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心理與教育研究中的多元統計方法
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注釋
本書介紹了心理學與教育學研究中常用的多元統計方法。近年來,多元統計方法正在越來越多的院校里成為心理學、教育學等專業高年級本科生的必修課,兩位作者在這一領域有多年的實際教學經驗。針對心理學、教育學等專業學生的學習特點,本書從多元數據的結構特點、數據輸入的要求等基本知識出發,深入淺出地介紹如何利用SPSS等當今主流統計軟件分析實驗數據,并一步步指導學生閱讀、分析和解釋計算結果。本書特色如下:書中配有大量心理學和教育學研究實例,力求化抽象為直觀、化復雜證明為簡潔敘述,以幫助多數文科學生加強對多元統計方法的理解。每章均包括引言、原理、操作說明、注意事項和實例五個部分。學生可按順序閱讀每一章節,也可以首先從引言和實例部分看起,其次按照操作說明操作統計軟件,最后閱讀注意事項和原理部分,這樣先培養對某一統計方法的感性認識,再深入研究統計原理的學習方法可以幫助學生克服初次接觸多元統計的畏難心理。
目錄(81章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 前言
- 第1章 多元變量數據
- 1.1 什么是多元變量數據
- 1.2 多元數據的尺度水平
- 1.3 多元數據的來源與質量
- 1.4 多元數據的矩陣表示及變換
- 1.5 協方差矩陣與相關矩陣
- 1.6 多元正態分布
- 1.7 數據的錄入與前期處理
- 第2章 協方差分析
- 2.1 什么是協方差分析
- 2.2 協方差分析的統計前提與檢驗統計量的推導
- 2.3 應用SPSS實現協方差分析
- 2.4 協方差分析的功能與注意事項
- 2.5 實例
- 2.6 對四類離差平方和[1]的補充說明
- 第3章 多重線性回歸
- 3.1 什么是多重線性回歸
- 3.2 多重回歸分析中的參數估計及其相關概念的介紹
- 3.3 應用SPSS實現多重回歸分析
- 3.4 建立有效的多重回歸模型
- 3.5 實例
- 第4章 多元方差分析
- 4.1 什么是多元方差分析
- 4.2 預備知識
- 4.3 多元方差分析的原理與統計量
- 4.4 應用SPSS實現多元方差分析
- 4.5 如何有效應用MANOVA
- 4.6 實例
- 第5章 判別分析
- 5.1 什么是判別分析
- 5.2 Fisher線性判別分析的原理與判別函數的導出
- 5.3 分類
- 5.4 應用SPSS實現判別分析
- 5.5 注意事項
- 5.6 實例
- 第6章 邏輯斯蒂克回歸
- 6.1 什么是邏輯斯蒂克回歸
- 6.2 邏輯回歸的理論與參數估計
- 6.3 應用SPSS實現邏輯回歸分析
- 6.4 討論與注意事項
- 6.5 實例
- 第7章 主成分分析
- 7.1 什么是主成分分析
- 7.2 主成分分析的基本原理
- 7.3 應用SPSS實現主成分分析
- 7.4 關于主成分分析的幾個問題
- 7.5 實例
- 第8章 探索性因素分析(上)
- 8.1 什么是探索性因素分析
- 8.2 因素分析法概述
- 8.3 因素解的求法
- 8.4 如何決定因素個數
- 8.5 應用SPSS實現因素分析
- 第9章 探索性因素分析(下)
- 9.1 因素載荷的分類與簡單結構
- 9.2 因素旋轉
- 9.3 正交旋轉——最大方差法及其相關解法
- 9.4 斜交旋轉——直接斜交法與PROMAX法
- 9.5 因素得分的估計
- 9.6 因素分析的結果報告及相關問題
- 9.7 實例
- 第10章 驗證性因素分析
- 10.1 什么是驗證性因素分析
- 10.2 測定方程式模型
- 10.3 測定方程式模型的參數估計
- 10.4 模型擬合度的評價指標
- 10.5 模型間的比較
- 10.6 模型的識別性與參數的約束
- 10.7 不適合解
- 10.8 應用AMOS實現驗證性因素分析
- 10.9 小結與注意事項
- 10.10 實例
- 附錄 向量與矩陣的基礎知識
- 1 向量的基礎知識
- 2 矩陣的基礎知識
- 3 向量與矩陣在多元統計中的應用
- 參考文獻
- 注釋 更新時間:2019-11-29 16:47:20
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