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    • 元分析方法(校正研究结果中的误差和偏差原书第3版)
      • 作者:(美)弗兰克·L.施密特//约翰·E.亨特|责编:吴亚军|译者:韩翼
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111706878
      • 出版日期:2022/06/01
      • 页数:394
    • 售价:39.6
  • 内容大纲

        对研究事业来说,今天的元分析比2004年上一版出版时更加重要(第1章完全体现了这种情况)。原因之一是,元分析正日益为从人力资源管理到医学等广泛领域的循证专业实践提供基础。近几年,元分析领域有许多新方法得以拓展,这些在本书中都有提及。这本书比以前的版本更加人性化。许多公式的详细推导已被删减,不再出现(感兴趣的读者可以在参考文献中找到来源)。此外,无论读者的统计学和心理测量背景如何,都能够轻松上手学习本书内容。某些新主题横跨整本书的多个章节,个别章节中有重要的改进和补充。在应用本书中介绍的方法时,元分析程序包已经做了许多改进。本书介绍的方法在许多技术方面不同于其他元分析方法。然而,所有这些不同源于一个关键差异:如何定义元分析的目的。一本完全致力于我们元分析方法的历史和影响的书是值得推荐的。本书是一个很好的信息来源,不仅限于本书所包含的内容。
  • 作者介绍

  • 目录

    前言
    第一篇  元分析基础
      第1章  整合不同研究的结果
        1.1  普遍的问题和例子
        1.2  统计显著性检验中存在的问题
        1.3  统计功效是答案吗
        1.4  置信区间
        1.5  元分析
        1.6  元分析在行为科学与社会科学中的作用
        1.7  元分析在开发理论中的作用
        1.8  工业与组织心理学领域的元分析
        1.9  元分析对心理学的广泛影响
        1.10  元分析在心理学之外的影响
        1.11  元分析与社会政策
        1.12  元分析、数据论和认识论
        本章小结
      第2章  研究中的人为误差及其对研究结果的影响
        2.1  跨研究中的人为误差
        2.2  抽样误差、统计功效和研究结果的解释
        2.3  何时及如何累积
        2.4  校正后的标准差(SCp)中人为误差的校正不足
        2.5  调节分析中抽样误差的编码研究特征及扩大化
        2.6  本书内容预告
    第二篇  相关性元分析
      第3章  分别校正相关性元分析的人为误差
        3.1  引言和概述
        3.2  基本元分析:仅校正抽样误差
        3.3  除抽样误差以外的人为误差
        3.4  元分析中测量误差的含义
        3.5  多种人为误差共存
        3.6  校正单个研究相关性的元分析
        3.7  间接范围限制的例子
        3.8  校正单个研究相关性元分析的小结
        练习3.1  基本元分析:仅校正抽样误差
        练习3.2  分别校正每个研究相关性的元分析
      第4章  基于人为误差分布的相关性元分析
      第5章  相关性元分析中存在的技术问题
    第三篇  实验效应的元分析和其他二分比较
      第6章  处理效应:实验人为误差及其影响
      第7章  基于d值的元分析方法
      第8章  d值元分析中存在的技术问题
    第四篇  元分析中普遍存在的问题
      第9章  元分析中普遍存在的技术问题
      第10章  研究结果的累积
      第11章  不同元分析方法及相关软件
      第12章  定位、评价、选择和编码研究及元分析结果的报告
      第13章  元分析的可用性偏差、来源偏差和发表偏差
      第14章  心理测量元分析总结
    附录  基于Windows的元分析软件包(2.0版)
    参考文献

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