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回歸分析與實驗設計(第3版新世紀高等學校教材)/心理學研究方法系列

  • 作者：編者:辛濤//王燁暉|責編:宋星
  • 出版社：北京師大
  • ISBN：9787303288663
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：422
人民幣：RMB 88 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作為心理學教材，內容涉及高級統計但又不同於一般高級統計的教材專著。普通的統計教材就像一本菜譜——先告訴讀者有哪些章節和哪些統計程序，讀者可以根據自己的數據樣式和問題按圖索驥，閱讀有關的章節。但是，只靠菜譜生存的廚師無法做出一道菜譜上沒有的菜，當讀者遇到一些從未見過的數據樣式時，也會不知所措。這本書雖然也提供了「菜譜」，但作者更希望讀者了解一種思想：統計不僅僅是使用統計教材或者統計軟體，更是一種建構和檢驗數據模型的工具。讀者應該能夠就數據提出自己的問題，並寫下自己的「菜譜」從而能夠做得更得心應手。
作者介紹
編者:辛濤//王燁暉|責編:宋星
目錄
第一章  教育與心理學研究概述
  1.1  科學的含義與特徵
  1.2  科學研究的特點與目的
  1.3  變數間的關係
  1.4  小結
第二章  教育與心理學研究設計
  2.1  研究設計的基本程序
  2.2  研究設計的類型
  2.3  學習研究設計的意義
  2.4  小結
第三章  數據分析
  3.1  數據分析的基本思想
  3.2  誤差的測量
  3.3  參數的估計
  3.4  模型誤差和抽樣分佈
  3.5  小結
第四章  模型比較與檢驗
  4.1  誤差的分解和誤差減少率（PRE）
  4.2  PRE的抽樣分佈
  4.3  F*和F檢驗
  4.4  統計檢驗力
  4.5  如何確定PRE的真值
  4.6  如何提高統計檢驗力
  4.7  小結
第五章  簡單回歸模型
  5.1  簡單回歸模型的估計
  5.2  簡單回歸模型的統計推斷
  5.3  小結
第六章  多重回歸——多個連續預測變數的模型
  6.1  多重回歸模型的估計
  6.2  多重回歸模型的統計推斷
  6.3  多重回歸的參數解釋
  6.4  多重回歸應注意的問題
  6.5  小結
第七章  交互作用和二次項回歸——包含連續變數乘積的回歸模型
  7.1  可加性模型及其重構
  7.2  交互作用模型
  7.3  二次項模型
  7.4  複雜的非線性模型
  7.5  小結
第八章  共線性的診斷與處理
  8.1  多重共線性的來源
  8.2  多重共線性的影響
  8.3  多重共線性的診斷
  8.4  多重共線性的處理
  8.5  小結
第九章  極端值
  9.1  極端值的產生
  9.2  極端值的檢測
  9.3  極端值的影響與處理

  9.4  小結
第十章  違背回歸模型假設的診斷
  10.1  回歸假設
  10.2  違背回歸假設的診斷
  10.3  違背回歸假設的解決辦法
  10.4  小結
第十一章  單因素方差分析——包含一個分類預測變數的模型
  11.1  包含兩個水平的分類預測變數模型
  11.2  包含兩個以上水平的分類預測變數模型
  11.3  非均等單位規模的對照編碼
  11.4  正交多項式對照編碼
  11.5  其他編碼
  11.6  檢驗均值差異的Ⅰ類錯誤率
  11.7  單因素方差分析的統計檢驗力
  11.8  小結
第十二章  因素設計方差分析——多個分類預測變數的模型
  12.1  把兩因素方差分析轉化為單因素方差分析
  12.2  更有效的編碼方案
  12.3  對回歸係數的解釋
  12.4  高階的因素方差分析
  12.5  其他細節
  12.6  小結
第十三章  協方差分析——同時包含連續與分類預測變數的模型
  13.1  實驗設計的情境：控制協變數
  13.2  非實驗設計的情境：控制分類預測變數
  13.3  小結
第十四章  重複測量的方差分析——誤差不獨立的模型
  14.1  非獨立性
  14.2  嵌套設計中的非獨立性
  14.3  交叉設計中的非獨立性
  14.4  混合設計中的非獨立性
  14.5  小結
第十五章  混合模型——包含連續變數的誤差不獨立模型
  15.1  連續自變數在組間變化的模型
  15.2  連續自變數在組內變化的模型
  15.3  多水平模型
  15.4  總結
第十六章  邏輯斯諦回歸——結果變數為分類變數的模型
  16.1  簡單邏輯斯諦回歸模型
  16.2  非定序多元邏輯斯諦回歸模型
  16.3  定序多元邏輯斯諦回歸模型
  16.4  小結
第十七章  泊松回歸——結果變數為計數變數的模型
  17.1  泊松分佈
  17.2  泊松回歸
  17.3  小結
第十八章  其他廣義線性模型
  18.1  嶺回歸
  18.2  Lasso回歸
  18.3  穩健回歸

  18.4  廣義線性模型
  18.5  分類和回歸樹
  18.6  神經網路
  18.7  小結

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