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高等學校教育技術學專業精品教材SPSS數據分析及量化研究 版權信息
- ISBN：9787303255474
- 條形碼：9787303255474 ; 978-7-303-25547-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高等學校教育技術學專業精品教材SPSS數據分析及量化研究 內容簡介
本教材是配合教育類、經濟類等專業的學生開展調查研究時對數據分析技術的迫切需求，并在作者多年從事《社會科學統計分析軟件應用及實踐》課程教學的基礎上而撰寫的。
本教材的內容主要包括以下幾個模塊：大數據時代數據統計分析的概念、需求與策略，數據預處理與統計描述，數據的差異性檢驗（含T檢驗、方差分析、非參數檢驗），數據的關聯性與一致性分析（相關性分析、回歸分析、信度檢驗），降維與歸因分析（聚類分析、判別分析與因子分析）、信度與效度保證、結構方程模型的設計及使用。
對于具體的數據分析需求，本教材兼顧SPSS和Excel中的實現技巧，以便學習者能夠從不同層面、在不同的計算機環境下開展有效的數據統計分析。
高等學校教育技術學專業精品教材SPSS數據分析及量化研究 目錄
第1章 數據分析與量化研究
1．1 數據分析能力培養的時代背景與意義
1．2 量化研究方法
1．3 數據分析的基礎概念
1．4 數據分析及其技術
1．5 數據分析工作環境
第2章 數據預處理與統計描述
2．1 數據規范化簡介
2．2 利用Excel實現數據預處理
2．3 SPSS的數據預處理
2．4 重編碼與變形處理
2．5 數據的統計描述
第3章 差異顯著性檢驗
3．1 差異顯著性檢驗概述
3．2 案例需求與數據情況
3．3 T檢驗——兩分組數據的均值差異性檢驗
3．4 方差分析——多分組數據的均值差異性檢驗
3．5 差異顯著性檢驗基本算法及其應用
3．6 非參數檢驗
第4章 變量之間的關聯性分析
4．1 關聯性分析概述
4．2 案例需求及數據情況
4．3 相關性分析
4．4 線性回歸分析技術
4．5 二元邏輯回歸分析技術
4．6 曲線回歸分析技術
第5章 聚類與降維分析
5．1 基于數據的歸納分析
5．2 案例需求及數據準備
5．3 系統聚類分析
5．4 K-Means聚類分析
5．5 判別分析
5．6 因子分析
第6章 信度與效度的檢驗
6．1 信度與效度概述
6．2 信度檢驗方法
6．3 效度檢驗方法
6．4 如何構造有效的調查指標體系
第7章 量化研究論文選編
7．1 大學信息技術公共課翻轉課堂教學的實證研究
7．2 視頻資源類型對學生在線學習體驗的實證研究
關鍵術語表
參考文獻
1．1 數據分析能力培養的時代背景與意義
1．2 量化研究方法
1．3 數據分析的基礎概念
1．4 數據分析及其技術
1．5 數據分析工作環境
第2章 數據預處理與統計描述
2．1 數據規范化簡介
2．2 利用Excel實現數據預處理
2．3 SPSS的數據預處理
2．4 重編碼與變形處理
2．5 數據的統計描述
第3章 差異顯著性檢驗
3．1 差異顯著性檢驗概述
3．2 案例需求與數據情況
3．3 T檢驗——兩分組數據的均值差異性檢驗
3．4 方差分析——多分組數據的均值差異性檢驗
3．5 差異顯著性檢驗基本算法及其應用
3．6 非參數檢驗
第4章 變量之間的關聯性分析
4．1 關聯性分析概述
4．2 案例需求及數據情況
4．3 相關性分析
4．4 線性回歸分析技術
4．5 二元邏輯回歸分析技術
4．6 曲線回歸分析技術
第5章 聚類與降維分析
5．1 基于數據的歸納分析
5．2 案例需求及數據準備
5．3 系統聚類分析
5．4 K-Means聚類分析
5．5 判別分析
5．6 因子分析
第6章 信度與效度的檢驗
6．1 信度與效度概述
6．2 信度檢驗方法
6．3 效度檢驗方法
6．4 如何構造有效的調查指標體系
第7章 量化研究論文選編
7．1 大學信息技術公共課翻轉課堂教學的實證研究
7．2 視頻資源類型對學生在線學習體驗的實證研究
關鍵術語表
參考文獻
展開全部
高等學校教育技術學專業精品教材SPSS數據分析及量化研究 作者簡介
馬秀麟，山東臨沂人，教育技術學博士，北京師范大學教育學部副教授、碩士生導師，北京師范大學計算機公共課課程主任。主要從事信息技術教學、網絡課程建設、教育信息管理領域的研究。目前，已發表學術論文50余篇。出版學術專著2部、教材15部，于2004年獲得北京師范大學第三屆受本科生歡迎的“十佳教師”稱號，2014年獲得錢瑗教育基金獎，2015年獲得北京師范大學本科教學優秀獎、全國多媒體教學課件大賽一等獎，2016年獲得北京師范大學教學名師獎。
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