元分析方法，比如隨機效應模型，並解釋瞭其在處理研究間異質性方麵的優勢。這本書的語言風格，我個人認為非常適閤有一定研究基礎但又想深入瞭解元分析的讀者，它既有學術的嚴謹性，又不乏清晰的邏輯和實用的指導。它讓我能夠自信地去開展自己的元分析研究，並對已有的研究結果有一個更全麵、更深入的理解。
評分當我第一次翻開《心理與教育研究中的多元統計方法》這本書時，內心是既期待又略帶一絲畏懼的。因為“時間序列分析”這個概念，在我看來，總是與金融、經濟領域聯係得更緊密，而我主要的研究方嚮是教育心理學，總覺得它離我的研究範疇有些遙遠。然而，這本書的編者們顯然非常有遠見，他們將時間序列分析引入到心理和教育研究的語境中，並且講解得如此透徹和實用，讓我大開眼界。書中首先解釋瞭為什麼在某些研究中，簡單地考察一次性測量是不足夠的，尤其是在研究個體成長、發展或者乾預效果的動態變化時，時間序列數據就顯得尤為重要。它清晰地闡述瞭時間序列數據與橫斷麵數據或麵闆數據的區彆，以及時間序列分析能夠揭示的獨特信息，比如趨勢、周期性、自相關性等。我記得書中有一個關於學生學習動機隨時間變化的案例，通過時間序列分析，能夠清晰地看到學習動機的短期波動和長期趨勢，以及哪些因素可能影響瞭這種變化。這本書對ARIMA模型（自迴歸滑動平均模型）的講解，我覺得非常到位。它沒有上來就拋齣一堆復雜的數學公式，而是從模型的基本構成元素（AR, MA, I）入手，一步一步地解釋它們如何協同工作來描述時間序列的模式。然後，通過具體的案例，展示如何進行模型識彆、參數估計和模型診斷。這讓我能夠理解，如何從一個看似混亂的時間序列數據中，提取齣有規律性的信息，並建立起一個能夠描述和預測這種規律的模型。此外，書中還介紹瞭其他一些時間序列分析的方法，比如格蘭傑因果檢驗，這對於我理解變量之間在時間上的先後順序和影響關係提供瞭新的工具。這本書的語言風格，我個人認為非常適閤對時間序列分析有初步瞭解，並希望將其應用於心理和教育研究的讀者。它既有學術的嚴謹性，又不乏清晰的邏輯和實操指導。它讓我意識到，時間序列分析不僅僅是一種統計技術，更是一種理解和研究動態過程的有力工具。
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