Statistics for the Behavioral Sciences

出版者:Cengage Learning

作者:Frederick Gravetter

页数:800

出版时间:1980-1-1

价格:GBP 48.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780495602941

具体描述

By far the best-selling introduction to statistics for students in the behavioral and social sciences, this text continues to offer straightforward instruction, accuracy, built-in learning aids, and real-world examples. The goal of STATISTICS FOR THE BEHAVIORAL SCIENCES, International Edition is to not only teach the methods of statistics, but also to convey the basic principles of objectivity and logic that are essential for science and valuable in everyday life. Authors Frederick Gravetter and Larry Wallnau help students understand statistical procedures through a conceptual context that explains why the procedures were developed and when they should be used. Students have numerous opportunities to practice statistical techniques through Learning Checks, examples, step-by-step Demonstrations, and problems. A strong ancillary package includes PowerLectureO, which contains lecture slides, JoinInO Student Response System content, and a computerized test bank; Enhanced WebAssign, a complete and easy-to-use homework management system; WebTutorO; an Instructor's Manual/TestBank, plus other online and print resources.

读后感

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...  

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

当年就用这本书的英文影印版，统计入门的。非常好。到现在还有印象的就是讲自由度（df）的地方，大概是小朋友分蛋糕的例子。并且，以当时本科生的英文程度也完全没问题。理想中教材就该写到这种程度的：让完全此领域零基础的读者在接触后，想到要来学这门课，再看这本书完全不...  

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由于考研需要，我心不甘情不愿的拿起了张奶奶的书，虽然已经做好了看不懂、被打击的准备，但还是被艰深的统计名词打败了……我是一个数学不大好的文科生。 无奈之下四处寻找简单易懂的统计书目，有人推荐甘怡群甘老师的书，可我那本书更看不懂，讲的不但难，还特别少，给我一种...  

用户评价

这本《行为科学统计学》简直就是我学术生涯中的一盏明灯！说实话，在此之前，我一直对统计学避之不及，觉得那些复杂的公式和概念如同天书一般。但自从翻开这本书，我的整个看法都颠覆了。作者的叙述方式简直太有艺术感了，他能将那些原本枯燥乏味的统计原理，通过生动形象的比喻和贴近生活的案例，解释得深入浅出，仿佛在听一位经验丰富的导师娓娓道来。我特别喜欢其中关于“描述性统计”的部分，它不仅仅是告诉我们如何计算均值、中位数和众数，更是让我们理解这些数字背后所蕴含的意义，它们如何帮助我们描绘和理解数据的基本特征。更让我惊喜的是，书中并没有一味地堆砌理论，而是花了大量的篇幅来讲解如何将这些统计方法应用于实际的心理学研究中，比如如何设计实验、收集数据，以及如何解读统计分析的结果。我记得其中有一个章节专门讨论了“抽样方法”，作者用了很多引人入胜的例子，说明了不同的抽样方法对研究结果可能产生的影响，这让我深刻认识到，严谨的研究设计是得出可靠结论的基础。而且，书中还提供了大量的练习题，这些题目设计得非常有挑战性，但又不会让人感到绝望。每次完成一道题，都能感受到知识在脑海中一点点被吸收、被内化的过程。这本书不仅仅是教我“怎么做”，更是教我“为什么这么做”，以及“这么做会有什么意义”。对于我这个初学者来说，能够有这样一本兼具理论深度和实践指导性的书籍，简直是莫大的幸运。它让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也让我对未来在行为科学领域的学术探索充满了信心。

我得说，《行为科学统计学》这本书，在我接触过的众多学术著作中，无疑是最具启发性和实用性的一本。它不仅仅是关于统计公式的堆砌，更是关于如何运用统计学来理解和解释人类行为的智慧。我特别欣赏书中对于“卡方检验”（Chi-Square Test）的全面讲解。作者并没有仅仅停留在经典的独立性检验和拟合优度检验，而是深入探讨了 McNemar 检验、Cochran's Q 检验等用于配对数据或重复测量数据的卡方检验方法。他详细地解释了这些方法在分析不同类型数据时的适用性，以及如何解读它们的结果。我记得其中一个章节专门讨论了“卡方检验的注意事项”，包括样本量大小、期望频数等问题，这让我能够更谨慎地使用卡方检验，并避免常见的统计陷阱。此外，书中对于“相关系数”（Correlation Coefficient）的讲解也做得非常深入。作者不仅仅介绍了皮尔逊积矩相关系数，还详细阐述了 Spearman 秩相关系数和 Kendall's Tau 系数，并说明了它们在处理有序变量或非线性关系时的优势。他更是强调了“相关不等于因果”的科学原则，并通过大量的案例，让读者深刻理解其中的含义。这本书的写作风格严谨而不失生动，它能够让我在学习统计学知识的同时，也能感受到行为科学研究的魅力。

我必须说，《行为科学统计学》这本书在解释“推论性统计”方面做得非常出色。我一直以来都对假设检验和置信区间这些概念感到困惑，总觉得它们离现实太遥远，难以掌握。然而，这本书的作者以一种非常系统且易于理解的方式，将这些复杂的统计概念层层剖析。他首先从概率论的基础讲起，用清晰的图示和详实的解释，帮助我们建立起对随机性和概率的直观认识。然后，他循序渐进地引入了中心极限定理、t分布、卡方分布等关键概念，并详细阐述了它们在统计推断中的作用。我尤其欣赏书中对于“p值”的解释，作者并没有简单地给出一个定义，而是通过大量的例子，展示了p值在科学研究中的实际意义，以及如何正确地解读它，避免常见的误解。此外，书中对于不同统计检验方法的应用场景也进行了详细的说明，比如t检验、ANOVA、回归分析等等。作者不仅仅是罗列公式，而是强调了每种方法背后的逻辑和假设，以及在什么情况下应该选择哪种方法。他鼓励读者思考，为什么某种方法比另一种方法更适合特定的研究问题。这不仅让我学会了如何使用这些工具，更重要的是，让我理解了它们的工作原理和局限性。这本书真正让我体会到了统计学作为一种严谨的科学方法论的魅力，它能够帮助我们从纷繁复杂的数据中提取有用的信息，并做出审慎的判断。

《行为科学统计学》这本书，确实是我在学术道路上遇到的一位良师益友。它以一种极其清晰和逻辑严密的方式，将那些看似晦涩难懂的统计概念，变得触手可及。我尤其被书中关于“重复测量方差分析”（Repeated Measures ANOVA）的讲解所吸引。作者用一个典型的纵向研究案例，详细地展示了如何分析在不同时间点收集到的数据，以及如何考虑个体内部的依赖性。他不仅介绍了单因素重复测量 ANOVA，还深入到双因素重复测量 ANOVA，以及如何处理“球形检验”（Sphericity Test）的违背情况，并提供了 Greenhouse-Geisser 和 Huynh-Feldt 校正等方法。这让我能够更准确地分析那些涉及时间序列或多次测量的数据。而且，书中对于“多层线性模型”（Multilevel Linear Modeling, MLM）的初步介绍，也让我大开眼界。虽然这个主题比较复杂，但作者用非常形象的比喻和简化后的公式，让我对 MLM 的基本思想和应用场景有了一个初步的认识。他解释了 MLM 如何处理嵌套在不同层级（例如，学生嵌套在班级，班级嵌套在学校）的数据，以及它在行为科学研究中的巨大潜力。这本书的语言风格非常温和而坚定，它鼓励读者去探索，去思考，并最终掌握统计学这一强大的研究工具。它让我不仅学习了“怎么做”，更重要的是，让我理解了“为什么这么做”，以及“这么做背后的逻辑是什么”。

《行为科学统计学》这本书，它不仅仅是教授统计学的知识，更重要的是，它教会了我如何批判性地思考数据和研究。我一直觉得，统计学是一种语言，它能够帮助我们理解世界，而这本书，就是教会我这门语言的绝佳教材。我尤其喜欢书中对于“多因素方差分析”（Two-way ANOVA）及其扩展的讲解。作者用一个非常贴切的社会心理学研究案例，详细地解释了如何分析两个自变量和因变量之间的交互作用。他不仅讲解了交互作用的统计意义，更深入地阐述了在行为科学研究中，理解和解释交互作用的重要性。他鼓励读者去思考，为什么在某些情况下，一个因素的影响会因为另一个因素的存在而改变。此外，书中对于“中介分析”（Mediation Analysis）和“调节分析”（Moderation Analysis）的讲解也让我受益匪浅。作者以清晰的逻辑和图示，解释了这两个在心理学研究中非常重要的分析方法，以及它们如何帮助我们理解变量之间的复杂关系。他不仅讲解了 Baron 和 Kenny 的经典三步法，还介绍了更新的、更强大的分析技术。让我印象深刻的是，作者在讲解这些方法时，总是会联系到实际研究的伦理和解释问题，提醒我们如何避免过度推断，以及如何准确地报告研究结果。这本书让我对统计学有了更深的敬畏感，因为它不仅仅是关于数字，更是关于如何用严谨的科学方法去探索人类行为的奥秘。

《行为科学统计学》这本书，在我看来，是一本真正能够帮助学习者构建扎实统计学基础的优秀教材。它在对“抽样分布”和“参数估计”的讲解上，做得尤为出色。作者以一种非常具象化的方式，解释了中心极限定理的原理，并强调了它在统计推断中的基石作用。他通过大量的图示和模拟，展示了不同样本量下抽样分布的形态，以及它如何趋近于正态分布。这让我对“抽样误差”的概念有了更直观的理解。而且，书中对于“点估计”和“区间估计”（置信区间）的讲解也十分到位。作者不仅详细解释了如何计算置信区间，更重要的是，他强调了置信区间所代表的真正含义，以及如何避免对置信区间进行错误的解读。他提醒读者，置信区间并非一个“可能值”的范围，而是对总体参数真实值的一种估计。这让我能够更严谨地理解和报告研究结果。此外，这本书在讲解“假设检验”的流程时，也做到了详尽入微。作者从提出零假设和备择假设开始，到选择检验统计量，再到计算p值并做出决策，每一步都讲解得非常清晰，并且提供了大量的实例来巩固学习。他同样也强调了犯第一类错误（Type I error）和第二类错误（Type II error）的可能性，以及如何权衡这两种错误。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导。

我不得不说，《行为科学统计学》这本书在我过去学习统计学的经历中，起到了至关重要的作用。之前我总是对“量化研究”和“统计推断”的概念感到模糊不清，觉得它们离我的研究实践有些遥远。但是，这本书的出现，就像是为我打开了一扇新的大门。作者在讲解“相关性分析”时，并没有止步于皮尔逊相关系数，而是深入地探讨了斯皮尔曼秩相关、肯德尔秩相关等非参数相关系数，并详细解释了它们在不同数据类型下的适用性。更重要的是，他强调了相关不等于因果这一核心观点，并且通过一系列引人入胜的案例，说明了如何通过研究设计来更接近因果关系的推断。我特别喜欢书中关于“效应量”（Effect Size）的章节。作者不仅仅是介绍了Cohen's d、r等常见的效应量指标，更重要的是，他强调了效应量在解释研究结果时的重要性，以及如何结合效应量和p值来更全面地评估研究的实际意义。他还讨论了如何通过样本量和效应量来计算“统计功效”（Statistical Power），这对于我未来设计研究至关重要。这本书的语言风格非常平实而深刻，它没有华丽的辞藻，但每一个字都饱含着作者对统计学知识的深刻理解和对读者的真诚期望。它让我不仅学会了如何进行统计分析，更重要的是，它培养了我对统计结果进行审慎解读的能力。

这本书《行为科学统计学》对我来说，就像一座宝库，每次翻阅都能从中挖掘出新的知识和启发。我特别对书中关于“非参数统计”的章节印象深刻。在很多基础的统计学教材中，非参数统计往往被一带而过，但在这本书中，作者给予了它足够的重视。他详细介绍了像Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等常用的非参数检验方法，并且清晰地解释了它们适用于数据不符合正态分布或方差齐性等参数检验前提条件的情况。作者用生动的例子，比如对李克特量表数据的分析，说明了非参数统计的实际应用价值。他并没有仅仅停留在介绍方法，而是深入分析了每种非参数检验背后的逻辑，以及它们与参数检验的联系和区别。这让我能够根据具体的研究数据和研究问题，选择最合适的统计方法。而且，书中还非常细致地探讨了“分类数据分析”，特别是卡方检验的各种应用，例如拟合优度检验和独立性检验。作者通过实际研究案例，展示了如何使用卡方检验来分析变量之间的关联性，以及如何解读卡方检验的结果。他同样也提醒了读者卡方检验的局限性，比如样本量过小可能导致结果不可靠。总而言之，这本书不仅覆盖了行为科学中最常用的统计方法，而且在讲解过程中，兼顾了理论深度和实践指导性，让我能够更全面、更灵活地运用统计学工具来解决研究中的问题。

作为一名正在攻读心理学硕士学位的学生，我发现《行为科学统计学》这本书简直就是为我们量身打造的。在之前的学习过程中，我对统计学总是心存畏惧，觉得那些复杂的公式和模型难以理解，也担心自己无法将理论知识应用于实际研究。但是，这本书的出现彻底改变了我的看法。作者在叙述上非常有条理，他从最基础的概念入手，逐步引导读者进入更深层次的学习。我特别喜欢书中对于“方差分析”（ANOVA）的讲解，作者通过一个模拟的研究案例，生动地展示了如何使用ANOVA来分析多个组别之间的差异，以及如何解读ANOVA的输出结果。他不仅讲解了单因素ANOVA，还深入到双因素ANOVA以及更复杂的协方差分析（ANCOVA），并且清晰地解释了在不同研究设计下应该如何选择和应用这些方法。这本书的语言风格也非常友好，没有使用过于生涩的专业术语，而是用大量生动形象的比喻来解释抽象的概念。我记得有一个章节专门讲解了“相关与因果”的区别，作者用了一个非常有趣的例子，说明了即使两个变量之间存在高度相关，也不能轻易断定它们之间存在因果关系，这对于理解和设计研究具有非常重要的指导意义。而且，书中还提供了许多关于如何使用统计软件（如SPSS）进行数据分析的指导，这对于我们这些需要进行实际数据分析的学生来说，是非常实用的。这本书让我不仅掌握了统计学的理论知识，更重要的是，让我学会了如何将这些知识转化为解决实际研究问题的能力。

《行为科学统计学》这本书，可以说是我在行为科学领域学习过程中遇到的最得心应手的工具书之一。它不仅仅是一本教科书，更像是一位循循善诱的导师。我尤其欣赏书中在讲解“回归分析”部分时所展现出的深度和广度。作者并没有停留在简单的线性回归，而是深入探讨了多元回归、逻辑回归以及一些更高级的回归模型，并详细阐述了它们在预测和解释行为方面的应用。他用非常精辟的语言解释了回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度，例如R方和调整R方。我印象深刻的是，书中对于“多重共线性”问题和“异方差性”问题的处理，作者给出了清晰的解释和实用的解决方案，这让我能够更准确地识别和纠正这些在数据分析中常见的挑战。此外，本书还非常注重统计学在研究伦理和统计效力方面的讨论。作者强调了研究者在解释统计结果时应有的审慎态度，以及如何避免过度解读和误导读者。他还详细介绍了“统计效力”的概念，以及如何通过样本量和效应量来提高研究的统计效力，这对于设计具有说服力的实验至关重要。这本书的写作风格非常流畅，结构清晰，每一章的内容都前后呼应，能够帮助读者建立起一个完整的统计学知识体系。我反复阅读了书中关于“假设检验”和“效应量”的章节，每次都能有新的收获，因为它让我不仅仅关注“是否有差异”，更关注“差异有多大”。

这是我见过的最友好的教材了！无偏估计的标准差是SS除以根号df！！！人大出版的那个统计学啊，标准差差还写的SS除以根号n、SE是除以根号n-1……这本就讲得非常清楚明白，后面竟然还有基础数学知识复习串讲！
……………人家的教材真的太友好了！

非常简单易读 适合统计学入门

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非常棒的教材。逻辑连贯，各个量之间的关系和推演清晰简洁，全书看下来基本没有突兀或不解之处。尤其喜欢作者对几个看似不同的算法之间的深层联系的分析。尽管是直接拿人家统计学的结论来用，没有推演过程，但是深层联系的分析让公式之间的异同清晰明了，且有助于对基本概念的理解。强烈推荐的自学教材！