具体描述
《心理与教育统计学》共包括十一章，胡咏梅教授编写了其中的第五、六、八、九章。在编写过程中，中国人民大学出版社的陈红艳编辑为《心理与教育统计学》的出版提供了诸多支持，广西师范大学的曾平飞副教授、四川师范大学的毛秀珍讲师等帮我们通读并校正了其中的错误，在此一并表示衷心的感谢。写作的过程是艰辛的，尽管我们已经尽力，但疏漏错误依然难免，敬请各位读者批评指正。
图书名称：应用型数据分析：从理论到实践的桥梁 图书简介 本书旨在为非统计学专业背景的读者，特别是社会科学、教育学、管理学、市场营销和公共卫生等领域的学生、研究人员和从业者，提供一套全面、实用且易于理解的数据分析方法论。我们深刻认识到，在当今数据驱动的时代，掌握数据分析技能已成为提升专业素养的关键。然而，许多现有的统计学教材往往过于侧重抽象的数学推导和复杂的公式证明，导致读者在实际应用中感到力不从心。 《应用型数据分析：从理论到实践的桥梁》正是在这样的背景下应运而生。它致力于架设理论知识与实际数据处理之间的鸿沟，强调概念理解、软件操作和结果解读的有机结合。本书不是一本侧重于构建数理统计学大厦的著作，而是聚焦于“如何使用”和“如何解释”的实践指南。 核心理念与结构设计 本书的核心理念在于“少即是多”的聚焦原则。我们精选了在社会科学和应用领域中最常用、最核心的数据分析技术，避免了不必要的复杂模型堆砌，确保读者能够快速建立起高效的数据分析工作流。全书内容围绕数据准备、描述性分析、推断性统计检验、关系建模和数据可视化这五大关键环节展开。 第一部分：数据基础与准备——奠定坚实的第一步 本部分是整个分析流程的基石。我们详细阐述了数据收集的伦理考量、数据结构的理解（包括定性与定量数据的差异）、数据的清洗与预处理。重点介绍了如何识别和处理缺失值（Imputation策略的选择与风险）、异常值检测（箱线图、Z-Score的实际应用）以及数据转换（如对数转换、标准化/规范化）的必要性。我们不仅仅停留在“如何操作”，更深入探讨了数据质量对后续分析结果可靠性的决定性影响。本部分将引导读者熟悉主流统计软件（如SPSS, R或Python库的基础操作界面），确保他们能够自信地导入和管理自己的数据集。 第二部分：描述性统计与探索性数据分析（EDA）——洞察数据背后的故事 描述性统计是理解数据的“第一眼印象”。本书将全面介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其适用场景，以及离散程度的度量（方差、标准差、四分位距）。重点强调了在面对非正态分布数据时，应优先使用中位数和四分位距的必要性。 探索性数据分析（EDA）是本书的亮点之一。我们着重介绍如何通过可视化手段来揭示数据模式：从直方图、散点图、条形图到更复杂的小提琴图和密度图。我们教授读者如何通过EDA快速发现数据中的潜在关系、分布形态和异常点，为后续的选择合适的推断性检验提供坚实的依据。例如，通过散点图判断线性关系的强度，并指导读者何时需要进行数据分组和交叉制表分析。 第三部分：推断性统计：从样本到总体 本部分是实现数据应用价值的关键。我们力求以最直观的方式解释概率论和抽样分布这些核心概念，而不是沉溺于繁琐的数学推导。 1. 参数估计与假设检验的逻辑框架： 详细解释了P值、置信区间（Confidence Intervals）的真正含义，强调了P值并非错误的概率，以及置信区间在表达估计精度上的优越性。 2. 差异性检验的精讲： 涵盖了t检验（单样本、独立样本、配对样本）的适用条件（正态性、方差齐性检验——如Levene检验的实践），以及方差分析（ANOVA）在处理多组间比较中的应用。我们详细讨论了事后多重比较（如Tukey HSD）的必要性和执行步骤，以避免“多重比较谬误”。 3. 非参数检验的运用： 针对数据不满足正态分布或样本量过小的情况，本书系统介绍了Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等非参数方法的应用场景和解读方式，确保读者在任何数据条件下都能找到合适的分析工具。 第四部分：关系建模与预测——量化变量间的关联 本部分聚焦于探索变量之间的依赖关系，是研究和决策制定的核心工具。 1. 相关性分析： 区分Pearson、Spearman和Kendall相关系数的适用范围，强调相关性不等于因果性这一重要原则。 2. 线性回归模型： 这是本书的重点之一。我们详细讲解了简单线性回归和多元线性回归的构建过程，包括模型假设的检验（残差的正态性、同方差性、独立性），回归系数的解释（标准化与非标准化系数的含义），以及模型拟合优度指标（R方与调整R方）的实际意义。特别关注了多重共线性的诊断与处理。 3. 逻辑回归（Logistic Regression）： 针对二分类结果（如是/否、成功/失败）的预测问题，本书清晰地解释了Logit转换、优势比（Odds Ratio）的解读，以及如何评估分类模型的整体预测效能（如混淆矩阵、灵敏度和特异度）。 第五部分：高级应用与数据可视化规范 在掌握基础分析后，本书将引导读者涉足更具实践性的主题： 1. 探索性因子分析（EFA）：在量表开发和复杂变量简化中的应用，重点讲解如何解读特征值、因子载荷和方差最大化旋转。 2. 可靠性分析：针对问卷数据，详细介绍Cronbach's Alpha系数的计算、解读及其局限性。 3. 结果报告与可视化规范：如何撰写规范的统计结果报告（遵循APA格式或领域内惯例），并提供一系列高质量、信息丰富的图表绘制建议，确保分析结果能被目标受众准确理解。 本书的独特优势 本书的价值不在于教授读者统计学的数学基础，而在于培养他们成为一名“数据分析使用者”和“批判性思考者”。我们通过大量的真实案例分析（来源于教育评估、消费者行为、组织行为学等领域），手把手演示从原始数据到最终结论的完整路径。每章末尾都附有“实践挑战”环节，要求读者运用所学知识在特定数据集上进行操作和报告撰写，真正实现从“知道”到“做到”的跨越。本书的最终目标是让读者具备独立运用数据分析工具解决实际问题的能力，并对统计结果的适用范围和潜在局限性保持清醒的认识。
作者简介
目录信息
第一章 绪论 第一节 学习统计学的意义 第二节 心理与教育统计学的内容和基本概念 第三节 学习心理与教育统计学的方法第二章 统计资料的整理 第一节 数据的初步整理 第二节 统计表 第三节 统计图 第四节 次数分布表 第五节 次数分布图第三章 集中量数 第一节 算术平均数 第二节 中位数 第三节 众数 第四节 平均数、中位数与众数三者之间的关系 第五节 其他集中量数第四章 差异量数 第一节 全距 第二节 平均离差、方差和标准差 第三节 差异系数 第四节 相对地位量数：百分位差和百分等级 第五节 四分位差 第六节 标准分数第五章 相关分析 第一节 相关概述 第二节 常用的相关分析方法 第三节 相关分析的SPSS过程第六章 统计推断的前提：概率与概率分布 第一节 概率 第二节 二项分布 第三节 正态分布 第四节 卡方分布 第五节 t分布 第六节 F分布 第七章 抽样与抽样分布 第一节 抽样的原则与方法 第二节 抽样分布的基本概念 第三节 抽样分布的特征第八章 平均数差异的显著性检验 第一节 假设检验的原理与步骤 第二节 两个独立样本的t检验 第三节 配对样本的t检验第九章 方差分析初步 第一节 方差分析的概念及原理 第二节 单因素方差分析 第三节 多因素方差分析第十章 X2检验 第一节 X2配合度检验的原理与步骤 第二节 Y2独立性检验第十一章 非参数检验 第一节 秩和检验 第二节 符号秩次检验 第三节 克-瓦氏单向方差分析 第四节 弗里德曼双向方差分析参考文献附录后记
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读后感
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