量化研究法(三)：测验原理与量表发展技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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在资料科学中，数据是一切故事的起点，但数据必须来自测量，测量是踏入资料科学世界的敲门砖。测验与评量工具的应用，向来在心理、教育、管理等社会科学相关学术研究领域占有重要地位，更是人力资源管理、教育测评考试与调查实务工作者推动日常事务的重要职能。

　　本书除了深入浅出介绍心理测验的基本原理，同时鉅细靡遗的说明量表工具的编制方法与技术，第二版特别强化操作范例的介绍与说明，配合SPSS、Mplus等软体，示范测验发展与量表编制的各个重要步骤，同时更对数据报表的意义进行详细解说。

　　本书内容横跨古典与现代，除了信度、效度、常模、测验伦理等心理测验的传统章节，更纳入了概化理论、结构方程模式、多层次模式、潜在类别模式、项目反应理论等当代最重要的尖端测验理论与方法。

　　本书目的在于使读者做好测评学理扎根打底的工作，也能掌握测评领域的热门议题与发展趋势，再配合编制技术的实际操作与实务应用演练，于短时间内建立完备的测评知识，拥有最前卫的实践技能，跻身测评专业行列。
 

书籍简介：深入探索现代社会科学研究的基石 《社会科学研究方法：理论、实践与前沿应用》 导言：新时代社会科学研究的范式转型 在信息爆炸与全球化深刻影响的当代，社会科学研究正面临着前所未有的机遇与挑战。传统的定性研究范式已不足以完全应对复杂社会现象的精细化、量化解析需求。因此，本著作旨在构建一个全面、系统且极具前瞻性的研究方法论框架，它不仅仅是对既有方法论的梳理与继承，更是对如何在新技术和新思潮背景下，设计、实施和评估高质量社会科学研究的深度探索。本书的定位是为社会科学领域的研究者、高年级本科生及研究生提供一份扎实的工具箱，确保他们能够掌握从理论构建到实证检验的每一个关键环节。 第一部分：研究设计与理论基础——构建坚实的思维框架 本部分着重于研究的起点和核心——研究设计的逻辑构建。我们摒弃了僵硬的“教条式”介绍，转而采用案例驱动的方法，引导读者理解研究问题的提出、理论的筛选与整合。 第一章：研究的哲学基础与范式选择 深入探讨实证主义、后实证主义、建构主义等主流哲学立场如何影响研究问题的设定与研究路径的选择。重点分析了“何为好的理论”以及如何将抽象的理论概念转化为可操作的研究假设。 第二章：研究的逻辑结构与伦理考量 详述演绎推理与归纳推理在社会科学中的应用场景，并构建了一套严谨的“问题-概念-指标-数据”的逻辑链条。同时，本章对当前研究中日益凸显的数据隐私、知情同意、权力关系平衡等伦理困境进行了细致的剖析，提供了应对现代研究伦理审查的实用指南。 第三章：实验设计与准实验方法的精妙运用 传统实验设计（如随机对照试验RCT）在社会科学中的局限性被充分讨论。本书聚焦于在现实社会情境下更具可行性的准实验设计，如断点回归（RDD）、倾向得分匹配（PSM）和双重差分法（DID）。详细解释了这些方法如何通过模拟随机化过程来提高因果推断的效力，并辅以经典的政策评估案例。 第二部分：数据采集与测量——从现象到数字的转化艺术 数据是研究的血液。本部分将焦点放在如何高效、准确、可靠地获取数据，尤其是针对难以直接观测的社会心理变量。 第四章：大规模抽样技术与调查方法优化 系统介绍了复杂抽样设计（如分层抽样、整群抽样、多阶段抽样）的原理及其在国家级调查项目中的应用。更重要的是，本章探讨了当前调查研究面临的挑战，如应答率下降、社交媒体样本的偏误，并提出了利用混合模式（线上与线下结合）来提升样本代表性的策略。 第五章：定性资料的深度挖掘与编码策略 虽然本书强调量化分析，但定性资料作为背景补充与理论发现的源泉不可或缺。本章细致阐述了扎根理论、现象学研究的实施步骤，特别关注访谈、焦点小组资料的转录、主题识别和编码的系统化流程，确保定性发现的严谨性。 第六章：大数据源的获取与初步处理 面对社交媒体文本、传感器数据、网络日志等新型数据源，本章提供了将“非结构化”数据转化为“结构化”分析对象的实用技术路径。涉及数据清洗、异常值处理、数据降维的初步概念介绍。 第三部分：数据分析：统计推断与建模前沿 这是本书的核心技术部分，旨在帮助读者从描述性统计跨越到复杂推断模型。 第七章：描述性统计的深度解读与可视化 超越简单的均值和标准差，本章强调如何利用探索性数据分析（EDA）来识别数据结构、检验正态性假设，并指导读者利用先进的可视化工具（如交互式图表）来清晰地传达研究发现的初步画像。 第八章：传统参数检验方法的精确应用 回顾并深化了回归分析（OLS、Logistic、Poisson回归）的基础。关键在于强调模型设定的前提条件检验（如多重共线性、异方差性），并探讨了在违背假设时如何进行稳健性调整。 第九章：层次线性模型（HLM）与多层数据结构分析 针对社会科学中普遍存在的嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中，个体嵌套在社区中），本书详细介绍了HLM的原理，包括如何分离组内和组间效应，以及如何控制跨层次的交互作用。 第十章：中介、调节与结构方程建模（SEM） 本章是检验复杂理论模型的关键。详细讲解了路径分析（Path Analysis）和验证性因子分析（CFA）如何构建测量模型与结构模型。特别关注了潜变量之间的间接效应和调节效应的统计检验与报告规范。 第十一章：时间序列分析与面板数据处理 对于研究社会现象随时间变化的领域（如宏观经济学、政治动态），面板数据分析至关重要。本章讲解了固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的选择标准，以及处理序列相关性的ARMA/ARIMA模型基础。 第四部分：研究的成果呈现与传播 第十二章：结果的报告、讨论与再现性 强调学术写作的透明度与规范性。本章提供了清晰的统计结果报告模板，指导研究者如何撰写强有力的讨论部分，将实证发现与初始理论进行对话。同时，针对当前科学界对“再现性危机”的关注，提供了确保研究可重复性的操作清单。 结语：面向未来的研究展望 本书最后展望了计算社会科学、机器学习方法在社会研究中的新兴应用潜力，鼓励读者保持批判性思维，将本方法论框架作为终身学习的起点，而非终点。 目标读者对象： 政治学、社会学、心理学、教育学、公共管理学、经济学等领域的研究生及专业研究人员。

作者简介

邱皓政 博士

　　现职
　　国立台湾师范大学管理学院教授兼校务研究办公室主任。

　　学历
　　美国南加州大学（University of Southern California）哲学博士，主修心理计量学。

　　经历
　　曾任教于国立中央大学、国立交通大学、辅仁大学、世新大学等校，历经美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）神经医学研究中心统计分析师、教育部训育委员会助研究员，台湾心理学会祕书长、华南师范大学客座教授、北京中国科学院访问教授。

　　研究兴趣与专长
　　研究兴趣为统计方法与应用技术、组织行为、人力资源管理、心理测验学、创造力与组织创新，专长议题为结构方程模式与多变量统计方法。
    
　　着作
　　曾发表中英文期刊与研讨会论文数十篇，着有《量化研究法(一)：研究设计与资料处理》、《量化研究法(二)：统计原理与分析技术》、《多层次模式与纵贯资料分析》、《量化研究与统计分析》等书。    
 

第一篇　概论
第01章　测验与评量概说
1.1 前言
1.2 测评的基本概念
1.3 测评的目与功能
1.4 测评工具的分类
1.5 结语：理论与实务之间

第02章　测验标准与伦理
2.1 前言
2.2 测验标准
2.3 测验伦理
2.4 结语

第二篇　测验原理与技术
第03章　测评工具发展程序与数位化
3.1 前言
3.2 测评工具的发展程序
3.3 测评电脑化与网路化
3.4 结语：一门大学问
第04章　题型格式与题本组成
4.1 前言
4.2 测量题型
4.3 题本制作与编码
4.4 测评的防弊机制
4.5 结语

第05章　测验分数与常模
5.1 前言
5.2 题分
5.3 量尺分数
5.4 分数解释与常模
5.5 结语：唇亡齿寒的隐喻

第06章　项目分析
6.1 前言
6.2 题目基本特征
6.3 诱答分析
6.4 遗漏倾向分析
6.5 描述统计指数
6.6 效标分析法
6.7 因素分析法
6.8 项目分析的完整范例
6.9 结语

第07章　信度
7.1 前言
7.2 信度的基本原理
7.3 信度估计的方法
7.4 影响信度的因素
7.5 信度分析的操作范例
7.6 结语：考试代表什么

第08章　概化理论
8.1 前言
8.2 概化理论的基本念
8.3 单面向设计
8.4 多面向设计
8.5 概化理论的操作范例
8.5 结语

第09章　效度
9.1 前言
9.2 效度的意义与内容
9.3 效度的分类
9.4 其他效度议题
9.5 效度衡鑑技术
9.6 结语

第三篇　统计模式原理与应用
第10章　因素分析与量表发展
10.1 前言
10.2 潜在变数的界定
10.3 因素分析的原理
10.4 因素分析的执行
10.5 因素分析的相关问题
10.6 结语

第11章　结构方程模式与量表发展
11.1 前言
11.2 验证性因素分析
11.3 统合模式分析
11.4 模式适配评鑑
11.5 SEM在测验发展的其他应用
11.6 结语

第12章　潜在类别模式与量表发展
12.1 前言
12.2 潜在类别模式的原理
12.3 模式适配与检定
12.4 潜在类别模式的操作
12.5 结语

第13章　多层次模式与量表发展
13.1 前言
13.2 多层次模式的分析原理
13.3 多层次 SEM的 Mplus分析实例
13.4 多层次模式的信度调整
13.5 结语

第14章　项目反应理论与量表发展
14.1 前言
14.2 项目反应理论的特性
14.3 项目反应理论的主要概念
14.4 项目反应理论的不同模式
14.5 项目反应理论的Mplus应用范例
14.6 结语
 

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最近在准备一篇关于消费者行为的学术论文，其中需要对一系列态度和偏好进行测量。在查阅资料的过程中，偶然发现了这本《量化研究法（三）：测验原理与量表发展技术》。说实话，一开始我对“测验原理”和“量表发展技术”这些字眼并没有抱太高的期待，总觉得这类书籍会非常枯燥且理论化。然而，阅读的过程却给了我巨大的惊喜。作者在讲解“测验公平性”和“项目反应理论”时，运用了大量贴近生活且富有启发性的例子，让我这种非统计学专业出身的研究者也能迅速领会其中的精髓。书中关于“信度”与“效度”的阐释，也比我以往接触过的任何教材都要深入和细致，不仅仅是介绍了信效度的类型和计算方法，更重要的是，它剖析了影响信效度的内在因素，以及研究者在设计和实施过程中可以采取的策略。特别值得一提的是，书中关于“遗漏题项”、“测验焦虑”等对结果影响的讨论，以及如何通过科学的统计方法来检验和修正这些问题，这些都是我过去研究中常常忽略但至关重要的细节。这本书不仅提升了我对量化研究方法论的理解，更让我对如何构建可靠、有效的测量工具充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

在为一本关于教育评价的学术专著搜集相关研究方法时，我偶然发现了这本《量化研究法（三）：测验原理与量表发展技术》。我一直对如何科学地衡量学习效果、学生能力等问题感到好奇，但市面上相关的理论书籍要么过于浅显，要么过于艰深。这本书则恰到好处地填补了这一空白。作者在介绍“测验设计的基本原则”时，详细阐述了从研究目标出发，如何层层递进地确定测量内容、设计题型、以及建立评价标准。我特别欣赏书中对“经典测量理论”和“项目反应理论”的比较分析，这让我能够更深刻地理解不同测量模型的优劣势，以及在何种情境下应该选择哪种模型。书中关于“试题质量的评估”部分，提供了非常详尽的统计方法和图示，让我明白了如何通过信度系数、效度系数、区分度等指标来判断一个测验的优劣，以及如何根据评估结果来改进测验。此外，书中还探讨了“测量标准”的制定和“分数解释”的规范，这对于构建一个公平、有效的教育评价体系至关重要。这本书不仅仅是教授方法，更是在引导研究者进行批判性思考，提升对教育测量学的整体认知。

评分☆☆☆☆☆

我是一名心理学领域的从业者，常年接触各种心理测验的应用和解释。尽管工作经验丰富，但对于测验背后的理论原理，以及如何从零开始设计一个全新的、科学的心理量表，我始终感到有些捉襟见肘。这本《量化研究法（三）：测验原理与量表发展技术》的到来，简直是解决了我的燃眉之急。书中所介绍的“测量误差理论”、“因子分析”等概念，不仅解释得非常透彻，而且将理论与实际应用紧密结合。我印象深刻的是，作者在讲解“项目分析”时，列举了大量的具体操作步骤，并附带了详细的图表说明，让我能够一步步跟着操作，甚至可以直接套用到我正在开发的某个评估工具上。书中还特别强调了“内容效度”和“结构效度”的构建过程，包括如何邀请专家评审、如何进行访谈、以及如何通过统计模型来验证量表的维度结构。这些都是在实际工作中至关重要但又容易被忽略的环节。读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一本“心理量表设计宝典”，对于如何提升现有测验的质量、开发新的评估工具，都有了更系统、更科学的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本《量化研究法（三）：测验原理与量表发展技术》绝对是社科研究领域的一本宝藏！作为一名正在攻读硕士学位的学生，我常常在设计问卷、信效度分析等方面感到力不从心。市面上有很多关于量化研究的教材，但大多偏重理论，实操性不强，读起来总觉得隔靴搔痒。然而，这本书的出现，简直就像为我打开了一扇新世界的大门。它不仅仅是理论的堆砌，而是将复杂的测验原理抽丝剥茧，用非常清晰易懂的语言进行阐述。我尤其喜欢它在量表发展技术部分的讲解，从概念的界定、题项的设计，到项目的筛选、维度的划分，每一个步骤都提供了详细的操作指南和实际案例。书中反复强调了“以研究问题为导向”的设计思路，让我意识到，好的量表不是凭空产生的，而是紧密服务于研究目标的。我迫不及待地想将书中学到的知识应用到我的毕业论文中，相信它能帮助我构建出更加科学、严谨的研究工具，避免许多常见的错误，大大提升研究的质量。它不是一本“照本宣科”的书，更像是一位经验丰富的导师，在耳边循循善诱，让人豁然开朗。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚起步的市场调研新手，我在面对客户提出的各种数据收集需求时，常常感到无从下手，尤其是在设计问卷和访谈提纲时，总是抓不住重点，设计出的工具效果不佳。朋友推荐了这本《量化研究法（三）：测验原理与量表发展技术》，我带着试试看的心态翻开，没想到很快就被吸引住了。书中的语言风格非常平实，没有太多晦涩的学术术语，读起来毫无压力。作者用生动形象的比喻，将“潜在特质”和“观测指标”之间的关系讲得明明白白，让我终于理解了为什么很多时候问卷的设计会“跑偏”。尤其让我受益匪浅的是关于“项目识别”和“题项撰写技巧”的部分，书中有大量的范例，指导我如何避免模糊不清、导向性强的提问，如何设计不同类型的题项，以及如何根据不同的研究目的选择合适的量表结构。此外，书中关于“项目区分度”和“项目难度”的分析，也让我明白了为什么有些题目大家都答不上来，或者都答得一样，以及如何通过这些指标来优化问卷。这本书让我感觉自己不再是盲人摸象，而是有了明确的方向和工具，能够更有信心地去面对未来的调研工作。