Multilevel Modeling of Educational Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Information Age Pub Inc

作者:O'connell, Ann (EDT)

出品人:

页数:540

译者:

出版时间:

价格:664.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781593116859

丛书系列:

图书标签:

• Multilevel Modeling
• Educational Data
• Hierarchical Linear Modeling
• Longitudinal Data
• Statistical Modeling
• Education Research
• Quantitative Research
• Data Analysis
• R
• SPSS

教育数据中的多层次分析：揭示隐藏的结构与影响 教育领域的数据分析正面临着前所未有的复杂性。学生、教师、班级、学校乃至地区，这些不同的层级相互交织，共同塑造着学习的进程和教育的结果。传统的统计方法往往难以捕捉这种内在的多层次结构，从而可能导致对教育现象的理解存在偏差，甚至得出错误的结论。本书《Multilevel Modeling of Educational Data》旨在深入探讨一种强大的统计框架——多层次模型（Multilevel Modeling，简称MLM），它能够有效地处理和分析这些具有层级结构的数据，从而为教育研究者、政策制定者和实践者提供更精准、更深刻的洞察。 为什么需要多层次模型？教育数据的内在属性 教育数据天然地呈现出层级性。一个学生（个体层面）身处一个班级（微观层面），班级又隶属于一所学校（中观层面），学校则分布在一个地区或国家（宏观层面）。这种层级结构意味着，来自同一班级、同一学校或同一地区的数据点并非完全独立。例如，共享同一位老师的学生可能会受到这位老师教学风格、期望或班级氛围的共同影响，即便他们在个体能力上存在差异。同样，不同学校在资源配置、师资水平、管理策略等方面的差异，也会对学生在该校的学习成果产生系统性的影响。 忽视这种层级性会带来诸多问题： 高估个体效应： 如果将学生数据视为完全独立，那么个体因素（如学生的家庭背景、先前的学业成绩）对学习结果的影响可能会被夸大。 低估群体效应： 班级、学校等群体层面的共同因素（如班级规模、学校文化）的影响可能被忽略或低估。 不准确的推断： 在进行统计推断时，假设数据点独立会导致标准误偏低，从而可能得出“统计显著”但实际并不稳健的结论。 无法解释变异的来源： 传统的单层模型难以区分学习结果的变异是来自个体差异、班级差异，还是学校差异。 多层次模型正是为解决这些挑战而生。它允许我们同时考虑不同层级的变量，并量化它们对教育结果（如学业成绩、学习动机、行为问题）的独立贡献。这使得我们能够更全面地理解教育现象，识别不同层级的关键影响因素，并据此制定更具针对性的干预措施。 本书的独特视角与核心内容 《Multilevel Modeling of Educational Data》并非简单罗列统计公式，而是将多层次模型置于教育研究的实践语境中进行讲解。本书的目标是让读者理解： 1. 理解多层次模型的基本原理： 从最基础的二层模型（学生嵌套在班级中）开始，逐步深入到包含更多层级（如学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）的复杂模型。我们将详细阐述模型中的随机效应（random effects）和固定效应（fixed effects），解释它们如何捕捉不同层级的变异和影响。 2. 模型构建的实用指南： 本书将提供清晰、循序渐进的步骤，指导读者如何根据研究问题构建合适的多层次模型。这包括数据准备、变量选择、模型假设检验以及模型拟合的技巧。我们将强调根据研究目的选择不同类型的模型，例如随机截距模型（random intercept models）、随机斜率模型（random slope models）以及混合效应模型（mixed-effects models）。 3. 教育数据中的典型应用案例： 为了使抽象的模型概念更易于理解，本书将穿插大量来自真实教育研究的案例。这些案例将涵盖： 学生学业成绩的影响因素： 分析学生个体特征（如学习策略、家庭支持）与班级特征（如教师期望、同伴影响）和学校特征（如学校资源、班级规模）如何共同影响学生的数学、阅读等学业成绩。 教师效能与学生学习： 研究不同教师的教学方法、教学经验等因素如何影响他们所教授学生的学习成果，并考虑学校层面的支持性环境。 教育政策的评估： 利用多层次模型评估一项新的教育政策（例如，一项旨在提高阅读能力的干预项目）在不同地区、不同学校或不同班级中产生的效果是否存在差异。 纵向数据分析： 探讨学生在一段时间内的学习轨迹（例如，学习成绩随时间的变化），分析哪些因素会影响这种轨迹的稳定性和变化率，例如利用生长曲线模型（growth curve models）或潜增长模型（latent growth models）。 测量模型与结构模型： 结合多层次因素分析（Multilevel Factor Analysis）和多层次结构方程模型（Multilevel Structural Equation Modeling），处理更复杂的教育测量和理论模型。 4. 软件实现与数据分析技巧： 本书将提供使用主流统计软件（如 R、Stata、SAS）进行多层次模型分析的详细操作指导。读者将学习如何输入数据、运行模型、解释输出结果，并掌握处理实际数据中常见问题的技巧，如缺失数据、异质性方差等。 5. 模型解释与结果沟通： 仅仅运行模型并得到统计结果是远远不够的。本书将重点强调如何深入解释模型结果，将其转化为教育学上可理解的语言，并为教育政策制定和实践提供有价值的建议。我们将指导读者如何有效地向不同背景的受众（如研究同行、教育管理者、家长）沟通复杂的统计发现。 谁应该阅读本书？ 本书适用于所有对教育数据分析感兴趣的研究者、教育管理者、教育政策制定者、教师以及对统计学有一定基础的学生。无论您是刚开始接触多层次模型，还是希望深化对该方法的理解，本书都能为您提供宝贵的指导。 教育学研究者： 想要深入理解影响学生学习和发展的多重因素，并进行严谨实证研究的学者。 教育评估专家： 需要科学评估教育项目、政策或干预措施效果的专业人士。 教育管理者： 希望通过数据分析优化学校管理、资源分配和教学策略的校级和区级领导。 政策制定者： 需要基于证据来制定和调整教育政策的政府官员和智库成员。 研究生及以上学历的学生： 学习教育学、心理学、社会学、统计学等相关专业的学生，为开展研究打下坚实基础。 本书的价值所在 《Multilevel Modeling of Educational Data》将帮助读者： 克服传统统计方法的局限性： 能够处理教育数据固有的层级结构，避免模型误设。 更准确地识别影响因素： 区分不同层级因素对教育结果的独立贡献。 进行更稳健的统计推断： 得到更可靠的研究结论，减少错误决策的风险。 深入理解教育现象的复杂性： 揭示学生、教师、班级、学校和系统之间的相互作用。 提升教育研究的科学性和实用性： 将先进的统计方法应用于解决真实的教育问题，为教育改进提供有力支持。 总之，本书是一本集理论讲解、方法指导、案例分析和软件应用为一体的综合性教材，旨在赋能读者掌握多层次模型这一强大的分析工具，从而更深刻地理解和改善教育实践。通过本书的学习，您将能够解锁教育数据中隐藏的结构，揭示影响教育公平与质量的深层原因，并为构建更美好的教育未来贡献智慧。

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