The Essential Guide to Effect Sizes

出版者:Cambridge University Press

作者:Paul D. Ellis

页数:187

出版时间:2010-8-16

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521142465

具体描述

This succinct and jargon-free introduction to effect sizes gives students and researchers the tools they need to interpret the practical significance of their results. Using a class-tested approach that includes numerous examples and step-by-step exercises, it introduces and explains three of the most important issues relating to the practical significance of research results: the reporting and interpretation of effect sizes (Part I), the analysis of statistical power (Part II), and the meta-analytic pooling of effect size estimates drawn from different studies (Part III). The book concludes with a handy list of recommendations for those actively engaged in or currently preparing research projects.

读后感

一本典型的老外教材，亚马逊上评价很高，都是四星五星。内容十分简短，别看上面写着194页，去掉前言啥的，也就130多页，加上书中语言十分流畅，排版也很舒服，几天就可以读完。 书的全名是The Essential Guide to Effect Sizes: Statistical Power, Meta-Analysis, and...

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用户评价

这本名为《科学研究中的效应量：从概念到应用》的著作，无疑为那些在浩瀚的统计学海洋中摸索的研究人员提供了一盏明灯。它没有陷入晦涩难懂的数学公式泥沼，而是以一种极其直观和富有洞察力的方式，引导读者理解“效应量”这一核心概念的真正含义。作者巧妙地运用了大量的实际案例，从心理学实验到社会科学调查，将抽象的统计数字与现实世界中的现象紧密地联系起来。例如，在讨论Cohen’s $d$时，书中不仅仅展示了计算公式，更深入探讨了“小”、“中”、“大”效应的实际意义——这意味着在教育干预中，一个“中等”效应的改善，对一个班级的学生而言意味着什么。这种注重实践意义的阐述方式，极大地提升了阅读体验，让原本枯燥的统计学习过程变得生动有趣。它教会我们的不仅仅是如何计算，更是如何批判性地解读结果，避免过度解读那些微不足道的统计显著性。对于希望将自己的研究成果从纯粹的P值报告提升到更具信息量和可解释性的水平的学者来说，这本书简直是不可多得的工具书。我特别欣赏作者在处理多重比较和复杂模型中的效应量估计时所展现出的审慎态度，这体现了作者深厚的学术功底和对研究严谨性的不懈追求。

对于心理测量学和大规模调查研究的同仁们，我强烈推荐《测量误差与效应量估计的校正技术》。这本书的焦点非常集中，它专门处理了现实世界数据中普遍存在的各种测量偏差，例如信度不足、截断数据或异质性对效应量估计的扭曲影响。作者的态度极其严谨，几乎没有使用任何简单的“即插即用”的方法论，而是深入探讨了各种校正模型的数学基础。书中对“校正后的效应量”与“原始效应量”的差异进行了细致的比较分析，这对于那些依赖问卷或标准化测试数据的研究者至关重要。书中关于如何处理不同群体间标准分差异的讨论，极具启发性，它揭示了在跨文化研究中，简单地比较原始均值差异可能导致多么严重的误导。这本书的阅读门槛相对较高，需要读者对经典测量理论有一定了解，但对于追求最高精度和最审慎结论的研究团队来说，它提供的工具和思维框架是无价的，它教会我们如何让自己的效应量估计尽可能地接近“真相”。

我最近阅读的这本《叙事中的统计：如何将效应量融入研究报告和公众传播》给我带来了全新的启发，它关注的重点是如何将冰冷的数字转化为有力量的叙事。作者认为，一个好的研究成果，其价值不仅在于其统计的严谨性，更在于其被有效沟通的能力。书中提供了一套非常实用的框架，教导研究人员如何选择最适合目标受众的效应量指标——对于专业期刊，可能是标准化回归系数或$eta^2$；而对于政策制定者或公众，则需要转化为“平均改善了多少百分点”或“影响了多少人”的直观描述。作者通过对比优秀论文和平庸论文中对效应量的描述方式，生动地展示了语言的力量。例如，书中强调了避免使用模糊词汇，提倡使用百分比变化和“数字故事”（Number Storytelling）的技巧，将0.45的Cohen's $d$转化为“这个干预措施使受试者的表现提升了近一半的标准差”这样的具体表述。这本书的价值在于架起了学术严谨性和有效沟通之间的桥梁，使研究成果的影响力得以最大化，真正做到了让数据开口说话。

我最近翻阅了《统计显著性之外：效应量在实证研究中的作用与误区》，这本书的视角非常独特，它更像是一本对当前科研文化进行深刻反思的宣言。作者似乎对那些过度依赖P值“是”或“否”的二元判断深感忧虑，因此，全书洋溢着一种呼吁科学诚信和方法论进步的热情。叙事风格极其流畅，夹杂着一些幽默的自嘲，让人感觉像是在和一位经验丰富的资深教授进行深入的下午茶对话。书中对“统计功效”（Statistical Power）与效应量之间的微妙关系进行了深入剖析，这一点常常被初级研究者所忽略。作者详尽地解释了为什么一个低功效的研究即便得出“不显著”的结果，也不能完全排除存在一个真实效应的可能性，并提供了如何利用先验效应量估计来设计更具说服力的研究方案。此外，书中对“报告偏倚”（Publication Bias）的讨论尤其尖锐，作者毫不留情地指出了行业内存在的“只发表显著结果”的恶习，并提出了利用效应量分布图谱来揭示这种偏倚的创新方法。这本书的价值在于它不仅提供了技术指导，更塑造了一种更负责任的研究者心智模型，促使我们思考“我的发现到底有多重要？”这一根本问题。

《如何用R语言和Python实现效应量分析：从描述性统计到多水平模型》这本书，完全是为动手实践者量身打造的绝佳教材。它跳过了大量理论铺垫，直奔主题，用清晰的代码块和逐步解释的方式，手把手地带领读者在主流的统计软件环境中实现各种效应量的计算和可视化。我特别欣赏作者对不同软件生态的兼容性考虑，书中不仅包含了R语言中`effectsize`包的详细用法，也涵盖了Python中`statsmodels`和`pingouin`库的最新功能。对于那些习惯于“边学边做”的学习者来说，这本书的结构简直是完美：理论点到为止，代码实现立即跟进，并在每个代码示例后附有对输出结果的精确解读。例如，在讲解层级线性模型（HLM）中的“组内”和“组间”效应量时，作者不仅展示了如何提取这些复杂的参数估计值，还清晰地区分了它们各自代表的现实含义，这在很多纯理论书籍中是难以找到的清晰度。这本书的实用性极强，我已经将其作为我日常数据分析工作中的速查手册。

自学元分析的时候参考过

自学元分析的时候参考过

自学元分析的时候参考过

这是我收集的最佳统计学习书中的一册，优点多多：一，才一百多页；二，例子丰富；三，难度不高；四，很多总结。这本书阐述了数据分析中必须注意的要点，effect sizes、statistical power和meta analysis相辅相成，一个不留神就会出错。如果搞不懂这些术语和其背后的故事，怎么配搞科研呢？给出的结论都会是错的。各专业同学都有必要读一读，反正就那么几页嘛。

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