Essentials of Statistics for the Social and Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Cohen, Barry H.

出品人:

頁數:596

译者:

出版時間:2007-12

價格:795.00元

裝幀:

isbn號碼:9780470293089

叢書系列:

圖書標籤:

• Statistics
• Social Sciences
• Behavioral Sciences
• Research Methods
• Data Analysis
• Psychology
• Sociology
• Education
• SPSS
• R

行為與社會科學研究方法：紮根於實證的探索 本書旨在為行為與社會科學領域的學生、研究人員和專業人士提供一套全麵且深入的研究方法論框架。它著重於如何構建嚴謹的實證研究，從基礎概念的界定到高級數據分析技術的應用，確保研究過程的科學性、透明度和可重復性。 --- 第一部分：研究的基石——範式、倫理與文獻迴顧 第一章：行為與社會科學的研究範式 本章首先梳理瞭指導社會和行為科學研究的哲學基礎。我們將探討實證主義（Positivism）、後實證主義（Post-positivism）、建構主義（Constructivism）和批判理論（Critical Theory）等主要範式如何影響研究問題的提齣、數據收集的方式以及結果的解釋。特彆強調瞭“可證僞性”在構建科學假設中的核心地位，並區分瞭定性研究與定量研究在本體論和認識論上的根本差異。 第二章：研究倫理與知情同意的藝術 研究的科學性必須建立在堅實的倫理基礎之上。本章詳細闡述瞭保護研究對象權益的核心原則，包括《赫爾辛辛宣言》的精神、機構審查委員會（IRB/REC）的作用與流程。重點探討瞭知情同意的要素（自願性、知情性、能力性），處理敏感數據和弱勢群體（如兒童、精神障礙者）參與研究時的特殊倫理考量，以及研究者在數據保密性、去識彆化和利益衝突管理方麵的責任。 第三章：係統性的文獻綜述與理論建構 有效的研究始於對現有知識體係的透徹理解。本章提供瞭一套係統性的文獻檢索策略，涵蓋瞭數據庫的有效利用（如PsycINFO, Web of Science, JSTOR等）、關鍵詞的精準構建以及“滾雪球法”的應用。更進一步，本章教授如何對現有文獻進行批判性評估（批判性閱讀），識彆研究空白（Gaps），並基於現有理論發展齣清晰、可操作的研究命題（Propositions）和操作性定義（Operational Definitions）。 --- 第二部分：研究設計的選擇與構建 第四章：研究設計的類型學與選擇標準 本章全麵對比瞭實驗設計、準實驗設計、非實驗設計（如相關性研究、描述性研究）的優缺點及適用場景。重點分析瞭研究設計中內部效度（Internal Validity）和外部效度（External Validity）的權衡。對於因果推斷的追求，本章深入講解瞭隨機對照試驗（RCT）的結構及其對混淆變量（Confounding Variables）的控製機製。 第五章：量化研究中的實驗與準實驗設計 深入探討瞭真實驗（True Experimental Designs），包括被試間設計（Between-Subjects）和被試內設計（Within-Subjects，如重復測量設計）。詳細解析瞭因子設計（Factorial Designs）如何處理主效應和交互作用。在準實驗設計部分，著重分析瞭時間序列設計（Time-Series Designs）和非等效控製組設計（Nonequivalent Control Group Designs），並討論瞭在自然情境下如何通過匹配（Matching）或協方差分析（ANCOVA）來增強因果推斷的說服力。 第六章：定性研究的設計與方法論 本章聚焦於在不追求統計概括性的情境下，如何構建嚴謹的定性研究。介紹瞭現象學（Phenomenology）、紮根理論（Grounded Theory）、民族誌（Ethnography）和案例研究（Case Study）等主要範式。強調瞭定性研究中“可信度”（Credibility）、“可轉移性”（Transferability）和“一緻性”（Dependability）的評估標準，並講解瞭三角互證法（Triangulation）在提升研究質量中的應用。 --- 第三部分：數據的收集、測量與抽樣 第七章：抽樣理論與代錶性問題 本章係統闡述瞭概率抽樣（Probability Sampling，如簡單隨機、分層、整群抽樣）與非概率抽樣（Non-Probability Sampling，如方便抽樣、目的性抽樣）的方法。詳細說明瞭如何根據研究目標和資源限製來確定閤適的樣本量（Sample Size）和抽樣程序。對抽樣誤差（Sampling Error）的來源及其對推論構成的限製進行瞭量化分析。 第八章：測量的基礎：信度、效度與量錶構建 本章是量化研究的核心。首先定義瞭變量（Variables）的類型（定類、定序、定距、定比）。隨後，深入解析瞭測量的四大基本特徵：信度（Reliability，包括重測信度、內部一緻性信度——Cronbach's Alpha）、效度（Validity，包括內容效度、結構效度、效標關聯效度）。最後，指導讀者如何從頭開始構建問捲或量錶，並介紹因子分析（Factor Analysis）在驗證量錶結構上的應用。 第九章：定性數據的收集技術：訪談與觀察 本章詳細介紹瞭定性數據收集的實踐操作。包括結構化、半結構化和非結構化訪談的技巧，重點在於探針的使用（Probing）和建立融洽關係（Rapport）。在觀察法部分，區分瞭參與式觀察與非參與式觀察，並強調瞭田野筆記（Field Notes）的記錄標準和及時性要求，以確保數據的豐富性和準確性。 --- 第四部分：數據分析與結果的解釋 第十章：描述性統計：數據的可視化與概括 本章介紹瞭數據整理與清理的基礎步驟。隨後聚焦於描述性統計量，包括集中趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（標準差、方差、全距）。著重講解瞭如何利用圖錶（直方圖、箱綫圖、散點圖）有效可視化數據分布的形態、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。 第十一章：推論統計導論：假設檢驗的邏輯 本章為推論統計奠定邏輯基礎。清晰闡述瞭原假設（Null Hypothesis, $H_0$）和備擇假設（Alternative Hypothesis, $H_a$）的構建。詳細解釋瞭P值（P-value）的含義、I型錯誤（Type I Error, $alpha$）和II型錯誤（Type II Error, $eta$）的風險，以及統計功效（Statistical Power）的重要性。介紹瞭Z檢驗和T檢驗的基本原理。 第十二章：組間差異的檢驗：方差分析（ANOVA） 本章專注於比較兩個或多個獨立或相關的組彆均值是否存在顯著差異。詳細講解瞭單因素方差分析（One-Way ANOVA）、重復測量方差分析（Repeated Measures ANOVA）以及多因素方差分析（Factorial ANOVA）。特彆關注瞭事後檢驗（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD）的使用條件和解釋，以及如何從F統計量推導齣效應量（Effect Size）。 第十三章：關係與預測的分析：相關與迴歸 本章探討變量間的關聯強度和方嚮。首先分析瞭皮爾遜相關係數（Pearson's $r$）和斯皮爾曼等級相關係數的適用條件。隨後，深入講解瞭簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）和多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）模型。重點教授如何解釋迴歸係數（斜率和截距）、模型擬閤優度（$R^2$）的含義，以及診斷多重共綫性（Multicollinearity）等迴歸模型的經典假設檢驗。 第十四章：非參數統計的應用場景 在數據不滿足正態性或方差齊性等參數假設時，本章提供瞭可靠的替代方案。介紹瞭非參數檢驗，例如卡方檢驗（Chi-Square Test）用於分析分類變量之間的關聯，曼-惠特尼U檢驗（Mann-Whitney U）和剋魯斯卡爾-沃利斯檢驗（Kruskal-Wallis H）作為T檢驗和ANOVA的非參數對應，以及等級相關分析的應用。 --- 第五部分：研究的整閤與傳播 第十五章：定性數據的編碼與主題分析 本章指導研究者如何處理訪談錄音和觀察記錄等文本數據。詳細介紹從開放式編碼（Open Coding）到軸嚮編碼（Axial Coding）再到選擇性編碼（Selective Coding）的係統過程。重點演示瞭歸納法（Inductive）和演繹法（Deductive）在構建分析框架中的應用，以及如何使用軟件輔助工具進行管理和歸類。 第十六章：研究報告的撰寫與APA格式規範 本章提供瞭一份實用的研究報告撰寫指南，嚴格遵循行為與社會科學領域最常用的APA（美國心理學會）格式。從引言（Introduction）中清晰界定問題，到方法（Method）中詳盡描述被試、材料和程序，再到結果（Results）中客觀呈現統計發現（包括效應量和精確P值），以及討論（Discussion）部分對研究發現的理論和實踐意義的闡述，確保報告的完整性和專業性。 第十七章：元分析：綜閤現有證據的力量 本章介紹瞭如何對多個獨立研究的結果進行量化整閤。解釋瞭元分析的必要性、研究設計（固定效應模型與隨機效應模型）的選擇，以及異質性（Heterogeneity）的評估。本章旨在使讀者能夠批判性地評估現有文獻的整體證據基礎，並識彆未來研究的方嚮。

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