出版时间:2011-6 出版社:外语教学与研究出版社 作者:鲍贵 页数:305
内容概要
二语习得研究通常涉及到对统计数据的处理与分析。研究者往往要根据研究目的和数据性质等来确定恰当的统计方法,以获得真实可信的研究发现。本书基于SPSS(Statistical
Package for the Social
Sciences,社会科学统计包)对不同统计方法的原理和应用条件进行了细致的剖析。
本书首先介绍了统计中的基本概念,然后重点阐述了不同统计方法的原理和SPSS操作方法,涉及的模块包括信度分析、相关分析、t检验、方差分析、线性回归分析、因子分析、卡方检验和非参数检验。本书理论讲解深入浅出,操作方法简洁明了,例证多样且贴近研究,图表使用兼具美感和专业性,做到了理论与实践紧密结合,易懂实用。
书籍目录
第一章 数据录入
1.1 变量命名及属性定义
1.2 数据输入
第二章 数据整理
2.1 建立新变量
2.2 变量分组
2.2.1 数值排序
2.2.2 组别划分
2.3 数据重组
2.4 其他数据整理方法
2.4.1 Data主菜单的其他功能
2.4.2 Transform主菜单的其他功能
第三章 统计中的基本概念
3.1 中位数、平均数、众数
3.2 方差、标准差和平均数标准误差
3.3 标准分
3.4 置信区间
3.5 统计显著性
3.6 正态分布的概念
3.7 正态分布的检验
3.7.1 峰度与偏度、w检验
3.7.2 正态分布检验的SPSS操作
第四章 信度分析
4.1 评估者之间信度分析
4.1.1 评估者之间信度分析的基本概念
4.1.2 评估者之间信度分析应用举例
4.1.3 评估者之间信度分析的SPSS操作
4.2 Cronbach’S Alpha
4.2.1 Cronbach’S Alpha的基本概念
4.2.2 Cronbach’s Alpha应用举例
4.2.3 Cronbach’S Alpha统计的SPSS操作
4.3 折半信度
4.3.1 折半信度的基本概念
4.3.2 折半信度应用举例
4.3.3 折半信度系数统计的SPSS操作
第五章 相关分析
5.1 相关分析的基本概念
5.2 相关系数应用举例
5.2.1 皮尔逊相关系数
5.2.2 斯皮尔曼相关系数
5.3 相关系数统计的SPSS操作
第六章 t检验
6.1 t 检验的基本概念
6.2 单样本t检验
6.2.1 单样本t检验的基本概念
6.2.2 单样本t检验应用举例
6.2.3 单样本t检验的SPSS操作
6.3 独立样本t检验
6.3.1 独立样本t检验的基本概念
6.3.2 独立样本t检验应用举例
6.3.3 独立样本t检验的SPSS操作
6.4 配对样本t检验
6.4.1 配对样本t检验的基本概念
6.4.2 配对样本t检验应用举例
6.4.3 配对样本t检验的SPSS操作
第七章 方差分析
7.1 方差分析的基本原理
7.2 单向方差分析
7.2.1 单向方差分析的基本概念
……
第八章 线性回归分析
第九章 因子分析
第十章 卡方检验
第十一章 非参数检验
第十二章 综合练习
参考文献
附录 常用统计表
章节摘录
版权页:插图:参数检验要求研究数据是定距或定比数据,且满足正态分布等假设,以便用样本平均数对总体平均数进行估计。如果研究数据是频数,我们可以采用二项分布检验或卡方检验。如果研究数据虽是定距或定比数据,但不能满足正态分布等其他参数检验条件,我们也不能直接使用参数检验。当数据不服从正态分布时,说明数据中存在异常值。异常值是极端值,与数据集合中的其他数值差异甚大,它(们)直接影响平均值的大小。用包含异常值的数据计算得到的平均数是不能充分代表数据的整体性质的。在其他数据不能产生统计显著性的结果时,异常值可能会使统计结果达到显著性。同样,在其他数据产生统计显著性的结果时,异常值也可能会使统计结果达不到显著性。当定距或定比数据不能满足正态分布的条件时,我们就要对之进行处理。如果仍希望使用参数检验,可对原数据进行数据转化,包括平方根转化和对数转化等。转化的目的是为了使转化后的数据服从正态分布,以便使用参数检验。另外一种数据处理方式是将原数据转化成秩次。秩次转化的目的不是使转换后的数据服从正态分布,而是为了使数据分布均匀。秩次检验同二项分布检验和卡方检验一样不对数据分布的形状作出假设,因而都是非参数检验的方法。本书第三章 和第十章 分别讨论了二项分布检验和卡方检验。在第五章 ,我们讨论了秩次检验的一种方法——斯皮尔曼相关系数检验。本章将根据样本的独立性与否、比较的样本是两个还是多个,分四节讨论不同的秩次检验方法。它们都适合于定序数据或定距(或定比)数据转化后的定序数据。
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