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出版者:McGraw-Hill Humanities/Social Sciences/Languages

作者:Michael Thorne

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2002-07-09

价格:$ 223.46

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072832518

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计推断
• SPSS
• 实验设计
• 社会科学
• 量化研究

行为科学中的统计学：理解数据、解读现象 行为科学领域的研究者们，你们是否曾为浩如烟海的数据感到无从下手？是否曾在复杂的统计模型前望而却步？是否渴望能以严谨、科学的方式揭示人类行为的奥秘，并自信地解读研究结果？如果答案是肯定的，那么这本书将是你探索行为科学数据世界的最佳向导。 本书并非一本枯燥乏味的统计学教科书，而是一本实践性强、面向行为科学研究者量身定制的统计学工具书。它深刻理解行为科学研究的独特需求，将抽象的统计概念与心理学、社会学、教育学等领域的实际研究问题紧密结合，旨在帮助你自信地运用统计学工具来理解和分析你所面对的数据。 核心目标：赋能你的研究之路 本书的核心目标是让你能够： 掌握数据分析的基础： 从描述性统计到推论性统计，循序渐进地讲解每一种统计方法的原理、适用条件以及如何在行为科学研究中应用。你将学会如何有效地整理、汇总和呈现你的数据，让数据说话。 理解研究设计的精髓： 统计学与研究设计密不可分。本书将引导你理解不同研究设计（如实验设计、准实验设计、相关性研究等）如何影响统计方法的选择，以及如何通过严谨的设计来确保研究结果的有效性和可靠性。 灵活运用统计方法： 无论是探索变量之间的关系（如相关分析、回归分析），还是比较不同群体之间的差异（如t检验、方差分析），本书都将提供清晰的步骤和实用的技巧。你将能够根据自己的研究问题，选择最合适的统计方法。 解读与报告结果： 掌握如何清晰、准确地解读统计输出，并将你的研究发现有效地传达给他人。学会如何撰写规范的统计报告，让你的研究成果更具说服力。 提升批判性思维： 统计学不仅是计算，更是思维方式。本书将鼓励你批判性地评估研究中的统计应用，识别潜在的偏差和局限性，从而做出更明智的研究决策。 内容亮点：深入浅出，案例丰富 本书的独特之处在于其内容编排和教学方法： 行为科学导向： 我们深知行为科学研究的特殊性，因此本书的示例和练习全部来源于真实的心理学、社会学、教育学等领域的研究。你将通过分析实际数据，学习如何将统计学应用于理解情绪、认知、学习、社会互动等复杂的人类行为。 循序渐进的学习路径： 从最基础的变量类型、数据收集方法开始，逐步深入到更高级的统计模型。每一章都建立在前一章的基础上，确保学习的连贯性和系统性，即使是统计学初学者也能轻松上手。 强调概念理解而非死记硬背： 我们致力于让你真正理解统计学背后的逻辑和原理，而不是仅仅记住公式。通过生动的讲解、直观的图示和类比，帮助你构建对统计概念的深刻认识。 实用软件应用指南： 统计分析离不开软件支持。本书将提供如何使用主流统计软件（如SPSS, R等）进行数据分析的详细指南，让你能够轻松地将理论知识转化为实际操作。虽然不直接深入某个软件的特定命令，但会为你掌握通用数据分析流程打下坚实基础。 深入剖析经典研究： 我们将引用和分析一些行为科学领域中的经典研究，展示统计学是如何在这些里程碑式研究中发挥关键作用的，让你从中获得启发和实践灵感。 常见的统计陷阱与避免： 行为科学研究中常会遇到一些统计上的挑战和误区。本书将提前预警，并提供避免这些陷阱的实用建议，帮助你规避潜在的错误，提高研究的严谨性。 探索进阶主题的入门： 在打好坚实基础后，本书还将为你初步介绍一些更高级的统计技术，如多层次模型、结构方程模型等，为你未来深入学习和应用铺平道路。 适合谁？ 行为科学领域的本科生和研究生： 无论你是心理学、社会学、教育学、人类学，还是其他相关专业的学生，本书都将是你完成课程作业、开展学术研究不可或缺的助手。 行为科学领域的科研人员和从业者： 如果你希望提升你的数据分析能力，更有效地解读研究结果，并为你的学术论文或项目报告增添科学严谨性，那么本书将为你提供宝贵的工具和见解。 任何对理解人类行为背后的数据分析感兴趣的读者： 即使你不是专业的行为科学家，如果你对如何用数据来理解人类的思想、情感和行为模式充满好奇，本书也将为你打开一扇新的大门。 开启你的数据洞察之旅 数据是行为科学的语言。掌握了统计学的工具，你就掌握了这门语言的读写能力。本书将陪伴你走过从原始数据到有意义洞察的每一步，让你能够自信地探索人类行为的复杂世界，并以科学、严谨的态度分享你的发现。 现在，是时候将你的研究设想转化为可验证的证据，用数据描绘出人类行为的全景图了。让统计学成为你行为科学研究中最强大的助力。

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坦白说，我购买这本书的初衷是想快速掌握一些基础的统计学知识，以便能够更好地理解一些社会科学领域的文献。然而，这本书远比我预期的要深入和全面。它不仅仅是停留在概念的介绍，更是深入探讨了统计学方法背后的逻辑和哲学。我尤其欣赏作者在讲解回归分析时，对于模型假设的详细阐述，他并没有仅仅给出公式，而是花了很多篇幅去解释为什么需要这些假设，以及违反这些假设会带来什么样的后果。这让我意识到，统计学不仅仅是计算，更是一种严谨的科学探究方法。在阅读过程中，我常常会停下来思考作者提出的问题，反思自己在过往的学习和阅读中，是否忽略了这些重要的细节。作者还特别强调了统计学在伦理问题上的重要性，比如在进行研究设计和数据分析时，如何避免不公平的对待和歧视。这一点对我来说是全新的视角，让我看到了统计学除了技术层面之外，更深层次的社会责任。书中提供了很多实际的研究案例，这些案例都非常经典，并且被详细地拆解和分析，让我能够清晰地看到统计学工具是如何被应用到解决实际问题的。例如，他用一个关于不同教学方法对学生学习效果影响的研究，详细演示了如何选择合适的统计模型，如何解释结果，以及如何根据结果提出进一步的研究建议。这种深入的分析让我受益匪浅，让我觉得不仅仅是在学习统计学，更是在学习如何进行科学研究。

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我原本以为这本书会像很多学术著作一样，充斥着枯燥的理论和复杂的公式，读起来可能会让人昏昏欲睡。然而，事实恰恰相反。作者的写作风格非常生动活泼，他善于运用类比和幽默的语言来解释那些看似艰深的概念。我记得在介绍概率论的时候，他用了一个掷硬币的例子，然后巧妙地将其延伸到赌场里的各种赌博游戏，让我瞬间觉得统计学原来和我们的生活息息相关。而且，书中穿插的很多漫画和插图也极大地减轻了阅读的压力，这些图画不仅形象地解释了统计学原理，还增添了不少趣味性，让我在学习的过程中不至于感到枯燥乏味。最让我印象深刻的是，作者在讲解假设检验的时候，并没有直接给出复杂的公式推导，而是通过一个“侦探破案”的比喻来引入，他把原假设比作“被告是无辜的”，把备择假设比作“被告有罪”，然后通过收集证据（数据）来判断。这个比喻非常巧妙，一下子就抓住了假设检验的核心思想，让我能够更容易地理解整个过程。此外，书中还提供了一些非常实用的R语言代码示例，尽管我目前还没有深入学习R语言，但看到这些代码，我就知道这本书不仅仅是理论上的讲解，更注重实践应用。我相信，等我真正开始做研究的时候，这本书的这些代码示例将会成为我宝贵的财富。作者在书的最后还列举了一些常用的统计软件，并提供了相关的学习资源，这让我对接下来的学习充满了信心。

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这本书的优点在于其非常清晰的结构和连贯的叙述。作者以一种非常系统的方式，将统计学知识层层递进地呈现出来。从最基础的数据收集和整理，到描述性统计，再到推断性统计，最后过渡到更高级的模型和分析方法，整个过程都显得非常流畅自然。每个章节之间都有紧密的逻辑联系，前一章的内容为后一章的学习打下了坚实的基础。我尤其喜欢作者在讲解每个新概念时，都会先回顾一下相关的旧概念，这对于我这种容易遗忘的人来说，简直是福音。而且，书中的例题都非常典型，覆盖了各种可能遇到的情况，并且附带了详细的解答步骤，这让我能够通过练习来巩固所学知识。我反复练习了书中的一些习题，感觉自己对统计学概念的掌握程度有了显著的提升。书中还有一个亮点是，作者在讲解统计学软件的使用时，提供了多种选择，并对比了它们的优缺点，这让我能够根据自己的需求选择最适合的工具。虽然我还没有完全掌握所有的软件，但这本书为我提供了一个很好的起点。总的来说，这本书的结构设计非常优秀，既保证了知识的系统性，又提供了足够的灵活性，让读者能够根据自己的节奏进行学习。

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这本书的装帧比我想象的要精致许多，硬壳封面加上烫金的字体，拿在手里就有一种沉甸甸的学术质感。我一直对心理学研究背后的数据分析很感兴趣，但又深感自己数学基础薄弱，看到这本书的书名时，内心既期待又有些忐忑。翻开第一页，扑面而来的是一种严谨而又清晰的逻辑，作者并没有一开始就抛出晦涩难懂的公式，而是从一个非常贴近我们日常生活的例子讲起，比如人们是如何通过观察来判断一个人是否撒谎，然后再引出统计学在其中扮演的角色。这种循序渐进的方式让我感到很舒服，好像有人在前面铺好了路，我只需要跟着他的脚步走就好。我尤其喜欢作者在讲解概念时，常常会插入一些简短的案例研究，这些案例都非常有说服力，能够立刻让我理解抽象的统计学原理是如何在真实的研究中发挥作用的。比如，在介绍描述性统计时，他用了一个关于学生考试成绩的例子，详细阐述了如何计算平均数、中位数和众数，以及它们各自的含义和局限性。我反复阅读了这一部分，感觉自己对这些基础概念有了更深刻的认识。更重要的是，作者在讲解过程中，非常注重培养读者的批判性思维，他会提醒我们在解读数据时要警惕可能存在的偏见，以及如何区分相关性和因果性。这一点对我来说尤为重要，因为我经常在新闻报道中看到各种“研究表明”的结论，但往往一知半解，而这本书似乎给了我一个辨别真伪的工具。这本书的排版也很人性化，每一章的开头都有清晰的目录，重要的概念都会用粗体字标出，便于查找和复习。

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这本书给我的最大感受是，它并没有试图将所有统计学知识一股脑地塞给读者，而是非常有选择性地挑选了行为科学领域最常用、最核心的统计方法进行讲解。作者非常注重实用性，他并没有花很多篇幅去讲解那些在实际研究中很少用到的理论，而是将重点放在如何应用这些统计工具来解决实际问题。我尤其欣赏作者在讲解一些统计检验时，会详细解释其适用条件和局限性，这让我对这些工具的使用有了更清晰的认识，避免了盲目套用。书中还提供了一些非常棒的补充阅读材料和在线资源，这让我在学习过程中有了更多的探索空间。我通过这些资源，了解了更多关于行为科学统计学的最新进展，也让我对未来的学习方向有了更明确的规划。我最喜欢的部分是关于因果推断的章节，作者用非常浅显易懂的方式解释了“相关不等于因果”这个重要的原则，并介绍了几种常见的因果推断方法。这一点对我来说至关重要，因为在许多研究中，研究者往往容易陷入“相关即因果”的误区。这本书帮助我建立了一个更科学、更严谨的研究思维模式，让我能够更批判性地审视研究结果，也更准确地理解统计学在社会科学研究中的价值。

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