Statistical Methods for Psychology

出版者:Cengage Learning

作者:David C. Howell

页数:802

出版时间:1980-1-1

价格:GBP 41.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534377700

用户评价

这本书简直是统计学入门者的噩梦，或者说，是那些自以为已经掌握了基础，但实际上只是浮在水面的人的救命稻草，具体取决于你的心态。我当初拿到它，是带着一种“哦，又是统计学”的无所谓态度。结果呢？它不像那些教科书一样，上来就用一堆晦涩难懂的公式把你轰炸得晕头转向。相反，它像是一个经验丰富、但又有点刻板的导师，一步一步地把你拉进那个你曾经觉得深不可测的领域。特别是关于假设检验的部分，作者似乎特别热衷于用各种现实生活中的心理学实验案例来佐证理论，这本来是好事，但有时我觉得他讲得太细了，细到让人差点忘了我们最初的目标是理解$p$值背后的意义，而不是仅仅记住如何操作SPSS的按钮。比如，在讲解方差分析时，为了确保你理解了“组间差异”和“组内误差”的微妙关系，他会用上好几页篇幅去拆解一个虚拟的抑郁症干预实验，让你不得不跟着他的思路去验证每一个零假设，这种“手把手”的教学方式，对于我这种偏好速成的学习者来说，简直是一种折磨，但我也承认，当我真正需要复习某个特定的检验方法时，翻到那一页，那种踏实的被“强迫”理解的感觉，确实能帮我迅速找回状态。不过，对于资深研究者而言，这本书可能过于基础和啰嗦了，他们可能更需要的是关于高阶模型构建和贝叶斯方法的深入探讨，而这本书的篇幅更多地被分配给了经典频率学派的基石。

我第一次拿起这本厚重的砖头时，差点被它的排版和密度劝退。坦白说，这本书的语言风格，用“学术化”来形容可能还算客气，更贴切的说法是“严谨到令人发指”。它没有太多花哨的图示或色彩鲜明的模块来吸引眼球，一切都显得那么沉静、内敛，仿佛一本被时间打磨过的老式工具书。阅读体验上，它要求你高度集中注意力，因为作者在构建理论框架时，几乎不留任何喘息的空间。你不能指望快速浏览就能掌握核心概念，每一个定义、每一个定理的推导，都像是精密仪器上的螺丝钉，少一个都不行。我印象最深的是它对“效应量”的讨论，它花了大量的篇幅来解释为什么仅仅报告$p<.05$是远远不够的，这种对研究质量的执着，贯穿了全书。我甚至觉得作者在潜意识里，是在向所有使用心理学数据的研究者发出警告：你们的实验设计和数据分析必须经得起最严格的审视。这种略带批判性的叙事基调，使得这本书读起来更像是一部“方法论的圣经”，而不是一本轻松的“学习指南”。如果你期望的是一种轻松愉快的阅读体验，这本书可能会让你感到挫败，因为它更像是在考核你的学习态度和逻辑推理能力。

如果要用一个词来概括这本书的整体风格，我会选择“系统性”。它不是零散知识点的堆砌，而是一套精心设计的、环环相扣的知识体系。从描述性统计的建立，到推论统计的逻辑基石，再到复杂的多变量技术，每一步都紧密相连，前后呼应。当我试图跳过某个章节直接去学习更高级的内容时，总能发现自己卡在了某个基础定义上——这迫使我必须按部就班地学习。例如，对最大似然估计（MLE）的引入非常克制，它并非一开始就抛出复杂的公式，而是先通过一些直观的例子让你体会“最大化观察到数据的概率”这个核心思想，然后再逐步引入数学形式。这种循序渐进的引入方式，有效地避免了初学者在面对抽象数学概念时的恐惧感。当然，这种严谨的结构也意味着这本书的阅读速度较慢，你无法指望在一个下午读完一个章节并完全掌握它；它更像是一本需要你反复研读、时常需要停下来在笔记本上演算几遍才能真正消化的“内功心法”，强调的是深度而非广度。

这本书在处理“现实世界的数据挑战”方面，展现出了一种令人钦佩的务实精神。它不仅仅停留在完美的正态分布和同质性假设上空谈理论，而是花了相当大的比重来讨论当现实数据不如预期时该怎么办。比如，在讲解回归分析时，它没有回避多重共线性、异方差性这些令人头疼的问题，而是直接给出了诊断的步骤和可能的修正策略，这对于我们这些经常处理“脏数据”的人来说，简直是太重要了。很多教材在讲完理想模型后就戛然而止，让你感觉自己像是被丢到了一个没有地图的荒野。而这本书不一样，它似乎预料到你接下来会遇到什么麻烦，并且提前为你准备好了工具箱。我尤其欣赏它对“缺失数据处理”那一章的详尽阐述，从简单的均值替代到更复杂的期望最大化（EM）算法，虽然数学推导依然艰深，但它清晰地勾勒出了每种方法的适用场景和潜在偏差，这使得我能够根据自己研究的特点，审慎地选择最合适的处理方式，而不是盲目地套用某种“万能”方法。

这本书在处理非参数统计这块内容时，显得尤为谨慎和全面，这正是我在其他同类书籍中很少看到的深度。心理学研究中，数据分布的异常情况是家常便饭，但很多教材似乎默认一切都符合正态性假设，对非参数方法的讨论往往一笔带过，仿佛那是“次等”的分析工具。然而，这本书却给予了像秩和检验、中位数检验等方法应有的尊重和详细的论述，它不仅解释了它们的原理，更深入探讨了它们在统计功效（Power）上与参数检验的权衡关系。作者的态度非常明确：工具的优劣取决于你所处理的数据特性，而不是预设的偏好。这种中立而又深入的分析，极大地拓宽了我对数据分析工具箱的认知。它教会了我如何区分何时应该“努力修复”数据以适用参数检验，何时又该“坦然接受”数据本身的特性，转而使用更稳健的非参数方法。这无疑提升了我在面对真实、复杂的心理学数据集时的信心和决策能力，因为它提供了一套更为灵活和负责任的分析哲学。