第一篇 量化研究的基本概念
第一章 科學研究與量化方法
第一節 科學研究的概念與方法
一、科學的目的與功能
二、科學研究的特性
三、科學研究的內容
四、理論及其功能
第二節 主要的量化研究設計
一、調查法
二、相關研究法
三、實驗法
四、量化方法之比較
第三節 量化研究的結構與內容
一、學術論文的形式
二、論文的結構與內容
第四節 量化研究的程序
一、理論引導階段
二、數據搜集階段
三、數據分析階段
第五節 結語
第二章 測量理論與方法
第一節 測量的基本概念
一、測量的意義
二、測量與統計的基礎：變異
第二節 測量的尺度
一、名義尺度
二、順序尺度
三、等距尺度
四、比率尺度
五、測量尺度的比較
第三節 測量的格式
一、測量格式的基本特性
二、量化研究的測量格式
三、測量格式的比較
第四節 反應心嚮
一、反應心嚮的界定
二、反應心嚮的處理
第二篇 數據處理與數據查核
第三章 數據計算機化與數據庫建立
第一節 編碼係統的建立與應用
一、編碼係統的概念
二、編碼錶
三、廢捲處理
第二節 SPSS 基本操作
一、SPSS 簡介
二、SPSS 的係統設定
三、SPSS 的各種窗口
第三節 數據庫的建立
一、SPSS 數據窗口的開啓
二、數據庫的建立
三、其他文件的轉入
第四節 復選題處理與分析
一、復選題的基本格式
二、基本分析策略
三、復選題分析
第五節 排序題處理與分析
一、排序題的基本格式
二、次數分布錶的應用
三、交叉錶的應用
第四章 數據檢核與整備
第一節 數據查核
一、過程檢核
二、終點查核
第二節 遺漏值處理
一、遺漏的型態
二、遺漏值的處置
三、SPSS 的遺漏值處理功能
第三節 偏離值的偵測與處置
一、單變量偏離檢驗
二、多變量偏離檢驗
三、偏離值的處理
第四節 數據轉換
一、計算變量
二、重新編碼
三、數據分組
四、計數
五、等級觀察值
第五節 數據與文件管理
一、定義變量性質
二、數據轉置
三、觀察值加權
四、分割文件
五、選擇觀察值
第五章 描述統計與圖示技術
第一節 次數分布錶
第二節 集中量數
一、平均數
二、中位數
三、眾數
四、集中量數的特性與使用時機
第三節 變異量數
一、全距
二、四分差
三、以離均差為基礎的變異量數
四、變異量數的特性與使用時機
第四節 偏態與峰度
一、偏態
二、峰度
三、偏態與峰度的判斷
第五節 相對量數
第六節 標準分數
一、Z 分數
二、正態化 Z 分數
三、T 分數
第七節 描述統計的 SPSS 操作
第八節 統計圖的運用
第三篇 統計分析的原理與技術
第六章 類彆數據的分析——卡方檢驗
第一節 基本概念
一、類彆數據的呈現
二、類彆數據的檢驗形式
第二節 類彆變量的統計檢驗
一、期望值與殘差
二、卡方檢驗
三、校正公式
第三節 替代性的關聯係數
一、Phi（）係數
二、列聯係數與 V 係數
三、Lambda（λ）係數
四、Gamma 係數
五、Tau 係數
六、Kappa 量數
第四節 範例解析
第七章 平均數的差異檢驗——t 檢驗
第一節 基本概念
一、Z 檢驗與 t 檢驗
二、單總體與多總體檢驗
三、單尾與雙尾檢驗
四、獨立樣本與相關樣本
第二節 平均數差異檢驗的原理
一、抽樣分布與中央極限定理
二、統計檢驗的決策原則
三、平均數的統計檢驗
四、t 檢驗的基本假設
第三節 範例解析
第八章 平均數的方差分析——ANOVA
第一節 基本概念
第二節 方差分析的統計原理
一、基本原理
二、方差的計算與拆解
三、相關樣本的方差分析
第三節 ANOVA 的基本假設與相關問題
一、方差分析的重要假設
二、實驗、族係與比較錯誤率
三、實務顯著性：效果量
四、型Ⅰ至Ⅳ平方和問題
第四節 多重比較:事前與事後檢驗
一、事前比較
二、事後比較
第五節 協方差分析
一、控製的概念
二、連續變量作為協方差
三、協方差分析的原理
四、變異量拆解
五、平均數的調整
六、迴歸同質假設
第六節 範例解析
第九章 多因子方差分析
第一節 基本概念
一、多因子方差分析的數據形式
二、多因子方差分析的各種效果
第二節 多因子方差分析的統計原理
一、方差拆解
二、整體檢驗與事後檢驗
三、單純主要效果檢驗
第三節 相關樣本多因子方差分析
一、基本概念
二、方差拆解
三、整體效果的假設檢驗
第四節 多因子方差分析的平均數圖示
一、平均數圖示原理與判斷原則
二、次序性與非次序性交互效果
三、主要效果的圖錶判斷
第五節 範例解析
第十章 綫性關係的分析——相關與迴歸
第一節 基本概念
第二節 積差相關的原理與特性
一、方差與協方差
二、積差相關係數
三、積差相關係數的特性
四、積差相關的推論統計問題
第三節 其他相關的概念
一、淨相關與部分相關
二、斯皮爾曼等級相關
三、點二係列相關
四、eta係數
第四節 迴歸分析
一、迴歸分析的概念
二、迴歸係數
三、迴歸解釋力
四、迴歸係數的顯著性檢驗
五、迴歸分析的基本假設
第五節 範例解析
第十一章 多元迴歸
第一節 基本概念
第二節 多元迴歸的原理與特性
一、多元相關
二、多元迴歸方程式
三、迴歸係數的顯著性檢驗
四、共綫性診斷
第三節 多元迴歸的變量選擇模式
一、同時迴歸分析
二、逐步迴歸分析
三、階層迴歸分析
四、三種迴歸方法的比較
第四節 虛擬迴歸
一、類彆數據的迴歸分析
二、多因子虛擬迴歸
第五節 範例解析
第十二章 迴歸的延伸應用——控製、調節、中介與路徑分析
第一節 緒論
一、第三變量的影響
二、第三變量的迴歸模型
第二節 控製與調節效果分析
一、基本概念
二、淨解釋力與調節解釋力
三、類彆與連續性調節變量
四、調節迴歸的平減議題
五、控製與調節效果迴歸的統計處理
六、簡單效果檢驗：調節效果分析
第三節 控製與調節效果分析範例
第四節 中介效果與路徑分析
一、中介效果的概念
二、中介效果的顯著性檢驗
三、路徑分析的概念
四、路徑模型的統計分析
第五節 中介效果與路徑模型分析範例
第四篇 量錶編製的分析技術
第十三章 量錶編製與信效度
第一節 量錶編製的程序與步驟
一、準備階段
二、預試階段
三、正式階段
四、維護階段
第二節 信度
一、信度的意義
二、信度係數的原理
三、測量誤差與測量標準誤
四、信度的估計方法
五、影響信度的因素
第三節 效度
一、效度的意義
二、效度的類型與原理
三、其他效度
四、效度衡鑒技術
五、影響效度的因素
第四節 信度與效度的關係
第十四章 項目分析與信度估計
第一節 項目分析的基本概念
一、項目難度
二、項目鑒彆度
第二節 項目分析的計量方法
一、遺漏值判斷法
二、描述統計指數
三、題目總分相關法
四、內部一緻性效標法
五、因素負荷量判斷法
第三節 項目分析範例
第四節 信度估計範例
第十五章 因素分析：探索取嚮
第一節 基本概念
第二節 因素分析的基本原理
一、潛在變量模型與基本原則
二、因素與共變結構
三、因素分析方程式
第三節 因素分析的程序
一、因素分析的條件
二、因素的萃取
三、因素個數的決定
四、特徵嚮量、特徵值與萃取變異
五、因素負荷量與共同性
六、因素轉軸
七、因素分數
第四節 範例解析
第五節 結語
第十六章 因素分析：驗證取嚮
第一節 基本概念
第二節 驗證性因素分析的特性
一、測量誤差的估計
二、單維測量與多維測量
三、初階模型與高階模型
第三節 驗證性因素分析的執行
一、CFA的執行步驟
二、模型適配評鑒
三、內在適配檢驗
四、驗證性因素分析的其他應用
第四節 驗證性因素分析的實例
一、模型設定
二、AMOS的CFA操作與結果
三、Mplus的CFA操作程序與結果
四、LISREL的CFA操作語法
五、內在適配檢測
第五節 結語
參考文獻
術語英漢對照錶
中文索引
英文索引
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