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前言

在人文社科领域,没有哪个学科像心理学那样重视研究方法。这可以从心理学研究方法的期刊数量和影响因子上看出端倪。大家耳熟能详的杂志,如 Psychological Methods (2020年影响因子11.302), Structural Equation Modeling (2020年影响因子6.125), Behavior Research Methods (2020年影响因子6.242)都具有广泛的读者群体和显赫的影响力。近年来,在心理学研究方法特别是统计方法领域,越来越多的中国内地学者在国际顶级期刊上发表研究论文(e.g.,Chen & Wang,2016;Pan et al.,2017)。其实在心理统计测量领域,本来就有很多很优秀的华人学者。

近年来,国内出现了一些广受欢迎的专门教材,如我们早前出版的《潜变量建模与Mplus应用:基础篇》《潜变量建模与Mplus应用:进阶篇》。但是,在我们目力所及,却仍然缺少一本中文写作的、将最新统计测量方法及定量研究方法汇集在一起的教材或手册。这样的手册在国外非常多,如SAGE出版公司的《心理学定量方法手册》( The SAGE Handbook of Quantitative Methods in Psychology )、牛津大学出版社的《牛津定量方法手册》( The Oxford Handbook of Quantitative Methods) 。为了让国内研究者特别是研究生能够通过一本书就学习尽可能多的统计测量新方法,我们组织团队,合力编写,历时4年为大家带来了这本手册。

我们的初衷是编写一本心理与行为定量研究手册,在本书中我们重点选择了 18个主题的内容,这些主题涉及下面四个领域:

测量学理论。 主要是第1章因子分析,第2章项目反应理论,第3章认知诊断,第4章计算机化自适应测验,第5章概化理论,第7章网络分析和第8章分类测量学。

多变量分析模型。 包括第 9章结构方程模型,第 10章发展模型,第 11章混合模型:以个体为中心的分析方法,第 12章多水平潜变量模型,第 13章贝叶斯结构方程模型和第 15章一般及广义线性模型。

元分析。 第6章信度概化和第14章元分析。

常用统计软件操作介绍。 第 16 章Stata简介及基本操作,第 17 章R语言介绍和第 18 章Mplus简介及基本操作。

以上四个领域的内容还无法覆盖当今全部的心理学研究方法,如实验相关的主题、脑与神经科学相关的主题等。另外,本书包含的每个主题又有着深入、丰富的理论和应用扩展。这些内容我们会在将来的版本中陆续加入。

本书能够最终出版,首先要感谢各章作者的慷慨无私。他们都是国内年轻的学者,年龄多在 40 岁上下。在国内当前的学术评价体系下愿意花费宝贵的时间撰写书稿是非常令人感动的。希望本书的出版能为国内心理与行为科学的发展贡献绵薄之力! rQJqBMuPB87LxA0Xn4u2bIFgcN4Q64DtwO35qpM9lR3OI/fVewm77VsIbeEcNHzb

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