《追蹤數據分析方法及其套用》是教育科學出版社2005年5月1日出版的圖書，作者是劉紅雲。該書除了介紹不同的方法、軟體的操作以及對結果的解釋外，還對不同方法在套用上的優缺點進行了比較分析，就追蹤研究的設計、缺失值的處理等問題進行了探討。
基本介紹
- 書名：追蹤數據分析方法及其套用
- ISBN：7504132101
- 頁數： 347頁
- 定價：34.00元
- 出版社：教育科學出版社
- 出版時間：2005年5月1日
- 裝幀：平裝
- 開本：16
- 副標題：社會科學研究方法叢書
基本信息,內容簡介,作者簡介,目錄,
基本信息
出版社: 教育科學出版社; 第1版 (2005年5月1日)
叢書名: 社會科學研究方法叢書平裝: 347頁
開本: 16開
ISBN: 7504132101, 9787504132109
條形碼: 9787504132109
商品尺寸: 22.8 x 15.6 x 1.5 cm
商品重量: 499 g
ASIN: B00116H3AM
內容簡介
《追蹤數據分析方法及其套用》從套用的角度系統地介紹了幾種常用的追蹤數據分析方法，內容包括重複測量方差分析，多元方差分析，基於多層分析技術上的發展模型的方法和基於結構方程模型基礎上的潛變數增長曲線模型的方法。
作者簡介
劉紅雲，1996年畢業於山西大學數學系，獲碩士學位；2003年畢業於北京師範大學心理學院，獲博士學位。2003年-2004年在香港中文大學教育心理系作博士後研究員一年，現為北京師範大學心理學院講師。主要研究方向為心理統計和測量、教育評價。
目錄
序言
引言
1.追蹤研究特點及研究問題
2.追蹤研究設計的類型
3.追蹤研究中數據的缺失
4.追蹤研究的效度問題
5.追蹤研究數據分析
6.本書內容安排
第一部分 方差分析在追蹤研究中的套用
第一章 追蹤數據的一元方差分析
第一節 追蹤設計的常見類型
1.追蹤設計的常見類型
2.追蹤測量應該注意的問題
第二節 追蹤數據的一元方差分析
1.追蹤數據一元方差分析基本原理
2.追蹤數據方差分析的正交對照
第三節 追蹤數據一元方差分析的假設
l.追蹤數據方差分析的基本假設
2.對偏離球形假設的校正
3.追蹤數據方差分析的事後檢驗
第四節 追蹤數據一元方差分析的效應模型
1.—組被試、—個變數、多個時間點的測量
2.多組被試、—個變數、多個時間點的測量
3.—組被試、多個變數、多個時間點的測量
第五節 追蹤數據一元方差分析套用
1.—組被試、—個變數、多個時間點的測量
2.多組被試、—個變數、多個時間點的測量
3.—組被試、多個變數、多個時間點的測量
4.多組被試、多個變數、多個時間點的測量
第二章 追蹤數據的多元方差分析
第一節 追蹤數據多元方差分析基礎
1.追蹤數據的多元方差分析
2.多元方差分析的檢驗統計量
第二節 多元方差分析的假設
1.多元方差分析的基本假設
2.檢驗多元方差分析假設條件的一般步驟
第三節 多元方差分析套用舉例
l.GLM的套用
2.MANOVA的套用
小結
第二部分 多層線性模型在追蹤研究中的套用
第一節 追蹤數據變化趨勢的初步分析
1.追蹤數據檔案的建立
2.個體隨時間變化的初步描述
第二節 追蹤研究中的多層次模型簡介
1.追蹤研究中的多層線，睦模型
2.多層線，睦模型的參數估計
3.多層線，隍模型的假設檢驗
第三節 多層線性模型套用
1.模型定義過程
2.主要輸出結果.
第四節 多層線性模型的推廣套用.
1.測量次數相同，時間間隔不同.
2.測量次數不同，時間間隔也不同
3.非線性增長模型
4.含有隨時間變化的預測變數模型
第五節 多元多層分析模型在追蹤研究中的套用
1.多元發展的多層次模型
2.多元增長模型套用舉例
第六節 多層線性模型中誤差的協方差結構
1.多層線性模型中誤差之間關係的“標準”假設
2.多層線性模型與重複測量的方差分析
3.多層線性模型與多元方差分析
4.幾種常見的誤差協方差矩陣結構
5.正確選擇誤差協方差矩陣的重要性
小結
第三部分 潛變數增長曲線模型在追蹤研究中的套用
第一節 潛變數增長曲線模型簡介
1.只有兩個測量時間點的兩因子LGM
2.定義增長曲線類型的LGM.
3.不定義曲線類型的兩因子LGM
4.單因子潛變數增長曲線模型
第二節 潛變數增長曲線模型套用
1.潛變數線，睦增長模型
2.潛變數二次增長曲線模型
3.不定義曲線類型的潛變數增長曲線模型
第三節 潛變數增長曲線模型的多樣本比較
1.多樣本比較通常關注的問題，
2.潛變數增長曲線模型多樣本比較的一般方法，
3.另一種檢驗多樣本增長趨勢是否相同的多樣本比較的方法，
第四節 多元潛變數增長曲線模型，
1.一階相關潛變數增長曲線模型，
2.高階潛變數增長曲線模型，
第五節 潛變數增長曲線模型在群組序列設計中的套用，
1.群組序列設計的IGM模型.
2.不定義增長曲線類型的群組序列設計的LGM.
第六節 含有缺失數據的潛變數增長曲線模型.
1.潛變數增長曲線模型處理數據缺失值的方法
2.多組比較方法的推廣.
第七節 多層次潛變數增長曲線模型.
1.全息極大似然估計.
2.多水平潛變數增長曲線模型.
第八節 潛變數增長曲線模型和重複測量的方差分析.
1.追蹤數據的MANOVA和LGM.
2.包含有預測變數和結果變數的潛變數增長曲線模型.
小結
附錄
參考文獻
