游琇婷 (2026)《計量心理學：理論、方法與計算取向》
Version 202607

第一部 基礎與歷史

• 第 1 章 導論：本書地圖與計量心理學的知識架構

• 第 2 章 心理測量的歷史與哲學基礎

第二部 測量基礎：量尺化與古典測驗理論

• 第 3 章 測量的基本架構：構念、尺度與測量模型

• 第 4 章 心理量尺化：比較判斷、態度量尺與多向度量尺法

• 第 5 章 古典測驗理論

• 第 6 章 信度：從係數到概化理論

• 第 7 章 效度：概念演進與論證取向

第三部 統計推論與研究設計的方法基礎

• 第 8 章 統計推論的基礎與爭議

• 第 9 章 抽樣、樣本數、檢定力與效果量

• 第 10 章 實驗設計與變異數分析

• 第 11 章 迴歸與廣義線性模型

• 第 12 章 估計、模型適配與模型選擇

• 第 13 章 缺失資料的原理與處理

第四部 潛在變項測量模型

• 第 14 章 探索性因素分析

• 第 15 章 驗證性因素分析與分析實務

• 第 16 章 結構方程模型

• 第 17 章 項目反應理論

• 第 18 章 進階項目反應模型：多向度、解釋型與作答歷程

• 第 19 章 測量不變性與差異試題功能

• 第 20 章 潛在類別與混合模型

• 第 21 章 認知診斷與診斷分類模型

第五部 測驗發展、應用與社會脈絡

• 第 22 章 測驗編製方法學：從構念到題庫

• 第 23 章 量尺化、等化與連結

• 第 24 章 電腦化適性測驗

• 第 25 章 問卷設計與作答行為

• 第 26 章 評分者效果與實作評量

• 第 27 章 測驗公平性、偏誤與測驗使用的社會脈絡

第六部 相依資料與變化的建模

• 第 28 章 多層次模型

• 第 29 章 縱貫與成長曲線模型

• 第 30 章 密集縱貫資料與動態模型

第七部 因果推論與研究整合

• 第 31 章 因果推論與研究設計

• 第 32 章 後設分析與研究整合

第八部 計算取向與學科的未來

• 第 33 章 貝氏取向在計量心理學

• 第 34 章 機器學習與計量心理學

• 第 35 章 網絡心理計量學

• 第 36 章 開放科學、再現性與計量心理學的未來