实验研究法与共变数分析 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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出版者出版社：五南订阅出版社新书快讯新功能介绍

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出版日期出版日期：2017/05/25

语言语言：繁体中文

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发表于2024-05-06

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图书描述

实验研究是较能确定变项因果关系的研究方法，针对实验研究资料的统计方式，大多数的统计书籍，会建议採用「共变数分析」（Analysis of Covariance [ANCOVA]）。许多研究生或研究人员因不熟悉共变数分析的基本概念，而不敢採用共变数分析处理实验研究的资料。本书旨在说明实验研究法与共变数分析的关联性，解析共变数分析的基本概念，并介绍SPSS与「EZ_ANCOVA」的EXCEL统计软体的操作与报表解读，协助读者能顺利以共变数分析，进行实验资料的统计分析工作。

本书特色

　　‧解说实验研究与共变数分析的关联性。协助实验研究的研究人员，採用共变数分析进行实验资料分析，以获得更精准的统计结果。

　　‧介绍如何使用SPSS与「EZ_ANCOVA」的EXCEL统计软体，并透过统计软体的操作步骤与报表解读，让读者学会进行共变数分析。

　　‧针对令人困扰的「詹森－内曼法」（Johnson-Neyman procedure），除了介绍基本原理。并引导读者使用SPSS与「EZ_ANCOVA」的EXCEL统计软体，进行统计分析。

　　本书资料档，请至本公司网站www.wunan.com.tw
　　输入书号1H0H，即可找到下载处。

著者信息

作者简介

凃金堂

　　现职：高雄师范大学师资培育中心教授
　　学历：政治大学教育研究所博士
　　专长：教育测验与评量、教育心理学
　　着作：量表编制与SPSS
　　SPSS与量化研究
　　SPSS与统计应用分析（与吴明隆合着）
　　E-mail：tang@nknu.edu.tw

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图书目录

序言

第一章实验研究法
壹、实验研究与因果关系
贰、实验研究的基本概念
参、实验研究的内外在效度
肆、实验研究设计类型

第二章共变数分析基本概念
壹、（准）实验研究法使用共变数分析的理由
贰、共变数分析的基本概念

第三章单因子共变数分析
壹、单因子共变数分析基本原理
贰、单因子共变数分析的计算历程
参、单因子共变数分析（一个共变项两个组别）的SPSS操作步骤与报表解读
肆、单因子共变数分析（一个共变项两个组别）的EXCEL操作步骤与报表解读
伍、单因子共变数分析（一个共变项三个组别）的SPSS操作步骤与报表解读
陆、单因子共变数分析（一个共变项三个组别）的EXCEL操作步骤与报表解读
柒、单因子共变数分析（两个共变项两个组别）的SPSS操作步骤与报表解读
捌、单因子共变数分析（两个共变项两个组别）的EXCEL操作步骤与报表解读
玖、单因子共变数分析（两个共变项三个组别）的SPSS操作步骤与报表解读
拾、单因子共变数分析（两个共变项三个组别）的EXCEL操作步骤与报表解读

第四章詹森－内曼法
壹、詹森－内曼法的基本概念
贰、詹森－内曼法的SPSS统计操作与报表解读
参、詹森－内曼法的EXCEL统计操作与报表解读
肆、三组别回归系数不同质的统计方式

第五章双因子共变数分析的基本概念
壹、双因子共变数分析的基本假定
贰、双因子共变数分析的基本概念

第六章双因子共变数分析的统计软体操作
壹、一个共变项的2×2双因子共变数分析（单纯主要效果显着）
贰、一个共变项的2×3双因子共变数分析（单纯主要效果显着）

图书序言

参、实验研究的内外在效度

会採用实验研究法进行研究，主要目的是想探讨自变项对依变项的因果关系。当研究设计能严谨控制其他无关变项的干扰，而让依变项只受到自变项的影响，则较能精准的判断自变项与依变项的因果关系。相对地，若实验设计不佳，导致依变项除了受自变项的影响外，也受到其他无关变项的影响，则无法准确的釐清自变项与依变项的因果关系，此即为内在效度（internal validity）的问题。所谓内在效度是指实验研究能精准呈现自变项对依变项之因果关系的程度，实验设计若能排除其他无关变项的影响，而能精准显示自变项对依变项的因果关系，则该实验具有较高的内在效度，故内在效度是实验研究的一项重要特质。除了内在效度，外在效度（external validity）则是实验研究另一项重要特质。通常实验研究的对象，常是从母群所有受试者中，抽选出一群受试者作为样本。实验具有高的内在效度，只表示对样本受试者而言，该实验的结果能清楚呈现自变项对依变项的因果关系。但该实验的研究结果，能否类推到母群所有受试者身上，则属于外在效度的问题。若针对样本受试者所获得的研究结果，也能类推到母群其他受试者，则表示该实验具有高度的外在效度。

一、影响内在效度的因素

Campbell与Stanley（1963）主张有八种情况会威胁实验研究的内在效度，包括历史事件（history）、成熟因素（maturation）、测验（testing）、测量工具（instrumentation）、统计回归（statistical regression）、样本选择偏误（biases）、样本流失（experimental mortality）、样本选择与成熟因素交互作用（selection-maturation interaction）等。