AMOS与研究方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:重庆大学出版社

作者:荣秦生

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:2009-3

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787562448068

丛书系列:万卷方法

图书标签:

• 统计
• amos入门
• 结构方程
• 方法论
• SEM
• 统计学
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• 社会科学
• 数据分析
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• 问卷调查
• 量化研究
• 模型验证

《心理学研究设计与统计实践指南》 导读： 本书旨在为心理学及相关人文学科的研究者，特别是初入研究领域的研究生、博士后及独立研究人员，提供一套全面、系统且高度实用的研究设计与统计分析框架。它避开了纯粹的理论堆砌，而是将重点放在“如何将理论转化为可检验的假设，并运用恰当的统计工具对数据进行严谨的解释”这一核心环节。本书不仅是一本工具书，更是一本关于研究思维和规范的指南。 --- 第一部分：研究思维的构建与实验范式的确立 第一章：研究的起点：问题、理论与概念化 本章深入探讨了优秀心理学研究的基石——高质量的研究问题。我们不再仅仅满足于描述现象，而是着重于探究“为什么”和“如何”。本章详细解析了如何从广泛的学术文献中提炼出具有理论深度和实践意义的特定问题。重点关注变量的精确界定，区分自变量、因变量、调节变量和中介变量的理论角色。 操作化与测量： 讨论了心理学核心概念（如智力、焦虑、动机）如何被转化为可测量和可操作的指标。涵盖了经典测量理论（CTT）和项目反应理论（IRT）的初步介绍，强调信度和效度的多维度考量。 文献综述的批判性阅读： 教授如何识别现有研究中的方法学缺陷，从而定位自身的独特贡献点，避免“重复造轮子”的研究。 第二章：研究设计的骨架：从横断面到纵向 研究设计是确保因果推断有效性的蓝图。本章系统梳理了心理学研究中主要的范式。 实验设计的精髓： 详细讲解真实验（随机对照试验，RCT）的内部有效性保障机制，包括盲法、安慰剂效应的控制。对准实验设计（如时间序列、非等效控制组）在现实场景中应用的局限与策略进行深入剖析。 非实验性设计的权衡： 重点讨论相关研究（Correlational Studies）和描述性研究（Descriptive Studies）的应用场景，强调在缺乏随机分配时，如何通过匹配、协变量分析等统计手段努力模拟随机化过程，以增强解释力。 纵向研究的设计与挑战： 探讨队列研究、面板研究和趋势研究，尤其关注追踪数据的复杂性，例如跨时间点数据依赖性、样本失访（Attrition）对结果的潜在偏差。 第三章：抽样的艺术与伦理的基石 本章强调样本代表性对研究推广性的决定性作用。 概率抽样与非概率抽样： 详细区分简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等概率方法，以及便利抽样、目的性抽样在探索性研究中的“必要之恶”。 样本量估算（Power Analysis）： 提供详尽的指南，教授如何依据预期效应量（Effect Size）、显著性水平 ($alpha$) 和统计功效（Power, $1-eta$）来计算所需的最小样本量，这是保障研究成果可靠性的第一道防线。 研究伦理的实践： 讨论知情同意的动态过程、数据保密与匿名化处理，以及应对特殊群体（如弱势群体、儿童）研究的伦理审查要点。 --- 第二部分：数据准备与描述性统计的基石 第四章：数据清洗与预处理：迈向可靠的分析 原始数据往往是混乱的，本章专注于将“脏数据”转化为可分析的结构化信息。 数据录入与管理： 介绍高效的数据管理流程，强调使用专业统计软件的数据视图和语法操作的优势。 缺失值处理的策略： 不仅仅是删除，而是深入探讨完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的假设检验。教授如何运用期望最大化（EM）算法、多重插补（Multiple Imputation, MI）等高级技术来最小化缺失值带来的偏倚。 异常值（Outliers）的识别与处置： 介绍基于标准差、箱线图、马氏距离等多种识别方法，并探讨在不同分析模型下（如回归、方差分析）对异常值的稳健处理方案。 第五章：数据可视化与描述性统计 本章强调描述性统计不仅仅是报告中心趋势和离散度，更是检验数据分布形态、发现潜在模式的关键步骤。 中心与分散的报告： 解释均值、中位数、众数在不同分布下的适用性；以及标准差、方差、四分位距的解释。 分布形态的诊断： 详细阐述偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）的含义，以及它们对后续参数检验（如t检验、ANOVA）的潜在影响。 基础图形： 重点介绍直方图、密度图、箱线图和散点图的有效构建和解读，强调图形应服务于数据叙事，而非仅仅是装饰。 --- 第三部分：推断性统计的核心工具箱 第六章：基于正态分布的参数检验：t检验与方差分析（ANOVA） 本章是推断统计学的核心起点，专注于比较组间差异。 t检验的深度解析： 区分独立样本t检验、配对样本t检验和单样本t检验的适用条件。重点解析方差齐性检验（Levene's Test）的结果如何影响t统计量的计算和解读。 方差分析（ANOVA）的层级构建： 从单因素ANOVA到双因素ANOVA，再到重复测量ANOVA（RM-ANOVA）。清晰界定主效应（Main Effects）、简单效应（Simple Effects）和交互作用（Interaction Effects）的统计含义和理论价值。 事后检验（Post-Hoc Analysis）： 在ANOVA发现显著差异后，如何选择合适的比较方法（如Tukey HSD, Bonferroni校正, Scheffé检验），以控制I类错误膨胀。 第七章：方差分析的扩展与稳健方法 本章将方差分析框架扩展到处理更复杂的实验设计。 协方差分析（ANCOVA）： 教授如何利用协变量来“控制”已知的混淆变量（Confounding Variables）的影响，从而提高统计检验力并减少误差方差。 多因素方差分析（MANOVA）： 在需要同时检验多个相互关联的因变量时，如何运用MANOVA检验整体差异，以及后续的单变量检验策略。 非参数检验的替代方案： 在数据不满足正态性或方差齐性假设时，提供对应的非参数替代方法（如Mann-Whitney U, Kruskal-Wallis H, Wilcoxon Signed-Rank），并讨论其与参数检验功效的权衡。 第八章：线性回归的原理与应用 回归分析是心理学中最常被误用，也最强大的预测工具之一。 简单线性回归： 深入剖析回归系数（斜率与截距）的解释、$R^2$ 的含义，以及残差分析在模型诊断中的核心地位。 多元线性回归： 关注多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理。教授如何通过偏回归系数（Partial Regression Coefficients）来理解各个自变量对因变量的独立贡献。 模型选择与假设检验： 讨论逐步回归（Stepwise Selection）的风险，推崇基于理论的模型构建方法。强调对模型假设（线性、残差独立性、同方差性）的严格检验。 --- 第四部分：高级建模与中介/调节分析 第九章：相关与关联的深度挖掘：中介与调节 本章聚焦于回答“A如何影响C”和“在什么条件下A影响C”这两个关键理论问题。 中介模型（Mediation）： 详细介绍Baron和Kenny的经典三步法，并重点推介Preacher和Hayes提出的基于Bootstrap的间接效应检验方法，强调其在统计学上的优越性。 调节模型（Moderation）： 解释交互作用项（Interaction Term）的构建和检验，区分何时应将乘积项加入模型以检验调节效应。 有调节的中介（Moderated Mediation）： 讲解如何整合这两种效应，构建复杂的理论路径模型，并指导读者如何报告这些复杂结构模型的发现。 第十章：结构方程模型（SEM）的实践入门 SEM是整合因子分析与回归分析的统一框架，是现代心理学复杂理论检验的利器。 潜变量与测量模型： 解释如何通过验证性因子分析（CFA）来检验测量工具的效度和结构，区分潜变量（Latent Variables）与观测变量（Observed Variables）。 路径分析与结构模型： 指导读者如何将理论路径图转化为可检验的SEM模型，并解读拟合指数（如$chi^2$, CFI, TLI, RMSEA）的含义，区分模型拟合优度与理论支持度。 潜变量交互作用： 介绍在SEM框架内处理乘积项（交互作用）的方法，确保交互项的检验符合潜变量的特性。 结论：研究的持续性与报告的透明度 本书最后总结了优秀研究的共同特征：透明度、可重复性以及理论驱动。强调统计分析是手段而非目的，最终的价值在于其对心理学知识体系的增量贡献。 --- 目标读者： 心理学、教育学、社会学、管理学等领域的研究生、青年教师及需要独立开展实证研究的专业人士。本书假定读者对基础代数有一定了解，但对统计软件操作不熟悉，因此力求在理论与操作的衔接处提供清晰的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

这本书是比较薄的，容量不大，浅显易懂，应该算是结构方程分析及AMOS软件应用的一个入门书。 荣泰生老师是台湾人，中国税务出版社引进台湾五南出版社的一套书中就有他的一本《企业研究方法》，书也很好的。

评分☆☆☆☆☆

zcjwpp1990 “书的质量很好，字很清晰，理论深入浅出，通俗易懂，轻巧方便携带，是学习AMOS的入门必备教材” z***0 “AMOS方面的书在网上找了一下不是很多，作为SPSS的扩展，买来翻读相信会大有裨益，很多东西还要在使用中体会。” 历***香 “《AMOS与研究方法（第2版...  

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可以说是很通俗了

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这个特别好 很早之前我读了个开头。。但是就没再看下去。。

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看了3遍也没明白SEM怎么做。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

可以说是很通俗了