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☆☆☆☆☆

出版者:中國人民大學齣版社

作者:[美]Frederick J.Gravetter

出品人:

頁數:396

译者:

出版時間:2010-1

價格:58.00元

裝幀:平裝

isbn號碼:9787300111285

叢書系列:心理學譯叢·教材係列

圖書標籤:

心理學
統計學
統計
教材
統計測量學
入門
社會學
數學
行為科學
統計學
心理學
數據分析
實驗設計
概率論
假設檢驗
變量分析
研究方法
量化研究

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具體描述

《行為科學統計概要(第5版)》是一本講解基礎統計學的專業教材，兩位作者均為紐約州立大學布魯剋波特學院教授，幾十年來一直從事統計和實驗設計的一綫教學工作。很多學生都討厭學習統計學，他們對與數學相關的課程感到無法勝任，隻好死記公式，一知半解；而那些對統計學感興趣的學生，由於教師很難把統計學原理講解透徹，或者缺少適閤的參考資料，而使這些同學徘徊在統計學的大門之外。

針對這種現狀，兩位教授編寫瞭本教材。作者的語言平實準確，例子貼切豐富，而且把一些統計過程動態地展現齣來，形象地揭示瞭統計學原理，使得《行為科學統計概要(第5版)》既有深刻的內涵，又全然沒有枯燥乏味的感覺，讓人不得不佩服作者深厚的統計學功底和卓越的語言錶達能力。《行為科學統計概要(第5版)》自齣版以來，獲得師生的廣泛好評。作者根據讀者和教學的反饋，追蹤統計的最新發展，對《行為科學統計概要(第5版)》進行瞭多次修訂，目前《行為科學統計概要(第5版)》已被很多院校定為必讀教材。

無論讀者的數學背景如何，學習《行為科學統計概要(第5版)》都會獲益匪淺。作者花瞭大量的篇幅介紹瞭超越公式之外的統計學原理，有技巧地展示瞭統計分析的過程，由淺入深，循序漸進，有助於學生深入理解統計的本質。同時，又通過生動的例子和課後大量的練習，幫助數學基礎薄弱的學生加深理解。通過《行為科學統計概要(第5版)》的學習，讀者可以深入掌握統計的原理和程序，理解任何一種統計分析背後假設的重要性，遇到實際問題時懂得如何靈活應用苛刻的統計學分析。

《行為科學統計概要(第5版)》能夠給我國學生增添一些樂趣，帶領他們進行更深刻的統計思辨之旅；同時，掌握統計的精髓，以便於掌握行為科學。

圖書簡介：當代跨學科研究中的量化方法與實證邏輯書名：理論與實踐的交匯：現代社會科學中的數理模型構建與數據驅動決策齣版社：磐石學術齣版社頁數： 780頁定價： 188.00元 ISBN： 978-7-9458-2310-5 --- 內容梗概：超越描述，探尋因果：量化方法的深度革新本書並非對既有統計學原理的機械重復，而是一部深刻探討當代社會科學研究範式轉變的專著。它著眼於在信息爆炸與方法論日益精細化的背景下，研究者如何有效地從海量數據中提煉齣具有解釋力和預測力的知識體係。全書的核心在於構建一個嚴謹的“從理論假設到可檢驗模型，再到穩健實證結論”的研究閉環，尤其側重於那些傳統統計學工具難以充分捕捉的復雜性、非綫性關係以及內生性問題。全書分為五個宏大的部分，係統性地梳理瞭從基礎理論到尖端應用的完整路徑。 --- 第一部分：實證研究的哲學基石與模型選擇的睏境（約200字）本部分首先對現代科學哲學中的可證僞性原則與操作化定義進行瞭批判性迴顧，強調任何量化模型都必須植根於清晰的理論框架。隨後，我們深入探討瞭“模型選擇”的決策過程，這不僅僅是統計擬閤優度的問題，更是關於模型簡潔性（Parsimony）、理論承載力與外部效度的平衡藝術。我們詳細剖析瞭信息準則（如AIC、BIC）在復雜模型比較中的局限性，並提齣瞭基於結構方程建模（SEM）的潛變量（Latent Variables）構建策略，以應對觀察變量的測量誤差和間接效應的復雜路徑。 --- 第二部分：超越綫性假設：高維數據與非參數技術的應用（約350字）綫性迴歸模型是科學研究的基石，但其在處理現實世界數據的復雜性時顯得力不從心。本部分將焦點轉嚮非綫性建模和高維數據處理。我們詳盡介紹瞭廣義加性模型（GAMs），展示瞭如何利用樣條函數（Splines）靈活地擬閤數據中的彎麯趨勢，同時保持模型的可解釋性。更為關鍵的是，麵對“維度災難”（Curse of Dimensionality）的挑戰，本書係統介紹瞭正則化方法，特彆是嶺迴歸（Ridge）與LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。LASSO不僅能處理多重共綫性，還能自動進行特徵選擇，為構建更具預測能力的稀疏模型提供瞭強有力的工具。此外，我們還深入探討瞭機器學習中的樹模型（如隨機森林與梯度提升機）在社會科學預測任務中的優勢與劣勢，強調如何從黑箱模型中提取可解釋的特徵重要性度量。 --- 第三部分：因果推斷的尖端藝術：從實驗到準實驗的橋梁（約400字）現代社會科學的最高追求是因果識彆。本部分是全書的重中之重，它緻力於提供一套係統化的工具來應對“混淆變量”（Confounders）和“內生性”（Endogeneity）的挑戰。我們首先迴顧瞭隨機對照試驗（RCTs）的黃金標準地位，但很快轉嚮瞭更具現實意義的準實驗設計。書中對斷點迴歸設計（RDD）的實施細節進行瞭詳盡的數學論證，包括帶寬選擇的敏感性分析與安慰劑檢驗。接著，我們深入剖析瞭傾嚮得分匹配（PSM）的限製，並提齣瞭更加穩健的閤成控製法（Synthetic Control Method, SCM），特彆是在處理小樣本乾預效應評估時的應用，例如對特定政策乾預效果的評估。針對工具變量（Instrumental Variables, IV）的使用，本書不僅重申瞭IV的識彆條件，還重點闡述瞭弱工具變量問題的診斷與緩解策略，並介紹瞭二階段最小二乘法（2SLS）在處理具有異質性影響時的擴展模型。 --- 第四部分：時間序列與麵闆數據的動態依賴性捕捉（約300字）現實世界的數據往往是動態演化的，個體之間的相互依賴性不容忽視。本部分專注於處理麵闆數據（Panel Data）和時間序列數據。我們詳細分析瞭固定效應（FE）與隨機效應（RE）模型的選擇邏輯，並引入瞭更先進的廣義矩估計（GMM）方法，特彆是差分GMM（Arellano-Bond）與係統GMM（Blundell-Bond），以解決內生性與動態遺漏變量在麵闆數據中的遺留問題。在時間序列分析方麵，本書超越瞭基礎的ARIMA模型，介紹瞭嚮量自迴歸模型（VAR）及其擴展，如結構VAR（SVAR），用於識彆宏觀經濟衝擊的脈衝響應函數，並探討瞭利用協整檢驗（Cointegration Tests）來識彆長期均衡關係的必要性。 --- 第五部分：貝葉斯範式與模型驗證的魯棒性（約250字）在量化研究的最後階段，本書引入瞭貝葉斯統計推斷作為對主流頻率學派方法的有力補充。我們闡述瞭貝葉斯方法的優勢，尤其是在先驗信息整閤、小樣本推斷以及復雜層次結構模型構建方麵的靈活性。通過馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法的介紹，讀者將學會如何模擬後驗分布，並進行模型收斂診斷。最後，本書強調瞭模型驗證的魯棒性，係統性地指導讀者如何進行敏感性分析（Sensitivity Analysis），包括改變模型設定、替換估計方法或調整樣本選擇，以確保最終結論並非特定方法或特定數據的産物，從而真正提升研究發現的可信度和普適性。 --- 目標讀者本書麵嚮所有從事經驗研究的高年級本科生、研究生、青年學者以及需要進行復雜數據分析的專業人士（如政策分析師、市場研究專傢）。它假設讀者具備基礎的概率論和統計學知識，但內容深度足以支撐其進入高級量化研究領域。 --- 結語：本書緻力於成為跨越統計學與應用科學鴻溝的橋梁，賦能研究者構建更精妙、更可信、更具解釋力的實證論證。

作者簡介

目錄資訊

第1章統計學入門
1.1 統計、科學和觀察
1.2 總體和樣本
1.3 科學方法和研究設計
1.4 變量和測量
1.5 統計符號
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第2章頻數分布
2.1 概述
2.2 頻數分布錶
2.3 頻數分布圖
2.4 頻數分布圖的形狀
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第3章集中趨勢
3.1 概述
3.2 平均值
3.3 中數
3.4 眾數
3.5 選擇集中趨勢的測量方法
3.6 集中趨勢和分布的形態
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第4章差異性
4.1 概述
4。2全距與四分位距
4.3 總體標準差與方差
4。4樣本標準差與方差
4.5 更多關於方差與標準差的內容
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第5章 z分數：分數的位置及標準化分布
5.1 z分數的介紹
5.2 z分數及在分布中的位置
5.3 使用z分數標準化某分布
5.4 基於z分數的其他標準化分布
5.5 推論統計展望
小結
網絡資源
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問題
第6章概率和正態分布
6.1 概率簡介
6.2 概率和正態分布
6.3 正態分布中分數的概率和比例
6.4 推論統計展望
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第7章概率和樣本：樣本均值的分布
7.1 樣本和抽樣誤差
7.2 樣本均值的分布
7.3 概率和樣本均值的分布
7.4 更多關於標準誤的知識
在文獻中：報告標準誤
7.5 推論統計展望
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第8章假設檢驗介紹
8.1 假設檢驗的邏輯
8.2 假設檢驗中的不確定性和誤差
8.3 一個假設檢驗的例子
在文獻中：報告統計檢驗的結果
8.4 關注假設檢驗：測量效應大小和檢驗力
8.5 假設檢驗的方嚮(單側檢驗)
8.6 假設檢驗的一般要素：迴顧
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
第9章 f檢驗介紹
9.1 t統計量：z分數的替代形式
9.2 t檢驗的假設檢驗
9.3 測量t檢驗的效應大小
在文獻中：報告t檢驗的結果
9.4 有方嚮的假設和單側檢驗
小結
網絡資源
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問題
第10章兩個獨立樣本的t檢驗
10.1 概述
10.2 獨立測量研究設計的t檢驗
10.3 獨立測驗t檢驗的假設檢驗和效應大小
在文獻中：獨立測量t檢驗結果的報告
10.4 有方嚮的檢驗和獨立測量￡檢驗的前提
小結
網絡資源
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問題
第11章兩個相關樣本的f檢驗
11.1 概述
11.2 相關樣本的t檢驗
11.3 重復測量設計的假設檢驗和效應值
存文獻中：重復測量t檢驗的結果呈現
11.4 相關樣本t檢驗的使用和假設
小結5
網絡資源
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問題
第12章參數估計
12.1 概述
12.2 用t統計量作參數估計
12.3 深入瞭解參數估計
小結
網絡資源
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問題
第13章方差分析介紹
13.1 概述
13.2 方差分析的邏輯
13.3 ANOVA的記號和公式
13.4 F比值的分布
13.5 假設檢驗的例子和ANOVA的效應
在文獻中：方差分析結果的報告
13.6 事後檢驗
小結
網絡資源
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問題
第14章重復測量和雙因素方差分析
14.1 概述
1.1.2 重復測量的方差分析
在文獻中：重復測量方差分析結果的報告
14.3 雙因素方差分析(獨立測量)
在文獻中：雙因素方差分析結果的報告
小結
網絡資源
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問題
第15章相關和迴歸
15.1 概述
15.2 皮爾遜相關
15.3 應用和解釋皮爾遜相關
15.4 皮爾遜相關的假設檢驗
在文獻中：報告相關
15.5 點二列相關和測量效應r2
15.6 斯皮爾曼相關
15.7 同歸簡介
小結
網絡資源
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問題
第16章卡方檢驗：擬閤度和獨立性檢驗
16.1 參數和非參數統計檢驗
16.2 擬閤度的卡方檢驗
在文獻中：報告卡方值
16.3 獨立性的卡方檢驗
16.4 獨立性卡方檢驗效應大小的度量
16.5 卡方檢驗的假設和限製
小結
網絡資源
關注問題解決
問題
附錄A 基本的數學復習
附錄B 統計錶
附錄C 書中奇數題的解
附錄D 統計學總結
參考文獻
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

在研讀這本書時發現瞭不少小錯誤，在此匯總一下，隨閱讀進度持續更新吧。本人纔疏學淺，如有指正錯誤之處，懇請大傢批評，以期共同進步。（第五版藍皮的） 1、P10 “其他研究設計”裏右邊第二段把“抑鬱分數”翻譯成瞭“悲傷分數”，感覺怪怪的…… 2、P15 等比量錶定義這裏，...

評分☆☆☆☆☆

無意間看的這本書，看完後認認真真地做瞭筆記，又認認真真地再查看瞭一下。對於學過概率，而沒有學過數理統計的人，常常試圖去看數理統計的書，但是看完後除瞭知道有這麼一個概念，可以如何計算外，很多東西都很混亂，比如卡方檢驗跟t檢驗，F檢驗區彆是什麼，可以用於哪裏...

評分☆☆☆☆☆

這本書可讀性極強，適用於心理學和社會學等“empirische Wissenschaft" 的本科基礎統計學課程。此書的結構也和大多德國高校心理學本科第一學年的統計學課程設置一樣，由"描述性“和”推論性“統計學組成，這種構成教學設置剛好對應大部分心理學研究的數據分析與成功展示，先是...

評分☆☆☆☆☆

p35 例2.2錶格第一行，X=10，“f=2”而不是f=5 p37 小測驗上麵那段的最後一行，應該是“區間50到54具有實限49.5到54.5” p126 例5.6，z分數的和是0，而不是10 p140 如果第一張卡片不是方片J，第二張是的概率為1/51，而不是1/52 p151 小測驗3，應該是“恰好得到18個正麵”

評分☆☆☆☆☆

在我用於本科畢業論文答辯的ppt裏的某頁赫然寫著這麼一行：“標準誤：標準差除以樣本量的平方根”。這是我對“數據處理”部分特地作齣的一條說明。前些天打開看到的時候，不禁覺著有些囧。當年我們的《生物統計學》是一門選修課，授課的是生科院生物信息學方嚮的一個牛人，長得...

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

給我留下深刻印象的是作者在案例選擇和闡釋上的匠心獨運。那些被選入書中的研究實例，並非都是那些教科書式的、完美無缺的範例。相反，很多例子都帶著現實世界固有的瑕疵和復雜性，這反而更貼近我們真實遇到的研究睏境。作者並沒有迴避這些“不完美”，而是藉此機會，深入剖析瞭在特定限製條件下，如何最大化地提取有效信息，以及如何誠實地報告研究的局限性。這種對“灰色地帶”的坦誠，建立瞭一種非常可貴的學術誠信感。它告訴讀者，科學的進步往往是在不確定性中摸索前進的，接受不完美，並圍繞不完美進行優化，本身就是一種高級的科學素養。這種務實的態度，比那種空泛地宣揚“精確性”要來得更有力量和說服力。

评分☆☆☆☆☆

我閱讀這本書的過程，更像是一場與自己認知邊界的對話。它不是那種一目瞭然、讀完就能立刻掌握的快餐讀物，而是需要你不斷地停下來，迴溯前文，甚至對照著其他參考資料去理解的“硬骨頭”。書中的論證邏輯鏈條非常嚴密，就像是搭建起一座精密的數學迷宮，每一步的推導都有其不可動搖的依據。我尤其欣賞作者在處理一些經典理論時，那種既尊重曆史脈絡又勇於提齣批判性觀點的平衡。有些地方，我需要反復閱讀同一個章節，纔能真正捕捉到其中微妙的語義變化和背後的深層含義。它迫使我跳齣以往那種習慣性的思維定勢，用一種更加結構化和去情感化的視角去看待現象。這種“被挑戰”的感覺，其實是閱讀高質量學術作品最令人興奮的部分——你感覺自己的智力閾值正在被緩慢而堅定地嚮上推。

评分☆☆☆☆☆

這本書的實用性，老實說，不是那種直接告訴你“這樣做就能成功”的成功學手冊。它的價值更像是提供瞭一套看待世界的底層操作係統。我嘗試將書中學到的某些分析框架應用到我日常處理的一些工作數據上，結果發現以往那些看似雜亂無章的現象，突然間有瞭清晰的內在關聯。它沒有直接給齣答案，但它教會瞭我如何去問“對的問題”，如何從海量信息中剝離齣可以量化的變量，並理解這些變量之間的關係強度。這種轉變，是從“經驗驅動”到“證據驅動”的關鍵一步。讀完之後，我發現自己看新聞報道時，對那些未經證實的論斷會下意識地去審視其樣本量、對照組設置以及P值是否閤理。這是一種潛移默化的能力提升，是那種紮根於心的、無法被輕易奪走的技能。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，嗯，很有意思。那種深沉的藍色調配上簡約的字體，給我一種既專業又沉穩的感覺。我當時在書店裏翻閱的時候，最先被吸引的就是這個視覺上的衝擊。它不像那種花花綠綠的暢銷書，更像是一本值得反復研讀的工具書。拿起它，就能感覺到紙張的質感很紮實，不是那種一翻就散的輕飄感。內頁的排版也做得相當考究，字體的選擇很清晰，段落之間的留白處理得恰到好處，讀起來一點都不纍眼睛。尤其是一些公式和圖錶的呈現，非常清晰明瞭，即便是麵對那些復雜的統計模型，也能在視覺上保持一種秩序感。我個人認為，對於任何一本涉及數據和方法的書籍來說，這種嚴謹的物理呈現本身就是一種專業態度的體現。它讓我覺得，作者在內容之外，對讀者的閱讀體驗也下足瞭功夫。這種對細節的關注，讓人在閱讀過程中産生一種被尊重的舒適感，而不是被信息的洪流淹沒。

评分☆☆☆☆☆

這本書的結構布局，讀起來有一種漸入佳境的韻律感。開篇部分對基礎概念的鋪陳，雖然略顯基礎，但作者的處理方式非常精煉，避免瞭冗長的概念羅列，而是直接引入瞭核心的思維模型。隨著章節的深入，復雜度的麯綫是平穩上揚的，仿佛是一場精心編排的音樂會，從柔和的引子，到中間高潮部分的復雜對位，再到結尾處對未來研究方嚮的展望，層次分明，張弛有度。我尤其喜歡最後幾章對新興方法論的討論，作者展現瞭對領域前沿的敏銳洞察力，沒有停留在對既有知識的復述上，而是積極地引導讀者思考“接下來該往哪裏去”。這讓整本書的閱讀體驗，不隻是一次迴顧過去，更是一次麵嚮未來的啓程，充滿瞭探索的期待感。

评分☆☆☆☆☆

作為入門教材很實用，講解清晰，不過不夠深入

评分☆☆☆☆☆

MYY同學強烈推薦

评分☆☆☆☆☆

苦逼的教材

评分☆☆☆☆☆

超棒的統計課本！拯救瞭我~

评分☆☆☆☆☆

TNND, 當年學統計時候要是讀到這本書就好瞭..一天就都搞明白瞭.