Quantitative Research Methods for Professionals in Education and Other Fields pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Vogt, W. Paul

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2006-1

价格:$ 134.92

装帧:Pap

isbn号码:9780205359134

丛书系列:

图书标签:

Quantitative Research
Educational Research
Research Methods
Statistics
Data Analysis
Professional Development
Higher Education
Social Science
Applied Research
Evaluation

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具体描述

This concise text discusses a wide range of quantitative research methods, including advanced techniques such as logic regression, multilevel modeling, and structural equation modeling. Because the text emphasizes concepts rather than mathematics and computation formulas, it is accessible to a wide range of users of research. Professional practitioners in areas such education, business, social work, and psychology can gain an understanding of research methods sufficient to base their work on advanced research in their fields. The text discusses the quantitative designs and analytic techniques most needed by students in the social sciences and in applied disciplines such as education, social work, and business. It teaches what the various methods mean, when to use them, and how to interpret their results. Since it emphasizes general understanding rather than mathematical foundations, students are able to review a broad range of methods in a comparatively short space.

深入探索教育及其他领域定量研究方法，赋能专业人士精准决策与严谨分析本书旨在为教育学及相关领域的专业人士提供一套全面、实用的定量研究方法指南。在数据驱动的时代，理解并掌握这些工具对于提升研究质量、支持循证决策至关重要。本书不侧重于抽象的理论阐述，而是聚焦于方法在实际应用中的落地，帮助读者将复杂的统计概念转化为解决实际问题的利器。核心内容概览：本书将带领读者系统性地学习定量研究的设计、执行、数据分析及结果解读等关键环节，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。第一部分：定量研究的基石——设计与基础研究问题的界定与可操作化：学习如何将模糊的研究议题转化为清晰、可衡量的研究问题，这是定量研究的起点。我们将深入探讨变量的识别、概念化与操作化定义，确保研究的逻辑严谨性和可重复性。研究设计的类型与选择：掌握不同类型的定量研究设计，包括实验研究（真实验、准实验）、准实验设计、相关研究、调查研究（横断面、纵向）等，并学会根据研究目的、资源和伦理考量选择最适合的研究设计。特别关注如何通过设计最大化内部效度和外部效度。抽样技术与代表性：深入讲解概率抽样（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（便利抽样、配额抽样、目的抽样）的原理与应用。分析不同抽样方法对研究结果代表性的影响，以及如何处理抽样误差。测量工具的开发与信效度：学习如何选择或开发可靠、有效的测量工具，包括问卷、量表、标准化测试等。详细阐述信度（如克朗巴赫系数、重测信度）和效度（如内容效度、结构效度、效标关联效度）的评估方法，确保测量数据的质量。第二部分：数据收集与管理数据收集的策略与技巧：探讨在线调查、纸质问卷、访谈（结构化）、观察（结构化）等多种数据收集方式的优缺点。强调在数据收集过程中如何保证过程的标准化和受控性。数据录入、清理与转换：教授实用的数据录入技巧，以及如何识别和处理缺失值、异常值等数据质量问题。讲解必要的数据转换（如变量 recoding, standardizing）以满足统计分析的需求。第三部分：核心统计分析方法描述性统计：掌握常用描述性统计指标，如集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（标准差、方差、全距）、分布（频率、百分比、偏度、峰度）的计算与解读。学会使用图表（直方图、箱线图、散点图）直观展示数据特征。推论性统计入门：理解统计推断的基本原理，包括参数估计（点估计、区间估计）和假设检验。介绍P值、置信区间等核心概念，以及如何避免常见的统计误区。比较均值： t检验：讲解独立样本t检验（比较两组独立样本均值）、配对样本t检验（比较同一组样本在不同时间点或条件下的均值）以及单样本t检验（将样本均值与已知总体均值进行比较）的应用场景、假设条件及结果解读。方差分析（ANOVA）：深入介绍单因素方差分析（比较三个及以上组别均值）、多因素方差分析（探究多个自变量对因变量的影响）以及协方差分析（ANCOVA，控制协变量的影响）。重点在于理解F统计量、P值以及事后检验（post hoc tests）的意义。研究变量之间的关系：相关分析：学习皮尔逊积矩相关系数（Pearson r）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rho）的计算与解释，理解相关强度和方向，并区分相关与因果。回归分析：简单线性回归：探讨一个自变量与一个因变量之间的线性关系，理解回归方程、斜率、截距、决定系数（R²）的含义，以及如何进行预测。多元线性回归：学习如何纳入多个自变量来预测因变量，理解回归系数的解释、多重共线性问题以及模型拟合优度（Adjusted R²）的评估。逻辑回归：专注于因变量为二分类变量时的预测模型，讲解Odds、Odds Ratio（OR）及其在研究中的应用。分类数据的分析：卡方检验（Chi-square test）：讲解独立性卡方检验（探究两个分类变量之间是否存在关联）和拟合优度卡方检验（检验观察频数与理论频数是否一致）。列联表分析：介绍更深入的列联表分析方法，如Fisher精确检验（适用于小样本）。第四部分：高级研究方法与应用因子分析（Factor Analysis）：介绍因子分析在探索性数据分析中的应用，如何通过识别潜在因子来简化变量结构，例如在量表开发中。结构方程模型（SEM）初步：简要介绍结构方程模型的基本思想，即同时分析变量之间的路径关系，包括测量模型和结构模型，为更复杂的理论模型验证打下基础。研究结果的呈现与报告：教授如何清晰、准确地呈现定量研究结果，包括表格、图表的规范化使用，以及如何撰写研究报告、论文，使研究成果易于被他人理解和采纳。本书的特色与优势：实践导向：每一章节都紧密结合教育及相关领域的实际研究案例，帮助读者理解抽象概念在真实情境中的应用。步骤清晰：研究方法的讲解遵循逻辑顺序，从设计到报告，层层递进，易于学习和掌握。注重解读：除了教授计算和操作，本书更强调对统计结果的深入解读，帮助读者理解“为什么”以及“这意味着什么”。软件辅助：尽管本书不局限于任何特定软件，但会提供关于如何利用主流统计软件（如SPSS, R）进行数据分析的指导方向，使读者能够快速上手。通过对本书的学习，教育及相关领域的专业人士将能够更自信地设计和执行定量研究，更有效地分析和解读数据，从而为改进教学实践、评估项目成效、推动学科发展提供强有力的实证支持。本书将成为您在学术研究和专业实践中不可或缺的得力助手。