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心理統計方法與應用(高等學校心理學專業課教材)

  • 作者：邵志芳|責編:范美琳
  • 出版社：華東師大
  • ISBN：9787576046892
  • 出版日期：2024/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：304
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    紮實的統計學基礎是每一位心理學學子職業發展的基石。本教材專門為心理學專業高年級本科生和碩士研究生編寫，不僅深入討論了初級心理統計方法，還全面介紹了各種高級心理統計方法，如聚類分析、因子分析、結構方程建模和多層線性模型等。教材具體特點如下：
    第一，利用統計軟體進行「數據實驗」，展示統計學規律：通過精選例題，模擬實際研究情境，幫助學習者深刻理解統計學原理，牢固掌握統計學技能。
    第二，內容脈絡清楚，難點分解敘述，盡可能讓學習者得到較好的學習體驗。
    第三，不僅結合例題介紹了SPSS和R軟體的運用方法，還提供了數據供學習者開展練習，學以致用。
作者介紹
邵志芳|責編:范美琳
目錄
第一部分  初級心理統計回顧
  第l章  概率與矩陣運算
    1.1  概率及其運算
      1.1.1  概率的各種定義
      1.1.2  概率的運算
      1.1.3  條件概率及其應用
    1.2  矩陣及其運算
      1.2.1  矩陣的定義
    1.2.2  矩陣的基本運算
      1.2.3  利用SPSS進行矩陣運算
  第2章  概率分佈
    2.1  正態分佈
      2.1.1  正態分佈的概率密度函數與分佈形態
      2.1.2  標準正態分佈
    2.2  t分佈
    2.3  X2分佈
    2.4  F分佈
    2.5  二項分佈
    2.6  如何用R查概率分佈表
  第3章  抽樣分佈
    3.1  抽樣調查與抽樣方法
      3.1.1  抽樣調查的基本概念
      3.1.2  抽樣方法
    3.2  抽樣分佈
    3.3  電腦模擬隨機抽樣
      3.3.1  利用R生成隨機數據
      3.3.2  常見的抽樣分佈
  第4章  參數假設檢驗
    4.1  假設檢驗
      4.1.1  假設檢驗的基本概念
      4.1.2  個體差異的顯著性檢驗
    4.2  參數假設檢驗(f檢驗、方差分析)
      4.2.1  t檢驗
      4.2.2  初級的方差分析
      4.2.3  協方差分析和重複測量的方差分析
  第5章  非參數檢驗·隨機化檢驗
    5.1  常見的非參數檢驗
      5.1.1  單樣本游程檢驗
      5.1.2  正態分佈擬合優度檢驗
      5.1.3  雙獨立樣本——曼-惠特尼U檢驗、柯斯檢驗
      5.1.4  單向秩次方差分析
      5.1.5  相關樣本——符號檢驗、符號秩次檢驗
      5.1.6  雙向秩次方差分析
    5.2  X2檢驗
      5.2.1  單向X2檢驗
      5.2.2  獨立樣本X2檢驗
      5.2.3  相關樣本X2檢驗
    5.3  隨機化檢驗
      5.3.1  隨機化檢驗
      5.3.2  自助法

第二部分  多元分析方法
  第6章  多元線性回歸分析
    6.1  從線性回歸分析到結構方程模型
      6.1.1  一元線性回歸分析
      6.1.2  多元線性回歸分析
      6.1.3  中介效應模型與路徑分析
      6.1.4  潛變數、因子分析、結構方程模型
    6.2  多元線性回歸模型的前提、建立、檢驗和應用
      6.2.1  線性回歸模型的前提
      6.2.2  線性回歸模型的建立
      6.2.3  線性回歸模型的檢驗
      6.2.4  線性回歸模型的應用
    6.3  多元回歸分析應用舉例
      6.3.1  一元線性回歸
      6.3.2  多元線性回歸——逐步回歸
    6.4  分類變數的回歸及其與t檢驗、方差分析的關係
      6.4.1  虛擬變數和效應變數
      6.4.2  線性回歸分析與t檢驗、方差分析的關係
    6.5  回歸診斷
      6.5.1  關於異質子樣本
      6.5.2  關於離群點的影響
      6.5.3  關於多重共線性
      6.5.4  關於非線性回歸
  第7章  Logistic回歸分析
    7.1 Logistic回歸分析的目的和類型
      7.1.1  Logistic回歸分析的目的
      7.1.2  Logistic回歸分析的類型
    7.2  Logistic回歸分析的原理
      7.2.1  logit P的引入
      7.2.2  Logistic回歸係數的含義
      7.2.3  Logistic模型的檢驗
    7.3  Logistic回歸分析法應用舉例
      7.3.1  二項Logistic回歸分析
      7.3.2  多項Logistic回歸分析和序次Logistic回歸分析
      7.3.3  與Logistic回歸分析相近的兩種回歸分析法
      7.3.4  Logistic回歸分析與聚類分析、判別分析的關係
  第8章  聚類分析
    8.1  聚類分析的目的和類型
      8.1.1  聚類分析的目的
      8.1.2  聚類分析的類型
    8.2  聚類分析的原理
      8.2.1  總的效果
      8.2.2  個體或變數間距離的計算
      8.2.3  類間距離的計算
    8.3聚類分析法應用舉例
      8.3.1  系統聚類法(層次聚類法)
      8.3.2  迭代聚類法(K中心聚類法)
      8.3.3  使用聚類分析時要注意的問題
  第9章  判別分析
    9.1  判別分析的目的和類型

      9.1.1  判別分析的目的
      9.1.2  判別分析的類型
    9.2  判別分析的原理
      9.2.1  顯巨離判別法
      9.2.2  費舍判別法
      9.2.3  貝葉斯判別法
    9.3  判別分析法應用舉例
      9.3.1  一般判別分析
      9.3.2  逐步判別分析
      9.3.3  判別分析中應注意的問題
  第10章  多元方差分析
    10.1  多元方差分析的目的和類型
      10.1.1  多元方差分析的目的
      10.1.2  多元方差分析的類型
    10.2  多元方差分析的原理
      10.2.1  多元方差分析的前提
      10.2.2  Hotelling's T2檢驗的原理
      10.2.3  費舍判別法的第一判別函數
    10.3  多元方差分析應用舉例
      10.3.1  單個2水平自變數的情形
      10.3.2  多水平自變數的情形
      10.3.3  多元方差分析中應注意的問題
  第11章  因子分析
    11.1  因子分析的目的和類型
      11.1.1  因子分析的目的
      11.1.2  因子分析的類型
    11.2  因子分析的原理
      11.2.1  有關概念
      11.2.2  求解初始因子
      11.2.3  因子旋轉
    1 1.3  因子分析應用舉例
      11.3.1  準備工作：檢驗是否滿足因子分析的前提
      11.3.2  確定因子數
      11.3.3  導出因子負荷矩陣
      11.3.4  因子旋轉
      11.3.5  因子計分
      11.3.6  使用因子分析時要注意的問題
    11.4  綜合應用舉例——人格測驗3個分量表的因子分析
  第12章  結構方程建模
    12.1  結構方程建模的目的和組成
      12.1.1  結構方程建模的目的
      12.1.2  結構方程模型的組成
    12.2  結構方程建模的原理
      12.2.1  估計結構方程模型的基本思路
      12.2.2  模型識別
      12.2.3  模型估計
    12.3  結構方程建模的主要步驟
      12.3.1  模型設定
      12.3.2  初步判斷模型能否識別
      12.3.3  模型估計

      12.3.4  模型評價
      12.3.5  模型修正
    12.4  綜合應用舉例
      12.4.1  結構方程建模與其他多元分析方法的結合使用
      12.4.2  因子分析與結構方程建模的關係
      12.4.3  關於模型的重複驗證和最終選擇
      12.4.4  結構方程建模的局限性
      12.4.5  綜合應用舉例——某測驗3個分量表的結構方程建模
  第13章  多層線性模型
    13.1  多層線性模型的目的
      13.1.1  多層數據與獨立性問題
      13.1.2  多層線性回歸分析的目的
    13.2  多層線性模型的原理
      13.2.1  多層回歸分析的基本思想
      13.2.2  多層回歸分析的常見模型
    13.3  多層線性模型的應用
      13.3.1  數據要求
      13.3.2  無條件模型(零模型)
      13.3.3  隨機係數模型
      13.3.4  更複雜的模型
      13.3.5  關於樣本容量問題
      13.3.6  模型及其待估參數小結
附錄  例題SPSS操作指引
參考文獻

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