具体描述
《英汉神经科学词典》自1999年出版以来，得到广大读者的肯定和支持，许多读者也对《英汉汉英神经科学词典(精)》提出了一些有益的悠入意见，我们深表感谢！由于神经科学发展极为迅速，近几年不断涌现的大量新词亟待补充。湖北科学技术出版社委托我们对第一版补充修订的同时，出版《汉英神经科学词典》。有鉴于此，我们现在完成的这本《英汉汉英神经科学词典》在对第一版《英汉神经科学词典》修订基础上，补充了大量词条，其中包括最近几出现的新词1200余条。我们希望读者能继续对《英汉汉英神经科学词典(精)》给予关注并提出宝贵意见，以便再版时修正和完善。
现代应用心理学研究方法与实践指南 作者： [此处可填一个富有专业感的作者姓名，例如：李明, 王芳] 出版社： [此处可填一个专业或学术出版社的名称，例如：高等教育出版社 或 某大学出版社] 出版时间： [此处可填一个近期的年份] 定价： [此处可填一个合理的定价] --- 内容简介： 本书旨在为心理学领域，特别是应用心理学方向的研究人员、高年级本科生、研究生及专业从业者，提供一套全面、系统且具有高度实操性的研究方法论与数据分析实践指南。在快速发展的社会背景下，心理学研究不再局限于传统的实验室范式，而是需要更精细的工具来捕捉复杂的人类行为与认知过程。本书正是立足于这一需求，深度整合了定性研究、定量研究的最新进展，并特别侧重于如何将这些方法应用于解决现实世界中的实际问题。 第一部分：心理学研究的基石与范式转型 本书伊始，首先对现代心理学研究的哲学基础进行了深入的探讨。我们不再固守单一的实证主义立场，而是详细阐述了后实证主义、建构主义等多元化的研究范式如何影响研究问题的提出和理论的构建。 1. 科学范式的演进与批判性思维的培养： 详细梳理了从早期行为主义到认知革命，再到当前神经科学、计算心理学交叉融合的历程。重点分析了当前研究中存在的“可重复性危机”（Replication Crisis）及其背后的方法论缺陷，引导读者建立批判性评估现有文献的视角。 2. 研究伦理与社会责任： 深入探讨了在涉及敏感人群（如弱势群体、特定病理群体）或新兴技术（如面部识别、情绪监测）时的伦理边界。本书提供了最新的知情同意书设计模板和数据隐私保护的最佳实践（遵循 GDPR 和其他相关法规）。 3. 混合方法研究的深度整合（Mixed Methods）： 传统上，定性与定量常被视为相互独立的路径。本书用大量案例论证了将两者有效整合（如解释性序列设计、探索性序列设计）如何能提供更丰富、更具生态效度的研究发现。例如，如何通过焦点小组（定性）来指导问卷变量的构建（定量），或如何用现象学访谈来深入解释回归分析中的显著交互作用项。 第二部分：前沿定量研究方法与统计建模 本部分是本书的核心技术支撑，内容紧密围绕当代心理学统计实践，强调统计模型的选择、应用和结果的准确解释。 1. 高级测量理论与信效度检验： 详细介绍了经典测验理论（CTT）的局限性，并对项目反应理论（IRT）进行了系统介绍，特别是如何利用IRT进行量表的设计、优化和参数估计，以确保测量工具在不同群体中的等值性。 2. 线性与非线性模型的深度应用： 多层线性模型（HLM/MLM）： 专为嵌套数据结构（如学生在班级内，个体在时间点上）设计。本书提供了如何处理跨层交互作用和随机斜率模型的实操指南，并以教育心理学和组织行为学的研究为例进行演示。 结构方程模型（SEM）： 涵盖了测量模型（CFA）和结构模型（路径分析）的构建与检验。特别新增了对潜变量增长曲线模型（LGCM）的详细讲解，用以追踪个体在长期维度上的变化轨迹。 3. 因果推断的量化路径： 鉴于心理学研究常常难以进行严格的随机对照实验（RCT），本书将因果推断方法引入心理学统计： 倾向得分匹配（PSM）： 如何利用匹配技术来降低混淆变量的影响。 工具变量法（IV）： 针对潜在的内生性问题，介绍如何在现有数据集中寻找和应用合适的工具变量。 4. 贝叶斯统计的兴起： 提供了贝叶斯方法的入门教程，解释了其与频率学派统计在哲学基础上的差异，并展示了如何利用MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）方法在R或Stan中进行参数估计，尤其适用于小样本研究和复杂模型检验。 第三部分：精细化定性研究与解释 本书强调定性研究并非“软科学”，而是一套需要严格规范和精细解释的方法体系。 1. 多样化的定性取径： 全面覆盖了扎根理论（Grounded Theory）、现象学（Phenomenology）、叙事研究（Narrative Inquiry）和内容分析（Content Analysis）的理论基础和操作流程。 2. 严谨的数据处理与分析： 详细阐述了编码（开放式、主轴、选择性编码）的技巧，并介绍了常用的定性分析软件（如NVivo, ATLAS.ti）的操作界面和工作流。特别强调了可信赖性（Trustworthiness）的评估标准，包括可转移性、可靠性和可证实性。 3. 定性研究中的“自我反思”： 引入了“反思日志”（Reflexivity Journal）的概念，指导研究者如何系统地记录自身的偏见、期望和与研究对象互动时的影响，以增强研究的透明度和严谨性。 第四部分：技术驱动的研究前沿与数据可视化 随着技术的发展，心理学研究正在被重新定义。本部分关注新兴技术应用和结果的有效传达。 1. 计算心理学与大数据处理： 介绍了如何利用文本挖掘（Text Mining）对开放式文本数据进行大规模的情感分析和主题建模。同时，探讨了机器学习（如支持向量机SVM、随机森林）在心理学分类任务（如抑郁风险预测）中的应用潜力与局限。 2. 实验设计的自动化与精确控制： 详细介绍了使用PsychoPy、E-Prime等软件进行高精度反应时实验的设计与刺激呈现。本书提供了在线实验平台（如Qualtrics, Gorilla）的数据收集与质量控制的最佳实践，确保网络样本数据的有效性。 3. 统计结果的有效可视化： 跳出传统的柱状图和折线图的限制，本书提供了使用`ggplot2`（R语言）或`Matplotlib`/`Seaborn`（Python）创建复杂交互作用图、模型路径图以及贝叶斯后验分布图的详细教程，强调数据故事化的重要性。 --- 本书特色： 强烈的实操导向： 每一个统计模型和定性方法都配有详细的软件操作步骤和虚拟数据集演练，帮助读者“从会用到精通”。 跨学科视野： 融合了社会学、教育学、管理学中的前沿方法，拓宽读者的研究思路。 批判性思维训练： 不仅教授“如何做”，更强调“为什么这样做”，培养读者对研究设计缺陷的敏感性。 本书是每一位致力于严谨、创新和解决实际问题的新一代心理学研究者的必备工具书。 --- (总字数预估：约1500字)
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