心理与教育统计学(第三版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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如何从统计学得到最大益处
我们有五项建议：

　　1. 将注意力集中在概念上。不要将统计学这门课程视为数学课，而该当成像逻辑课程一样。当你在阅读时章节中的某一部分时，把注意力集中在把握概念与原则。而在做习题时，则应该清楚思考每一步骤的逻辑。如果将重心放在计算出正确的数字，获益将非常有限，考试成绩也可能不理想。

　　2. 确定(女闲)熟所有概念后，才继续学习新的章节。学习统计学需要日积月累的功夫，新的概念是建筑在旧的概念上的。一定要确实去练习本书每个主要章节后面的练习题，而且，如果你在回答问题时觉得有困难，或是虽然你能答得出来，但却不确定是不是真正了解相关的概念，那最好马上停下来，然后重新阅读一次、再思考一次，或请别人帮忙，尽可能用各种方法让自己确实理解每一章节的概念。在完完全全把握每一章节的主要概念之前，不要急着阅读下一个章节。

　　反覆阅读本书的某些章节，并非是种愚笨的表现，多数学生必须阅读每章许多次，而且阅读统计学的速度通常比阅读一般的教科书慢。尤其阅读统计学的教科书时，必须全神贯注，才能够了解箇中意义。为了充分地了解，需有充分的时间，一读再读。

　　3. 努力不懈跟上进度。因为学习统计学需要日积月累的功夫，如果你在阅读进度上落后，或是缺了几堂课，之后所上的课就会变得几乎没有任何意义。一旦落后，要听懂新的内容就会愈来愈难了。

　　4. 尤其是本书的前半部，需要多花时间认真研读。在本课程刚开始时，特别重要的是要能彻底(女闲)熟本书的前半部分，因为学习较难的统计方法，必须以一开始所学简单的方法为基础。然而在学期一开始时，往往是学习最散漫的时候。若能好好地充分理解本书的前半部，也就是真正地了解，而不是只学到笼统的观念，那么，后面的学习会更为容易；如果学习之初未能好好的学习，则以后的学习会更为困难。

　　5. 互相帮助。想把统计学得更好、更透彻，最好的方法就是试着把统计学的概念解释给那些统计学得不好的同学（当然，在解释的过程中要有耐心，也要尊重对方），而如果你是属于学习有困难的学生，在研读较难的章节时，最好的方法就是找那些程度较好的同学来帮你一把。

　　因此，我们强烈建议学生能够组成二到四人的读书小组，成员最好可以同时包括有学习困难的同学与程度较佳的同学。在帮助其他同学的过程中，程度较佳的同学可以从中获益匪浅。而有学习困难的同学最好不要找和自己程度差不多的人，因为这样的学习方法对彼此的帮助都不大。也可以找住得较近的同学组织读书会，因为联系会较容易一些。而且，若可以的话，小组成员最好能常常碰面，这样效果会更好。

心理与教育测量与评估：原理、方法与应用 作者： 王 志 强， 李 明 华 出版社： 高等教育出版社 出版日期： 2023 年 8 月 定价： 89.00 元 --- 内容简介 《心理与教育测量与评估：原理、方法与应用》 是一本全面、深入、且极具实践指导意义的教材与专著，旨在为心理学、教育学、应用心理学、人力资源管理以及相关社会科学领域的学生、研究人员和专业人士，提供一套系统、严谨且与时俱进的测量与评估知识体系。本书严格遵循科学理论与实践需求的结合原则，详细阐述了如何科学、公平、有效地设计、实施、分析和评价各种心理与教育测量工具和评估系统。 本书共分为六大部分，二十个章节，内容覆盖了当代测量学领域的核心理论基础、关键方法论、以及在实际工作中的最新应用案例。 第一部分：测量与评估的基础理论（第 1-4 章） 本部分奠定了整个学科的理论基石。首先，第 1 章“测量的概念、发展与伦理” 详细界定了心理与教育测量的本质特征、历史沿革，并着重强调了在测量实践中必须遵守的职业道德和伦理规范，特别是关于数据隐私、知情同意和结果公平性的要求。 第 2 章“测量的尺度与维度” 系统介绍了定类、定序、定距和定比四种基本测量尺度，并深入探讨了测量的维度性，即如何从单一观察指标转向构建多维度的潜在特质模型（如能力、态度、人格等）。 第 3 章“经典测量理论（CTT）概述” 是核心章节之一，详尽阐述了CTT的基本假设（真分数、误差分数、随机误差的性质），并对信度、效度等核心概念进行了严格的数学定义和逻辑推导。同时，本章也讨论了CTT在实际应用中的局限性。 第 4 章“项目反应理论（IRT）导论” 作为现代测量的基石，本章首次引入了项目参数的概念（难度、区分度、猜测指数），并对比分析了 IRT 相较于 CTT 在等值常模、等效性保证以及自适应测验（CAT）方面的显著优势。 第二部分：信度与效度的深入探讨（第 5-8 章） 本部分聚焦于测量的两个最关键的质量指标——信度和效度，并将其置于复杂情境中进行讨论。 第 5 章“信度的类型与估计方法” 细致讲解了重测信度、复本信度、内部一致性信度（包括分半法、Cronbach's $alpha$ 系数、Kuder-Richardson 公式），并引入了标准误（Standard Error of Measurement）的概念，解释了测量误差如何影响个体分数的解释范围。 第 6 章“效度的理论框架与证据链构建” 彻底革新了对效度的传统理解，全面转向 构建效度（Construct Validity） 的证据链视角。本章详细分析了内容效度、效标关联效度（预测效度和同期效度）的构建步骤和统计支持。 第 7 章“构建效度的证据：聚合-分歧矩阵（MTMM）的应用” 深入讲解了 MTMM 矩阵的设计、数据收集和分析流程，展示了如何通过聚合（高相关）和分歧（低相关）来确证潜在特质的独立性和区分性，这是高级心理测量中不可或缺的技术。 第 8 章“测量的公平性与偏误分析” 关注社会责任问题。本章讨论了测量工具中潜在的系统性偏误来源（如文化偏见、性别偏见），并介绍了诸如分组不变性检验（Differential Item Functioning, DIF）等方法来识别和修正项目偏误，确保评估的公正性。 第三部分：测验的编制与标准化（第 9-12 章） 本部分侧重于将理论转化为可操作的工具，详细指导了测验从概念化到最终定版的完整流程。 第 9 章“测验的编制流程与内容抽样” 强调了从测验目的、工作分析（Job/Task Analysis）到形成详细的知识/技能/态度结构图（Blueprint）的全过程，确保测验内容对目标领域具有充分的代表性。 第 10 章“项目的起草、评审与初筛” 提供了关于如何编写高质量、无歧义测题的具体指南，并介绍了专家评审（Panel Review）和预试（Pilot Testing）阶段的关键质量控制步骤。 第 11 章“项目分析与筛选：基于 CTT 的视角” 专注于使用项目难度、项目区分度指标和项目-总分相关等工具，对预试数据进行统计筛选，以优化测验的信度和效度结构。 第 12 章“测验的常模建立与标准化” 解释了如何选择具有代表性的样本群体，如何将原始分数转化为标准分数（如 Z 分数、T 分数、标准十进制等），并详细说明了常模表的编制、应用与定期更新的必要性。 第四部分：高级测量模型与技术（第 13-16 章） 本部分面向研究者和高级实践者，介绍了当前统计学前沿在测量学中的应用。 第 13 章“因子分析在测量学中的应用” 区分了探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）。本章重点演示了如何利用 CFA 检验理论假设的拟合程度，以及如何进行潜变量的识别和解释。 第 14 章“项目反应理论（IRT）模型详解” 深入讲解了 1PL、2PL 和 3PL 模型，并展示了如何利用信息函数（Item Information Function, IIF）来优化测验的信息分布，实现对不同能力水平个体的精确测量。 第 15 章“认知诊断模型（CDM）概述” 介绍了区别于传统“是否掌握”判断的新兴评估范式。CDM 侧重于诊断学习者对特定属性集（Attributes/Skills）的掌握状态，特别适用于技能训练和教学反馈。 第 16 章“适应性测验（CAT）的原理与实施” 阐述了自适应测验背后的核心算法（如项目池管理、信息最大化准则），并分析了 CAT 在效率和精确性方面的优势。 第五部分：测量工具的特定应用领域（第 17-18 章） 本部分将测量原理应用于特定的评估场景。 第 17 章“人格与态度测量的特殊考量” 探讨了自陈式量表的特点，包括应对作答（如社会赞许性、随机作答）的控制策略，以及李克特式（Likert）量表的计分和解释方法。 第 18 章“绩效评估与能力测验的效度验证” 聚焦于工作场所和教育选拔中的高风险评估。本章讨论了工作绩效维度分析、评估中心（Assessment Center）的设计要素，以及预测效度在实际情境中的应用。 第六部分：评估实践与未来趋势（第 19-20 章） 本部分着眼于评估在组织和宏观层面的应用，并展望学科的未来发展方向。 第 19 章“评估结果的解释、报告与决策支持” 强调了评估报告的沟通艺术。本章指导读者如何将复杂的统计结果转化为清晰、可操作的专业建议，避免误读和过度推断，并探讨了评估结果在不同利益相关者（家长、管理者、受试者本人）间的有效传递策略。 第 20 章“测量学的前沿发展与技术整合” 展望了大数据、人工智能（AI）和机器学习在测量领域带来的变革潜力，如自动化项目生成（Automatic Item Generation, AIG）、基于证据的测验设计（EBES）以及大规模在线测试的安全与管理挑战。 --- 本书特点： 1. 严谨的数理基础与清晰的逻辑推导： 深入浅出地讲解了CTT和IRT背后的数学模型，但同时提供丰富的文字解释和图形辅助，确保读者能够理解概念而非仅仅记忆公式。 2. 强调证据链思维： 摒弃了孤立看待信度和效度的传统做法，全面倡导基于证据的构建效度视角，引导读者系统性地支持测验的用途。 3. 丰富的案例支撑： 包含了来自教育选拔、临床诊断、组织行为等多个领域的真实或模拟案例，读者可直接套用书中方法进行分析。 4. 软件操作指引： 虽然不侧重于软件操作本身，但书中关键的统计分析部分均提供了主流统计软件（如 R, SPSS, Mplus）的分析思路和关键输出解读。 适用对象： 高等院校本科生和研究生的心理测量学、教育测量学、应用统计学等课程的教材；心理测量专业人员、教育测量师、人力资源评估师的专业参考书。

给老师的话 Ⅲ
作者序 Ⅶ
黄序 XI
译者序 XIII

1. 资料的排序 1
1.1 统计学的分类 2
1.2 基本概念 2
方块1-1 关于统计学的小故事 6
1.3 次数分配表 7
1.4 次数分配图 12
方块1-2 数学焦虑、统计焦虑与你：写给害怕统计学的学生 14
1.5 次数分配的形态 20
1.6 争议：误导的图形 26
1.7 摘要 28
1.8 实际解题范例 29
1.9 作业 30

2. 集中趋势与变异性 35
2.1 集中趋势 35
2.2 变异性 45
方块2-1 统计分析的纯粹乐趣（是的，乐趣！） 55
2.3 争议：算术平均数的专制 56
方块2-2 性别、种族渊源及数学表现 59
2.4 摘要 62
2.5 实际解题范例 62
2.6 作业 64

3. 推论统计的重要概念
Z分数、常态分配曲线、母群与样本、机率 67
3.1 Z分数 67
3.2 常态分配曲线 73
方块3-1 发明常态曲线的古怪人物：戴莫瓦佛 74
3.3 样本与母群 85
3.4 机率 89
方块3-2 巴斯卡从赌桌上开创了机率理论，之后用来证明上帝的存在 91
方块3-3 调查、民调，与1948年代价高昂的「自由样本」 95
3.5 争议：常态曲线是否真为常态、使用非随机样本、机率的真正意义为何？ 96
3.6 摘要 99
3.7 实际解题范例 99
3.8 作业 102
附录：机率的规则与条件机率 105

4. 假设考验 107
4.1 假设考验的实例 108
4.2 假设考验的核心逻辑 109
4.3 假设考验的过程 / 步骤 110
4.4 单侧与双侧假设考验 118
4.5 错误的决定 124
4.6 争议：显着性考验是否该被禁用？ 128
方块4-1 该不该接受虚无假设？—— 有关虚无假设的一些讨论 130
4.7 摘要 131
4.8 实际解题范例 132
4.9 作业 133

5. 样本平均数的假设考验 139
5.1 平均数的次数分配 140
5.2 平均数次数分配的假设考验：Z考验 150
方块 5-1 更多有关民调的问题：抽样误差以及对样本大小的错误想法 151
5.3 争议：接近显着水准 157
5.4 进阶主题：估计、标准误与信赖区间 160
5.5 进阶主题的争议：信赖区间与显着性考验 166
5.6 摘要 168
5.7 实际解题范例 169
5.8 作业 172

6. 了解统计显着性
实验效果与统计考验力 177
6.1 实验效果 177
方块 6-1 放松与沉思的实验效果：一项悠闲的后设分析 184
6.2 统计考验力 186
方块6-2 终极纽约客雅各柯恩：有趣、有冲劲、才华洋溢又亲切 192
6.3 决定统计考验力的因素 193
方块6-3 典型心理学实验的统计考验力 201
6.4 统计考验力在设计研究上所扮演的角色 205
6.5 统计考验力在诠释研究统计考验结果上所扮演的角色 207
6.6 争议：统计显着性与实验效果 210
6.7 进阶主题：计算统计考验力 213
6.8 计算统计考验力的步骤 214
6.9 摘要 215
6.10 实际解题范例 217
6.11 作业 219

7. 单一样本与相依样本t考验 223
7.1 单一样本t考验 224
方块7-1 威廉卡塞特，别名「斯徒登」：与其说他是个数学家，不如说他是个讲求实际的人 225
7.2 相依样本t考验 240
7.3 单一样本与相依样本t考验的假定 251
7.4 相依样本t考验的实验效果与统计考验力 252
7.5 争议：重复量数设计的优点与缺点 255
方块7-2 使用差异分数时，研究的统计考验力：苏格兰拉纳克郡的牛奶实验 257
7.6 摘要 257
7.7 实际解题范例 258
7.8 作业 261

8. 独立样本t考验 269
8.1 平均数的差异的次数分配 270
8.2 独立样本t考验的假设考验 278
8.3 独立样本t考验的假定 286
8.4 独立样本t考验的实验效果及统计考验力 286
方块8-1 蒙第卡罗方法：当数学变成只是一项实验，而统计只是一种机率的游戏 287
8.5 对三种t考验的回顾与比较 292
8.6 争议：使用太多t考验所造成的问题 292
8.7 进阶主题：样本数不相等时，独立样本t考验的统计考验力 294
8.8 摘要 295
8.9 实际解题范例 296
8.10 作业 299

9. 变异数分析简介 305
9.1 变异数分析的基本逻辑 306
方块9-1 雷诺费雪爵士：一位充满嘲讽态度的统计学天才 314
9.2 实施变异数分析 316
9.3 使用变异数分析来进行假设考验 325
9.4 变异数分析的假定 329
9.5 事前比较 332
9.6 事后比较 336
9.7 变异数分析的实验效果与统计考验力 339
9.8 争议：总括性考验与事前比较 343
9.9 进阶主题：变异数分析的结构模式 345
9.10 结构模式的原理 345
9.11 摘要 353
9.12 实际解题范例 354
9.13 作业 359

10. 多因子变异数分析 367
10.1 多因子设计及交互作用效果的基本逻辑 367
10.2 识别与诠释交互作用效果 373
10.3 二因子变异数分析的基本逻辑 385
方块10-1 人格与情境对于行为的影响：一个交互作用效果 385
10.4 多因子变异数分析的假定 388
10.5 变异数分析的延伸及特殊案例 388
10.6 争议：二分化的数值变项 390
10.7 进阶主题：计算二因子变异数分析 392
10.8 进阶主题：多因子变异数分析中的统计考验力以及实验效果 405
10.9 摘要 411
10.10 实际解题范例 412
10.11 作业 415

11. 相关 425
11.1 以图形表示相关：散佈图 427
11.2 相关的形态 430
11.3 相关系数 436
方块11-1 高腾：绅士天才 441
11.4 相关系数的显着性 446
11.5 相关与因果关系 451
11.6 诠释相关系数方面的议题 453
方块11-2 错觉相关：当你以为你很确定地知道若某个东西很大，就一定很胖时……你其实是大错特错 456
11.7 相关系数的实验效果与统计考验力 460
11.8 争议：何谓大型的相关？ 462
11.9 摘要 465
11.10 实际解题范例 466
11.11 作业 469

12. 预测 475
12.1 预测变项（X）与效标变项（Y） 476
12.2 直线预测规则 476
12.3 回归线 480
12.4 找出最佳的直线预测规则 486
12.5 与预测有关之议题 493
12.6 多元回归 496
12.7 预测的限制 499
12.8 争议：比较预测变项 500
方块12-1 临床预测与统计预测之比较 501
12.9 进阶主题：误差与误差降低的比例 503
12.10 摘要 507
12.11 实际解题范例 508
12.12 作业 513

13. 卡方考验 519
方块13-1 卡尔皮尔逊：卡方的发明者与争议的焦点人物 519
13.1 卡方考验与卡方的适合度考验 522
13.2 卡方的独立性考验 530
13.3 卡方考验的假定 542
13.4 卡方独立性考验的实验效果与统计考验力 542
13.5 争议：期望次数的最小值 546
13.6 摘要 547
13.7 实际解题范例 548
13.8 作业 552

14. 非常态化母群的处理策略
资料转换与等级考验的方法 559
14.1 标准假设考验程序的假定 559
14.2 资料转换 562
14.3 等级考验 568
14.4 各种方法的比较 574
14.5 争议：电脑密集的方法 575
方块14-1 随机数字由何处得来？ 580
14.6 摘要 581
14.7 实际解题范例 581
14.8 作业 582

附录表 587
习题一作业解答 597
参考文献 633
索引 651

作者序

　　本书的目的在帮助学生了解统计，我们强调意义与概念的了解，而不只是符号与数字而已。强调意义与概念的了解，才能有助于多数学生的学习。主修心理学的同学，通常都不是热爱数学的人，但是他们却对于概念相当敏感。根据我们四十年的教学经验，我们深深相信，在其他科目表现很好的学生，在统计也一样会有好的表现。然而，我们也认为，若想要把统计学好，比起学习其他科目需要下更多的功夫。以下将简介学习统计学的目的，以及如何从本书中得到最大的益处。

为什么要学习统计？

　　1. 学习统计有助于了解研究报告。身为主修心理学的学生，你会发现几乎每一门课程都强调研究结果，而且研究结果通常以统计分析的方式来表达。如果不了解统计学的基本逻辑，你就无法理解统计学的术语、统计表格或统计图等，这些都是所有研究报告的中心概念。如此一来，对于研究结果就只能有肤浅的了解。

　　2. 自己进行研究时，也需具备统计学的知识。主修心理学的学生多数会继续念研究所，研究所里的心理学课程，即使是临床心理学、谘商心理学或其他的应用领域，几乎都需要进行一些研究。学习如何作研究，通常是研究所教学的重心，而研究的进行将会牵涉到统计方法的运用。本书在给予学生扎实的统计学基础，以便学生能顺利进行研究，并借由娴熟统计学的基本逻辑与思考模式，奠定学习进阶课程的基础。 许多心理学的课程也会提供大学生做研究的机会，不过，虽然本书的重点在于了解统计，而不是统计的运用，但本书各章仍有助于进行一些基本的资料分析。

　　3. 学习统计学能增进分析与批判能力。主修心理学的学生对人较感兴趣，并怀抱淑世的理想；然主修心理学的学生并未拒绝抽象思考，事实上许多学生对于哲学层次的抽象思考非常有兴趣。然而，大部分学生一开始时会以非常肤浅的方式了解此抽象的领域，也就是只学到一些抽象的口号，而非实用的知识。在所有你可能选修的心理学课程中，统计这门课大概是最能帮助你学习如何精确地思考，正确地评估讯息，并将此逻辑运用于更高层次的领域。 如何从统计学得到最大益处

我们有五项建议：

　　1. 将注意力集中在概念上。不要将统计学这门课程视为数学课，而该当成像逻辑课程一样。当你在阅读时章节中的某一部分时，把注意力集中在把握概念与原则。而在做习题时，则应该清楚思考每一步骤的逻辑。如果将重心放在计算出正确的数字，获益将非常有限，考试成绩也可能不理想。

　　2. 确定娴熟所有概念后，才继续学习新的章节。学习统计学需要日积月累的功夫，新的概念是建筑在旧的概念上的。一定要确实去练习本书每个主要章节后面的练习题，而且，如果你在回答问题时觉得有困难，或是虽然你能答得出来，但却不确定是不是真正了解相关的概念，那最好马上停下来，然后重新阅读一次、再思考一次，或请别人帮忙，尽可能用各种方法让自己确实理解每一章节的概念。在完完全全把握每一章节的主要概念之前，不要急着阅读下一个章节。 反覆阅读本书的某些章节，并非是种愚笨的表现，多数学生必须阅读每章许多次，而且阅读统计学的速度通常比阅读一般的教科书慢。尤其阅读统计学的教科书时，必须全神贯注，才能够了解箇中意义。为了充分地了解，需有充分的时间，一读再读。

　　3. 努力不懈跟上进度。因为学习统计学需要日积月累的功夫，如果你在阅读进度上落后，或是缺了几堂课，之后所上的课就会变得几乎没有任何意义。一旦落后，要听懂新的内容就会愈来愈难了。

　　4. 尤其是本书的前半部，需要多花时间认真研读。在本课程刚开始时，特别重要的是要能彻底熟本书的前半部分，因为学习较难的统计方法，必须以一开始所学简单的方法为基础。然而在学期一开始时，往往是学习最散漫的时候。若能好好地充分理解本书的前半部，也就是真正地了解，而不是只学到笼统的观念，那么，后面的学习会更为容易；如果学习之初未能好好的学习，则以后的学习会更为困难。

　　5. 互相帮助。想把统计学得更好、更透彻，最好的方法就是试着把统计学的概念解释给那些统计学得不好的同学（当然，在解释的过程中要有耐心，也要尊重对方），而如果你是属于学习有困难的学生，在研读较难的章节时，最好的方法就是找那些程度较好的同学来帮你一把。

　　因此，我们强烈建议学生能够组成二到四人的读书小组，成员最好可以同时包括有学习困难的同学与程度较佳的同学。在帮助其他同学的过程中，程度较佳的同学可以从中获益匪浅。而有学习困难的同学最好不要找和自己程度差不多的人，因为这样的学习方法对彼此的帮助都不大。也可以找住得较近的同学组织读书会，因为联系会较容易一些。而且，若可以的话，小组成员最好能常常碰面，这样效果会更好。

结语

　　我们非常喜爱教授统计学，也有许多笑容满面的学生一次又一次的对我们说：「亚伦教授，我的统计学成绩竟然拿到90分，连我自己都无法置信！」或者「统计学真有趣，不瞒您说，它是我最喜欢的一门课！」我们希望你也有类似经验。

Arthur Aron
Elaine N. Aron

黄序

　　翻译本书的主要目的，在翻译一本适合大学生使用的教科书；所以译者在翻译的过程中，删去两章进阶的统计方法。虽然目标在翻译初等统计学，译者发现本书可以是研究生的补充用书，或研究者的参考书籍；因为本书的一些特色对于需要撰写论文的研究者而言，极有帮助。例如每章都有专节讨论每种统计方法的争议、限制或最新发展，研究者若能充分了解各种统计方法的限制，应可避免统计方法的误用，也可以减少对于滥用量化方法的批评。且本书大多使用真实的例子，不仅较为生动活泼，也结合了研究法的相关知识；因此本书是一本浅显且能与实际研究配合的书籍。

　　译者对于作者最为景仰之处在于作者对争议性问题的处理，例如书中提到假设考验的最主要争议是：当无法拒绝虚无假设，所得的研究结论并非虚无假设获得支持，而是「研究结果没有定论（inconclusive）」；而目前主流的教科书鲜有人介绍此项争议。读者可以比较此论点与主流教科书看法的差异，对于假设考验的正用与误用应有更深入的了解与体会。

　　本书翻译的工作得以顺利完成，需感谢学富文化公司在编辑、校对、制作索引等工作的协助，编辑部同仁劳苦功高；同事吴璧如教授的精神支持，是不可或缺的动力，在此一併致谢。

黄琼蓉于白沙山庄

译者序

　　经过数个月的努力，终于把这本《心理与教育统计学》完整翻译出来，其中获益最大的，其实正是译者本身。在翻译的过程中，译者深深体会到作者对于统计学的喜爱与热情，更能感受到作者不厌其烦、循循善诱，只为让学生能一窥统计学堂奥的苦心。译者认为，虽然坊间的统计相关书籍多不胜数，但此书仍可被视为统计学入门最佳的教科书之一，而其原因就在于作者在介绍各个重要概念时，会用许多例子作说明，并深入浅出地把其中的意义与道理一一仔细阐述。由于现在已有不少的电脑统计软体可用，只要输入相关数字，不论是t考验、变异数分析等，很快就可以得到各式各样的分析与数据。但是，过于依赖电脑的结果，就是许多学习统计的学生其实对于为何要进行某些特定的假设考验方法的原因一知半解，更遑论这些假设考验背后的逻辑与真正代表的意义。透过本书作者精辟的说明与实际例子，译者常会有恍然大悟的感觉，也对许多发明统计程序的统计学家由衷感到佩服。更重要的是，在译完整本书后，译者自己果然也像作者所说的，情不自禁地喜欢上统计学，尤其是作者在各章之中所穿插的与统计相关的趣闻或相关知识，更让译者深觉统计其实是可以很生活化、很有趣的！

　　本书的翻译工作得以顺利完成，译者首先要谢谢黄琼蓉教授，因为每当译者遇上一些疑惑时，黄教授的译稿总是能适时为译者解惑。黄教授先前的译稿已经十分流畅易读，几乎不需更动任何部分。因此，为了要让此次改版更能名符其实，此次的版本除了在章节架构上的变动外，译者也增加了作者书中对于实际例子的说明、有关统计小故事的方块、实际解题范例等，希望让本书就算是由学生自行阅读，也能通晓其中说明的逻辑与各种计算过程。此外，为了让学生在练习作业时能知道自己的答案是否正确，译者在本次改版中也特别将原着中的习题一的问题解答一併译出，希望能让本书有更大的实用性，也能真正成为学生在学习统计时的最佳入门参考书。

　　最后，本书的翻译工作能得以顺利完成，必须特别感谢学富文化公司的同仁费心地协助编辑、校稿、制作索引等。而译者家人的支持与鼓励，更是完成本书的过程中不可或缺的助力，在此一併致上最高的谢意。而译者虽已尽全力使本书的译文流畅与正确，然因译者才疏学浅，故错误之处在所难免，也希望各位读者能不吝批评指正，以使本书能达到尽善尽美的地步。

苏文贤、江吟梓
于基隆

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计真的很用心，纸张的质量很好，摸起来很舒服，排版也很清晰，不像有些书那样密密麻麻的，看着就头晕。我之前读过一些统计学的书籍，但很多都过于理论化，或者例子不够贴切，导致学起来很费劲。这本书不一样，它在讲解理论的同时，非常注重与心理学和教育学研究的结合。很多例子都直接来源于真实的案例，比如如何分析学生的学习成绩差异，如何评估一种新的教学方法的有效性，或者如何解释问卷调查的结果。这些接地气的例子，让我一下子就感觉统计学变得生动起来，不再是遥不可及的学术概念。我尤其欣赏书中对各种统计软件操作的指导，虽然我目前主要是在学习理论，但知道如何将理论应用到实践中，是这本书给我最大的价值。我正在学习如何使用SPSS来处理数据，这本书提供的步骤和截图，给了我很大的帮助。有时候，一个小的操作细节，就能节省我大量的时间和精力。我希望通过这本书，能够熟练掌握常用的统计分析方法，并能够独立地进行数据分析，从而为我的学术研究打下坚实的基础。目前我还在学习描述性统计的部分，感觉这本书的讲解非常细致，一点点地引导读者理解概念，而不是直接抛出大量公式。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《心理与教育统计学》，我最直观的感受就是它真的非常“够用”。作为一个在心理学领域摸爬滚打多年的研究者，我深知统计学在数据分析和论文撰写中的重要性。过去，我经常需要查阅各种资料，费尽心思去理解那些复杂的统计概念和方法，有时候即使理解了，应用起来还是会遇到各种问题。这本书的出现，就像是给我提供了一个完整的知识体系和操作指南。它不仅涵盖了统计学的基础知识，还深入讲解了在心理学和教育学研究中常用的各种分析技术，比如t检验、方差分析、相关分析、回归分析等等，并且对每一种方法的适用条件、计算过程和结果解释都做了详细的说明。更重要的是，这本书的语言风格非常严谨但又不失通俗易懂，即便是初学者，也能在作者的引导下逐步掌握统计学的精髓。我特别喜欢书中对统计假设和检验逻辑的讲解，这部分内容往往是许多初学者容易混淆的地方，但在这本书中却得到了清晰的阐释，让我对统计推断有了更深的理解。我打算将这本书作为我日常的参考手册，遇到不清楚的地方随时查阅，相信它能极大地提升我的研究效率和论文质量。

评分☆☆☆☆☆

这本书我一直想读，但总是被其他事情耽搁了。这次终于下定决心，开始认真啃起来。拿到手后，第一感觉就是厚实，拿在手里沉甸甸的，给人一种内容丰富的预感。翻开目录，果然，涵盖了从最基础的描述性统计，到回归分析、方差分析等进阶内容，还有一些在教育和心理学研究中非常常见的具体应用案例，感觉非常系统和全面。虽然我之前接触过一些统计学的概念，但总觉得不够深入，不够扎实。这本书的出现，恰好填补了我的知识空白。我最期待的是它能帮助我理解那些看似复杂的统计公式背后的逻辑，不仅仅是死记硬背，而是真正理解它们是如何用来分析数据的，以及如何从数据中提炼出有意义的结论。尤其是在心理学研究中，如何设计科学的实验，如何选取恰当的统计方法来验证假设，这些都是我一直以来想要攻克的难点。这本书的出现，让我看到了解决这些问题的希望。我尤其喜欢它在介绍每个统计方法时，都会给出清晰的定义、详细的步骤，以及最重要的——在实际研究中的应用场景和解释方式。这让我觉得统计学不再是枯燥的数字游戏，而是变成了理解人类行为和心理现象的有力工具。我准备用一段时间，每天都抽空来学习，希望能把这本书吃透，真正提升自己在研究方面的能力。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期待，更多地体现在它能否真正地帮助我跨越“统计盲区”。之前在学习过程中，总是感觉统计学是一道难以逾越的鸿沟，虽然知道它的重要性，但每次接触到统计相关的概念和计算，都觉得头大。这本书的特色在于，它并没有把统计学写成一本冰冷的数学公式集合，而是用非常贴近心理学和教育学研究的语言和案例来解释统计原理。我翻看了前几章，关于描述性统计的部分，讲解得非常到位。比如，它不仅仅是告诉你什么是均值、中位数、标准差，更重要的是解释了这些指标在描述研究对象的特征时有什么样的意义，以及如何根据不同的研究目的选择合适的描述性统计量。我最感兴趣的是书中关于抽样和抽样分布的讲解，这部分内容是理解推论统计的关键。作者通过生动的比喻和图示，将原本抽象的概念形象化，让我对抽样的随机性和代表性有了更清晰的认识。这本书让我觉得，统计学是可以被理解和掌握的，它不是少数人的专利，而是所有从事心理学和教育学研究者必备的技能。我希望通过系统地学习这本书，能够建立起扎实的统计学基础，并且能够自信地运用统计方法来分析我的研究数据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对我来说，简直就像是及时雨。作为一名即将进入研究领域的研究生，我深知统计学是必修课，但之前接触到的教材，要么过于晦涩难懂，要么例子过于陈旧，很难激发我的学习兴趣。而这本《心理与教育统计学》，在内容编排和案例选择上，都给了我耳目一新的感觉。它不仅涵盖了统计学的核心知识，更重要的是，它紧密结合了心理学和教育学的研究实践，提供了大量鲜活、具有代表性的案例。我特别欣赏书中关于统计软件操作的讲解，虽然我还没有开始实际操作，但提前了解这些内容，让我对接下来的学习充满了信心。我觉得，这本书不仅仅是一本教科书，更像是一个“统计学实践导师”，它不仅教你“是什么”，更教你“怎么做”，以及“为什么这么做”。我尤其期待的是书中关于假设检验和多重比较的内容，这部分是我在以往学习中最感到困惑的。希望这本书能够清晰地解释这些概念，帮助我理解其背后的逻辑，并且能够在我的研究中正确地运用。总而言之，这本书让我觉得学习统计学不再是一件枯燥乏味的事情，而是充满挑战和乐趣的探索过程。