Essentials of Statistics for Behavioral Sciences with Study Guide pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Thomson Wadsworth

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780495473367

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Behavioral Sciences
Psychology
Research Methods
Study Guide
Data Analysis
Social Sciences
Pearson
Quantitative Analysis
Higher Education

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具体描述

行为科学统计学基础与实践：深入理解数据驱动的决策制定本书导读：探索行为数据背后的规律与洞察在当今这个以数据为驱动的时代，无论是心理学、社会学、教育学，还是其他行为科学领域的研究者和实践者，都必须具备扎实的统计学基础，以便有效地收集、分析和解释复杂的人类行为数据。本书《行为科学统计学基础与实践：深入理解数据驱动的决策制定》旨在为读者提供一套全面、系统且极具应用性的统计学知识体系，帮助他们跨越从基础概念到高级分析的鸿沟。本书的编写遵循严格的学术规范，同时注重实操性和可理解性。我们深知，对于许多非数学专业的学者而言，统计学可能显得晦涩难懂。因此，本书采用“概念先行，应用支撑”的教学策略，力求在保持统计学严谨性的前提下，最大化读者的学习效率和知识保留率。第一部分：统计学基石——构建理解数据的框架本部分专注于为读者打下坚实的统计学基础。我们将从最基本的概念入手，逐步引导读者建立起对数据本身的认识，以及如何对其进行初步的描述。第一章：行为科学中的数据与变量本章首先界定了行为科学研究的范畴，阐明了统计学在验证理论、描述现象和预测未来行为中的核心作用。重点探讨了测量的四个基本层次——名义、顺序、间隔和比率——以及这些层次如何决定了后续可以采用何种统计检验。我们详细分析了连续变量与离散变量的区别，以及在实际研究中如何准确地定义和操作化复杂的心理学或行为学构造（Constructs）。第二章：数据可视化与描述性统计数据只有被有效地呈现，才能被人类直观地理解。本章详细介绍了用于描述数据集特征的各种工具。从频率分布表、直方图、茎叶图到箱线图，我们将展示如何通过视觉手段揭示数据的分布形态、中心趋势和离散程度。中心趋势的度量（均值、中位数、众数）以及变异性的度量（方差、标准差、极差）将被深入解析，并讨论在不同数据分布情况下，哪种度量方式更为稳健和适用。本章特别强调了偏度和峰度的概念，它们是判断数据是否符合正态分布的重要指标。第三章：概率论与抽样分布概率是推断统计学的基石。本章将行为科学中的不确定性问题转化为可量化的概率模型。我们从基本的概率规则（加法法则、乘法法则）讲起，过渡到离散型概率分布（如二项分布）和连续型概率分布（如正态分布）。核心内容集中在“抽样分布”的概念，特别是中心极限定理（Central Limit Theorem）的意义——为什么无论母体的原始分布如何，大样本的均值分布都会趋于正态。这是理解置信区间和假设检验的逻辑起点。第二部分：推断的艺术——从样本到总体行为科学研究的目的往往是通过对有限样本的观察，对更广泛的人群做出可靠的推断。本部分系统讲解了推断统计学的两大支柱。第四章：参数估计：置信区间本章探讨了如何使用样本数据来估计未知的总体参数。我们详细介绍了点估计和区间估计的区别，并将焦点放在置信区间（Confidence Intervals）的构建和解释上。读者将学习如何根据样本量、方差和所需的置信水平来确定区间的宽度，并理解置信区间在报告研究结果时的实际意义——它提供了对估计不确定性的量化。第五章：假设检验的逻辑框架假设检验是科学研究中最常用的工具之一。本章清晰地梳理了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的设定过程，并详细解释了检验统计量（Test Statistic）、P值（P-value）以及显著性水平（$alpha$）的含义。我们强调了第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）的权衡，并引入了统计功效（Statistical Power）的概念，指导读者如何设计具有足够能力检测真实效应的研究。第六章：单样本与双样本$t$检验 $t$检验是行为科学中最基础且最常用的均值差异检验方法。本章将逐步介绍三种主要的应用场景：单样本$t$检验（比较样本均值与已知常数）、独立样本$t$检验（比较两个独立群体的均值差异）和配对样本$t$检验（处理前后或匹配个体间的差异）。每种检验都配有详细的步骤、公式推导和对结果的解释案例，特别是关于“方差齐性”的检验要求。第三部分：探索复杂关系——方差分析与相关回归当研究涉及多个因素或需要预测一个连续结果变量时，描述简单两两关系的方法便不再适用。本部分将统计分析的复杂度提升到多因素模型。第七章：方差分析（ANOVA）导论 ANOVA是检验三个或更多组别之间均值是否存在显著差异的强大工具。本章首先从单因素方差分析（One-Way ANOVA）入手，解释了组间方差与组内方差的F比率是如何工作的。随后，我们深入讲解了多因素方差分析（Factorial ANOVA），重点讨论了“交互作用”（Interaction Effect）的含义和重要性——这在行为科学中对于理解复杂的因果路径至关重要。第八章：重复测量方差分析与协方差分析对于纵向研究或实验设计中同一受试者接受不同条件处理的情况，重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）是更合适的工具。本章讲解了其如何处理数据相关性并控制实验误差。此外，协方差分析（ANCOVA）的引入，使读者能够了解如何在模型中纳入协变量（Covariates），从而在控制了某些混淆变量的影响后，更精确地检验主要自变量的效果。第九章：皮尔逊相关与简单线性回归本章聚焦于两个连续变量之间的线性关系。我们首先用皮尔逊积差相关系数（Pearson's $r$）来量化关系的强度和方向，并讨论如何检验该相关是否具有统计显著性。随后，我们过渡到简单线性回归，讲解如何构建预测模型（$Y = a + bX$），解释回归系数（斜率$b$和截距$a$）的含义，并引入决定系数（$R^2$）来评估模型的解释力。第十章：多元线性回归与模型诊断在实际的预测任务中，通常需要同时考虑多个预测变量。多元线性回归（Multiple Linear Regression）是应对这种情况的标准方法。本章详细介绍了如何解释多个回归系数，并讲解了多重共线性（Multicollinearity）的识别与处理。更重要的是，本章提供了回归模型的诊断技术，包括残差分析（Residual Analysis），以确保模型的假设条件得到满足，从而使预测结果可靠。第四部分：非参数方法与高级主题并非所有行为数据都符合正态分布或方差齐性的严格要求。本部分为读者提供了处理非参数数据的工具箱，并展望了更前沿的统计方法。第十一章：非参数统计方法当数据是顺序变量、样本量过小或分布严重偏离正态时，非参数检验是必要的替代方案。本章系统介绍了非参数检验的逻辑，并详细讲解了对应于$t$检验和单因素ANOVA的非参数对应方法，例如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U Test）、Kruskal-Wallis H检验以及Wilcoxon符号秩检验等。第十二章：卡方检验与分类数据分析在分析调查数据或分类实验结果时，卡方检验（Chi-Square Test）是核心工具。本章讲解了拟合优度检验（Goodness-of-Fit Test）和独立性检验（Test of Independence）的原理和应用，并介绍了如何计算和解释列联系数（Measures of Association）来量化分类变量之间的关系强度。本书的特色与价值本书不仅仅是一本理论教材，更是一本面向实践的研究指南。为增强学习效果，本书的每一章都包含了： 1. “概念聚焦”框：提炼核心定义和公式。 2. “真实世界案例”：引用心理学、社会学等领域的经典或当代研究数据，进行完整的数据分析演示。 3. “统计软件操作指南”（附录）：提供了使用主流统计软件（如SPSS或R语言环境）进行核心分析的逐步操作流程，确保读者能够顺利地将理论知识转化为实际操作能力。 4. “批判性解读”部分：引导读者超越P值，学会批判性地评估研究的统计效度和生态效度，培养科学的怀疑精神。通过对这些内容的系统学习，读者将不仅能熟练运用行为科学中的统计工具，更能深刻理解数据背后的逻辑，从而在未来的研究设计、数据分析及成果报告中，做出更具洞察力和说服力的决策。本书旨在培养新一代具备高水平数据素养的，能够推动行为科学进步的研究人员和专业人士。

作者简介

弗雷德里克·J·格雷维特，纽约州立大学布鲁克波特学院心理学专业荣誉教授，专注于统计学、实验设计和认知心理学的研究。他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。除出版了本教材，发表了多篇研究文章之外，还参与编写了《行为科学的研究方法》和《行为科学统计》。

拉里·B·瓦尔诺，纽约州立大学布鲁克波特学院心理学专业荣誉教授。他发表了大量关于行为的生物学基础的学术文章，并教授与此相关的课程，研究领域是生物心理学。他与格雷维特博士一起合著了《行为科学统计》，同时还为出版社和杂志社做编辑顾问工作。

刘红云，北京师范大学心理学院教授，博士生导师，中国教育学会教育统计与测量学会秘书长等。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

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。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

第一部分入门与描述统计第1章统计学入门 1.1 统计、科学与观察统计学是一套组织、整合和解释信息的数学过程。 1.2 总体和样本总体是在特定研究中所关注的所有个体的集合；描述总体的数值叫总体参数；样本是那些从总体中选出的个体，在研究中用来代表总体；描述样本的数值...

评分☆☆☆☆☆

通俗易懂，入门必备。只是有些地方略有瑕疵，我仅把我能发现的一些问题找出来。本人才疏学浅，如有不对之处，望指正；如有遗漏之处，望补充。 1、P28 ：“学习检查 4、（但是可以至少回答有三个被试得分可能为X=73）” 2、P28 ：页末 “Y轴的高度大概是X轴长度的1/3~3...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一本教材，本书在学习辅助材料的设置上做得非常到位，这直接决定了它的学习效率。书后附带的“关键术语回顾”和“本章学习目标清单”让我能够快速地对每单元的知识点进行自我检测，非常适合考前复习或者自我检查。更贴心的是，书中穿插了大量的“思考题”和“挑战性问题”，这些问题往往不是简单的公式套用，而是需要结合实际数据情境进行批判性思考的，这极大地锻炼了我的分析和解决问题的能力。另外，我注意到书中对于计算公式的推导过程，很多时候提供了两种层级的解释：一个是对初学者的简化版本，另一个是提供给有更深数学基础的读者的“深入探索”部分，这种分层设置充分考虑到了不同学习背景读者的需求。可以说，这本书不只是提供知识，更重要的是，它提供了一套完整的、自洽的学习方法论。

评分☆☆☆☆☆

本书的语言风格非常独特，它拥有一种罕见的、将学术的严谨性与教学的亲和力完美融合的能力。作者的叙事语调总是那么沉稳而富有启发性，仿佛一位经验丰富的导师在旁边低声指导。它避免了那种冰冷、教条式的陈述，而是采用了大量的类比和直观的解释来阐明抽象的概念。比如，在解释中心极限定理时，作者没有直接堆砌复杂的概率密度函数图，而是用了一个非常生活化的例子来比喻，让原本晦涩难懂的概率分布变得豁然开朗。此外，书中对统计学历史背景的穿插介绍也十分巧妙，这不仅增加了阅读的趣味性，也让读者更能体会到统计学思想是如何一步步演进和完善的。这种充满人文关怀的写作风格，让枯燥的数字学习过程变得引人入胜，真正做到了“润物细无声”的教育效果。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的设计风格充满了现代感，那种深邃的蓝色调配上简洁的白色字体，给人一种专业又不失亲和力的感觉。拿到手里沉甸甸的，感觉很扎实，内页纸张的质感也相当不错，那种微哑的光泽处理，即使长时间阅读也不会觉得眼睛很累。装订也非常牢固，可以平摊在桌面上，这对于需要频繁查阅和在旁边做笔记的学习者来说简直是福音。更值得一提的是，章节的布局和排版，信息层级划分得非常清晰，每一个公式和定义都有足够的留白来衬托，使得复杂的统计概念在视觉上得到了极大的简化。书本的尺寸拿在手里也恰到好处，既不像有些教科书那么笨重，也比袖珍本要清晰易读得多，看得出来出版方在细节上是下足了功夫的。这种对物理形态的重视，让每一次翻开它都变成了一种享受，而不是一种负担。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的理论阐述深度感到非常满意，它显然不是那种只停留在表面概念介绍的入门读物。作者在引入每一个核心统计模型时，都非常耐心地追溯了其背后的数学逻辑和概率基础，这对于我这种追求知其然也知其所以然的读者来说，至关重要。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者不仅仅给出了公式，还花了大篇幅去解释F统计量是如何通过比较组间变异与组内变异构建起来的，这种深入浅出的讲解方式，极大地帮助我构建了一个坚实的理论框架。书中对于假设检验中的I型和II型错误，以及功效（Power）的讨论也极其细致，不仅仅停留于定义，更结合了实际研究的伦理和实践意义进行剖析。总的来说，它在保持学术严谨性的同时，成功地避免了让读者迷失在纯粹的数学符号堆砌中，真正做到了理论与实践的完美结合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性绝对是它的最大亮点，特别是对于行为科学领域的研究生来说，简直就是一本“实战手册”。每一个统计方法的介绍后，都紧跟着一到两个精心设计的案例研究，这些案例明显取材于心理学、社会学或教育学的实际研究情境，而不是那种空泛的、脱离实际的数字堆砌。最让我欣赏的是，作者并没有局限于讲解原理，而是花费了大量的篇幅去指导读者如何使用主流的统计软件（如SPSS或R）来执行这些分析。例如，在描述回归分析时，书里不仅解释了最小二乘法的意义，还配有清晰的软件输出截图，并教会我们如何解读那些密密麻麻的表格，识别出哪些是关键的统计报告指标。这种手把手的教学方式，极大地缩短了理论学习到实际操作之间的鸿沟，让我在撰写研究报告时信心倍增。

评分☆☆☆☆☆