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出版者:江苏南京师范大学

作者:徐文彬

出品人:

页数:249

译者:

出版时间:2007-3

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787811015720

丛书系列:

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• 统计学
• 社会学
• 文学
• 教育统计学
• 统计学
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• 测量与评价
• 教育测量
• 心理统计
• 研究方法

《教育统计学》 内容提要 本书系统地阐述了教育领域中统计学原理与方法的应用。全书分为三个主要部分：基础篇、进阶篇和应用篇。 第一部分：基础篇 本部分旨在为读者构建扎实的统计学基础，使其能够理解和运用基本的统计概念和工具。 第一章 统计学概述与教育研究中的作用：本章首先界定统计学的概念及其在人类认知和科学研究中的地位。随后，重点阐述统计学在教育研究中的不可替代性，包括如何通过数据收集、整理、分析和解释来理解教育现象、评估教育干预效果、预测教育发展趋势等。我们将探讨统计思维如何帮助教育工作者和研究者做出更明智的决策，以及统计学在教育理论构建和实践改进中的关键作用。 第二章 数据类型与测量尺度：本章深入分析教育研究中常见的数据类型，包括定性数据（如学生对教学方法的态度）和定量数据（如考试分数）。在此基础上，详细介绍四种基本的测量尺度：定类尺度（名义尺度）、定序尺度（顺序尺度）、定距尺度（间隔尺度）和定比尺度（比例尺度）。每种尺度都将结合教育研究中的实例进行说明，帮助读者理解不同类型数据的特性及其对后续统计分析方法选择的影响。 第三章 描述性统计：数据的概览：本章聚焦于如何通过描述性统计方法来概括和呈现教育数据的基本特征。我们将讲解集中趋势的度量，如均值（平均数）、中位数和众数，并分析它们各自的适用情境；介绍离散程度的度量，如全距、四分位距、方差和标准差，以及它们如何揭示数据的变异性。此外，本章还会涉及频数分布表、直方图、条形图、折线图等可视化工具，以直观地展示数据分布形态，帮助读者迅速掌握数据的核心信息。 第四章 概率论基础：本章为理解推论统计奠定基础，介绍概率的基本概念、事件的概率计算方法、条件概率、独立事件以及概率分布。我们将着重讲解在教育研究中常见的概率分布，如二项分布和正态分布，并阐述其在理解随机变量行为和进行统计推断中的重要性。 第二部分：进阶篇 本部分将深入探讨统计推断的方法，以及如何利用样本数据对总体进行推论，并介绍常用的统计检验技术。 第五章 抽样方法与抽样分布：本章讨论教育研究中常用的抽样方法，包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样，并分析它们的优缺点及适用范围。随后，重点介绍抽样分布的概念，特别是样本均值的抽样分布，以及中心极限定理在其中扮演的关键角色。理解抽样分布是进行统计推断的核心。 第六章 参数估计：本章讲解如何根据样本数据对总体的未知参数（如总体均值、总体比例）进行估计。我们将详细介绍点估计和区间估计的方法。重点阐述置信区间（Confidence Interval）的构建原理和解释，帮助读者理解估计的精确度和不确定性，以及如何利用置信区间来推断总体的可能取值范围。 第七章 假设检验的基本原理：本章介绍假设检验的核心思想和步骤。我们将阐述原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的设定，检验统计量、显著性水平（α）、P值（p-value）的概念，以及如何根据P值做出拒绝或不拒绝原假设的决策。同时，还将介绍第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）及其影响。 第八章 单样本与双样本均值检验：本章详细介绍几种常用的均值检验方法。包括：Z检验和t检验（用于单个样本均值与已知总体均值的比较，以及两个独立样本均值之间的比较），以及配对t检验（用于分析配对观测数据，如同一学生在不同时间点的成绩）。每种检验方法都将结合教育场景给出具体应用步骤和结果解释。 第九章 方差分析（ANOVA）：本章介绍方差分析的基本原理和应用，它是一种用于比较三个或更多组均值差异的统计技术。我们将详细讲解单因素方差分析（One-way ANOVA），探讨如何通过分析组间差异和组内差异来判断不同处理（如不同教学方法、不同课程设计）对因变量（如学习成绩）的影响是否存在显著差异。 第三部分：应用篇 本部分将介绍更复杂的统计模型和技术，并聚焦于它们在教育研究中的具体应用，帮助读者解决更广泛的教育问题。 第十章 相关与回归分析：本章探讨变量之间的线性关系。首先介绍相关系数（如Pearson相关系数）的计算和解释，以衡量两个定量变量之间关系的强度和方向。随后，深入讲解一元线性回归分析，包括回归方程的建立、斜率和截距的解释，以及决定系数（R²）的应用。这将帮助读者预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。 第十一章 多元回归分析：本章扩展了回归分析的概念，介绍如何同时使用多个自变量来预测一个因变量。我们将讨论复相关、复决定系数，以及如何解释多元回归方程中的各个回归系数，并探讨多重共线性等潜在问题。这对于理解影响教育结果的复杂因素组合至关重要。 第十二章 卡方检验：本章介绍卡方检验（Chi-square test）在教育研究中的应用，它主要用于分析分类变量之间的关联性。我们将详细讲解卡方拟合优度检验（Goodness-of-fit test）和卡方独立性检验（Test of Independence），以及如何分析不同群体在某个分类变量上的分布是否存在显著差异，或两个分类变量之间是否存在统计学上的关联（例如，学生学习风格与考试成绩等级之间的关系）。 第十三章 非参数统计方法：本章介绍当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，可以使用的一系列非参数统计方法。包括：Mann-Whitney U检验（替代独立样本t检验）、Wilcoxon符号秩检验（替代配对t检验）以及Kruskal-Wallis H检验（替代单因素ANOVA）。这些方法在教育研究中具有广泛的应用价值。 第十四章 因子分析与聚类分析（导论）：本章对因子分析和聚类分析进行初步介绍。因子分析主要用于识别潜变量或测量多个变量背后的共同因素，例如用于构建和验证问卷的结构。聚类分析则用于将相似的对象（如学生、学校）分成不同的群体。本章旨在让读者了解这些更高级的数据降维和模式识别技术在教育研究中的潜在应用。 本书特色 本书最大的特色在于其理论与实践的紧密结合。每个统计概念的讲解都辅以大量的教育研究实例，确保读者能够理解统计方法如何应用于解决真实的教育问题。书中提供了清晰的步骤指导，以及对统计结果的深入解读，帮助读者不仅掌握“如何做”，更理解“为什么这样做”以及“结果意味着什么”。此外，本书在内容组织上循序渐进，从基础概念到复杂模型，适合统计学初学者以及需要提升统计应用能力的教育工作者和研究者。通过本书的学习，读者将能够批判性地理解和评估教育研究中的统计信息，并能够独立设计和分析教育研究项目。

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这本书最让人称赞的一点，是它对教育研究伦理和数据解释的审慎态度。在许多偏重技术的统计书籍中，往往忽略了数据背后的社会和教育意义。然而，这本书的作者显然具有深厚的教育学背景，他们非常强调统计结果必须置于具体的教育情境中去理解，反对任何形式的“数据崇拜”或“过度推断”。例如，在讨论相关性与因果性的区别时，作者花费了大量篇幅来论证，即使通过最复杂的回归模型得出了统计显著的结果，也不能轻易地断言“A导致了B”，而是必须回归到教育理论的视角去审视其内部和外部效度。这种对研究严谨性的坚持，对于培养年轻研究人员的科学精神至关重要。书中对于如何撰写研究报告中“讨论”部分的指导尤为实用，它教会我如何恰当地陈述研究发现的局限性，如何避免使用夸大其词的语言来描述统计功效，以及如何将统计发现转化为对教育实践有指导意义的政策建议。这种强调责任感的写作风格，让我意识到，教育统计学不仅仅是一套数学工具，更是一门关乎社会责任和专业诚信的学问。

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这本书的行文风格实在令人耳目一新，完全颠覆了我对传统学术著作的刻板印象。它没有那种枯燥乏味的公式堆砌和晦涩难懂的理论阐述，反而像一位经验丰富、风趣幽默的导师，耐心地引导我们一步步走入这个看似高深莫测的领域。作者似乎深谙教育工作者在面对数据时的那种既渴望又畏惧的复杂心理，因此，他对每一个统计概念的引入都处理得极为细腻和贴心。举例来说，在讲解假设检验时，他没有直接抛出P值和显著性水平这些让人望而生畏的术语，而是先用一个生动的课堂教学场景作为引子，比如“我们如何确定新的教学方法真的比旧方法更有效？”这个问题，一下子就把抽象的统计问题拉回到了我们日常工作的实际情境中。这种“情景代入式”的教学方法极大地降低了读者的心理门槛，让人感觉学习统计不再是为了应付考试，而是为了解决真实世界中遇到的教育难题。书中的图表设计也颇具匠心，色彩搭配柔和而不失专业，数据可视化清晰直观，即便是初次接触统计分析的人，也能通过这些图表快速捕捉到数据的核心信息，而不是在密密麻麻的数字表格中迷失方向。尤其值得称赞的是，书中对统计软件操作的介绍，不是机械地罗列菜单命令，而是紧密结合实际案例进行讲解，教会读者如何将理论知识转化为可操作的分析步骤。这种注重实践应用和友好交互的写作方式，让阅读体验变得愉悦而高效。

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从排版和装帧设计来看，这本书显然是经过了精心打磨的，体现了出版方对读者体验的尊重。内页的纸张质地优良，触感舒适，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本需要反复翻阅和标记的参考书来说至关重要。更细致之处在于章节之间的逻辑衔接和标题设置。每章的开头都有一个“学习目标”清单，清晰地告诉读者本章将要掌握的核心技能，这极大地帮助我规划学习进度和自我检测学习效果。而在每章的末尾，设置的“关键概念回顾”和“自测练习题”更是体现了一种教学闭环的设计理念。这些练习题的设计非常精妙，它们不仅测试了对基本概念的记忆，更重要的是考察了对统计推断过程的理解和批判性思维。我尤其欣赏它在“常见误区”板块的设置，很多时候，我们不是因为学不会，而是因为被一些似是而非的统计陷阱所误导。这本书直截了当地指出了这些陷阱，并提供了如何规避的明确建议，这种“防患于未然”的写作态度，使人倍感亲切和可靠。整本书的装帧结实耐用，足以应对高频率的查阅和携带，相信它能陪伴我度过未来好几年的学术生涯。

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这本书的深度与广度令人印象深刻，它巧妙地在基础知识的夯实与前沿研究方法的探讨之间找到了一个近乎完美的平衡点。对于初学者而言，它构建了一个坚实的知识地基，确保了对描述性统计、概率分布等核心概念的理解是扎实而无懈可击的。但更难能可贵的是，作者并未止步于此，而是富有远见地引入了许多当前教育研究领域热点和难点。我特别关注了它关于结构方程模型（SEM）和多层线性模型（MLM）的章节。通常，这两部分内容在其他教材中往往被简化或一带而过，或者要求读者具备极高的数学背景。然而，这本书的处理方式是先用清晰的逻辑图梳理出模型的内在结构和适用情境，然后才逐步引入必要的数学表达，并且始终强调“为什么”要用这个模型，而不是仅仅停留在“怎么用”。这种由宏观到微观、由理论到应用的层层递进，极大地拓宽了我的研究视野。我感觉自己不再仅仅是一个统计方法的执行者，而是一个有能力根据研究问题审慎选择最合适分析工具的研究者。书中的案例研究部分选材也非常具有代表性，涵盖了从学生学习动机、教师效能到课程评估等多个教育维度，使得理论学习与实际应用之间的鸿沟被有效地弥合了。

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阅读这本书的过程，就像是参与了一场结构严谨、环环相扣的思维训练营。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维模式的重塑。作者似乎有一种魔力，能把原本看似孤立的统计分布、抽样方法、效应量等概念，串联成一个完整的、动态的研究决策链条。我发现，我过去在处理数据时常常出现的犹豫和混乱感，随着阅读的深入而逐渐消散。这种变化源于作者对“研究设计”和“统计分析”之间不可分割关系的强调。书中花了大量的篇幅来讨论如何在前测阶段就规划好分析策略，而不是等到数据收集完毕才“临时抱佛脚”地选择分析方法。这种前瞻性的指导，对于任何一个希望设计出高质量实证研究的人来说，都是无价的。此外，书中对统计软件输出结果的解读，也展现了极高的专业水准，它教我们如何“阅读”机器的语言，而不是盲目相信表格中的数字。通过这本书，我不仅学会了操作，更重要的是学会了如何像一个专业的教育统计学家那样去思考和提问。它真正实现了从“术”到“道”的跨越，是工具书和思想启迪录的完美结合。

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