心理與社會研究統計方法

《心理與社會研究統計方法》是2006年北京師範大學出版社出版的一本圖書,作者是車宏生、王愛平、卞冉。

基本信息

內容提要

本書系統地介紹了心理與社會研究中常用的統計方法,其特點在於每一章的結構都力求

心理與社會研究統計方法

從問題出發,以問題引導讀者思考,然後展開統計方法的解釋,最後使用統計軟體SPSS回到問題的解決。作者力求闡述詳細、通俗易懂。本書的主要內容包括數據特徵的描述、相關分析、機率分布、正態檢驗、 F檢驗、卡方檢驗、非參數檢驗以及回歸分析的基本方法等。本書可作為心理學、教育學或社會學專業統計課程的教材或參考書,也可作為心理或社會研究工作者解決統計問題的參考書。

圖書目錄

第一章 緒 論

第一節統計學的作用與統計科學的發展

一、統計學的作用

二、心理統計學的內容

三、統計科學的發展

第二節科學測量和理論概念的具體化

一、科學測量

二、理論命題和操作定義

第三節基本概念和術語

一、變數和常量 (variable and constant)

二、連續變數與離散變數 (continuous variable and discrete variable)

三、自變數與因變數 (independent variable and dependent variable)

四、總體、樣本、個體 (population ,sample ,individual)

五、參數和統計量 (parameter and statistic)

六、隨機變數 (random variable)

第四節測量水平 (scales of Measurement)

一、比例量尺 (ratio scale)

二、等距量尺 (interval scale)

三、順序量尺 (ordinal scale)

四、名義量尺 (nominal scale)

五、測量和統計

第五節 SPSS for Windows 系統概述和基本操作

一、 SPSS for windows 系統概述

二、 SPSS 的系統要求及安裝

三、 SPSS 系統的啟動和退出

心理與社會研究統計方法

四、 SPSS 視窗及其功能

五、 SPSS 系統運行管理方式

第二章描述統計 (Descriptive Statistics)

第一節數據的蒐集與特點

一、數據的蒐集

二、數據分類和特點

第二節統計表 (Table)

一、統計表的作用和分類

二、制表的要求

第三節統計圖 (Graph)

一、統計圖的作用

二、統計圖的基本結構

三、統計圖的種類

第四節頻數分布表與頻數分布圖 (Frequency Distributions)

一、頻數分布表

二、頻數分布圖

三、數據的探索分析 (Exploratory Data Analysis)

第五節集中量數 (Central Tendency)

一、算術平均數 (Arithmetic Mean)

二、其他平均數

三、中數 (Median)

四、眾數

五、平均數、中數和眾數的關係

第六節差異數 (Dispersion Tendency)

一、全距 (Range)

二、平均差 (Average Deviation)

三、方差和標準差 (Variance and Standard Deviation)

四、四分差 (Quartile)

五、相對差異係數(Coefficient of variation)

第七節 SPSS 系統中數據檔案的建立和整理

一、常量、變數、操作符、表達式和觀測量

二、數據檔案的初步編輯和整理

第八節 SPSS 中常用統計圖形的製作和編輯

一、 SPSS 繪圖概述

二、 SPSS 繪圖功能

三、常用心理統計圖形的製作和編輯

第九節 SPSS 的描述統計 (Descriptives)

一、頻數分布過程 (Frequencies)

二、描述統計過程 (Descriptives)

三、均值比較過程 (Means)

四、探索分析過程 (Explore)

第三章 相關分析 (Correlation)

第一節相關的基本概念

一、相關的概念

二、相關的性質

三、相關散點圖

第二節直線相關係數 (Pearson Correlation Coefficient)

一、直線相關係數的計算

二、直線相關係數的意義

三、相關係數的合併

四、相關係數的條件

第三節斯皮爾曼等級相關(Spearman Correlation)

第四節點二列相關 (Point-Biserial Correlation)

第五節二列相關 (Biserial Correlation)

第六節肯德爾等級相關 (Kendall Correlation)

一、肯德爾 w 係數 (Kendall’s w Coefficient ofconcordance)

二、肯德爾 U 係數 (Kendall’s U Coefficient)

第七節偏相關 (Partial Correlation)

第八節多重相關 (Multiple Correlation)

第九節 SPSS 中相關係數的統計分析過程

心理與社會研究統計方法

一、皮爾遜積差相關和斯皮爾曼等級相關係數的統計分析過程

二、偏相關分析 (Partial Correlation)

第四章機率與機率分布

(Probability and Probability Distribution)

第一節隨機事件和機率

第二節機率定理

一、隨機事件的運算

二、機率的加法定理

三、條件機率

四、機率的乘法定理

五、相互獨立的隨機事件

第三節二項分布 (Binomial Distribution)

一、隨機變數與機率分布

二、獨立試驗序列概型

三、二項分布

四、二項分布的套用

第四節其他離散分布

一、泊松分布 ( Poisson Distribution)

二、超幾何分布 (Hypergeometric Distribution)

第五節 SPSS 中二項分布檢驗的統計分析過程 (Binomial Test)

二項分布檢驗過程

第五章 常態分配 (Normal distribution)

第一節頻率分布直方圖與機率密度曲線

頻數分布直方圖

第二節常態分配

一、常態分配函式

二、常態分配的特徵

三、常態分配的性質

第三節正態曲線下的面積

一、標準常態分配曲線下的面積

二、服從一般常態分配的隨機變數的機率求解

三、常態分配曲線下的各種特殊面積

第四節隨機變數分布是否正態的檢驗方法

一、偏態、峰態量數檢驗法

二、偏度、峰度係數檢驗法

第五節常態分配理論的套用

一、化等級評定為等距數據

二、測驗題目難度的確定

三、化原始分數為標準分數

四、根據常態分配理論解決二項分布的問題

五、確定錄取分數線和考生人數

第六節 SPSS 系統中常態分配檢驗方法

一、偏度和峰度檢驗法

二、操作命令

第六章 隨機抽樣與參數估計

(Random Sampling and Parameter Estimation)

隨機抽樣

總體均值與方差的點估計 (Point estimation of the population mean and variance)

樣本平均值的分布

總體平均值的區間估計 (Interval estimation of the population mean)

分布與總體平均值的區間估計

心理與社會研究統計方法

第七章 假設檢驗 (Hypotlaesis TESting)

第一節統計檢驗的基本原理和程式

一、提出待檢驗的假設

二、確定被檢驗統計量的樣本分布

三、選擇檢驗的顯著性水平和臨界區

四、計算被檢驗統計量的值並做出結論

第二節單樣本檢驗

一、總體方差已知,關於總體平均值的檢驗

二、總體方差未知,關於總體平均值的檢驗

三、比例數的單樣本檢驗

四、總體比例數的統計估值

五、取樣隨機性的檢驗 ”

第三節平均值差異的統計檢驗

一、樣本平均值之差的分布

二、兩個總體標準差相等時的總體平均值之差的統計檢驗

三、兩個總體標準差不等時的總體平均值之差的統計檢驗

四、 X 和 F 相互不獨立的總體平均值之差的統計檢驗

五、平均值之間差異的估計

六、關於總體比例之差的統計檢驗

七、直線相關係數的統計檢驗

第四節 SPSS 系統的 t 檢驗 (Fest) 過程

一、 Z 檢驗 (Z Test)

二、單樣本的 T 檢驗過程

三、獨立樣本的 T 檢驗 (Independent Sample T Test)

四、相關樣本的 T 檢驗 (Paired―Sample T rest)

第八章 方差分析 (ANoVA)

第一節分布與方差一致性檢驗

第二節單因素方差分析

第三節雙因素方差分析

第四節 SPSS 系統的方差分析過程

一、方差分析概述

二、 SPSS 提供的方差分析過程簡介

三、 One Way ANOVA 單因素方差分析過程

四、 General Linear Models 多因素方差分析過程

第九章 回歸分析 (Regression)

第一節一元直線回歸

第二節多元線性回歸

一、多元線性回歸方程的建立

二、多元線性標準回歸方程

三、多元線性回歸方程的檢驗

第三節化曲線為直線的回歸問題

一、對數曲線方程

二、其他曲線方程

第四節 sPss 系統的回歸分析 (Regression) 過程

一、回歸分析模型

二、 SPSS 提供的回歸分析功能

三、 Regression 回歸分析過程

心理與社會研究統計方法

第十章 卡方分布與卡方檢驗

(Chi―square Distribution and Chi-square TESt)

第一節總體方差的假設檢驗與礦分布

第二節礦的計算

第三節礦檢驗方法的套用 …

一、單因素實驗假設的檢驗

二、關於總體分布形式的假設檢驗

三、雙因素實驗假設的檢驗

第四節 SPSS 系統的卡方檢驗 (Chi-Square Test) 過程

一、 SPSS 提供的非參數檢驗功能

二、 Chi Square Test 配合度卡方檢驗過程

三、獨立性卡方檢驗 ( 雙因素的卡方檢驗 )

第十一章 非參數統計 (Non-parameter Test)

第一節秩和檢驗法

第二節相關樣本的非參數檢驗

一、添號秩次檢驗法

二、符號檢驗法

第三節等級方差分析

一、克一瓦氏單向方差分析 ( 完全隨機設計 )

二、弗里德曼雙向等級方差分析

第四節非參數相關 ―― 列聯相關 (Contingency Correlation)

第五節 SPSS 系統的非參數檢驗 (Non-parameter test)

一、參數檢驗與非參數檢驗

二、 Kolmogorov―Smirnov Test 單樣本檢驗過程

三、 TWO Independent Samples Test 兩獨立樣本檢驗過程

四、 TWO Related Samples Test 兩個相關樣本的檢驗過程

五、非參數相關 ―― 列聯相關 (Contingency Correlation)

各章練習題答案

參考文獻

附 錄

附表 1 PZ0 表 ( 正態曲線面積 (P) 與縱線 (y) 表 )

附表 2 f 分布臨界值表

附表 3積差相關係數(r) 顯著性臨界值表

附表 4 總體相關係數 p 的置信區間表

附表 5 Fisher Zr 轉換表

附表 6 F 分布臨界值表 (雙側檢驗)

附表 7 F 分布臨界值表 (單側檢驗)

附表 8 分布臨界值表

附表 9 秩和分布表

附表 10 Wilcoxon 添號秩次檢驗表

附表 11 符號檢驗表

附表 12H 檢驗

附表 13 弗里德曼雙向等級方差分析彩值表

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