Instructor's manual with test bank to accompany Research methods in psychology, second edition pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:West Pub

作者:David G Elmes

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:1985

價格:0

裝幀:Unknown Binding

isbn號碼:9780314871046

叢書系列:

圖書標籤:

• 心理學研究方法
• 教師手冊
• 測試題庫
• 心理學
• 教材輔助
• 第二版
• 教學資源
• 學術研究
• 心理學教學
• 測試與評估

好的，這是一份關於一本未指明名稱的圖書的詳細簡介，內容聚焦於心理學研究方法的一般性、核心原則和實踐應用，完全避開瞭任何關於“教師指南”或“測試庫”的特定內容。 探尋心靈的奧秘：心理學研究方法與實踐指南 （Book Title Omitted for Specificity） 本書是一部全麵而深入的指南，旨在為所有對心理學研究方法感興趣的讀者——無論是初入此領域的學生、希望鞏固基礎的研究生，還是渴望更新知識結構的專業人士——提供堅實的基礎和前沿的視角。我們深知，心理學作為一門經驗科學，其有效性和可信度完全建立在嚴謹的研究設計和操作之上。因此，本書的核心目標是係統地解構從提齣一個研究問題到最終解讀數據、撰寫報告的整個科學過程。 第一部分：研究的基石與哲學思辨 任何成功的科學探索都始於清晰的認知和堅實的理論框架。本部分將帶領讀者進入心理學研究的哲學土壤。 科學的本質與心理學的位置： 我們首先探討科學方法論的一般原理，追溯其曆史發展，並明確心理學在人類知識體係中的獨特地位。這包括對經驗主義、理性主義以及操作主義的深入討論，幫助讀者理解我們如何從觀察現象過渡到構建可檢驗的理論。 理論的構建與假設的形成： 理論是連接觀察與預測的橋梁。本書詳細闡述瞭如何從現有文獻中提煉齣核心概念，構建具有解釋力和預測力的理論模型。重點強調瞭“可證僞性”這一關鍵標準，指導讀者如何將宏大的理論轉化為具體、可操作的科學假設（Hypotheses）。 研究倫理與責任： 在研究人類行為時，倫理考量至關重要。本部分將詳細審視機構審查委員會（IRB）的角色、知情同意的要素、隱私保護、去中心化（deception）的必要性與限製，以及數據安全與透明度。確保讀者在追求知識的同時，恪守最高的職業道德標準。 第二部分：測量與變量的藝術 心理學研究的挑戰在於其研究對象——人類心智——的內在復雜性和不可直接觀察性。因此，有效的測量是成功的關鍵。 概念操作化（Operationalization）： 這是連接抽象概念與可觀察指標的核心步驟。本書詳盡介紹瞭將“焦慮”、“智力”、“動機”等復雜建構（Constructs）轉化為可量化的指標的過程，並討論瞭不同操作定義之間的優劣比較。 測量的信度和效度： 深入解析測量的兩個核心屬性——可靠性（Reliability）和有效性（Validity）。我們將探討各種信度評估方法（如重測信度、內部一緻性）和效度類型（如錶麵效度、構念效度、效標關聯效度），並提供診斷測量工具缺陷的實踐工具箱。 量錶構建與項目反應理論： 除瞭描述既有的標準測量工具，本部分還指導讀者如何係統地構建新的心理測量量錶。內容涵蓋瞭經典的李剋特量錶設計、項目分析（Item Analysis）技術，並對現代項目反應理論（IRT）進行瞭前瞻性的介紹，以提升測量工具的精度。 第三部分：研究設計的藍圖 研究設計是控製變量、排除替代解釋的戰略部署。本部分是本書的實踐核心。 描述性研究： 從最基礎的觀察研究入手，探討案例研究、自然觀察法和調查研究的適用場景、優勢與局限。特彆關注抽樣技術（概率抽樣與非概率抽樣）對結果概括性的影響。 關聯性研究與預測模型： 詳細分析如何通過相關係數（如Pearson’s $r$, Spearman’s $ ho$）來量化變量間的關係強度和方嚮。深入討論相關性不等於因果性的重要區分，並引入多元迴歸分析作為預測工具的初步介紹。 實驗設計精要： 實驗範式是確立因果關係的最有力工具。本部分將詳盡介紹真實驗（True Experiments）的設計要素，包括隨機分配、控製組的設置、以及不同處理水平的構建。重點講解經典的兩組式設計、多因素設計（Factorial Designs）的邏輯與數據解釋。 準實驗與非實驗設計： 在現實環境中，完全控製往往難以實現。因此，本書係統闡述瞭準實驗設計（如時間序列、非等效控製組設計）和準實驗的替代方案，強調在設計時如何通過“證據積纍”來盡可能強化因果推論。 第四部分：數據的收集、清理與初步分析 即使擁有完美的設計藍圖，數據收集過程中的偏差和錯誤也可能毀掉整個研究。 數據收集的質量控製： 討論如何最大程度地減少觀察者偏差、實驗者預期效應（Experimenter Expectancy Effects）以及被試反應偏差（如社會贊許性）。引入盲法和雙盲法的實施細節。 數據預處理與缺失值處理： 在進入統計分析前，數據清洗是不可或缺的一步。本部分指導讀者識彆異常值（Outliers）、檢驗數據分布的正態性，並提供多種處理缺失數據的方法（如平均值替代、多重插補法），並評估不同方法對結果穩健性的影響。 探索性數據分析（EDA）： 在正式的統計檢驗之前，利用圖形化工具（如直方圖、散點圖、箱綫圖）來“傾聽”數據本身的聲音，識彆潛在的模式和問題，為後續的推斷性統計奠定基礎。 第五部分：推斷性統計與結果解讀 統計學是心理學傢與數據對話的語言。本部分側重於如何利用樣本數據對總體做齣閤理的推斷。 基礎統計推斷： 深入講解核心概念，包括抽樣分布、標準誤差、置信區間（Confidence Intervals）的實際意義，以及零假設顯著性檢驗（NHST）的原理和恰當應用。強調“統計顯著性”與“實踐重要性”的區彆。 常見統計模型的應用： 分門彆類地介紹心理學中最常使用的統計工具，包括： 方差分析（ANOVA）： 用於比較三個及以上組彆的均值差異，特彆是對多因素設計數據的分析。 迴歸分析： 擴展到中介（Mediation）和調節（Moderation）效應的檢驗，以揭示變量間更復雜的交互作用。 非參數檢驗： 當數據不滿足參數檢驗的假設條件時，提供替代的、穩健的分析路徑。 結果的報告與傳播： 本部分以實用的方式指導讀者如何撰寫符閤學術規範（如APA格式）的研究報告。重點在於清晰、準確地描述研究方法、呈現統計結果，並圍繞研究問題進行富有洞察力的討論和結論的提煉。 結語：走嚮前沿與未來 本書的結尾展望瞭心理學研究方法論的未來趨勢，包括大數據分析的興起、計算建模方法的引入，以及對“可重復性危機”的迴應和透明化科學實踐（Open Science Practices）的推廣。通過係統地掌握這些核心概念和技術，讀者將具備獨立設計、執行和評估高質量心理學研究的能力，從而成為一名更加成熟和負責任的科學探究者。

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