Statistics for the Behavioral Sciences

出版者:Delmar Publishers

作者:Frederick J. Gravetter

页数:768

出版时间:1996-01

价格:USD 70.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780314068064

具体描述

This best-selling introductory statistics text is designed for courses in psychological and educational statistics and is written in an intuitive, explanatory style. New to this edition: In the Literature sections help students learn how to report statistics and results; as well as learn how to read and interpret scientific journals. The Minitab chapter has been removed; it is now a separate supplement for those who wish to cover it.

读后感

这是一本缩写版的，完整版的最新版的买不到 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 字数不够~~~~以后再加，现在要睡觉了。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

这版新书还在统计方法的每一章后面加了spss的使用方法，很实用！以前看到学长们都用Statristics for the Behavioral Sciences 的英文版，从图书馆里借出来印，不明白为什么他们不用国内出的统计教材。等到我们很幸运的用上了甘老师的小薄本。虽然觉得自己统计学得不错，但是好...  

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p35 例2.2表格第一行，X=10，“f=2”而不是f=5 p37 小测验上面那段的最后一行，应该是“区间50到54具有实限49.5到54.5” p126 例5.6，z分数的和是0，而不是10 p140 如果第一张卡片不是方片J，第二张是的概率为1/51，而不是1/52 p151 小测验3，应该是“恰好得到18个正面”  

当年就用这本书的英文影印版，统计入门的。非常好。到现在还有印象的就是讲自由度（df）的地方，大概是小朋友分蛋糕的例子。并且，以当时本科生的英文程度也完全没问题。理想中教材就该写到这种程度的：让完全此领域零基础的读者在接触后，想到要来学这门课，再看这本书完全不...  

用户评价

这本书的装帧设计简直是教科书中的一股清流，封面选用了低饱和度的莫兰迪色系，给人一种沉静而专业的视觉感受。内页纸张的质感也非常出色，触感温润，长时间阅读眼睛也不容易疲劳。最让我惊喜的是，作者在排版上花费了大量心思，图表的布局清晰明了，复杂的统计公式被巧妙地用加粗和不同字号区分开来，即便是初次接触这些概念的读者，也能迅速抓住重点。它不像某些教材那样，把所有信息一股脑地塞进来，而是采用了一种“呼吸感”很强的留白设计，让读者的大脑有足够的空间去消化那些烧脑的知识点。而且，书的侧边距设计合理，方便读者随时做批注和标记重点，这对于我这种习惯于在书本上留下“痕迹”的学习者来说，简直是太贴心了。这本书的物理存在本身，就提供了一种高质量的学习体验，光是捧在手里，就能感受到出版方对学术严谨性的尊重。

我花了将近一个月的时间，仔细研读了这本书的第二部分，它对于方差分析（ANOVA）的讲解，简直是教科书级别的范本。作者并没有停留在传统的公式推导上，而是巧妙地引入了大量的“情境化”案例，比如如何用单因素方差分析来比较三种不同教学方法对学生记忆保持率的影响，以及多因素方差分析在市场调研中如何用来拆解多重变量的交互作用。特别是关于“效应量”（Effect Size）的讨论，处理得极为到位，它清晰地指出了仅仅依靠P值是远远不够的，真正重要的是量化效应的实际大小。这种深入浅出的讲解方式，让我对之前一直感到模糊的“统计显著性”与“实际重要性”之间的区别，有了豁然开朗的理解。我甚至觉得，这本书的内容比我大学时上的专业课还要系统和透彻，它真正做到了将理论与实际应用无缝衔接，没有一丝生硬感。

这本书在方法论的探讨上展现出了惊人的前瞻性，它没有固步自封于经典的参数检验方法。我特别欣赏其中关于非参数统计（Nonparametric Statistics）的章节。在很多社会科学研究中，数据分布往往不符合正态性假设，这时候，像Wilcoxon秩和检验或Kruskal-Wallis H检验就显得至关重要。这本书不仅详细介绍了这些方法的适用条件和计算步骤，更重要的是，它提供了一个清晰的决策树流程图，指导读者如何根据样本量大小、数据类型以及对正态性的初步判断，来选择最恰当的统计工具。这种对研究伦理和数据真实性负责的态度，让这本书的价值远远超越了一本纯粹的计算指南，它更像是一部关于如何“诚实地”进行科学推理的指南手册。

从使用体验上来说，这本书的配套资源简直是锦上添花。我注意到书的扉页上提供了一个在线资源库的链接，里面包含了所有示例数据和对应的R语言/SPSS操作代码。这对于我们这些依赖统计软件进行实证研究的人来说，简直是无价之宝。我不再需要自己费力地从头输入数据，可以直接下载作者提供的清洗好的数据集，然后对照书中的步骤进行复现和修改。这种即时反馈的学习闭环，大大提高了我的学习效率和对软件操作的熟练度。更难得的是，作者还附赠了一份“常见错误与调试指南”，专门列举了在实际操作中，比如多重共线性、异方差性等问题出现时，应该如何识别和处理，这种实战经验的分享，是课堂教学中很难获得的宝贵财富。

说实话，刚拿到这本书的时候，我有点担心它的难度，毕竟行为科学领域的统计学往往充斥着晦涩的数学语言。但这本书的语言风格出乎意料地亲和且富有逻辑性，它没有使用那种高高在上的学术腔调，而是像一位经验丰富的导师在循循善诱。例如，在介绍回归分析（Regression Analysis）时，作者首先用一个生活化的例子——身高与体重之间的关系——来建立读者的直观感受，然后再逐步引入最小二乘法和标准化残差的概念。这种“先建立直觉，后深入原理”的叙事结构，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于我这种希望能够快速上手分析数据，而不是仅仅停留在理论背诵的人来说，这本书的讲解节奏把握得恰到好处，让人感觉每翻开一页，都在稳步向前，而不是原地打转。

非常棒的书！

已经出到第九版了，豆瓣更新太慢了~

把我从张厚粲的噩梦中解救出来。

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