Outlines & Highlights for Psychometric Theory by Nunnally, ISBN pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:112

译者:

出版时间:2006-06-20

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428802179

丛书系列:

图书标签:

心理测量学
理论
Nunnally
心理学
统计学
教育测量
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具体描述

心理测量理论：方法、应用与前沿探索核心内容概述本书深入剖析了心理测量学这一复杂而迷人的学科，它不仅仅是关于如何设计问卷或进行测试，更是关于如何科学、严谨地理解和量化人类的心理特质、能力和行为。本书旨在为读者提供一个坚实的理论基础，并介绍一系列实用工具和方法，以应对心理测量在研究、评估和实践中面临的挑战。从测验设计的基石——信度和效度，到复杂的统计模型和前沿的发展，本书都力求做到详尽、清晰且具有启发性。第一部分：心理测量的基石——信度与效度任何科学的测量都离不开对测量质量的严苛要求，在心理测量领域，这两大核心支柱便是信度和效度。信度 (Reliability)：信度关注的是测量结果的一致性和稳定性。一个可靠的测量工具，无论在何时、何地、由何人施测，都应该产生相似的结果（在允许的误差范围内）。本书将从多个维度探讨信度：再测信度 (Test-Retest Reliability)：探讨同一份测验在不同时间点对同一批被试进行施测，所得分数的相关程度。我们将详细解析影响再测信度的因素，例如被试的态度变化、学习效应以及测量本身的稳定性。复本信度 (Parallel-Forms Reliability)：介绍如何构建两个内容相似但题目不同的平行复本，并通过分析两个复本得分的相关性来评估信度。本书将深入讲解平行复本构建的原则和统计方法。内部一致性信度 (Internal Consistency Reliability)：这是最常用的一种信度评估方法，它关注测验内部题目之间的相关性。我们将详细介绍两种主要的内部一致性信度指标：分半信度 (Split-Half Reliability)：讲解如何将测验分成两半，计算两半分数的相关性，并使用斯皮尔曼-布朗公式进行校正。克龙巴赫系数 ($alpha$) (Cronbach's Alpha)：这是目前最广泛使用的内部一致性信度指标，本书将深入阐释其计算原理，以及如何解释$alpha$值，并讨论$alpha$值的局限性，例如它对题目数量和维度结构的敏感性。评分者信度 (Inter-Rater Reliability)：对于主观评分的测验（如开放式问题、面试），评分者之间的一致性至关重要。本书将介绍多种评估评分者信度的方法，如百分比一致性、Kappa系数等，并探讨提高评分者信度的策略。信度与测量误差：本部分将引入测量误差（Error of Measurement）的概念，并探讨标准测量误差（Standard Error of Measurement, SEM）的计算及其在解释个体分数时的重要性。理解 SEM 有助于我们判断一个分数的变化是真实的心理特质变化还是仅仅由于测量误差。效度 (Validity)：效度关注的是测验是否真正测量了它声称要测量的东西。一个高信度的测验可能测量的是一个不相关的特质，而一个有效的测验则必须是可靠的。本书将对效度进行系统而深入的梳理：内容效度 (Content Validity)：探讨测验题目是否充分代表了被测量内容领域的全部或重要部分。本书将详细介绍内容效度评估的过程，包括专家评审、领域分析等方法，并强调在问卷设计初期就充分考虑内容效度的重要性。效标效度 (Criterion-Related Validity)：关注测验分数与外部效标（Criterion）之间的关系。我们将区分两种主要的效标效度：预测效度 (Predictive Validity)：评估测验分数预测未来行为或成就的能力。例如，入学考试成绩是否能预测学生未来的学业表现。同期效度 (Concurrent Validity)：评估测验分数与当前已有的、被认为是有效测量同一特质的测验分数的一致性。例如，一个新的抑郁量表得分是否与一个已经被广泛接受的成熟抑郁量表得分高度相关。本书将详细讲解效标效度的统计指标（如相关系数）的解释，以及如何选择合适的效标。结构效度 (Construct Validity)：这是效度中最复杂、也最核心的部分，它关注测验是否真正测量了其背后所代表的理论构念（Construct）。本书将深入探讨结构效度的多种证据来源：聚合效度 (Convergent Validity)：探讨测验分数是否与测量相同或相似构念的其他测验分数高度相关。区分效度 (Discriminant Validity)：探讨测验分数是否与测量不同或无关构念的其他测验分数相关性较低。因子分析 (Factor Analysis)：本书将详细介绍探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）在评估结构效度中的核心作用。我们将解析因子载荷、因子旋转、模型拟合指标等关键概念，以及如何通过因子分析来揭示测验题目背后的潜在结构。已知团体法 (Known-Groups Method)：介绍如何通过比较在某一构念上已知存在差异的群体（如不同职业、不同诊断群体）的测验得分来评估效度。其他效度概念：书中还会触及一些其他重要的效度概念，如表面效度（Face Validity）的意义和局限性，以及在某些特定领域（如教育测量）中可能涉及的教育效度（Educational Validity）等。第二部分：测验设计与项目分析在理解了信度和效度的基本原理后，本书将进一步探讨如何实际地设计和构建一个优秀的心理测验。测验编制流程：从明确测量目标、界定构念、编制题目、施测、到分析结果和最终定版，本书将提供一个系统性的测验编制流程指导。题目编制的原则：深入探讨如何编写清晰、无歧义、符合难度的题目。包括不同题型（如选择题、填空题、论述题、量表题）的优缺点分析，以及如何避免常见的题目编制陷阱，如诱答项的设计、语言的偏向性等。项目分析 (Item Analysis)：在测验编制过程中，对每一个题目进行分析是至关重要的。本书将详细讲解项目分析的常用指标：项目难度 (Item Difficulty)：介绍如何计算和解释项目难度（通常用P值表示），以及难度在不同测验类型中的意义。项目区分度 (Item Discrimination)：讲解项目区分度的概念，即一个题目将高分者与低分者区分开的能力。我们将介绍常用的区分度指标，如点二列相关（Point-Biserial Correlation）和多列相关（Polychoric Correlation），并深入解析这些指标的计算方法和解释。项目-总分相关 (Item-Total Correlation)：介绍如何计算项目与测验总分的相关性，并解释其在评估项目质量中的作用。 IRT（项目反应理论）简介：对于希望更深入理解项目分析和测验构建的读者，本书将初步介绍项目反应理论（Item Response Theory, IRT）的基本概念。我们将简要阐述IRT模型（如单参数、双参数、三参数模型）的核心思想，以及它在等效测验编制、自适应测验设计等方面的优势，为读者提供一个通往更高级测量方法的桥梁。第三部分：心理测量中的统计方法心理测量学与统计学密不可分，本书将介绍一系列在心理测量中常用的统计工具和技术。描述性统计：简要回顾平均数、中位数、众数、标准差、方差等基本统计概念，并强调它们在描述测验分数分布时的作用。推论性统计： t检验与方差分析 (ANOVA)：介绍如何使用t检验和ANOVA来比较不同组别之间的测验分数是否存在显著差异，并解析其在效标效度验证中的应用。相关与回归分析：深入探讨 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数等，以及简单的线性回归和多元线性回归。本书将重点讲解它们在评估变量间关系、预测效度以及在因子分析中的应用。多变量统计技术：因子分析 (Factor Analysis)：如前所述，因子分析是评估结构效度的核心工具，本书将对其进行详细的介绍，包括 EFA 和 CFA 的不同应用场景、因子旋转的方法（如方差最大化旋转、斜交旋转）以及如何解释因子结构。聚类分析 (Cluster Analysis)：介绍聚类分析如何用于识别具有相似心理特征的群体，这在心理测量研究中可以用于构念的探索和分类。潜在类别分析 (Latent Class Analysis, LCA)：介绍 LCA 作为一种识别离散潜在类别的模型，它在心理测量中常用于发现具有不同反应模式的亚群体。结构方程模型 (Structural Equation Modeling, SEM)：作为一种强大的统计建模技术，SEM 能够同时检验测量模型（如因子分析）和结构模型（变量之间的因果关系），本书将对其进行初步的介绍，并说明其在验证复杂心理测量模型中的重要性。第四部分：心理测量的应用领域与前沿发展心理测量学的理论和方法并非束之高阁，而是广泛应用于各个领域，并且不断在发展创新。教育心理测量：探讨测验在学生评估、学业诊断、选拔考试（如高考、SAT）等方面的应用。临床心理测量：介绍诊断性测验、筛查工具、治疗效果评估等在心理健康领域的应用。人事与组织心理测量：探讨测验在人员选拔、绩效评估、职业咨询、团队建设等方面的应用。神经心理测量：简要介绍与认知功能、脑损伤评估相关的测量方法。现代测量技术：计算机化自适应测验 (Computerized Adaptive Testing, CAT)：详细介绍 CAT 的工作原理、优势（如效率、精准度）以及在各种标准化考试中的应用。生态瞬时评估 (Ecological Momentary Assessment, EMA) / 日记法：探讨在自然情境下实时收集被试行为和心理状态数据的方法，以及其在心理测量中的新兴应用。大数据与人工智能在心理测量中的应用：展望如何利用大数据分析和机器学习技术来改进测验设计、项目分析，以及发掘新的测量指标。伦理与法律问题：强调心理测量在实际应用中必须遵循的伦理原则，如公平性、保密性、知情同意等，以及相关的法律法规。本书的特点与目标读者本书的编写旨在提供一个全面、深入且实用的心理测量理论和方法指导。我们避免了过于晦涩的数学推导，而是侧重于概念的清晰解释、方法的直观理解以及实际应用的指导。书中穿插了丰富的案例分析和统计输出的解读，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力。本书适合以下读者群体：心理学、教育学、社会学等相关专业的本科生和研究生。从事心理测量研究的学者和科研人员。在教育、临床、人力资源等领域需要进行心理评估和测量的专业人士。对如何科学、严谨地量化心理现象感兴趣的广大学者和实践者。通过学习本书，读者将能够：深入理解心理测量的基本原理和核心概念。掌握各种心理测验的设计、开发和评估方法。熟练运用相关的统计技术进行数据分析和解释。批判性地评估现有心理测量工具的质量。将所学知识应用于实际研究和实践中。本书希望成为读者在心理测量领域的一位可靠向导，帮助您在探索人类心智的奥秘时，拥有更加科学、严谨的测量工具和方法。