行为科学统计

作者:[美] Frederick J. Gravetter

页数:426

译者:方平

出版时间:2023-1

价格:99.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111716334

具体描述

★ 一本“有魔法”的统计学入门教材，全面更新至第9版

★ 被无数学生和老师强推的经典教材，时隔15年完整再版

★ 以往版次获豆瓣千人9.5高分推荐：“相见恨晚，泪流满面，原来统计学没有那么难！”

★ 资深统计学教授方平、姜媛领衔翻译，译文准确流畅

本书是统计学经典入门教材，两位作者有几十年应用统计和实验设计的教学经验，作者根据读者和学生的反馈，追踪统计学新发展，对本书进行了多次修订。自出版以来，本书一直是全球心理学、社会学、经济学等领域广泛使用的应用统计学教材。

本书非常大的特色在于深入浅出，通俗易懂，花了大量篇幅介绍超越公式之外的统计学原理，有技巧地展示了统计分析的过程，循序渐进，有助于读者深入理解统计学的本质。作者通过一步步的逻辑推演，向读者展示了每个统计概念的含义，帮助读者理解每种统计方法适用于何种情境，以及运用每种方法的关键点。书中还提供了大量生动的案例和课后练习，以帮助数学基础薄弱的学生真正理解统计思想。

如果你想真正学习一门社会科学，那么统计学基础知识是你必须了解的。如果你觉得统计很难，觉得自己数学不够好，担心自己学不会统计学，那么这本书就是为你准备的。

作者简介

弗雷德里克·J.格雷维特(Frederick J. Gravetter)

纽约州立大学布洛克波特学院心理学荣誉教授。任教期间，他专注于统计学、研究设计和认知心理学方向的研究和教学工作。格雷维特博士在麻省理工学院获得数学学士学位，在杜克大学获得心理学博士学位。除了出版本书、发表多篇研究论文，他还参与编写了《行为科学统计精要》《行为科学的研究方法》。

拉里·B.瓦尔诺（Larry B. Wallnau）

纽约州立大学布洛克波特学院心理学荣誉教授。瓦尔诺博士在研究和教学方面都获得了很多奖项，他发表了很多研究论文，主要是关于精神药物的影响。他与格雷维特博士一起编写了《行为科学统计》和《行为科学统计精要》。

译者简介

方平

首都师范大学教授，博士，博士生导师，美国加利福尼亚大学伯克利分校和德国康斯坦茨大学访问学者。教育部高等学校心理学类专业教学指导委员会副主任，中国心理学会副理事长，中国社会心理学会常务理事，中国心理学会心理测量专业委员会主任，北京市心理学会副理事长。主持国家级和省部级科研项目10余项，发表心理学核心期刊论文150余篇，主编、主译心理学学术著作10余部，荣获首届全国教材建设奖、全国教育科学研究优秀成果奖和北京市教育科学研究优秀成果奖。

姜媛

北京体育大学教授，博士，博士生导师，美国加利福尼亚大学伯克利分校和德国康斯坦茨大学访问学者。主持、参加国家级和省部级科研项目20余项，发表心理学核心期刊论文90余篇，参编、参译心理学学术著作10余部。

目录信息

译者序
前言
第一部分
导论和描述统计
第1章　统计学导论2
第2章　频数分布21
第3章　集中趋势41
第4章　变异性59
第二部分
推断统计基础
第5章　z分数：分数的位置和标准化分布78
第6章　概率93
第7章　概率和样本：样本平均数的分布112
第8章　假设检验简介129
第三部分
运用t统计量推断总体平均数和平均数差异
第9章　t统计量简介158
第10章　两个独立样本的t检验176
第11章　两个相关样本的t检验196
第四部分
方差分析：检验两个或多个总体平均数的差异
第12章　方差分析简介216
第13章　重复测量方差分析242
第14章　双因素方差分析（独立测量）260
第五部分
相关和非参数检验
第15章　相关286
第16章　回归313
第17章　卡方统计量:拟合度检验和独立性检验331
第18章　二项式检验353
第19章　选择恰当的统计方法368
附录
附录A　统计表380
附录B　各章奇数编号习题和各部分复习题的答案395
附录C　SPSS使用简要说明412
附录D　顺序数据的假设检验414
参考文献421
教辅材料申请表426
· · · · · · (收起)

读后感

首先，让我先疯狂吐槽一下国内所有统计教材——你们在这本书面前端洗脚水都不配！！！被各维度无死角碾压！！！就想问问国内学科发展凭什么跟人家比？凭你把本科教材写成研究生都难看懂的样子吗？还是凭你晚发展百年的基础？总之要么能力不够（根据爱因斯坦所言），要么就是没...  

在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行：“标准误：标准差除以样本量的平方根”。这是我对“数据处理”部分特地作出的一条说明。前些天打开看到的时候，不禁觉着有些囧。当年我们的《生物统计学》是一门选修课，授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人，长得...  

首先，让我先疯狂吐槽一下国内所有统计教材——你们在这本书面前端洗脚水都不配！！！被各维度无死角碾压！！！就想问问国内学科发展凭什么跟人家比？凭你把本科教材写成研究生都难看懂的样子吗？还是凭你晚发展百年的基础？总之要么能力不够（根据爱因斯坦所言），要么就是没...  

在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行：“标准误：标准差除以样本量的平方根”。这是我对“数据处理”部分特地作出的一条说明。前些天打开看到的时候，不禁觉着有些囧。当年我们的《生物统计学》是一门选修课，授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人，长得...  

为了学统计同时看了《行为科学统计》、《行为统计学基础》、《商务与经济统计》、《深入浅出统计学》。都是好书，但推荐前两本。第三本对公式和过程解释得不是特别简单，最后的不够系统，但是对核心概念解释得比较好，我是拿来参考不懂的概念的。本文以《行为科学统计》为主进...  

用户评价

说实话，这本书的结构安排简直是神来之笔，它没有采用传统统计教材那种“先学描述性统计，再学推断性统计”的线性推进方式，而是开篇就直奔主题——如何用统计工具来回答“为什么”和“怎么样”的行为问题。我特别欣赏作者在介绍假设检验那一章时所采用的叙事手法。他没有直接抛出P值和显著性的定义，而是先设置了一个非常生活化的场景，比如“我们是否能确定这个新的教学方法真的比旧方法有效？”接着，他引导我们思考，在不确定性面前，我们如何做出最合理的判断。这种‘问题导向’的学习路径，极大地激发了我的学习兴趣。相比于我以前读过的几本统计学著作，这本书的阅读体验更像是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的咨询，他会耐心地拆解每一个步骤，并不断地提醒我们作为研究者需要保持的批判性思维。读完这部分，我感觉自己对数据分析的态度都发生了转变，不再只是追求一个“统计上显著”的结果，而是更关注研究发现的实际意义和边界条件。

我必须得说，本书在处理统计假设和研究伦理这一部分的论述，是极其深刻且发人深省的。它没有避开统计学界一直以来存在的“可重复性危机”和“P值滥用”等尖锐问题。作者坦诚地探讨了统计方法本身可能存在的局限性，并倡导一种更加透明和审慎的研究实践。他用非常严谨的笔调分析了贝叶斯统计方法相对于传统频率学派方法的优势和应用场景，这让我开始重新思考我过去对概率和不确定性的理解。更重要的是，他将统计规范上升到了伦理高度，提醒读者，每一个统计决策背后都牵涉到对研究对象的尊重和对知识诚信的维护。读完这部分，我深感责任重大，这本书不仅仅是传授技术，更是在培养一种科学的、负责任的研究精神。它促使我反思自己过往的研究习惯，并决心在未来的工作中，更加审慎和透明地对待每一个数据点和每一个模型选择。

这本《行为科学统计》的书，初看起来，我以为会是一本枯燥透顶的教科书，满是复杂的数学公式和晦涩难懂的专业术语。然而，当我真正翻开它，尤其是读到关于实验设计那几个章节时，我才发现作者的功力深厚。他没有仅仅停留在理论的层面，而是用大量贴近实际的案例来阐述统计学在行为研究中的应用。比如，书中对于因果推断的讨论，简直是把我多年来在研究中遇到的困惑一扫而光。我记得有一次我在分析一个干预项目的数据时，一直纠结于“相关性不等于因果性”这个老生常谈的问题，但这本书里关于倾向得分匹配（Propensity Score Matching）的讲解，让我豁然开朗。作者没有回避复杂性，但他处理复杂问题的方式非常巧妙，总是能将宏大的统计框架分解成可以操作的步骤，并且用清晰的语言解释每一步背后的逻辑和假设。读完这些部分，我感觉自己手里握着一把解开复杂社会现象谜题的钥匙，不再是盲目地套用公式，而是真正理解了数据背后隐藏的行为逻辑。

这本书的实战性远超我的预期，它巧妙地将统计理论与特定的行为科学分支，例如社会心理学、认知科学和组织行为学，紧密地结合在一起。例如，在讨论多层模型（Hierarchical Linear Modeling）时，作者没有停留在抽象的数学公式上，而是以一个典型的组织行为研究为例——探究个体层面的工作满意度如何受到团队文化的影响。他详细演示了如何区分和量化不同层次的变异，以及如何避免在嵌套数据结构中得出误导性的结论。这种紧密结合应用场景的讲解方式，使得那些原本感觉高不可攀的复杂模型变得触手可及。对我而言，它不仅仅是一本统计书，更像是一本“应用行为科学研究的统计指南”。它教会我的不是如何死记硬背公式，而是如何在面对实际研究问题时，精准地选择和恰当地应用最适合的统计工具，这才是真正的硬核知识。

关于数据可视化那几个章节，简直是为我量身定做的“及时雨”。我一直认为，再好的分析结果，如果不能有效地传达给非专业人士，那都是白搭。这本书在这方面的造诣令人称赞。作者不仅展示了如何使用R或Python生成标准的图表，更重要的是，他深入剖析了每种图表背后的认知心理学原理——为什么散点图比折线图更能揭示变量间的非线性关系？为什么在展示组间差异时，要优先考虑小提琴图而非简单的柱状图？他强调，图表不仅仅是数据的附属品，它们本身就是一种强有力的论证工具。我尤其喜欢他提到的一段话：“一个精心设计的图表胜过一千个冗余的表格。”这句话让我重新审视了自己过去制作的那些信息爆炸的图表。这本书提供了一种全新的视角，教会我如何用视觉语言，以最简洁、最诚实的方式，将复杂的统计发现“翻译”成直观的洞察，这对于任何从事跨学科研究的人来说，都是一项极其宝贵的技能。

绝版多年的应用统计学神书终于推出了中文新版！一句话推荐语：任何一个想入门统计学读懂论文基于假设检验的统计数据的文理各科同学都可以通过这本教材毫无障碍地学会统计学的真谛。 比如我，脱离科研已久，统计学手已生，在翻阅新版的过程中又把很多基本概念给捡回来了，还是如沐春风的熟悉味道！话说回来，当你通过这本教材吃透了统计学基本概念和原理之后，反倒不必纠结于日后会模糊掉这些概念只会认几个输出的数字，因为原理已经牢固地刻在了脑子里！ 作为一本入门级统计学教材，虽然有少许章节上的调整，但新旧两版并无实质区别。要说最大的区别就是新版译者是国内两位心理学教授，而旧版译者是美国两位心理学教授，于是新版的术语译名更规范，排版上的笔误应该更少（还是被我发现了一处）。新版唯一的缺点大概是为了节约成本而把版排得太密。

绝版多年的应用统计学神书终于推出了中文新版！一句话推荐语：任何一个想入门统计学读懂论文基于假设检验的统计数据的文理各科同学都可以通过这本教材毫无障碍地学会统计学的真谛。 比如我，脱离科研已久，统计学手已生，在翻阅新版的过程中又把很多基本概念给捡回来了，还是如沐春风的熟悉味道！话说回来，当你通过这本教材吃透了统计学基本概念和原理之后，反倒不必纠结于日后会模糊掉这些概念只会认几个输出的数字，因为原理已经牢固地刻在了脑子里！ 作为一本入门级统计学教材，虽然有少许章节上的调整，但新旧两版并无实质区别。要说最大的区别就是新版译者是国内两位心理学教授，而旧版译者是美国两位心理学教授，于是新版的术语译名更规范，排版上的笔误应该更少（还是被我发现了一处）。新版唯一的缺点大概是为了节约成本而把版排得太密。

9年前入学初识门庭用的教材，9年后自己有幸成为了新版的策划编辑。这本深入浅出、清晰明了的教材可以说为我真正打开了科学心理学的大门，往小了说帮助我后来在荷兰研究生入学统计考试有幸拿了全班唯一一个满分，往大了说塑造了我以统计学的视角看待世界的方式。新版经过译者与编辑一起多轮审校，翻译质量更好了。强烈推荐，希望这本书让被统计折磨的你发现统计的妙处，希望这本书走进千家万户

9年前入学初识门庭用的教材，9年后自己有幸成为了新版的策划编辑。这本深入浅出、清晰明了的教材可以说为我真正打开了科学心理学的大门，往小了说帮助我后来在荷兰研究生入学统计考试有幸拿了全班唯一一个满分，往大了说塑造了我以统计学的视角看待世界的方式。新版经过译者与编辑一起多轮审校，翻译质量更好了。强烈推荐，希望这本书让被统计折磨的你发现统计的妙处，希望这本书走进千家万户

绝版多年的应用统计学神书终于推出了中文新版！一句话推荐语：任何一个想入门统计学读懂论文基于假设检验的统计数据的文理各科同学都可以通过这本教材毫无障碍地学会统计学的真谛。 比如我，脱离科研已久，统计学手已生，在翻阅新版的过程中又把很多基本概念给捡回来了，还是如沐春风的熟悉味道！话说回来，当你通过这本教材吃透了统计学基本概念和原理之后，反倒不必纠结于日后会模糊掉这些概念只会认几个输出的数字，因为原理已经牢固地刻在了脑子里！ 作为一本入门级统计学教材，虽然有少许章节上的调整，但新旧两版并无实质区别。要说最大的区别就是新版译者是国内两位心理学教授，而旧版译者是美国两位心理学教授，于是新版的术语译名更规范，排版上的笔误应该更少（还是被我发现了一处）。新版唯一的缺点大概是为了节约成本而把版排得太密。