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店铺： 华中科技大学出版社旗舰店

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787568013178

商品编码：28261150537

丛书名： 应用语言学研究设计与统计

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    《应用语言学研究设计与统计》讨论应用语言学研究设计和常用统计方法，内容涵盖研究选题、研究设计和数据统计分析等方面。《应用语言学研究设计与统计》强调实用性，重视可操作性，在简要介绍研究设计和统计等相关基本概念后，通过研究个案和实例，详细讨论应用语言学研究中常用的卡方检验、T检验、方差分析、相关分析、回归分析、探索性因子分析等统计检验的具体操作方法。

    《应用语言学研究设计与统计》适合应用语言学领域研究者和硕士、博士生阅读。读者在阅读全书后，可对应用语言学研究重要概念和方法有较为全面的了解，并能设计和操作应用语言学相关研究项目。

目 录：

第1章研究概述/1

1.1什么是研究/1

1.2定量研究与定性研究/1

1.3常用定性研究方法/3

1.3.1个案研究/3

1.3.2访谈/4

1.3.3话语分析和语篇分析/5

1.3.4有声思维法/5

1.4如何学习研究方法/6

1.5建议阅读书目/6

1.6本书结构/7

第2章如何选题/9

2.1选题来源/9

2.1.1在外语教学或学习实践中发现选题/9

2.1.2在文献中发现选题/9

2.1.3复制前人的研究/11

2.2选题注意事项/12

2.2.1研究意义/12

2.2.2可操作性/13

2.3练习/13

第3章研究设计/14

3.1研究设计前需明确的几个问题/14

3.1.1被试的类型和样本量/14

3.1.2自变量和因变量/14

3.1.3搜集数据和分析数据/15

3.2组内设计、组间设计、混合设计/15

3.3一个自变量的研究设计/17

3.3.1一个自变量的组内设计/17

3.3.2一个自变量的组间设计/17

3.4多个自变量的研究设计/17

3.4.1组内设计/18

3.4.2组间设计/19

3.4.3混合设计/19

3.5研究的信度和效度/20

3.5.1信度/20

3.5.2效度/20

3.5.3影响研究效度的因素/21

3.6练习/21

3.6.1课外阅读/21

3.6.2实验设计/22

第4章统计学基础/23

4.1统计学基本概念/23

4.1.1变量的计量尺度或数据类型/23

4.1.2单因素数据、双因素数据、多因素数据/24

4.1.3研究预设/24

4.1.4研究假设/24

4.1.5全体与样本/25

4.2描述性统计和推断性统计/25

4.3常见的描述性统计/27

4.3.1频次、大值、小值、总和/27

4.3.2趋中和离散趋势的度量/27

4.4统计值、自由度、p值/27

4.5如何选择推断性统计方法/28

4.5.1参数性统计和非参数性统计/28

4.5.2选择统计方法需注意的问题/29

4.5.3比较数据差异/29

4.5.4相关分析/30

4.5.5回归分析/31

4.6练习/31

第5章SPSS快速入门/34

5.1在SPSS中输入数据及变量相关设置/34

5.2数据输入实践技巧/40

5.3描述性统计分析/41

5.4练习/43

第6章计算原始分与标准分/44

6.1正态分布/44

6.2原始分与标准分的计算/45

6.3练习/47

第7章卡方检验/48

7.1数据拟合度检验/48

7.2独立性检验/52

7.3练习/55

第8章T检验/57

8.1独立样本T检验/57

8.2配对样本T检验/61

8.3单样本T检验/64

8.4练习/66

第9章方差分析 (组间设计)/67

9.1主效应和交互效应/67

9.2组间设计/68

9.3单因素组间设计/68

9.4两因素完全随机设计/72

9.5三因素完全随机设计/82

9.6练习/92

第10章方差分析 (组内设计)/93

10.1组间设计与组内设计/93

10.2二因素重复测量/94

10.3三因素重复测量/102

10.4练习/116

第11章方差分析 (混合设计)/117

11.1二因素混合设计/117

11.2三因素混合设计/126

11.2.1一个组间、两个组内因素的三因素混合设计/126

11.2.2两个组间、一个组内因素的三因素混合设计/138

11.3练习/149

第12章相关分析/150

12.1相关系数的选择/150

12.2相关系数的取值(以r为例)/150

12.3两个连续变量间的相关分析/151

12.4两个定序变量间的相关分析/155

12.5两个分类变量间的相关分析/157

12.6偏相关分析/160

12.7练习/163

第13章回归分析/165

13.1什么是回归分析/165

13.2回归方程/166

13.3对回归方程进行检验/166

13.3.1R平方等参数/166

13.3.2回归方程的F检验/166

13.3.3回归系数检验/167

13.3.4Durbin�瞁atson检验/167

13.3.5共线性诊断/167

13.3.6容忍度/167

13.3.7方差膨胀因子/167

13.3.8条件指数/167

13.4回归分析实例/168

13.5练习/183

第14章探索性因子分析/184

14.1什么是因子分析/184

14.2探索性因子分析的样本大小/184

14.3量表信度检验/185

14.4探索性因子分析操作方法/186

14.4.1因子抽取/188

14.4.2旋转方法/189

14.4.3因子分析结果设置/189

14.4.4相关系数显示方式设置/191

14.5次探索性因子分析结果/191

14.5.1相关矩阵/191

14.5.2公因子方差/192

14.5.3特征值和解释的方差/193

14.5.4因子矩阵/194

14.6第二次探索性因子分析结果/195

14.6.1特征值和解释的方差/195

14.6.2因子矩阵/197

14.6.3终结果/198

14.7练习/199

编辑推荐：

    《应用语言学研究设计与统计》旨在让读者了解应用语言学研究的重要概念和方法，并能设计和操作应用语言学的相关研究项目，对于广大研究生朋友和相关研究人员而言，是本不可多得的入门指导书。

作者简介：

雷蕾，文学博士(上海交通大学)，华中科技大学外国语学院教授、博士生导师。研究兴趣包括语料库语言学、学术英语、二语写作、应用语言学研究方法等。在国际和国内期刊发表论文20余篇 (如Journal of English for Academic Purposes，Journal of Quantitative Linguistics，Scientometrics，ELT Journal，System，Literary and Linguistic Computing，《现代外语》《外语教学理论与实践》《中国外语》《***外国语学院学报》等)，出版专著2部。主持国家社科基金项目1项，主持省级和校级科研项目多项。

《语言学习的奥秘：理论、实践与前沿探索》 内容简介： 《语言学习的奥秘：理论、实践与前沿探索》是一部深度聚焦语言习得与教学内在机制的学术专著。本书旨在为语言研究者、教育工作者、以及所有对语言学习过程充满好奇的读者，提供一个全面而深入的视角。我们不仅仅是学习语言，更是在探索人类心智的奇妙运作，理解语言如何被感知、被处理、被内化，并最终成为沟通的桥梁。 本书内容涵盖了语言学习的多个维度，从微观的认知过程到宏观的社会文化影响，层层剥开语言学习的复杂面纱。 第一部分：语言学习的理论基石 本部分将深入剖析驱动语言学习的各类核心理论。我们从行为主义视角出发，回顾联想、强化等基本原理如何在早期语言教学中发挥作用；接着，我们将转向生成语法学派的革命性贡献，探讨乔姆斯基提出的普遍语法（Universal Grammar）概念，及其对人类天生语言能力的重要启示。随后，我们会详细阐述认知主义理论，如信息加工模型、图式理论等，解释学习者如何通过注意力、记忆、理解等认知过程来构建语言知识。 更重要的是，本书将着重介绍建构主义理论，特别是维果茨基的社会文化理论。我们将深入探讨“最近发展区”（Zone of Proximal Development, ZPD）的概念，以及社会互动、支架（scaffolding）在语言习得中的关键作用。我们还会审视交互主义理论，强调输入（input）、输出（output）以及反馈（feedback）在促进语言能力发展中的相互作用。同时，词汇习得、语法习得、语用能力习得等具体语言组成部分的学习机制，也将得到详细的理论阐释。 第二部分：语言学习的实践路径 理论的价值最终体现在实践之中。《语言学习的奥秘》将理论与教学实践紧密结合，为读者提供可操作的指导。本部分将详细探讨当前主流的语言教学方法，包括但不限于： 直接教学法（Direct Method）与听说法（Audio-Lingual Method）：回顾其核心理念、教学技巧与局限性。 交际教学法（Communicative Language Teaching, CLT）：深入解析其以交际为导向的教学目标、任务设计与课堂活动，强调在真实语境中培养语言运用能力。 任务型教学法（Task-Based Language Teaching, TBLT）：探讨如何通过设计有意义的学习任务来驱动语言学习，以及任务前后教师的角色与指导。 内容与语言整合学习（Content and Language Integrated Learning, CLIL）：分析学科内容与语言学习如何并行不悖，实现双重目标，并探讨其在不同教育阶段的应用。 此外，本书还将探讨语言测试与评估的理论与实践，包括形成性评估与总结性评估，以及如何设计有效的测试工具来衡量学习者的语言能力。学习者因素，如动机、学习策略、个体差异等，在语言学习中的影响也将得到充分的讨论，并提出相应的教学启示。 第三部分：语言学习的前沿探索 随着科学技术的飞速发展和研究方法的不断进步，语言学习的研究领域也在不断拓展。《语言学习的奥秘》的第三部分将目光投向语言学习的前沿领域，引领读者探索最新的研究成果与未来趋势。 神经语言学与脑科学：我们将介绍利用神经影像技术（如fMRI, EEG）研究语言学习的大脑机制，探索语言区域、学习过程的神经基础，以及双语对大脑的影响。 二语习得（Second Language Acquisition, SLA）的最新研究：深入探讨跨语言影响（cross-linguistic influence）、语码转换（code-switching）、语言能力的发展模型等前沿议题。 计算机辅助语言学习（Computer-Assisted Language Learning, CALL）与人工智能（AI）在语言学习中的应用：分析智能辅导系统、自适应学习平台、自然语言处理技术如何革新语言学习体验，以及大数据分析在学习者行为研究中的作用。 社会语言学与语用学的视角：探讨语言变异、社会身份、文化语境对语言学习的影响，以及如何在跨文化交际中培养得体的语用能力。 沉浸式学习与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术：审视这些新兴技术如何创造逼真的语言学习环境，提升学习者的参与度和真实感。 本书结构清晰，语言严谨，充分引用了国内外相关领域的最新研究成果，并配以丰富的案例分析和图表说明。无论您是希望深入理解语言学习的本质，还是寻求改进教学实践的有效方法，亦或是对语言学习的未来充满探索欲，《语言学习的奥秘：理论、实践与前沿探索》都将是您不可或缺的案头佳作。本书致力于为构建更高效、更个性化、更具启发的语言学习体验贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，老实说，一开始并没有立刻吸引我的目光。那种常见的学术书籍封面，略显严肃，色彩也不够活泼，让我犹豫了很久是否要拿起它。然而，当我在书架上反复摩挲，又看到书名中“应用语言学研究设计与统计”这几个字时，内心深处一股隐秘的期待油然而生。我从事应用语言学领域的研究已有一段时间，虽然积累了一些经验，但总感觉在研究方法的严谨性和统计分析的深度上，还存在不少盲区。尤其是在撰写研究论文或者申请课题时，那些关于样本量、信效度、假设检验的细节，常常让我头疼不已。我曾试图从零散的期刊文章或者网上的零星资料中学习，但往往是碎片化的，难以形成系统性的认知。这本书的书名，恰好点中了我的痛点，仿佛一束光照亮了我前行的方向。我渴望找到一本能够清晰阐述研究设计原则，并能循序渐进地讲解统计学应用的著作，它能帮助我避免一些常见的研究陷阱，也能让我更有信心去处理那些复杂的数据。我期待这本书能够提供一套行之有效的研究框架，让我在面对研究问题时，不再感到迷茫和无助。我希望它能教会我如何从一个模糊的研究想法，逐渐打磨成一个结构清晰、逻辑严密的研究计划，并且在后续的分析阶段，能够运用恰当的统计工具，得出具有说服力的结论。这本书能否满足我的这些期待，是我最为关注的。

评分☆☆☆☆☆

进入统计分析的部分，我原本有些忐忑，因为我对统计学一直抱有一种又爱又怕的情感。爱它的力量，怕它的复杂。然而，这本书的讲解方式，很大程度上缓解了我的焦虑。作者并没有一开始就抛出大量的公式和术语，而是从统计学的基本概念和逻辑开始。例如，在介绍描述性统计时，他详细讲解了均值、中位数、标准差等基本指标的意义，以及它们在数据探索中的作用。更重要的是，他并没有停留在理论层面，而是通过大量的实例，展示了如何在具体的应用语言学研究中运用这些统计量。比如，如何用描述性统计来概括语言习得者的词汇量变化，或者如何描述不同教学方法下学习者的阅读速度。我尤其喜欢书中关于“数据可视化”的章节，作者介绍了各种图表类型，如柱状图、折线图、散点图等，并强调了它们在清晰传达研究结果方面的作用。这让我意识到，统计分析不仅仅是数字游戏，更是如何将这些数字转化为有意义的见解。

评分☆☆☆☆☆

让我觉得特别惊喜的是，这本书不仅仅是一本“教科书”，更像是一本“工具书”。它在讲解统计方法时，很多时候会提到具体的统计软件，比如SPSS或R，并且给出了一些基本的软件操作提示。虽然它并没有提供详细的软件操作教程，但这种结合，让我觉得这本书在实际应用性上做得非常到位。我之前学习统计方法时，常常会遇到一个问题：学了方法，但不知道如何在软件中实现。这本书的这种“软硬结合”的思路，极大地降低了我在实际操作中的门槛。它让我知道，学习统计方法，最终是要落到数据分析的实践中去的。而且，它也鼓励我主动去学习和使用这些统计软件，以便更好地应用书中的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书在数据分析部分，还涉及到了一些进阶的统计方法，例如回归分析和因子分析。对于我来说，这些方法一直是我觉得比较难以掌握的领域。但是，这本书的讲解方式，让我觉得没有那么遥不可及了。作者在介绍回归分析时，并没有一开始就讲复杂的多元回归，而是从简单的线性回归开始，逐步深入。他详细解释了回归系数的意义，以及如何解读R方值。更重要的是，他强调了回归分析的应用场景，比如预测某个变量的变化趋势，或者探索不同变量之间的关系。在讲到因子分析时，我原本以为会很难理解，但作者通过一个关于语言学习者动机因素的例子，让我对因子分析有了更直观的认识。他解释了如何通过因子分析，将一些相互关联的变量归纳为少数几个潜在的因子。这对于我理解和处理复杂的量表数据非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

除了研究设计和统计方法的讲解，这本书还有一个让我觉得非常受用的部分，那就是关于“研究伦理”的章节。在很多学术著作中，研究伦理往往是被一笔带过，或者只是简单提及。但是，这本书却花了相当大的篇幅来讨论这个问题，并且结合了应用语言学研究的实际情况。它详细阐述了知情同意、隐私保护、数据保密等重要原则，并且给出了在实际研究中可能遇到的伦理困境以及应对策略。例如，在进行访谈研究时，如何确保被访者的隐私不被泄露？在进行问卷调查时，如何确保数据的匿名性？这些都是我在研究中常常会遇到的问题。这本书的讨论，让我对研究伦理有了更深刻的认识，并且知道如何在研究中更好地保护参与者的权益，同时也保证研究的合规性。

评分☆☆☆☆☆

当我开始阅读关于研究设计的部分时，我感觉作者非常有经验，而且非常理解研究者的困境。书中对于“研究问题的界定”这一环节，花了相当大的篇幅，这一点我非常欣赏。我常常发现，很多研究的失败，并非源于数据分析的问题，而是研究者一开始就没能将研究问题定义得足够清晰和具体。作者在这里举了很多例子，比如如何从一个宽泛的兴趣点，逐步缩小到一个可操作的研究问题，并且如何评估一个研究问题的可行性和价值。这让我意识到，很多时候，我们以为自己有了研究方向，但实际上，那个方向可能只是一个模糊的轮廓。书中提供的“SMART原则”应用在研究问题界定上，也让我耳目一新。此外，关于“研究假设的提出”，作者也给出了很实用的建议，不仅仅是告诉我们“要提出假设”，更是强调了假设的逻辑性和可检验性。我特别喜欢书中关于“理论框架”的部分，它解释了为什么需要理论框架，以及如何选择和构建一个适合自己研究的理论框架。这让我明白，研究并非是孤立的，而是要与已有的理论对话，并在此基础上有所发展。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书的价值，在我看来，远超出了我最初的预期。它不仅仅是一本关于应用语言学研究设计和统计的教材，更是一本能够帮助研究者提升研究能力，解决实际问题的指南。我从中学到了很多宝贵的知识和技巧，并且对未来的研究充满了信心。这本书的系统性、实用性和前瞻性，都让我印象深刻。它不仅能够帮助初学者打下坚实的基础，也能够为有经验的研究者提供新的视角和更深入的理解。我强烈推荐给所有从事应用语言学研究的同行们，无论您是学生还是资深学者，都能从这本书中获益匪浅。它是我近期阅读过最满意的一本学术著作，也是我未来研究过程中必不可少的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书在格式和排版上，也给我留下了深刻的印象。虽然它是一本学术著作，但整体感觉并不枯燥。书中使用了大量的图表、表格和流程图，来辅助说明概念和方法。这极大地提高了阅读的效率和理解的深度。很多时候，一个复杂的统计模型，通过一个清晰的流程图就可以一目了然。同样，一些抽象的研究设计原则，通过一个直观的表格，也能够迅速掌握。我还注意到，书中对重要概念的解释，通常会用加粗字体标出，并且在脚注中提供了相关的参考资料，这对于我进一步深入学习非常有帮助。而且，书中的案例都来源于真实的应用语言学研究，这使得我能够将所学到的知识与实际研究联系起来，而不是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书时，首先翻阅的是目录。目录的条理清晰程度，很大程度上决定了我对一本书的初步印象。我很欣慰地看到，这本书的目录设计得相当合理，从研究的起源、问题的界定，到研究设计的核心要素，再到各种统计方法的应用，层层递进，逻辑性很强。它并没有直接跳入复杂的统计公式，而是先从基础的概念入手，例如研究的伦理、文献回顾的重要性，以及如何提炼研究问题和制定研究假设。这一点让我非常赞赏，因为在我看来，任何深入的统计分析都必须建立在扎实的研究设计之上。如果研究问题本身不够清晰，或者研究设计存在根本性的缺陷，那么即使运用再复杂的统计模型，也无法得出真正有意义的结果。书中对不同研究方法的介绍，也让我眼前一亮。从定性研究的访谈、焦点小组，到定量研究的问卷调查、实验设计，都有比较详尽的阐述。更重要的是，它不仅仅是罗列这些方法，更侧重于讲解如何根据具体的研究问题选择最合适的方法，以及在实际操作中需要注意的细节。例如，在讲到问卷设计时，它详细解释了量表类型的选择、题目措辞的技巧，以及如何进行预试。这些内容对于我这样一个在实践中摸索的人来说，无疑是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解推论性统计时，也做到了循序渐进。从最基础的假设检验概念，到t检验、ANOVA、卡方检验等常用方法的应用，都讲解得非常清晰。我印象深刻的是，书中对每种统计方法的适用条件、计算步骤以及结果解读都做了详尽的阐述。例如，在介绍t检验时，它不仅解释了独立样本t检验和配对样本t检验的区别，还详细说明了在什么情况下应该选择哪一种。更重要的是，书中提供了大量来源于应用语言学领域的研究案例，这些案例让我在学习统计方法时，能够立刻联想到自己的研究，并且知道如何将这些方法应用到我的数据中。我之前总是觉得，很多统计教材过于抽象，脱离实际，但这本书在这方面做得非常好。它就像一位经验丰富的导师，一步步地引导我理解复杂的统计概念，并且告诉我如何在实践中运用它们。