Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research

Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:
作者:Rosenthal, Robert; Rosnow, Ralph L.; Rubin, Donald B.
出品人:
页数:222
译者:
出版时间:1999-12
价格:$ 115.26
装帧:
isbn号码:9780521652582
丛书系列:
图书标签:
  • 心理统计
  • 研究方法
  • 统计学
  • 行为科学
  • 效应量
  • 对比分析
  • 实验设计
  • 数据分析
  • 心理学
  • 教育研究
  • 定量研究
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具体描述

Contrasts are statistical procedures for asking focused questions of data. Compared to diffuse or omnibus questions, focused questions are characterized by greater conceptual clarity and greater statistical power when examining those focused questions. If an effect truly exists, we are more likely to discover it and to believe it to be real when asking focused questions rather than omnibus ones. Researchers, teachers of research methods and graduate students will be familiar with the principles and procedures of contrast analysis, but will also be introduced to a series of newly developed concepts, measures, and indices that permit a wider and more useful application of contrast analysis. This volume takes on this new approach by introducing a family of correlational effect size estimates.

好的,这是一份关于图书《Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research》的详细简介,其中不包含该书的具体内容,而是专注于描述该书可能涉及的主题领域、目标读者群体以及其在行为科学研究方法论中的地位。 --- 图书简介:洞察行为科学研究的深度与广度 书名:行为科学研究中的对比与效应量 目标读者群体: 本书面向所有从事或关注行为科学、心理学、社会学、教育学及相关领域的研究人员、高级学生(硕士和博士)、数据分析师以及需要深入理解研究结果量化评估的专业人士。它尤其适合那些在进行实验设计、数据分析和结果解释方面寻求更精细化工具和更严格统计框架的学者。 核心主题与领域概述: 本书并非专注于某一特定的行为学理论分支,而是深入探讨了行为科学研究方法论的基石——如何科学地构建研究问题、如何设计有效的对比(Contrasts),以及如何准确地量化和报告效应量(Effect Sizes)。在现代实证研究中,仅仅报告p值已远不能满足对现象理解的深度要求。本书旨在为读者提供一个坚实的理论和实践基础,使他们能够超越简单的显著性检验,真正理解研究干预或现象背后的实际影响幅度。 一、 实验设计的严谨性:对比的构建与选择 行为研究的本质在于比较。无论是比较两种治疗方法的差异,评估一个新教学法对学习成果的影响,还是检验不同群体间的行为模式差异,都需要精心地设计“对比”。 本书将细致探讨对比的类型,从最基础的简单t检验所隐含的对比,到多因素设计中复杂的主效应和交互作用对比。重点将放在如何将理论假设转化为可操作、有统计学意义的对比结构。读者将学习到: 正交性与非正交性: 理解对比之间的独立性如何影响方差的解释。 理论驱动的对比: 如何确保选择的对比直接对应于研究者想要检验的特定理论预测,而非仅仅是事后检查所有可能的组合。 稳健性考量: 在样本量有限或数据分布不完全理想的情况下,如何选择对假设检验最稳健的对比方法。 二、 效应量的核心地位:超越显著性 在科学发现的语境中,“效应量”是衡量一个现象“有多大”或“有多重要”的关键指标。本书强调,一个统计学上显著的结果($p < .05$)可能对应一个在实践中毫无意义的微小差异。 本书将全面覆盖行为科学中最常用的效应量指标,并着重于它们在不同统计模型下的适用性和解释性: 1. 差异度量(如 Cohen's $d$, Hedges' $g$): 深入解析标准化均值差异的计算、解释及其在不同情境(如小样本与大样本)下的调整。读者将掌握如何准确报告这些指标,并理解其与方差分析(ANOVA)的内在联系。 2. 方差解释度量(如 $eta^2$, $omega^2$): 探讨方差解释比例的含义,特别是在复杂的多因素设计中,如何区分总体效应量和特定因子效应量的估计。本书将详细对比这些指标的优缺点,并推荐在特定研究背景下应优先使用的指标。 3. 相关性与回归系数(如 $r, R^2$, $eta$): 讨论在关联性研究和预测模型中,如何将相关系数和标准化回归系数作为效应量的表达方式,以及如何在其基础上进行更高级别的推断。 三、 统计框架与模型集成 本书将效应量的概念置于现代统计推断的框架内进行讨论,重点关注那些在行为研究中应用广泛的统计模型: 方差分析与回归模型的效应量报告: 详细指导如何将效应量的计算集成到经典的ANOVA和回归分析流程中,确保报告的完整性。 混合效应模型(Mixed-Effects Models)的挑战: 鉴于行为研究中常见的嵌套数据结构(如学生嵌套在班级中,被试在不同条件下重复测量),本书将探讨在层次化模型中,如何定义和计算具有层级意义的效应量,例如固定效应和随机效应的效应量估计。 效应量的元分析应用基础: 介绍效应量如何作为跨研究综合分析(元分析)的基石。只有当我们使用标准化的效应量指标时,才能有效地将来自不同研究设计和测量工具的结果进行有意义的汇集和比较。 四、 解释、报告与统计功效 最终,研究的价值体现在其传播和可复现性上。本书的后半部分将聚焦于如何有效地“使用”和“报告”对比结果和效应量: 精确的解释性叙事: 如何将抽象的统计数字转化为对人类行为的直观、可操作的结论。例如,一个效应量为 $d=0.4$ 究竟意味着什么?本书将提供详尽的解释框架。 透明度和可复现性: 遵循当前科学实践的最佳指南,指导读者如何在研究报告(如论文稿件)中完整、无歧义地报告所有关键的对比检验结果及相应的效应量估计值和置信区间。 统计功效分析(Power Analysis)的逆向应用: 探讨如何利用已知的效应量估计值(来自先前的研究或试点数据)来设计具有足够统计功效的新研究,从而避免资源浪费和“假阴性”的风险。 本书的独特价值: 本书的价值在于其跨越了基础统计学的门槛,直接切入实证研究的“心脏地带”。它不是一本纯粹的统计教科书,而是一本方法论指导手册,强调理论假设与统计工具之间的无缝连接。它致力于培养研究者批判性地评估现有文献的能力,并提供工具箱,使他们能够设计出不仅能回答“有无差异”,更能回答“差异有多大”的高质量行为研究。通过掌握对比的艺术和效应量的科学,读者将能够显著提升其研究成果的深度、影响力和可信度。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《行为研究中的对比与效应量》这本书的名称,本身就传递出一种严谨与求真的学术态度。它似乎不是一本停留在现象描述或者理论探讨的书籍,而是更侧重于研究方法论的深度挖掘。我一直认为,科学研究的生命力在于其量化和可重复性,而“对比”和“效应量”正是实现这一目标的关键要素。想象一下,当我们去评估一项新的教学方法是否有效时,简单地说“有效”是远远不够的。我们需要知道它比传统方法好多少?这种“好多少”就是效应量的体现。而“对比”则意味着我们需要清晰地界定我们比较的对象,是学生A和学生B,还是不同班级的学习成果,或是同一学生在不同教学法下的表现。这本书的名字让我感觉它会深入讲解如何设计有效的对比,如何选择合适的效应量指标,以及如何解读这些指标所代表的意义。我期待它能为我提供一些具体的案例分析,展示如何在真实的研究场景中应用这些概念,帮助我理解那些统计图表中隐藏的深层信息。对于任何想要深入理解行为科学研究背后逻辑的人来说,这本书无疑会是一份宝贵的参考。

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《行为研究中的对比与效应量》这个书名,听起来就充满了对精确量化的追求,这正是吸引我阅读的关键。在行为科学领域,我们经常会遇到各种各样的问题,比如一项新的疗法是否真的有效?某个教育项目对学生成绩的影响到底有多大?这些问题,仅仅用“有效”或“无效”、“有影响”或“无影响”这样的简单描述是远远不够的。我们需要更具体、更客观的衡量标准。“对比”这个词,暗示了这本书将关注如何设计严谨的研究,以清晰地区分不同变量或干预措施的影响。“效应量”则是我一直非常关注的统计概念,它能够告诉我们,一个观察到的效应,在实际生活中有多大的意义。这对于避免仅仅关注统计显著性而忽略实际重要性的情况至关重要。我希望能在这本书中找到关于如何科学地设计对比研究,以及如何准确地计算和解释各种效应量的方法。我期待这本书能够帮助我更深入地理解行为研究的内在逻辑,让我能够更批判性地评估研究结果,并从中获得更具价值的洞察。

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这本书的名字听起来就很有吸引力——《行为研究中的对比与效应量》。单单是这个标题,就勾勒出一幅学术探究的图景:研究者们如何精确地捕捉和量化不同因素在行为中产生的差异,又如何客观地衡量这些差异的大小。我一直对心理学和行为科学领域的研究方法论非常感兴趣,尤其是那些能够帮助我们超越简单“有”或“无”的二元判断,深入理解现象背后“程度”和“影响”的工具。这本书似乎正是为了满足这种对精细化、量化分析的需求而生。我尤其好奇它会如何处理“对比”这个概念,是仅限于简单的组间差异,还是会探讨更复杂的交互作用和调节效应?而“效应量”作为现代统计分析中越来越被重视的指标,它必然会详细阐述各种效应量的计算方法、解释原则,以及在报告研究结果时如何恰当地呈现它们。我脑海中已经浮现出许多经典的行为研究案例,想象着作者会如何运用书中的概念和方法去剖析它们,或许是关于教育干预效果的评估,亦或是不同沟通策略在人际互动中的影响。我希望这本书能为我提供一套清晰、实用的框架,让我能够更批判性、更深入地理解和评价我所接触到的行为研究,甚至在我自己未来从事研究时,能够更好地设计实验和解读数据。这本书的出现,对我而言,更像是一次学术上的“寻宝”,我期待着它能解锁我对于行为研究的更深层次的理解。

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这本书的名字,《行为研究中的对比与效应量》,让我立刻联想到科学研究中最核心的几个关键词:精确、量化、可比性。我一直觉得,很多时候我们对行为的理解会受到主观判断的干扰,而这本书似乎提供了一种途径,让我们能够用更客观、更严谨的尺度去衡量和描述行为现象。我特别好奇它会如何处理“对比”这个概念,是仅仅停留在统计学上的组间差异,还是会探讨更复杂的、多维度的对比方式?比如,如何对比不同文化背景下人们的行为模式,或者如何在同一批被试身上追踪不同干预措施的效果。而“效应量”这个词,对我来说尤其重要,它直接关系到研究结论的实际意义。一个统计上显著的差异,如果效应量很小,那么它的实际应用价值可能就非常有限。我希望这本书能够深入浅出地讲解各种效应量的计算和解释,让我们能够辨别出那些真正有影响力的研究发现。我期望这本书能成为我理解行为科学研究的“指南针”,帮助我拨开迷雾,看到那些隐藏在数据背后的真实规律。

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我最近接触到一本叫做《行为研究中的对比与效应量》的书,第一眼看到这个标题,就觉得它直击我内心深处对研究科学性的追求。在我看来,很多时候,我们在讨论行为现象时,往往止步于“有没有效果”或者“有没有区别”,而这本书的名字预示着它将带领我们进入一个更细致、更量化的分析层面。我尤其对“对比”这个词很感兴趣,它不仅仅是简单的A和B的比较,更可能涉及到多因素的交织、不同情境下的差异,甚至是一些微妙但关键的细微差别。而“效应量”这个概念,更是现代学术研究不可或缺的一环,它能够告诉我们,一个观察到的差异或者一个干预的效果,在现实意义上到底有多大。这对于避免过度解读统计显著性,或者对微小但有意义的差异视而不见,都至关重要。我设想着这本书会提供一套严谨的数学和统计工具,但更重要的是,它会教会我如何灵活地运用这些工具,将抽象的数字转化为对人类行为更深刻的洞察。我希望这本书能帮助我辨别研究的质量,理解研究结论的可靠性和实际价值,从而在浩瀚的学术文献中找到真正有价值的知识。

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