具體描述
編寫體例遵照心理與教育統計學這一學科的基本結構和內容，同時，與時俱進，吸收瞭統計學發展的新成果，增加瞭少量計算機應用技術，試圖為學習者提供一本脈絡清晰的關於心理與教育統計學的基礎教材。內容方麵每章前麵都增加瞭“教學目標”和“學習重點”，每章的後麵都有一個“小結”，並提供瞭進一步延伸性讀物、使用EXCEL和SPSS軟件進行統計分析的一些技巧和提示、在綫資源網址、復習與思考題等。部分章劃還附加瞭些與章節內容相關的資料卡。希望這本書的齣版，能夠為我國心理統計教學提供最基本的教學材料，為心理學人纔的培養做齣應有的貢獻。
作者簡介
目錄資訊
第一節 統計方法在心理和教育科學研究中的作用
第二節 心理與教育統計學的內容
第三節 心理與教育統計學的發展
第四節 心理與教育統計基礎概念
小結
第二章 統計圖錶
第一節 數據的初步整理
第二節 次數分布錶
第三節 次數分布圖
第四節 其他類型的統計圖錶
小結
第三章 集中量數
第一節 算術平均數
第二節 中數與眾數
第三節 其他集中量數
小結
第四章 差異量數
第一節 全距與百分位差
第二節 平均差、方差與標準差
第三節 標準差的應用
第四節 差異量數的選用
小結
第五章 相關關係
第一節 相關、相關係數與散點圖
第二節 積差相關
第三節 等級相關
第四節 質與量相關
第五節 品質相關
第六節 相關係數的選用與解釋
小結
第六章 概率分布
第一節 概率的基本概念
第二節 正態分布
第三節 二項分布
第四節 樣本分布
小結
第七章 參數估計
第一節 點估計、區間估計與標準誤
第二節 總體平均數的估計
第三節 標準差與方差的區間估計
第四節 相關係數的區間估計
第五節 比率及比率差異的區間估計
小結
第八章 假設檢驗
第一節 假設檢驗的原理
第二節 平均數的顯著性檢驗
第三節 平均數差異的顯著性檢驗
第四節 方差的差異檢驗
第五節 相關係數的顯著性檢驗
第六節 比率的顯著性檢驗
小結
第九章 方差分析
第一節 方差分析的基本原理及步驟
第二節 完全隨機設計的方差分析
第三節 隨機區組設計的方差分析
第四節 事後檢驗
小結
第十章 x2檢驗
第一節 x2檢驗的原理
第二節 配閤度檢驗
第三節 獨立性檢驗
第四節 同質性檢驗與數據的閤並
第五節 相關源的分析
小結
第十一章 非參數檢驗
第一節 非參數檢驗的基本概念與特點
第二節 兩個獨立樣本的非參數檢驗方法
第三節 配對樣本的非參數檢驗方法
第四節 等級方差分析
小結
第十二章 綫性迴歸
第一節 綫性迴歸模型的建立方法
第二節 迴歸模型的檢驗與估計
第三節 迴歸方程的應用
小結
第十三章 多變量統計分析簡介
第一節 多因素方差分析
第二節 多重綫性迴歸
第三節 因子分析
小結
第十四章 抽樣原理及方法
第一節 抽樣的意義和原則
第二節 幾種重要的隨機抽樣方法
第三節 樣本容量的確定
小結
主要參考文獻
附錄
· · · · · · (收起)
讀後感
對這本書，也隻能說是一般瞭。 作為心理學專業的學生來講，是必修課，主要介紹統計的方法以及公式等。同時也是考研的科目。 至於對心理學感興趣的人，也沒必要選擇瞭，因為這本書沒有涉及很多心理方麵的隻是，重點是在介紹不同的統計方法上。 至於專業的學生來說，重要性大傢就...
評分幾個月前我初拾心理統計，看的就是這本傳說中國內最優秀的《現代心理與教育統計學》，看到一半的時候實在看不下去瞭，轉而看Gravetter教授的《行為科學統計》，短短數日，大徹大悟，醍醐灌頂，豁然開朗，啷哩咯啷，寫下瞭那篇《標準誤與標準差》（http://www.douban.com/review...
評分怎麼說呢，是一本不錯的書，現在考研也都用這一本，即使不統考的幾個學校，很多也會把它作為參考書目，但是總覺得很晦澀的樣子，或許有的知識本不需要說的那麼睏難的，看過三遍後還是很朦朦朧朧，應該還是本好書吧，嗬嗬
評分看完一整本書，過程充滿瞭煩躁，尤其不適閤在夏天看，又熱又煩躁。。在看第二遍。。。整本書一直充斥著公式，對於例子描述的也很籠統，不適閤剛入門數學又不是很好的人看，整本書一直在描述公式，結構一般，看完之後腦子裏較難齣係統，還很雜亂。。建議入門的還是不要先看這本...
評分心理學如果考研的話，這本書幾乎是每一個人都會推薦的參考書。廢話不多說，想瞭解的同學可以參考羋兜者的這篇文章。http://book.douban.com/review/2674702/裏麵已經講的很詳細瞭。 這裏我隻是根據自己的經驗推薦一下 心理學考研的時候 看統計的方法 很簡單 首先看甘怡群的那...
用戶評價
我最近一直在尋找一本能夠係統梳理復雜數據分析流程的參考書，這本書給我的感覺就像是“尋覓知音”。它的章節編排極具匠心，從數據預處理的細枝末節講起，逐步攀升到多元統計分析的高峰。我最欣賞的是，它並沒有把統計學視為孤立的學科，而是巧妙地將其與實際的研究問題緊密結閤起來。比如，在介紹方差分析時，它不僅講解瞭F檢驗的原理，還立刻引申到如何解讀交互作用效應，以及在什麼情況下需要進行事後檢驗，這種“帶著問題學”的方式極大地提高瞭我的學習效率。盡管內容詳實到令人敬佩，但作者在語言運用上卻保持瞭一種難得的流暢性，使得冗長的專業術語在行文中也能保持一種自然的節奏。閱讀過程中，我感覺自己仿佛在與一位經驗豐富的研究夥伴進行深入的學術交流，而非簡單地被動接受知識灌輸。
评分這本書的文字風格非常具有學者的嚴謹性，每一個論述都力求精準和客觀，沒有絲毫的誇張或空泛的辭藻。它更側重於概念的溯源和邏輯鏈條的構建，這一點我非常欣賞。例如，在探討不同統計分布的適用場景時，作者沒有簡單地羅列公式，而是深入剖析瞭其背後的概率學原理，這使得我對這些概念的理解不再停留在“會用”的層麵，而是真正理解瞭“為什麼用”。我特彆喜歡作者在討論量錶信度和效度時的那種細緻入微的態度，每一個維度都經過瞭反復的推敲和論證，讓人對結論深信不疑。唯一讓我覺得稍有不足的是，在某些需要高度抽象思維的部分，如果能穿插一些生活化的比喻來輔助理解，或許能更好地服務於那些不太擅長純理論抽象的讀者。但瑕不掩瑜，對於追求深度和準確性的讀者而言，這本書的學術價值是毋庸置疑的。
评分坦率地說，這本書的厚度最初讓我有些望而卻步，但一旦真正沉浸其中，便發現這種“厚”恰恰源於其內容的廣博與精深。它不像市麵上許多同類書籍那樣，隻是將各種統計公式堆砌在一起，而是構建瞭一個完整的知識體係。作者對統計推斷的哲學基礎有著深刻的洞察，這使得書中的每一個推導和論證都顯得水到渠成。我特彆留意瞭它處理缺失數據和異常值的部分，處理方式非常成熟和穩健，提供瞭多種實用的應對策略，並清晰地指明瞭每種策略的適用條件和潛在風險。這種“不偏不倚，麵麵俱到”的處理態度，使我對其産生瞭極大的信賴感。如果非要挑剔的話，或許是部分圖錶的視覺呈現略顯單調，如果能引入更多彩色的圖示來區分不同的數據結構或模型關係，可能會進一步提升讀者的直觀理解能力。但就其核心的學術貢獻而言，這本書無疑達到瞭一個非常高的標準。
评分這本書的排版設計和細節處理處處體現瞭齣版社的用心。紙張的質感非常好，即便是長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這對於我這種需要長時間伏案學習的人來說至關重要。頁邊距的留白恰到好處，為讀者在閱讀過程中做筆記和批注提供瞭充足的空間。內容上，作者似乎特彆關注現代統計學工具的演變，書中對於一些新興的統計方法和軟件應用趨勢也有所涉及，這讓這本書保持瞭與時俱進的生命力。我尤其關注瞭關於效應量估計的那一章，作者沒有簡單地引用皮爾遜$r$或$eta^2$，而是詳盡地討論瞭不同場景下更閤適的效應量指標，這體現瞭作者對統計報告規範性的高度重視。當然，如果能在附錄中增加一些常見統計術語的中英對照錶，對於需要閱讀英文文獻的讀者來說，會更加便利。總而言之，這是一本兼顧瞭閱讀體驗和專業深度的優秀著作。
评分這本書的封麵設計得非常醒目，那種深邃的藍色調配上簡潔有力的字體，一下就抓住瞭我的眼球。拿到手裏，沉甸甸的質感讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待。我首先翻閱瞭目錄，發現它涵蓋瞭從最基礎的概念到高級模型構建的方方麵麵，結構布局非常清晰，條理分明。作者似乎非常注重理論與實踐的結閤，在很多章節後麵都附帶有詳盡的案例分析，這對於我們這些在實際工作中需要應用統計方法的學習者來說，無疑是一大福音。特彆是關於假設檢驗和迴歸分析的部分，講解得深入淺齣，即便是初學者也能快速掌握核心要點。不過，我個人感覺在某些復雜統計軟件操作的步驟上，如果能提供更多圖文並茂的指引，對於自學的朋友可能會更加友好一些。總體來說，這本書的框架非常紮實，是一本值得放在案頭時常翻閱的工具書。它不僅僅是一本教科書，更像是一位嚴謹而耐心的導師，指引著我們探索復雜數據的奧秘。
评分添加課本是一種神經病行為
评分去看 <<行為科學統計>>吧，你會迴來感謝我的
评分錯誤數量與張先生的威名實在不符
评分這本書告訴我們，心理學屬於理科。
评分寫的狗屎
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