内容简介
本书共分为１１ 章 分别是Ｒ 语言①简介、量表题目分析、量表信度与效度分析、平均数差异检验、协方差分析、相关与回归、卡方检验、时间序列分析以及试题反应理论及实践分析等。全书的结构是按照撰写学位论文时调查与实验研究法的流程来加以安排的ꎬ 首先第１ 章简单介绍Ｒ 语言和可视化Ｒ 语言的分析环境。接下来第２ 章介绍学位论文中使用研究工具时需要进行的测验与量表分析ꎬ 包括题目分析与测验分析ꎬ 其中的测验分析则是说明如何进行信度与效度分析。除此之外在第３ 章研究工具部分ꎬ 考虑到部分研究会利用验证性因子分析的测量模型来说明研究工具的建构效度ꎬ 因此在量表信度与效度分析部分增加一节来介绍验证性因子分析及其实践中的应用第４ 章介绍学位论文中探讨不同背景变量下平均数是否有所差异的方法ꎬ 包括适用于两个类别变量的ｔ 检验以及适用于三个及三个以上类别变量的方差分析。第５ 章介绍针对实验研究方法需要以统计方法来排除前测影响的协方差分析。第６ 章探讨两两变量间的相关性以及如何用自变量来预测因变量的回归分析。第７ 章说明问卷调查中类别变量的卡方检验。第８ 章介绍预测未来变化的时间序列分析。第９、１０、１１ 章等３ 章介绍目前新型测验理论及试题反应理论的参数估计以及试题功能差异。综合而论ꎬ 本书介绍免费软件Ｒ语言在量化数据分析中的应用ꎬ 以理论结合实例分析来说明量化数据的各种分析方法。本书中所有的范例数据文件请登录作者个人网站(ｈｔｔｐ: / / ｃａｔ. ｎｐｔｕ. ｅｄｕ. ｔｗ)自行下载使用。
章节目录
第１ 章
Ｒ 语言简介 １.１ Ｒ 语言的安装与使用界面 ２
１.２ 数据的读取与查阅 ２６
１.３ Ｒ 语言常用命令及函数 ３０
１.４ 数据的使用与修改 ３９
１.５ 数据的处理与转换 ４３
１.６ 函数的概念与编写 ４８
第２ 章量表题目分析 ５５
２.１ 二元计分类型的题目分析 ５６
２.２ 多元计分类型的题目分析 ６７
２.３ 分量表多元计分题目分析 ７６
第３ 章量表信度与效度分析 ８３
３.１ 量表的信度分析 ８４
３.２ 量表的效度分析 ８９
３.３ 验证性因子分析 １０５
第４ 章平均数差异检验 １２３
４.１ 独立样本 ｔ 检验 １２４
４.２ 独立样本方差分析 １２９
４.３ 相依样本方差分析 １４２
第５ 章协方差分析 １５３
５.１ 协方差分析的原理 １５４
５.２ 协方差分析的范例解析 １５６
第６ 章相关与回归 １８１
６.１ 相关分析 １８２
６.２ 回归分析 １９２
第７ 章卡方检验 ２０９
７.１ 卡方分布 ２１０
７.２ 拟合优度检验 ２１２
７.３ 独立性检验 ２１３
７.４ 同质性检验 ２１５
７.５ 卡方检验的相关事项 ２１７
７.６ 卡方检验的范例解析 ２１８
第８ 章时间序列分析 ２２９
８.１ 时间序列分析的原理 ２３０
８.２ 时间序列分析的范例解析 ２３２
第９ 章试题反应理论 (１) ２４７
９.１ 试题特征曲线 ２４８
９.２ 试题特征曲线模型 ２５２
９.３ 估计试题参数 ２６２
第１０ 章试题反应理论 (２) ２７７
１０.１ 测验特征曲线 ２７８
１０.２ 估计受试者能力 ２８２
１０.３ 信息函数 ２８７
第１１ 章试题反应理论实践分析 ２９５
１１.１ ＩＲＴ 估计参数所需的 Ｒ 程序包 ２９６
１１.２ ＩＲＴ 二元计分参数估计 ２９７
１１.３ 试题功能差异分析 ３１６
１１.４ ＩＲＴ 多元计分参数估计 ３２２
参考文献 ３４０
| 会员指南
