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| 內容簡介： |
问题导向的教育实证研究注重提炼研究内容, 并以质性、量化或混合的方法论揭示变量间的关系. 《基于SPSS和Mplus的教育实证数据处理》依据教育实证领域方法学发展, 侧重为基于调查法及教育准实验法的研究设计提供量化分析指导. 《基于SPSS和Mplus的教育实证数据处理》分两篇, 共9章. SPSS篇主要涉及数据管理、统计描述, 以及假设检验中的参数分析法. Mplus进阶篇为《基于SPSS和Mplus的教育实证数据处理》重点, 内容涉及结构方程模型基本概念与Mplus语法基础、因素分析、线性回归分析, 以及中介调节效应检验等. 《基于SPSS和Mplus的教育实证数据处理》将关键统计概念分散到各章节中, 采取小步走的策略降低学习难度, 且使读者对相关统计技术既知其然, 又知其所以然. 这可以有效避免对数据的错误分析及解释, 并在出现问题时便于查找症结.
为配合文本, 促进读者理解, 《基于SPSS和Mplus的教育实证数据处理》还配有短小精悍的四十余讲微课, 重点呈现了软件操作及统计结果报告的解读.
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| 目錄：
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目录
前言 教育学何以为教育科学
SPSS篇
第1章 SPSS基础 3
1.1 基本术语 3
1.1.1 数据类型 3
1.1.2 总体与样本 4
1.1.3 参数和统计量 4
1.1.4 统计描述和统计推断 5
1.2 SPSS窗口、数据读入与管理 6
1.2.1 SPSS窗口 6
1.2.2 数据读入 6
1.2.3 数据管理 7
第2章 统计描述与数据表呈现 14
2.1 描述统计概述 14
2.1.1 方差、标准差与标准误 14
2.1.2 峰度与偏度 17
2.2 频率分析、描述与探索 18
2.2.1 频率分析过程 18
2.2.2 描述与探索过程 19
第3章 两个均值差异的参数检验——t检验 24
3.1 假设检验思想概述 24
3.1.1 小概率事件 24
3.1.2 原假设与备择假设 25
3.1.3 小概率反证法 25
3.1.4 两类错误与检验效能 25
3.1.5 双侧与单侧检验 26
3.1.6 t检验中的自由度 27
3.2 t检验的三种类型 27
3.2.1 单样本t检验 27
3.2.2 独立样本t 检验 29
3.2.3 配对样本t检验 30
第4章 多个均值差异的参数检验——方差分析 32
4.1 方差分析概述 32
4.1.1 控制变量、自变量与因变量 33
4.1.2 方差分析基本思想 33
4.1.3 方差分析中的术语 35
4.2 单变量方差分析 37
4.2.1 完全随机设计资料方差分析 38
4.2.2 随机区组设计资料方差分析 40
4.2.3 析因设计资料方差分析 43
4.2.4 拉丁方设计资料方差分析 45
4.2.5 协方差设计资料方差分析 48
第5章 无序分类变量的统计推断 51
5.1 卡方检验概述 51
5.1.1 卡方检验的应用情境 51
5.1.2 卡方统计量 52
5.1.3 卡方检验基本思想 52
5.1.4 卡方检验的条件 53
5.2 卡方检验案例 54
5.2.1 拟合优度检验 54
5.2.2 一致性检验与配对卡方检验 55
5.2.3 列联表独立性检验 58
5.2.4 分层卡方检验 63
Mplus进阶篇
第6章 SEM基本概念与Mplus语法基础 69
6.1 SEM基本概念 69
6.1.1 测量模型与结构模型 69
6.1.2 外因变量和内因变量 70
6.1.3 反应性测量模型与形成性测量模型 70
6.1.4 递归模型与非递归模型 71
6.1.5 路径系数回归系数与残差 72
6.1.6 协方差与相关系数 72
6.1.7 固定参数、约束参数、自由参数与模型识别 73
6.2 Mplus语法基础 75
6.2.1 TITLE 76
6.2.2 DATA 76
6.2.3 VARIABLE 78
6.2.4 DEFINE 80
6.2.5 ANALYSIS 81
6.2.6 MODEL 82
6.2.7 OUTPUT 86
6.2.8 SAVEDATA 88
6.2.9 PLOT 89
第7章 因素分析 90
7.1 探索性因素分析概述 91
7.1.1 EFA分析过程 91
7.1.2 模型拟合优度评估 92
7.2 探索性因素分析案例 93
7.2.1 连续型因子指标EFA基本语法 93
7.2.2 连续型因子指标EFA实例 94
7.3 验证性因素分析案例 99
7.3.1 连续型因子指标CFA基本语法 99
7.3.2 连续型因子指标一阶CFA实例 99
7.3.3 二阶与三阶CFA实例 102
7.3.4 量表信度与建构效度 107
7.3.5 模型修正-修正指数法 113
7.3.6 模型修正—打包法 115
第8章 线性回归分析 119
8.1 线性回归基本概念 119
8.1.1 一元线性回归 119
8.1.2 多元线性回归 121
8.2 线性回归Mplus实例 125
8.2.1 显变量线性回归示例 125
8.2.2 潜变量一元线性回归实例 125
8.2.3 多元线性回归实例 129
第9章 中介调节效应检验 137
9.1 中介效应分析概述 137
9.1.1 部分中介与完全中介 137
9.1.2 中介效应检验的技术方法 139
9.1.3 Model constraint子命令 140
9.1.4 Model indirect子命令 142
9.1.5 Model test子命令 142
9.1.6 概念图与统计图 143
9.2 中介效应分析示例 144
9.2.1 潜变量简单中介效应分析 144
9.2.2 显变量简单中介效应分析 150
9.2.3 多重中介效应分析 152
9.2.4 链式中介效应分析 154
9.3 调节效应分析 156
9.3.1 调节效应概念图、统计图与回归方程 156
9.3.2 调节效应检验方法 157
9.3.3 调节效应分析的应用背景 159
9.3.4 显变量简单调节效应检验 160
9.3.5 潜变量简单调节效应 166
9.4 有中介的调节效应分析 173
9.4.1 有中介的调节效应概念图、统计图与回归方程 173
9.4.2 有中介的调节路径分析 174
9.4.3 潜调节结构方程法有中介的调节检验 180
9.5 混合模型的中介调节效应分析 186
9.5.1 简单中介路径a和b被调节的混合模型分析 187
9.5.2 链式中介两阶段被调节的混合模型分析 195
参考文献 200
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