Handbook of Psychological Testing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Kline, Paul

出品人:

页数:752

译者:

出版时间:1999-11

价格:$ 141.25

装帧:

isbn号码:9780415211581

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• psychology
• 心理测量
• 心理学
• 测试与评估
• 心理评估
• 心理诊断
• 量化研究
• 统计学
• 临床心理学
• 教育心理学
• 行为科学

好的，这是一份针对一本名为《Handbook of Psychological Testing》之外的、关于心理测量学领域的、详尽的图书简介： --- 《当代心理测量学前沿：理论、方法与应用深度解析》 图书概述 本书旨在为心理学、教育学、人力资源管理以及相关社会科学领域的研究者、高阶学生和专业实践者提供一个全面、深入且与时俱进的心理测量学知识体系。我们避开了对基础概念的重复罗列，而是聚焦于当前研究热点、方法学的革新以及新兴技术在测试构建与评估中的实际应用。本书结构清晰，内容严谨，通过对大量前沿案例和实证数据的分析，力图构建一座连接经典理论与未来实践的桥梁。 全书共分为五个相互关联的部分，涵盖了从测试理论的深化理解到复杂数据结构的分析，再到新兴技术在评估领域带来的变革。 --- 第一部分：心理测量学理论的拓展与深化 本部分深入探讨了传统测量理论（如CTT）在现代复杂情境下的局限性，并详细阐述了替代性与补充性框架的最新发展。 第一章：项目反应理论（IRT）的复杂模型与应用 本章不再停留在基本的一参数、二参数模型，而是重点剖析了三参数对数逻辑斯蒂模型（3PLM）在区分度、猜答效应和项目特征曲线的非对称性处理中的实际应用。此外，我们还详细介绍了区分项目（DIF）的识别与修正，特别是利用贝叶斯结构方程模型（BSEM-IRT）对模型拟合的稳健性检验。讨论了多维IRT模型（MIRT）如何有效处理具有潜在交互作用的构念测量，并提供了使用R语言包（如`mirt`）进行高级MIRT分析的实操指南。 第二章：概化理论（G-Theory）的现代视角 概化理论被重新置于重视结果可靠性的现代评估框架中。本章详细介绍了“D研究”和“$p imes i$ 交互作用”的精确计算方法，强调其在教育评价、人员选拔中的重要性，例如，如何区分测试情境的稳定性与人员本身的稳定性。重点分析了如何利用G-Theory处理跨层次、时间点或评估者的多重泛化域（Facets），以及如何利用泛化系数（G-Coefficient）指导测试设计优化。 第三章：测量不变性与跨文化适应 在全球化背景下，测量不变性（Measurement Invariance）是确保测试公平性的核心。本章系统梳理了经典多组比较（MGC）的步骤，从构念等效性到量表等效性。详尽解析了基于潜变量模型的测量不变性检验（如多组CFAs），并详细区分了配置性不变性（Configural）、度量不变性（Metric）和数量不变性（Scalar）的含义及其对解释力的影响。针对不同文化背景的测试移植，本章提供了具体的语境化（Contextualization）和适应性（Adaptation）策略，并强调了语义分析（Semantic Analysis）在跨文化验证中的作用。 --- 第二部分：新兴测量方法与数据驱动的评估 本部分聚焦于利用计算能力和大数据方法改进测试的效度和信度评估。 第四章：贝叶斯方法在项目校准中的应用 本书强调了贝叶斯方法在处理小样本、缺失数据和先验信息整合方面的优势。重点介绍了贝叶斯IRT校准，特别是如何利用MCMC算法进行参数估计。讨论了如何纳入专家知识（先验分布）来稳定项目参数，并在测试的早期开发阶段实现更高效的项目信息函数（IPF）构建。 第五章：自适应测试（CAT）的动态优化 超越基础的“项目银行”概念，本章深入探讨了高效CAT的设计与实施。详细阐述了最优项目选择策略，如最大化后验信息（MAP）和最小化标准误差（MSE）。此外，本书特别关注了CAT中序列依赖性（Sequential Dependence）的处理，即如何通过考虑受测者对先前项目的反应来优化后续项目的选择，以提高测试效率和用户体验。 第六章：复杂结构数据分析：网络理论与测量 本章引入心理测量学的前沿视角——心理测量网络（Psychometric Networks）。阐述了如何使用图论方法（如中心性、模块化）来理解和测量复杂的心理构念（如人格、情绪状态）。重点分析了网络分析如何揭示构念内部的动态交互作用，并讨论了网络稳定性的评估，这为评估者提供了超越传统因子分析的工具来理解构念的结构。 --- 第三部分：效度论的重构与证据整合 本部分将效度研究置于更广阔的证据链条中进行探讨。 第七章：效度证据的论证与证据链的构建 本书强调效度是一个持续积累的论证过程而非单一的统计指标。详细阐述了“效度论证”（Validity Argumentation）的系统构建，涵盖内容效度（特别是作业分析与蓝图的精准匹配）、结构效度（潜变量模型的高级应用）、关联效度（预测效度与并发效度）以及反应过程效度（Process Evidence）。本书提供了构建强有力效度论证的结构化框架。 第八章：大规模测试中的结果解释与后果效度 聚焦于高风险（High-Stakes）测试环境。本章深入探讨了测试结果的误用与滥用（Misuse/Misinterpretation）。详细分析了测试分数用于关键决策（如升学、招聘）时需要考量的社会后果（Consequential Validity），并提供了量化评估决策后果的框架，强调测试制定者在维护社会公平方面的伦理责任。 --- 第四部分：测试的构建、开发与质量保障 本部分聚焦于测试开发的精细化操作流程。 第九章：项目编写的认知心理学基础 深入分析了优秀项目编写者所需具备的认知技能。从认知负荷理论（Cognitive Load Theory）的角度解析如何设计清晰、无歧义的题目。讨论了如何利用“认知预测试”（Cognitive Interviewing）技术，系统地诊断项目理解障碍，从而实现项目质量的早期优化，而非仅仅依赖统计指标。 第十章：信度估计的替代指标与稳健性评估 在传统Cronbach $alpha$ 之外，本章介绍了Omega系数（如McDonald's Omega Total/Hierarchical）作为替代内部一致性指标的优势，特别是在多维度或存在残差相关性时的应用。同时，详细阐述了如何通过Bootstrap方法和交叉验证来评估信度估计的稳健性，以应对数据分布不常态或模型假设被轻微违反的情况。 --- 第五部分：特殊人群与新兴领域的测量挑战 本部分关注测试实践中的前沿和敏感领域。 第十一章：计算机化测试（CAT）中的公平性与偏见 本章结合现代统计方法，专门探讨差异项目功能（DIF）在自适应环境中的复杂性。讨论了如何通过项目反应理论中的多组分析识别DIF，并探讨了消除DIF的几种主流策略（如项目剔除、项目参数锚定）。强调在动态测试环境中维持跨群体分数可比性的操作难度。 第十二章：测量学习成果与情感（Affective）构念 随着教育和临床实践对非认知技能重视的增加，本章讨论了测量动机、毅力（Grit）和心理健康状态的挑战。重点介绍了基于情境判断测试（SJT）的设计原则、反应偏差（如社会赞许性）的控制，以及如何利用时间序列分析来捕捉情感状态的波动性，为这些难以捉摸的构念提供更可靠的测量工具。 --- 本书特色总结 本书的独特之处在于其问题驱动（Problem-Driven）的叙事方式，而非简单的知识罗列。它要求读者不仅要掌握“如何计算”，更要理解“为什么采用此方法”以及“在何种情境下此方法最为合适”。通过对先进统计软件和前沿研究的深度整合，本书为专业人士提供了迈向未来心理测量实践的坚实基础。

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