實驗研究法與共變數分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 實驗研究
• 共變數分析
• 研究方法
• 統計學
• 實驗設計
• 數據分析
• 心理學研究
• 教育研究
• 社會科學
• 量化研究

實驗研究是較能確定變項因果關係的研究方法，針對實驗研究資料的統計方式，大多數的統計書籍，會建議採用「共變數分析」（Analysis of Covariance [ANCOVA]）。許多研究生或研究人員因不熟悉共變數分析的基本概念，而不敢採用共變數分析處理實驗研究的資料。本書旨在說明實驗研究法與共變數分析的關聯性，解析共變數分析的基本概念，並介紹SPSS與「EZ_ANCOVA」的EXCEL統計軟體的操作與報錶解讀，協助讀者能順利以共變數分析，進行實驗資料的統計分析工作。

本書特色

　　‧解說實驗研究與共變數分析的關聯性。協助實驗研究的研究人員，採用共變數分析進行實驗資料分析，以獲得更精準的統計結果。

　　‧介紹如何使用SPSS與「EZ_ANCOVA」的EXCEL統計軟體，並透過統計軟體的操作步驟與報錶解讀，讓讀者學會進行共變數分析。

　　‧針對令人睏擾的「詹森－內曼法」（Johnson-Neyman procedure），除瞭介紹基本原理。並引導讀者使用SPSS與「EZ_ANCOVA」的EXCEL統計軟體，進行統計分析。

　　本書資料檔，請至本公司網站www.wunan.com.tw
　　輸入書號1H0H，即可找到下載處。

探索心理學研究的堅實基石：從理論到實證的嚴謹路徑 本書旨在為初學者和有經驗的研究者提供一個全麵、深入且實用的指南，涵蓋心理學及相關社會科學領域中的核心研究方法與數據分析技術。我們聚焦於構建科學研究的邏輯框架、設計有效的實驗範式，並掌握處理復雜數據所需的統計工具。全書內容摒棄瞭晦澀難懂的純理論闡述，轉而強調實踐操作性、批判性思維的培養以及對研究倫理的深刻理解。 第一部分：研究的哲學基礎與設計藍圖 本部分奠定瞭科學研究的哲學根基，指導讀者如何將一個模糊的想法轉化為一個可操作的研究問題。 1. 科學範式與知識構建 我們將首先探討科學知識是如何産生的。內容涵蓋實證主義、解釋主義等主要哲學立場如何影響研究設計和數據解釋。重點分析瞭理論在科學中的角色——如何從理論中推導齣可檢驗的假設，以及如何通過實證檢驗來修正或鞏固現有理論。我們將深入剖析可證僞性原則在心理學研究中的應用與挑戰，引導讀者區分科學假設與非科學斷言。 2. 研究問題的界定與文獻綜述的藝術 一個優秀的研究始於一個清晰、聚焦且具有研究價值的問題。本章詳細闡述瞭如何從廣泛的興趣領域中提煉齣具體、可測量的研究問題。此外，文獻綜述不再被視為簡單的文獻堆砌，而是一門批判性對話的藝術。我們將教授如何係統地檢索、評估現有文獻，識彆研究空白（Gaps），並在此基礎上構建自己研究的理論模型和邏輯基礎。內容包括如何有效利用數據庫、如何進行元數據分析，以及如何撰寫具有說服力的綜述部分。 3. 測量：從概念到數值的橋梁 心理學研究的有效性高度依賴於測量的質量。本章詳盡講解瞭測量的基本要素：信度（可靠性）與效度（有效性）。我們將區分不同類型的信度（如重測信度、內部一緻性）和效度（如錶麵效度、結構效度、效標關聯效度）。此外，我們還將介紹不同層次的測量尺度（定類、定序、定距、定比），並討論如何構建和驗證新的測量工具，例如量錶的開發流程、項目分析（Item Analysis）及其優化策略。 4. 研究設計的基礎結構 本部分深入探討瞭研究設計的核心要素。我們將詳細區分實驗研究、類實驗研究（準實驗）和非實驗研究的內在邏輯、優勢與局限。重點分析瞭因果推斷的四大標準：時間優先性、共變性、排除他因性。內容包括： 橫斷麵設計與縱嚮設計的對比與適用場景。 個體內設計（Within-subjects）與組間設計（Between-subjects）的平衡考量。 抽樣理論：從總體到樣本的過程，包括概率抽樣（簡單隨機、分層、係統、整群）和非概率抽樣（便利、配額、滾雪球）的選擇原則與潛在偏差。 第二部分：實驗範式的構建與執行 本部分聚焦於實驗法，這是心理學研究中推斷因果關係的最有力工具。 5. 實驗法的核心要素與控製技術 實驗法的精髓在於對自變量的操作和對因變量的精確測量。本章詳細闡述瞭如何有效地操縱自變量，包括情景操縱、指令操縱和刺激呈現方式。更重要的是，我們將探討如何通過嚴謹的控製技術來最小化無關變量的乾擾。內容覆蓋隨機分配（Random Assignment）的機製、匹配技術、平衡順序效應（如抵消、反嚮平衡）以及使用控製組或安慰劑組的策略。 6. 復雜實驗設計的展開 現實中的研究往往涉及多個自變量。本章係統介紹瞭因子設計（Factorial Designs）的構建與解讀。我們將詳細解釋主效應（Main Effects）和交互作用（Interaction Effects）的概念，並教授如何理解更高階的交互作用圖錶。內容包括：$2 imes2$、$2 imes3$等常見設計的規劃，以及如何通過重復測量設計（Repeated Measures）來提高統計功效，同時應對重復測量數據中常見的球形度問題。 7. 準實驗與現場研究的挑戰 在許多情境下，完全的隨機分配是不可能或不道德的。本章專門討論類實驗設計，如時間序列設計、非等效控製組設計。重點分析瞭在無法隨機化時，如何運用匹配（Matching）和傾嚮得分匹配（Propensity Score Matching，作為高級工具的引入）來增強因果推斷的可信度。此外，現場研究和自然觀察法的倫理考量和數據記錄標準也將被詳細討論。 第三部分：數據準備、探索性分析與推論統計入門 本部分將研究從數據收集階段過渡到正式的統計檢驗。 8. 數據清洗與描述性統計 原始數據往往充滿錯誤和異常值。本章提供瞭一套係統的數據管理和清洗流程，包括缺失值（Missing Data）的處理策略（如平均值替換、迴歸插補的風險評估）。隨後，我們將深入講解描述性統計的運用：集中趨勢（均值、中位數、眾數）和離散程度（標準差、方差、四分位數範圍）的恰當報告。數據的可視化（直方圖、箱綫圖、散點圖）將作為理解數據分布形態的關鍵工具進行介紹。 9. 推論統計學的基本邏輯 推論統計的基石在於概率。本章清晰地解釋瞭零假設檢驗（Null Hypothesis Significance Testing, NHST）的完整框架：從建立$H_0$和$H_A$到計算檢驗統計量，再到確定P值和做齣決策。我們將用直觀的方式解釋第一類錯誤（$alpha$錯誤）和第二類錯誤（$eta$錯誤）的概念，並強調統計功效（Power）在研究設計階段的重要性。 10. 差異檢驗的實踐應用 本部分側重於比較組間差異的常用統計方法： t檢驗：單樣本、獨立樣本和配對樣本t檢驗的適用條件、假設檢驗及其結果的規範化報告。 方差分析（ANOVA）導論：如何檢驗三個或更多組均值之間是否存在差異。我們將詳細解釋單因素ANOVA的原理，包括平方和的分解、F統計量的計算及其自由度的概念。同時，本章將重點講解事後檢驗（Post-hoc Tests，如Tukey's HSD）在多重比較中控製I類錯誤的重要性。 通過這三個部分，讀者將建立起一個從提齣科學問題到設計嚴謹實驗，再到初步進行數據分析的完整認知鏈條，為後續更高級的統計建模（如迴歸分析、結構方程模型等）打下堅實的基礎。本書的最終目標是培養研究者獨立思考、審慎決策的科學素養。

作者簡介

凃金堂

　　現職：高雄師範大學師資培育中心教授
　　學曆：政治大學教育研究所博士
　　專長：教育測驗與評量、教育心理學
　　著作：量錶編製與SPSS
　　SPSS與量化研究
　　SPSS與統計應用分析（與吳明隆閤著）
　　E-mail：tang@nknu.edu.tw

序言

第一章 實驗研究法
壹、實驗研究與因果關係
貳、實驗研究的基本概念
參、實驗研究的內外在效度
肆、實驗研究設計類型

第二章 共變數分析基本概念
壹、（準）實驗研究法使用共變數分析的理由
貳、共變數分析的基本概念

第三章 單因子共變數分析
壹、單因子共變數分析基本原理
貳、單因子共變數分析的計算曆程
參、單因子共變數分析（一個共變項兩個組彆）的SPSS操作步驟與報錶解讀
肆、單因子共變數分析（一個共變項兩個組彆）的EXCEL操作步驟與報錶解讀
伍、單因子共變數分析（一個共變項三個組彆）的SPSS操作步驟與報錶解讀
陸、單因子共變數分析（一個共變項三個組彆）的EXCEL操作步驟與報錶解讀
柒、單因子共變數分析（兩個共變項兩個組彆）的SPSS操作步驟與報錶解讀
捌、單因子共變數分析（兩個共變項兩個組彆）的EXCEL操作步驟與報錶解讀
玖、單因子共變數分析（兩個共變項三個組彆）的SPSS操作步驟與報錶解讀
拾、單因子共變數分析（兩個共變項三個組彆）的EXCEL操作步驟與報錶解讀

第四章 詹森－內曼法
壹、詹森－內曼法的基本概念
貳、詹森－內曼法的SPSS統計操作與報錶解讀
參、詹森－內曼法的EXCEL統計操作與報錶解讀
肆、三組彆迴歸係數不同質的統計方式

第五章 雙因子共變數分析的基本概念
壹、雙因子共變數分析的基本假定
貳、雙因子共變數分析的基本概念

第六章 雙因子共變數分析的統計軟體操作
壹、一個共變項的2×2雙因子共變數分析（單純主要效果顯著）
貳、一個共變項的2×3雙因子共變數分析（單純主要效果顯著）

序

　　找尋變項之間的因果關係（causal relationship），一直是自然科學與社會科學的重要目的。確定變項之間的因果關係，纔有助於科學研究的進展。實驗研究是常被採用的量化研究方法，相對於其他研究方法，若能採用適切的實驗設計，有效控製其他無關變項對依變項的影響，實驗研究是最適閤探討自變項與依變項因果關係的研究方法。 

　　對於實驗研究結果的統計分析，大多數的統計學教科書，建議應採用「共變數分析」（Analysis of Covariance [ANCOVA]）。然而修習過統計課程的研究生，大多隻學過「變異數分析」（Analysis of Variance [ANOVA]）的統計方法，受限於課程進度的關係，較少接觸到共變數分析的統計方法。故一聽聞進行實驗研究需要以共變數分析進行資料分析，常有不知所措的焦慮感。對於以共變數分析進行實驗資料的統計分析之建議，有些研究生會認真參考相關的統計書籍，以共變數分析進行實驗研究的資料分析。有些研究生會直接放棄採用共變數分析，先以獨立樣本t考驗（適用於隻有實驗組與控製組兩組時）或獨立樣本單因子變異數分析（適用於三個以上的組彆時），進行實驗研究的前測分數考驗。若各組的前測分數沒有顯著性差異，則再採用獨立樣本t考驗或獨立樣本單因子變異數分析，進行實驗研究的後測分數之統計分析。有些研究生則不管實驗前測分數是否有顯著性差異，直接以獨立樣本t考驗或獨立樣本單因子變異數分析，考驗實驗的後測分數。另外，有些研究生會以獨立樣本t考驗或獨立樣本單因子變異數分析，考驗實驗的前測分數與後測分數之差異分數（亦即後測分數減掉前測分數）。這四種統計分析方式，大概是目前較常見到對於實驗研究結果的統計分析。針對這四種統計方法，本書在第二章會進行分析比較，讓讀者有較清楚的瞭解。

　　進行共變數分析時，有一項很重要的基本假定：「迴歸係數同質性」（homogeneity of regression slopes）。若實驗研究蒐集的資料，符閤「迴歸係數同質性」假定，則可直接透過統計軟體（例如SPSS）進行共變數分析。一旦實驗的資料不符閤「迴歸係數同質性」假定，便不適閤進行共變數分析，較閤適的作法是改採「詹森內曼法」（Johnson-Neyman procedure）。由於SPSS對於「詹森內曼法」的統計程序，並未提供「點選」（point-and-click）的操作介麵，必須採用SPSS程式語法的方式進行，因而讓許多研究生卻步。另外，「詹森內曼法」適用在兩個組彆時，若實驗設計是三組以上，且實驗資料齣現不符閤「迴歸係數同質性」假定時，則如何適切的使用「詹森內曼法」，對研究生而言，又是另一個難題。故本書第四章即針對「詹森內曼法」，進行詳細的介紹。

　　本書目的在於協助採用實驗研究的研究生或研究人員，採用共變數分析進行實驗資料的分析，以獲得較為精準的統計結果。除瞭介紹共變數分析的基本假定與基本原理外，也介紹如何透過SPSS統計軟體的操作與報錶解讀，來進行共變數分析。另外，介紹如何透過筆者所寫的EXCEL程式，進行共變數分析。本書共分成六章，第一章介紹實驗研究法（準實驗研究法）的基本概念；第二章介紹共變數分析的基本概念；第三章介紹單因子共變數分析的基本原理與統計軟體操作；第四章介紹「詹森內曼法」的基本原理與統計軟體操作；第五章介紹雙因子共變數分析的基本概念；第六章介紹雙因子共變數分析的統計軟體操作。希冀透過本書的介紹，能讓更多的研究生或研究人員，願意採用共變數分析來進行實驗研究資料的統計分析，此也是本書命名為「實驗研究與共變數分析」的原因。 

　　本書得以順利完成，要特彆感謝內人佳蓉老師與小女昕妤，她們對筆者的全心支持，纔能促使本書的完成。本書得以順利齣版，要特彆謝謝五南圖書公司的鼎力支持，尤其是編輯部的諸多協助。本書思慮不週之處，尚請大傢不吝指正。

參、實驗研究的內外在效度
    
會採用實驗研究法進行研究，主要目的是想探討自變項對依變項的因果關係。當研究設計能嚴謹控製其他無關變項的乾擾，而讓依變項隻受到自變項的影響，則較能精準的判斷自變項與依變項的因果關係。相對地，若實驗設計不佳，導緻依變項除瞭受自變項的影響外，也受到其他無關變項的影響，則無法準確的釐清自變項與依變項的因果關係，此即為內在效度（internal validity）的問題。所謂內在效度是指實驗研究能精準呈現自變項對依變項之因果關係的程度，實驗設計若能排除其他無關變項的影響，而能精準顯示自變項對依變項的因果關係，則該實驗具有較高的內在效度，故內在效度是實驗研究的一項重要特質。除瞭內在效度，外在效度（external validity）則是實驗研究另一項重要特質。通常實驗研究的對象，常是從母群所有受試者中，抽選齣一群受試者作為樣本。實驗具有高的內在效度，隻錶示對樣本受試者而言，該實驗的結果能清楚呈現自變項對依變項的因果關係。但該實驗的研究結果，能否類推到母群所有受試者身上，則屬於外在效度的問題。若針對樣本受試者所獲得的研究結果，也能類推到母群其他受試者，則錶示該實驗具有高度的外在效度。
 
一、影響內在效度的因素
    
Campbell與Stanley（1963）主張有八種情況會威脅實驗研究的內在效度，包括曆史事件（history）、成熟因素（maturation）、測驗（testing）、測量工具（instrumentation）、統計迴歸（statistical regression）、樣本選擇偏誤（biases）、樣本流失（experimental mortality）、樣本選擇與成熟因素交互作用（selection-maturation interaction）等。

评分☆☆☆☆☆

我對數據分析一直都有濃厚的興趣，但很多時候，即使我收集到瞭大量的數據，也常常不知道該如何下手。尤其是當我想探討一個變數如何影響另一個變數，但又擔心有其他因素會乾擾我的判斷時，我就會感到很睏惑。 這本《實驗研究法與共變數分析》的書名，讓我覺得它能夠提供我解決這個問題的工具。我希望書中能詳細介紹如何透過實驗研究法來設計齣能有效控製乾擾變數的研究，並且進一步學習如何運用共變數分析來處理和解讀數據。我特別期待能看到書中提供實際的操作步驟和案例，這樣我纔能真正將這些理論應用到我的學習和研究中，讓我的數據分析能力更上一層樓。

评分☆☆☆☆☆

天啊，這本《實驗研究法與共變數分析》根本就是為我量身打造的！我最近正在進行一個專題研究，過程中遇到瞭瓶頸，尤其是在處理那些看似相關，但又不知道真實關聯性的數據時，真的讓我焦頭爛額。我聽過「共變數分析」這個名詞，但總覺得它很高深，不知道從何下手。 看到這本書名，我就燃起瞭希望！我期待它能一步步帶我釐清「共變數」到底是什麼，以及它和「相關」到底有什麼不同。更重要的是，我希望書裡能有清晰的步驟教學，教我如何運用統計軟體（像是SPSS或R）來進行共變數分析，並且如何解讀分析齣來的結果。我真的不想再憑感覺猜測數據瞭，我需要一套科學的方法來驗證我的假設。

评分☆☆☆☆☆

這本書我早就想找瞭！一直以來，雖然有聽過「實驗研究法」這個詞，但總覺得它離我有點遠，不知道實際操作起來到底有多複雜，或是跟我在學校學過的那些研究方法有什麼不一樣。這次看到這本書的書名，加上「共變數分析」這個詞，我就覺得這本書肯定不是那種紙上談兵的學術論文，而是真的能帶我進入實驗設計和數據分析的殿堂。 我尤其好奇的是，書裡會不會花很多篇幅講述如何設計一個「好的」實驗？像是樣本的選擇、變數的控製、因果關係的判斷等等，這些都是我一直很想深入瞭解的地方。另外，我也很想知道，書中會不會提供一些實際的研究案例，讓我能更清楚地理解實驗研究法在不同領域的應用，像是心理學、教育學，甚至是行銷學。光是想像一下，就能感受到這本書的實用性有多高瞭！

评分☆☆☆☆☆

身為一個對社會現象充滿好奇的讀者，我一直很著迷於探究事物背後的「為什麼」。過去我可能會透過觀察、訪談等方式來收集資訊，但總覺得少瞭點什麼，好像無法更深入地挖掘齣事物之間的因果關係。這本書《實驗研究法與共變數分析》的齣現，正好填補瞭我這方麵的知識缺口。 我特別期待書中能闡述實驗研究法如何幫助我們建立更穩固的因果判斷。我知道實驗設計本身就有其獨特的優勢，可以透過操弄自變項來觀察依變項的變化，進而推論因果關係。但具體要怎麼設計齣一個能有效排除混淆變項的實驗，讓我的研究結論更具說服力，這是我非常想從書中學習的部分。

评分☆☆☆☆☆

這本書名雖然聽起來有點學術，但我覺得它對很多想做研究的人來說，一定非常有幫助。我之前在寫論文的時候，就常常在想，有些變數之間看起來有關聯，但不知道是不是真的有影響。像是某個教學方法跟學生的學習成效，或是某個產品的廣告跟銷售量。 我希望這本書能夠教我如何用更科學、更嚴謹的方式來檢驗這些關聯性。特別是「共變數分析」這個部分，我聽說它可以幫助我們在考慮瞭其他潛在因素的情況下，更精確地瞭解兩個變數之間的真實關係。我真的很期待能學到這種能夠「抽絲剝繭」找齣真相的方法，這樣我的研究結果纔會更有份量，也更能幫助大傢理解問題。