心理與教育統計學(第三版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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如何從統計學得到最大益處
我們有五項建議：

　　1. 將注意力集中在概念上。不要將統計學這門課程視為數學課，而該當成像邏輯課程一樣。當你在閱讀時章節中的某一部分時，把注意力集中在把握概念與原則。而在做習題時，則應該清楚思考每一步驟的邏輯。如果將重心放在計算齣正確的數字，獲益將非常有限，考試成績也可能不理想。

　　2. 確定(女閑)熟所有概念後，纔繼續學習新的章節。學習統計學需要日積月纍的功夫，新的概念是建築在舊的概念上的。一定要確實去練習本書每個主要章節後麵的練習題，而且，如果你在迴答問題時覺得有睏難，或是雖然你能答得齣來，但卻不確定是不是真正瞭解相關的概念，那最好馬上停下來，然後重新閱讀一次、再思考一次，或請彆人幫忙，盡可能用各種方法讓自己確實理解每一章節的概念。在完完全全把握每一章節的主要概念之前，不要急著閱讀下一個章節。

　　反覆閱讀本書的某些章節，並非是種愚笨的錶現，多數學生必須閱讀每章許多次，而且閱讀統計學的速度通常比閱讀一般的教科書慢。尤其閱讀統計學的教科書時，必須全神貫注，纔能夠瞭解箇中意義。為瞭充分地瞭解，需有充分的時間，一讀再讀。

　　3. 努力不懈跟上進度。因為學習統計學需要日積月纍的功夫，如果你在閱讀進度上落後，或是缺瞭幾堂課，之後所上的課就會變得幾乎沒有任何意義。一旦落後，要聽懂新的內容就會愈來愈難瞭。

　　4. 尤其是本書的前半部，需要多花時間認真研讀。在本課程剛開始時，特彆重要的是要能徹底(女閑)熟本書的前半部分，因為學習較難的統計方法，必須以一開始所學簡單的方法為基礎。然而在學期一開始時，往往是學習最散漫的時候。若能好好地充分理解本書的前半部，也就是真正地瞭解，而不是隻學到籠統的觀念，那麼，後麵的學習會更為容易；如果學習之初未能好好的學習，則以後的學習會更為睏難。

　　5. 互相幫助。想把統計學得更好、更透徹，最好的方法就是試著把統計學的概念解釋給那些統計學得不好的同學（當然，在解釋的過程中要有耐心，也要尊重對方），而如果你是屬於學習有睏難的學生，在研讀較難的章節時，最好的方法就是找那些程度較好的同學來幫你一把。

　　因此，我們強烈建議學生能夠組成二到四人的讀書小組，成員最好可以同時包括有學習睏難的同學與程度較佳的同學。在幫助其他同學的過程中，程度較佳的同學可以從中獲益匪淺。而有學習睏難的同學最好不要找和自己程度差不多的人，因為這樣的學習方法對彼此的幫助都不大。也可以找住得較近的同學組織讀書會，因為聯係會較容易一些。而且，若可以的話，小組成員最好能常常碰麵，這樣效果會更好。

心理與教育測量與評估：原理、方法與應用 作者： 王 誌 強， 李 明 華 齣版社： 高等教育齣版社 齣版日期： 2023 年 8 月 定價： 89.00 元 --- 內容簡介 《心理與教育測量與評估：原理、方法與應用》 是一本全麵、深入、且極具實踐指導意義的教材與專著，旨在為心理學、教育學、應用心理學、人力資源管理以及相關社會科學領域的學生、研究人員和專業人士，提供一套係統、嚴謹且與時俱進的測量與評估知識體係。本書嚴格遵循科學理論與實踐需求的結閤原則，詳細闡述瞭如何科學、公平、有效地設計、實施、分析和評價各種心理與教育測量工具和評估係統。 本書共分為六大部分，二十個章節，內容覆蓋瞭當代測量學領域的核心理論基礎、關鍵方法論、以及在實際工作中的最新應用案例。 第一部分：測量與評估的基礎理論（第 1-4 章） 本部分奠定瞭整個學科的理論基石。首先，第 1 章“測量的概念、發展與倫理” 詳細界定瞭心理與教育測量的本質特徵、曆史沿革，並著重強調瞭在測量實踐中必須遵守的職業道德和倫理規範，特彆是關於數據隱私、知情同意和結果公平性的要求。 第 2 章“測量的尺度與維度” 係統介紹瞭定類、定序、定距和定比四種基本測量尺度，並深入探討瞭測量的維度性，即如何從單一觀察指標轉嚮構建多維度的潛在特質模型（如能力、態度、人格等）。 第 3 章“經典測量理論（CTT）概述” 是核心章節之一，詳盡闡述瞭CTT的基本假設（真分數、誤差分數、隨機誤差的性質），並對信度、效度等核心概念進行瞭嚴格的數學定義和邏輯推導。同時，本章也討論瞭CTT在實際應用中的局限性。 第 4 章“項目反應理論（IRT）導論” 作為現代測量的基石，本章首次引入瞭項目參數的概念（難度、區分度、猜測指數），並對比分析瞭 IRT 相較於 CTT 在等值常模、等效性保證以及自適應測驗（CAT）方麵的顯著優勢。 第二部分：信度與效度的深入探討（第 5-8 章） 本部分聚焦於測量的兩個最關鍵的質量指標——信度和效度，並將其置於復雜情境中進行討論。 第 5 章“信度的類型與估計方法” 細緻講解瞭重測信度、復本信度、內部一緻性信度（包括分半法、Cronbach's $alpha$ 係數、Kuder-Richardson 公式），並引入瞭標準誤（Standard Error of Measurement）的概念，解釋瞭測量誤差如何影響個體分數的解釋範圍。 第 6 章“效度的理論框架與證據鏈構建” 徹底革新瞭對效度的傳統理解，全麵轉嚮 構建效度（Construct Validity） 的證據鏈視角。本章詳細分析瞭內容效度、效標關聯效度（預測效度和同期效度）的構建步驟和統計支持。 第 7 章“構建效度的證據：聚閤-分歧矩陣（MTMM）的應用” 深入講解瞭 MTMM 矩陣的設計、數據收集和分析流程，展示瞭如何通過聚閤（高相關）和分歧（低相關）來確證潛在特質的獨立性和區分性，這是高級心理測量中不可或缺的技術。 第 8 章“測量的公平性與偏誤分析” 關注社會責任問題。本章討論瞭測量工具中潛在的係統性偏誤來源（如文化偏見、性彆偏見），並介紹瞭諸如分組不變性檢驗（Differential Item Functioning, DIF）等方法來識彆和修正項目偏誤，確保評估的公正性。 第三部分：測驗的編製與標準化（第 9-12 章） 本部分側重於將理論轉化為可操作的工具，詳細指導瞭測驗從概念化到最終定版的完整流程。 第 9 章“測驗的編製流程與內容抽樣” 強調瞭從測驗目的、工作分析（Job/Task Analysis）到形成詳細的知識/技能/態度結構圖（Blueprint）的全過程，確保測驗內容對目標領域具有充分的代錶性。 第 10 章“項目的起草、評審與初篩” 提供瞭關於如何編寫高質量、無歧義測題的具體指南，並介紹瞭專傢評審（Panel Review）和預試（Pilot Testing）階段的關鍵質量控製步驟。 第 11 章“項目分析與篩選：基於 CTT 的視角” 專注於使用項目難度、項目區分度指標和項目-總分相關等工具，對預試數據進行統計篩選，以優化測驗的信度和效度結構。 第 12 章“測驗的常模建立與標準化” 解釋瞭如何選擇具有代錶性的樣本群體，如何將原始分數轉化為標準分數（如 Z 分數、T 分數、標準十進製等），並詳細說明瞭常模錶的編製、應用與定期更新的必要性。 第四部分：高級測量模型與技術（第 13-16 章） 本部分麵嚮研究者和高級實踐者，介紹瞭當前統計學前沿在測量學中的應用。 第 13 章“因子分析在測量學中的應用” 區分瞭探索性因子分析（EFA）和驗證性因子分析（CFA）。本章重點演示瞭如何利用 CFA 檢驗理論假設的擬閤程度，以及如何進行潛變量的識彆和解釋。 第 14 章“項目反應理論（IRT）模型詳解” 深入講解瞭 1PL、2PL 和 3PL 模型，並展示瞭如何利用信息函數（Item Information Function, IIF）來優化測驗的信息分布，實現對不同能力水平個體的精確測量。 第 15 章“認知診斷模型（CDM）概述” 介紹瞭區彆於傳統“是否掌握”判斷的新興評估範式。CDM 側重於診斷學習者對特定屬性集（Attributes/Skills）的掌握狀態，特彆適用於技能訓練和教學反饋。 第 16 章“適應性測驗（CAT）的原理與實施” 闡述瞭自適應測驗背後的核心算法（如項目池管理、信息最大化準則），並分析瞭 CAT 在效率和精確性方麵的優勢。 第五部分：測量工具的特定應用領域（第 17-18 章） 本部分將測量原理應用於特定的評估場景。 第 17 章“人格與態度測量的特殊考量” 探討瞭自陳式量錶的特點，包括應對作答（如社會贊許性、隨機作答）的控製策略，以及李剋特式（Likert）量錶的計分和解釋方法。 第 18 章“績效評估與能力測驗的效度驗證” 聚焦於工作場所和教育選拔中的高風險評估。本章討論瞭工作績效維度分析、評估中心（Assessment Center）的設計要素，以及預測效度在實際情境中的應用。 第六部分：評估實踐與未來趨勢（第 19-20 章） 本部分著眼於評估在組織和宏觀層麵的應用，並展望學科的未來發展方嚮。 第 19 章“評估結果的解釋、報告與決策支持” 強調瞭評估報告的溝通藝術。本章指導讀者如何將復雜的統計結果轉化為清晰、可操作的專業建議，避免誤讀和過度推斷，並探討瞭評估結果在不同利益相關者（傢長、管理者、受試者本人）間的有效傳遞策略。 第 20 章“測量學的前沿發展與技術整閤” 展望瞭大數據、人工智能（AI）和機器學習在測量領域帶來的變革潛力，如自動化項目生成（Automatic Item Generation, AIG）、基於證據的測驗設計（EBES）以及大規模在綫測試的安全與管理挑戰。 --- 本書特點： 1. 嚴謹的數理基礎與清晰的邏輯推導： 深入淺齣地講解瞭CTT和IRT背後的數學模型，但同時提供豐富的文字解釋和圖形輔助，確保讀者能夠理解概念而非僅僅記憶公式。 2. 強調證據鏈思維： 摒棄瞭孤立看待信度和效度的傳統做法，全麵倡導基於證據的構建效度視角，引導讀者係統性地支持測驗的用途。 3. 豐富的案例支撐： 包含瞭來自教育選拔、臨床診斷、組織行為等多個領域的真實或模擬案例，讀者可直接套用書中方法進行分析。 4. 軟件操作指引： 雖然不側重於軟件操作本身，但書中關鍵的統計分析部分均提供瞭主流統計軟件（如 R, SPSS, Mplus）的分析思路和關鍵輸齣解讀。 適用對象： 高等院校本科生和研究生的心理測量學、教育測量學、應用統計學等課程的教材；心理測量專業人員、教育測量師、人力資源評估師的專業參考書。

給老師的話 Ⅲ
作者序 Ⅶ
黃序 XI
譯者序 XIII

1. 資料的排序 1
1.1 統計學的分類 2
1.2 基本概念 2
方塊1-1 關於統計學的小故事 6
1.3 次數分配錶 7
1.4 次數分配圖 12
方塊1-2 數學焦慮、統計焦慮與你：寫給害怕統計學的學生 14
1.5 次數分配的形態 20
1.6 爭議：誤導的圖形 26
1.7 摘要 28
1.8 實際解題範例 29
1.9 作業 30

2. 集中趨勢與變異性 35
2.1 集中趨勢 35
2.2 變異性 45
方塊2-1 統計分析的純粹樂趣（是的，樂趣！） 55
2.3 爭議：算術平均數的專製 56
方塊2-2 性彆、種族淵源及數學錶現 59
2.4 摘要 62
2.5 實際解題範例 62
2.6 作業 64

3. 推論統計的重要概念
Z分數、常態分配麯綫、母群與樣本、機率 67
3.1 Z分數 67
3.2 常態分配麯綫 73
方塊3-1 發明常態麯綫的古怪人物：戴莫瓦佛 74
3.3 樣本與母群 85
3.4 機率 89
方塊3-2 巴斯卡從賭桌上開創瞭機率理論，之後用來證明上帝的存在 91
方塊3-3 調查、民調，與1948年代價高昂的「自由樣本」 95
3.5 爭議：常態麯綫是否真為常態、使用非隨機樣本、機率的真正意義為何？ 96
3.6 摘要 99
3.7 實際解題範例 99
3.8 作業 102
附錄：機率的規則與條件機率 105

4. 假設考驗 107
4.1 假設考驗的實例 108
4.2 假設考驗的核心邏輯 109
4.3 假設考驗的過程 / 步驟 110
4.4 單側與雙側假設考驗 118
4.5 錯誤的決定 124
4.6 爭議：顯著性考驗是否該被禁用？ 128
方塊4-1 該不該接受虛無假設？—— 有關虛無假設的一些討論 130
4.7 摘要 131
4.8 實際解題範例 132
4.9 作業 133

5. 樣本平均數的假設考驗 139
5.1 平均數的次數分配 140
5.2 平均數次數分配的假設考驗：Z考驗 150
方塊 5-1 更多有關民調的問題：抽樣誤差以及對樣本大小的錯誤想法 151
5.3 爭議：接近顯著水準 157
5.4 進階主題：估計、標準誤與信賴區間 160
5.5 進階主題的爭議：信賴區間與顯著性考驗 166
5.6 摘要 168
5.7 實際解題範例 169
5.8 作業 172

6. 瞭解統計顯著性
實驗效果與統計考驗力 177
6.1 實驗效果 177
方塊 6-1 放鬆與沉思的實驗效果：一項悠閑的後設分析 184
6.2 統計考驗力 186
方塊6-2 終極紐約客雅各柯恩：有趣、有衝勁、纔華洋溢又親切 192
6.3 決定統計考驗力的因素 193
方塊6-3 典型心理學實驗的統計考驗力 201
6.4 統計考驗力在設計研究上所扮演的角色 205
6.5 統計考驗力在詮釋研究統計考驗結果上所扮演的角色 207
6.6 爭議：統計顯著性與實驗效果 210
6.7 進階主題：計算統計考驗力 213
6.8 計算統計考驗力的步驟 214
6.9 摘要 215
6.10 實際解題範例 217
6.11 作業 219

7. 單一樣本與相依樣本t考驗 223
7.1 單一樣本t考驗 224
方塊7-1 威廉卡塞特，彆名「斯徒登」：與其說他是個數學傢，不如說他是個講求實際的人 225
7.2 相依樣本t考驗 240
7.3 單一樣本與相依樣本t考驗的假定 251
7.4 相依樣本t考驗的實驗效果與統計考驗力 252
7.5 爭議：重復量數設計的優點與缺點 255
方塊7-2 使用差異分數時，研究的統計考驗力：蘇格蘭拉納剋郡的牛奶實驗 257
7.6 摘要 257
7.7 實際解題範例 258
7.8 作業 261

8. 獨立樣本t考驗 269
8.1 平均數的差異的次數分配 270
8.2 獨立樣本t考驗的假設考驗 278
8.3 獨立樣本t考驗的假定 286
8.4 獨立樣本t考驗的實驗效果及統計考驗力 286
方塊8-1 濛第卡羅方法：當數學變成隻是一項實驗，而統計隻是一種機率的遊戲 287
8.5 對三種t考驗的迴顧與比較 292
8.6 爭議：使用太多t考驗所造成的問題 292
8.7 進階主題：樣本數不相等時，獨立樣本t考驗的統計考驗力 294
8.8 摘要 295
8.9 實際解題範例 296
8.10 作業 299

9. 變異數分析簡介 305
9.1 變異數分析的基本邏輯 306
方塊9-1 雷諾費雪爵士：一位充滿嘲諷態度的統計學天纔 314
9.2 實施變異數分析 316
9.3 使用變異數分析來進行假設考驗 325
9.4 變異數分析的假定 329
9.5 事前比較 332
9.6 事後比較 336
9.7 變異數分析的實驗效果與統計考驗力 339
9.8 爭議：總括性考驗與事前比較 343
9.9 進階主題：變異數分析的結構模式 345
9.10 結構模式的原理 345
9.11 摘要 353
9.12 實際解題範例 354
9.13 作業 359

10. 多因子變異數分析 367
10.1 多因子設計及交互作用效果的基本邏輯 367
10.2 識彆與詮釋交互作用效果 373
10.3 二因子變異數分析的基本邏輯 385
方塊10-1 人格與情境對於行為的影響：一個交互作用效果 385
10.4 多因子變異數分析的假定 388
10.5 變異數分析的延伸及特殊案例 388
10.6 爭議：二分化的數值變項 390
10.7 進階主題：計算二因子變異數分析 392
10.8 進階主題：多因子變異數分析中的統計考驗力以及實驗效果 405
10.9 摘要 411
10.10 實際解題範例 412
10.11 作業 415

11. 相關 425
11.1 以圖形錶示相關：散佈圖 427
11.2 相關的形態 430
11.3 相關係數 436
方塊11-1 高騰：紳士天纔 441
11.4 相關係數的顯著性 446
11.5 相關與因果關係 451
11.6 詮釋相關係數方麵的議題 453
方塊11-2 錯覺相關：當你以為你很確定地知道若某個東西很大，就一定很胖時……你其實是大錯特錯 456
11.7 相關係數的實驗效果與統計考驗力 460
11.8 爭議：何謂大型的相關？ 462
11.9 摘要 465
11.10 實際解題範例 466
11.11 作業 469

12. 預測 475
12.1 預測變項（X）與效標變項（Y） 476
12.2 直綫預測規則 476
12.3 迴歸綫 480
12.4 找齣最佳的直綫預測規則 486
12.5 與預測有關之議題 493
12.6 多元迴歸 496
12.7 預測的限製 499
12.8 爭議：比較預測變項 500
方塊12-1 臨床預測與統計預測之比較 501
12.9 進階主題：誤差與誤差降低的比例 503
12.10 摘要 507
12.11 實際解題範例 508
12.12 作業 513

13. 卡方考驗 519
方塊13-1 卡爾皮爾遜：卡方的發明者與爭議的焦點人物 519
13.1 卡方考驗與卡方的適閤度考驗 522
13.2 卡方的獨立性考驗 530
13.3 卡方考驗的假定 542
13.4 卡方獨立性考驗的實驗效果與統計考驗力 542
13.5 爭議：期望次數的最小值 546
13.6 摘要 547
13.7 實際解題範例 548
13.8 作業 552

14. 非常態化母群的處理策略
資料轉換與等級考驗的方法 559
14.1 標準假設考驗程序的假定 559
14.2 資料轉換 562
14.3 等級考驗 568
14.4 各種方法的比較 574
14.5 爭議：電腦密集的方法 575
方塊14-1 隨機數字由何處得來？ 580
14.6 摘要 581
14.7 實際解題範例 581
14.8 作業 582

附錄錶 587
習題一作業解答 597
參考文獻 633
索引 651

作者序

　　本書的目的在幫助學生瞭解統計，我們強調意義與概念的瞭解，而不隻是符號與數字而已。強調意義與概念的瞭解，纔能有助於多數學生的學習。主修心理學的同學，通常都不是熱愛數學的人，但是他們卻對於概念相當敏感。根據我們四十年的教學經驗，我們深深相信，在其他科目錶現很好的學生，在統計也一樣會有好的錶現。然而，我們也認為，若想要把統計學好，比起學習其他科目需要下更多的功夫。以下將簡介學習統計學的目的，以及如何從本書中得到最大的益處。

為什麼要學習統計？

　　1. 學習統計有助於瞭解研究報告。身為主修心理學的學生，你會發現幾乎每一門課程都強調研究結果，而且研究結果通常以統計分析的方式來錶達。如果不瞭解統計學的基本邏輯，你就無法理解統計學的術語、統計錶格或統計圖等，這些都是所有研究報告的中心概念。如此一來，對於研究結果就隻能有膚淺的瞭解。

　　2. 自己進行研究時，也需具備統計學的知識。主修心理學的學生多數會繼續念研究所，研究所裏的心理學課程，即使是臨床心理學、諮商心理學或其他的應用領域，幾乎都需要進行一些研究。學習如何作研究，通常是研究所教學的重心，而研究的進行將會牽涉到統計方法的運用。本書在給予學生紮實的統計學基礎，以便學生能順利進行研究，並藉由嫻熟統計學的基本邏輯與思考模式，奠定學習進階課程的基礎。 許多心理學的課程也會提供大學生做研究的機會，不過，雖然本書的重點在於瞭解統計，而不是統計的運用，但本書各章仍有助於進行一些基本的資料分析。

　　3. 學習統計學能增進分析與批判能力。主修心理學的學生對人較感興趣，並懷抱淑世的理想；然主修心理學的學生並未拒絕抽象思考，事實上許多學生對於哲學層次的抽象思考非常有興趣。然而，大部分學生一開始時會以非常膚淺的方式瞭解此抽象的領域，也就是隻學到一些抽象的口號，而非實用的知識。在所有你可能選修的心理學課程中，統計這門課大概是最能幫助你學習如何精確地思考，正確地評估訊息，並將此邏輯運用於更高層次的領域。 如何從統計學得到最大益處

我們有五項建議：

　　1. 將注意力集中在概念上。不要將統計學這門課程視為數學課，而該當成像邏輯課程一樣。當你在閱讀時章節中的某一部分時，把注意力集中在把握概念與原則。而在做習題時，則應該清楚思考每一步驟的邏輯。如果將重心放在計算齣正確的數字，獲益將非常有限，考試成績也可能不理想。

　　2. 確定嫻熟所有概念後，纔繼續學習新的章節。學習統計學需要日積月纍的功夫，新的概念是建築在舊的概念上的。一定要確實去練習本書每個主要章節後麵的練習題，而且，如果你在迴答問題時覺得有睏難，或是雖然你能答得齣來，但卻不確定是不是真正瞭解相關的概念，那最好馬上停下來，然後重新閱讀一次、再思考一次，或請彆人幫忙，盡可能用各種方法讓自己確實理解每一章節的概念。在完完全全把握每一章節的主要概念之前，不要急著閱讀下一個章節。 反覆閱讀本書的某些章節，並非是種愚笨的錶現，多數學生必須閱讀每章許多次，而且閱讀統計學的速度通常比閱讀一般的教科書慢。尤其閱讀統計學的教科書時，必須全神貫注，纔能夠瞭解箇中意義。為瞭充分地瞭解，需有充分的時間，一讀再讀。

　　3. 努力不懈跟上進度。因為學習統計學需要日積月纍的功夫，如果你在閱讀進度上落後，或是缺瞭幾堂課，之後所上的課就會變得幾乎沒有任何意義。一旦落後，要聽懂新的內容就會愈來愈難瞭。

　　4. 尤其是本書的前半部，需要多花時間認真研讀。在本課程剛開始時，特彆重要的是要能徹底熟本書的前半部分，因為學習較難的統計方法，必須以一開始所學簡單的方法為基礎。然而在學期一開始時，往往是學習最散漫的時候。若能好好地充分理解本書的前半部，也就是真正地瞭解，而不是隻學到籠統的觀念，那麼，後麵的學習會更為容易；如果學習之初未能好好的學習，則以後的學習會更為睏難。

　　5. 互相幫助。想把統計學得更好、更透徹，最好的方法就是試著把統計學的概念解釋給那些統計學得不好的同學（當然，在解釋的過程中要有耐心，也要尊重對方），而如果你是屬於學習有睏難的學生，在研讀較難的章節時，最好的方法就是找那些程度較好的同學來幫你一把。

　　因此，我們強烈建議學生能夠組成二到四人的讀書小組，成員最好可以同時包括有學習睏難的同學與程度較佳的同學。在幫助其他同學的過程中，程度較佳的同學可以從中獲益匪淺。而有學習睏難的同學最好不要找和自己程度差不多的人，因為這樣的學習方法對彼此的幫助都不大。也可以找住得較近的同學組織讀書會，因為聯係會較容易一些。而且，若可以的話，小組成員最好能常常碰麵，這樣效果會更好。

結語

　　我們非常喜愛教授統計學，也有許多笑容滿麵的學生一次又一次的對我們說：「亞倫教授，我的統計學成績竟然拿到90分，連我自己都無法置信！」或者「統計學真有趣，不瞞您說，它是我最喜歡的一門課！」我們希望你也有類似經驗。

Arthur Aron
Elaine N. Aron

黃序

　　翻譯本書的主要目的，在翻譯一本適閤大學生使用的教科書；所以譯者在翻譯的過程中，刪去兩章進階的統計方法。雖然目標在翻譯初等統計學，譯者發現本書可以是研究生的補充用書，或研究者的參考書籍；因為本書的一些特色對於需要撰寫論文的研究者而言，極有幫助。例如每章都有專節討論每種統計方法的爭議、限製或最新發展，研究者若能充分瞭解各種統計方法的限製，應可避免統計方法的誤用，也可以減少對於濫用量化方法的批評。且本書大多使用真實的例子，不僅較為生動活潑，也結閤瞭研究法的相關知識；因此本書是一本淺顯且能與實際研究配閤的書籍。

　　譯者對於作者最為景仰之處在於作者對爭議性問題的處理，例如書中提到假設考驗的最主要爭議是：當無法拒絕虛無假設，所得的研究結論並非虛無假設獲得支持，而是「研究結果沒有定論（inconclusive）」；而目前主流的教科書鮮有人介紹此項爭議。讀者可以比較此論點與主流教科書看法的差異，對於假設考驗的正用與誤用應有更深入的瞭解與體會。

　　本書翻譯的工作得以順利完成，需感謝學富文化公司在編輯、校對、製作索引等工作的協助，編輯部同仁勞苦功高；同事吳璧如教授的精神支持，是不可或缺的動力，在此一併緻謝。

黃瓊蓉於白沙山莊

譯者序

　　經過數個月的努力，終於把這本《心理與教育統計學》完整翻譯齣來，其中獲益最大的，其實正是譯者本身。在翻譯的過程中，譯者深深體會到作者對於統計學的喜愛與熱情，更能感受到作者不厭其煩、循循善誘，隻為讓學生能一窺統計學堂奧的苦心。譯者認為，雖然坊間的統計相關書籍多不勝數，但此書仍可被視為統計學入門最佳的教科書之一，而其原因就在於作者在介紹各個重要概念時，會用許多例子作說明，並深入淺齣地把其中的意義與道理一一仔細闡述。由於現在已有不少的電腦統計軟體可用，隻要輸入相關數字，不論是t考驗、變異數分析等，很快就可以得到各式各樣的分析與數據。但是，過於依賴電腦的結果，就是許多學習統計的學生其實對於為何要進行某些特定的假設考驗方法的原因一知半解，更遑論這些假設考驗背後的邏輯與真正代錶的意義。透過本書作者精闢的說明與實際例子，譯者常會有恍然大悟的感覺，也對許多發明統計程序的統計學傢由衷感到佩服。更重要的是，在譯完整本書後，譯者自己果然也像作者所說的，情不自禁地喜歡上統計學，尤其是作者在各章之中所穿插的與統計相關的趣聞或相關知識，更讓譯者深覺統計其實是可以很生活化、很有趣的！

　　本書的翻譯工作得以順利完成，譯者首先要謝謝黃瓊蓉教授，因為每當譯者遇上一些疑惑時，黃教授的譯稿總是能適時為譯者解惑。黃教授先前的譯稿已經十分流暢易讀，幾乎不需更動任何部分。因此，為瞭要讓此次改版更能名符其實，此次的版本除瞭在章節架構上的變動外，譯者也增加瞭作者書中對於實際例子的說明、有關統計小故事的方塊、實際解題範例等，希望讓本書就算是由學生自行閱讀，也能通曉其中說明的邏輯與各種計算過程。此外，為瞭讓學生在練習作業時能知道自己的答案是否正確，譯者在本次改版中也特彆將原著中的習題一的問題解答一併譯齣，希望能讓本書有更大的實用性，也能真正成為學生在學習統計時的最佳入門參考書。

　　最後，本書的翻譯工作能得以順利完成，必須特彆感謝學富文化公司的同仁費心地協助編輯、校稿、製作索引等。而譯者傢人的支持與鼓勵，更是完成本書的過程中不可或缺的助力，在此一併緻上最高的謝意。而譯者雖已盡全力使本書的譯文流暢與正確，然因譯者纔疏學淺，故錯誤之處在所難免，也希望各位讀者能不吝批評指正，以使本書能達到盡善盡美的地步。

蘇文賢、江吟梓
於基隆

评分☆☆☆☆☆

這本書的設計真的很用心，紙張的質量很好，摸起來很舒服，排版也很清晰，不像有些書那樣密密麻麻的，看著就頭暈。我之前讀過一些統計學的書籍，但很多都過於理論化，或者例子不夠貼切，導緻學起來很費勁。這本書不一樣，它在講解理論的同時，非常注重與心理學和教育學研究的結閤。很多例子都直接來源於真實的案例，比如如何分析學生的學習成績差異，如何評估一種新的教學方法的有效性，或者如何解釋問捲調查的結果。這些接地氣的例子，讓我一下子就感覺統計學變得生動起來，不再是遙不可及的學術概念。我尤其欣賞書中對各種統計軟件操作的指導，雖然我目前主要是在學習理論，但知道如何將理論應用到實踐中，是這本書給我最大的價值。我正在學習如何使用SPSS來處理數據，這本書提供的步驟和截圖，給瞭我很大的幫助。有時候，一個小的操作細節，就能節省我大量的時間和精力。我希望通過這本書，能夠熟練掌握常用的統計分析方法，並能夠獨立地進行數據分析，從而為我的學術研究打下堅實的基礎。目前我還在學習描述性統計的部分，感覺這本書的講解非常細緻，一點點地引導讀者理解概念，而不是直接拋齣大量公式。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的期待，更多地體現在它能否真正地幫助我跨越“統計盲區”。之前在學習過程中，總是感覺統計學是一道難以逾越的鴻溝，雖然知道它的重要性，但每次接觸到統計相關的概念和計算，都覺得頭大。這本書的特色在於，它並沒有把統計學寫成一本冰冷的數學公式集閤，而是用非常貼近心理學和教育學研究的語言和案例來解釋統計原理。我翻看瞭前幾章，關於描述性統計的部分，講解得非常到位。比如，它不僅僅是告訴你什麼是均值、中位數、標準差，更重要的是解釋瞭這些指標在描述研究對象的特徵時有什麼樣的意義，以及如何根據不同的研究目的選擇閤適的描述性統計量。我最感興趣的是書中關於抽樣和抽樣分布的講解，這部分內容是理解推論統計的關鍵。作者通過生動的比喻和圖示，將原本抽象的概念形象化，讓我對抽樣的隨機性和代錶性有瞭更清晰的認識。這本書讓我覺得，統計學是可以被理解和掌握的，它不是少數人的專利，而是所有從事心理學和教育學研究者必備的技能。我希望通過係統地學習這本書，能夠建立起紮實的統計學基礎，並且能夠自信地運用統計方法來分析我的研究數據。

评分☆☆☆☆☆

這本書我一直想讀，但總是被其他事情耽擱瞭。這次終於下定決心，開始認真啃起來。拿到手後，第一感覺就是厚實，拿在手裏沉甸甸的，給人一種內容豐富的預感。翻開目錄，果然，涵蓋瞭從最基礎的描述性統計，到迴歸分析、方差分析等進階內容，還有一些在教育和心理學研究中非常常見的具體應用案例，感覺非常係統和全麵。雖然我之前接觸過一些統計學的概念，但總覺得不夠深入，不夠紮實。這本書的齣現，恰好填補瞭我的知識空白。我最期待的是它能幫助我理解那些看似復雜的統計公式背後的邏輯，不僅僅是死記硬背，而是真正理解它們是如何用來分析數據的，以及如何從數據中提煉齣有意義的結論。尤其是在心理學研究中，如何設計科學的實驗，如何選取恰當的統計方法來驗證假設，這些都是我一直以來想要攻剋的難點。這本書的齣現，讓我看到瞭解決這些問題的希望。我尤其喜歡它在介紹每個統計方法時，都會給齣清晰的定義、詳細的步驟，以及最重要的——在實際研究中的應用場景和解釋方式。這讓我覺得統計學不再是枯燥的數字遊戲，而是變成瞭理解人類行為和心理現象的有力工具。我準備用一段時間，每天都抽空來學習，希望能把這本書吃透，真正提升自己在研究方麵的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對我來說，簡直就像是及時雨。作為一名即將進入研究領域的研究生，我深知統計學是必修課，但之前接觸到的教材，要麼過於晦澀難懂，要麼例子過於陳舊，很難激發我的學習興趣。而這本《心理與教育統計學》，在內容編排和案例選擇上，都給瞭我耳目一新的感覺。它不僅涵蓋瞭統計學的核心知識，更重要的是，它緊密結閤瞭心理學和教育學的研究實踐，提供瞭大量鮮活、具有代錶性的案例。我特彆欣賞書中關於統計軟件操作的講解，雖然我還沒有開始實際操作，但提前瞭解這些內容，讓我對接下來的學習充滿瞭信心。我覺得，這本書不僅僅是一本教科書，更像是一個“統計學實踐導師”，它不僅教你“是什麼”，更教你“怎麼做”，以及“為什麼這麼做”。我尤其期待的是書中關於假設檢驗和多重比較的內容，這部分是我在以往學習中最感到睏惑的。希望這本書能夠清晰地解釋這些概念，幫助我理解其背後的邏輯，並且能夠在我的研究中正確地運用。總而言之，這本書讓我覺得學習統計學不再是一件枯燥乏味的事情，而是充滿挑戰和樂趣的探索過程。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《心理與教育統計學》，我最直觀的感受就是它真的非常“夠用”。作為一個在心理學領域摸爬滾打多年的研究者，我深知統計學在數據分析和論文撰寫中的重要性。過去，我經常需要查閱各種資料，費盡心思去理解那些復雜的統計概念和方法，有時候即使理解瞭，應用起來還是會遇到各種問題。這本書的齣現，就像是給我提供瞭一個完整的知識體係和操作指南。它不僅涵蓋瞭統計學的基礎知識，還深入講解瞭在心理學和教育學研究中常用的各種分析技術，比如t檢驗、方差分析、相關分析、迴歸分析等等，並且對每一種方法的適用條件、計算過程和結果解釋都做瞭詳細的說明。更重要的是，這本書的語言風格非常嚴謹但又不失通俗易懂，即便是初學者，也能在作者的引導下逐步掌握統計學的精髓。我特彆喜歡書中對統計假設和檢驗邏輯的講解，這部分內容往往是許多初學者容易混淆的地方，但在這本書中卻得到瞭清晰的闡釋，讓我對統計推斷有瞭更深的理解。我打算將這本書作為我日常的參考手冊，遇到不清楚的地方隨時查閱，相信它能極大地提升我的研究效率和論文質量。