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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

頁數:759

译者:

出版時間:2006-05-12

價格:USD 166.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780495095200

叢書系列:

圖書標籤:

心理學
2006
統計學
行為科學
心理學
研究方法
數據分析
統計推斷
SPSS
R語言
實驗設計
社會科學

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具體描述

《行為科學統計學》是一本旨在為行為科學領域的研究者和學生提供堅實統計學基礎的著作。本書內容涵蓋瞭從基礎統計概念到高級統計分析技術的廣泛主題，旨在幫助讀者理解和應用統計學方法來探索人類行為的復雜性。本書首先從描述性統計學入手，深入淺齣地講解瞭如何有效地組織、總結和呈現數據。讀者將學習到各種集中趨勢的度量，如均值、中位數和眾數，以及離散程度的衡量，如方差、標準差和範圍，這些都是理解數據分布特徵的基礎。此外，書中還會詳細介紹圖錶的使用，包括直方圖、散點圖、條形圖等，以直觀的方式揭示數據模式和關係，使復雜的統計信息一目瞭然。隨後，本書將進入推斷性統計學領域，重點講解如何從樣本數據推斷總體特徵。讀者將係統學習概率分布的概念，特彆是正態分布及其在行為科學研究中的重要性。在此基礎上，書中會詳細闡述抽樣分布的原理，為理解置信區間和假設檢驗奠定基礎。假設檢驗是本書的核心內容之一。讀者將學習到各種常用的假設檢驗方法，包括t檢驗（單樣本t檢驗、獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗）、方差分析（ANOVA，包括單因素ANOVA、雙因素ANOVA）以及卡方檢驗等。本書不僅會講解這些檢驗方法的計算步驟，更重要的是，會深入探討其背後的邏輯、適用條件以及如何解釋檢驗結果，並強調理解P值和統計功效的重要性。除瞭基本的假設檢驗，本書還將涵蓋更復雜的統計技術。例如，迴歸分析將被詳細介紹，包括簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸。讀者將學習如何建立迴歸模型，解釋迴歸係數的含義，以及如何評估模型的擬閤優度。這對於理解變量之間的綫性關係及其預測能力至關重要。此外，本書還會涉及非參數統計方法。當數據不滿足參數檢驗的假設條件時（例如，數據不是正態分布），非參數統計方法提供瞭有效的替代方案。書中會介紹如Mann-Whitney U檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等常用非參數檢驗，並說明它們在特定研究情境下的應用。本書的另一大亮點是其對相關性分析的詳盡闡述。讀者將學習如何計算和解釋Pearson相關係數，理解其強度和方嚮。同時，也會介紹Spearman等級相關等非參數相關係數，以適應不同類型數據的分析需求。在方法論層麵，本書也著重於研究設計與統計方法的結閤。它會指導讀者如何根據研究問題選擇閤適的統計方法，如何設計研究方案以最大化統計效力，以及如何避免常見的統計陷阱。例如，關於多重比較的問題，書中會提供多種校正方法，以控製第一類錯誤率。本書的編排也考慮到瞭學習的連貫性和實踐性。每個章節都配有清晰的理論解釋、具體的計算示例以及實際應用案例。這些案例將來自行為科學的各個分支，如心理學、社會學、教育學等，使得讀者能夠更好地理解統計學概念如何在真實的研究中得到應用。為瞭鞏固學習效果，每章結尾都提供瞭練習題，涵蓋瞭計算、解釋和概念理解等多個方麵。這些練習題旨在幫助讀者檢驗對所學知識的掌握程度，並逐步提升其獨立解決統計問題的能力。總而言之，《行為科學統計學》是一本全麵、實用且深入的統計學指南，它緻力於賦能行為科學的研究者和學生，讓他們能夠自信地運用統計學工具來分析數據、檢驗理論，並最終推動對人類行為更深刻的理解。本書旨在成為讀者在學術研究道路上不可或缺的得力助手。