Statistics for the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Wadsworth Publishing

作者:James Jaccard

出品人:

页数:659

译者:

出版时间:2001-10-29

价格:USD 134.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534569259

丛书系列:

图书标签:

statistic
统计学
行为科学
心理学
研究方法
数据分析
统计推断
SPSS
R语言
社会科学
实验设计

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具体描述

Now your students can become intelligent consumers of scientific research, without being overwhelmed by the statistics! Jaccard and Becker's text teaches students the basic skills for analyzing data and helps them become intelligent consumers of scientific information. Praised for its real-life applications, the text tells students when to use a particular statistic, why they should use it, and how the statistic should be computed and interpreted. Because many students, given a set of data, cannot determine where to begin in answering relevant research questions, the authors explicate the issues involved in selecting a statistical test. Each statistical technique is introduced by giving instances where the test is most typically applied followed by an interesting research example (each example is taken from psychology literature).

探索行为的奥秘：心理测量学入门本书是一本引人入胜的心理测量学导论，旨在揭示人类行为背后隐藏的规律与模式。我们通过深入浅出的讲解，带领读者踏上一段探索心理测量学核心概念、方法论及其在现实世界中应用的旅程。无论您是心理学专业的初学者，还是对理解人类行为充满好奇的研究者，本书都将为您提供一个坚实的起点。核心概念的清晰阐释本书将从最基础的心理测量学概念入手，为您构建起一个完整的知识框架。我们将详细介绍：测量的基本原则：什么是测量？为何测量在心理学研究中如此重要？我们将探讨不同类型的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例），以及它们各自的特性和适用范围。理解这些基本原则，是进行任何有效心理学研究的基石。信度（Reliability）：一个测量工具的信度，关乎其结果的稳定性和一致性。本书将深入剖析不同类型的信度，如重测信度、内部一致性信度（如克朗巴赫系数）以及评分者信度。您将学会如何评估测量工具的信度，并了解影响信度的各种因素，从而区分测量中的随机误差和系统误差。效度（Validity）：测量工具是否真正测量了其声称要测量的东西？这是效度问题的核心。我们将详细介绍效度的不同类型：内容效度、效标关联效度（包括预测效度和同期效度）以及结构效度。理解这些效度类型，将帮助您辨别和构建能够准确反映心理特质的测量工具。常模（Norms）：如何解释测量结果？常模提供了参照标准。本书将阐述常模的构建过程，以及如何使用常模来解释个体在测量中的得分。您将了解百分位数、标准分数（如Z分数、T分数）等常用的常模转换方法，并理解它们在比较个体表现上的意义。测验发展与设计：从最初的构思到最终的定稿，一个优质的测验需要经过精心设计和反复验证。我们将探讨测验项目的制定、试误、项目分析（如难度和区分度）、以及测验的优化过程。您将学习如何构建具有良好统计学特性的测量项目，并组装成具有高信度和效度的测验。方法论的实践应用理论知识的掌握离不开实践。本书将通过生动的案例和清晰的步骤，展示心理测量学方法论的实际应用：数据收集与分析：我们将介绍在心理学研究中常用的数据收集方法，例如问卷调查、访谈、观察法以及实验法。在此基础上，我们将引导您掌握基本的数据分析技术，包括描述性统计（如均值、中位数、众数、标准差）和推论性统计（如t检验、方差分析、相关分析、回归分析）。您将学会如何使用这些工具来检验研究假设，并从数据中提取有意义的结论。问卷设计的艺术：问卷是心理测量中最常用的工具之一。本书将深入探讨问卷设计中的关键要素，包括问题的措辞、选项的设计、量表的选择（如李克特量表）以及问卷的整体结构。您将学习如何避免常见的问卷设计陷阱，从而提高数据的质量和有效性。访谈与观察中的测量：访谈和观察虽然不直接依赖于纸笔测验，但同样需要精心的设计和系统的记录，才能保证其测量价值。本书将阐述如何设计结构化、半结构化和非结构化访谈，以及如何进行系统化的行为观察，并对观察到的行为进行编码和量化。心理实验的设计与控制：心理学研究的核心在于理解因果关系。本书将引导您学习如何设计科学的心理实验，包括如何设定自变量和因变量、如何进行随机分组、如何控制无关变量，以及如何解释实验结果。您将理解实验设计在揭示行为原因方面的强大力量。在真实世界中的意义心理测量学的知识并非局限于学术象牙塔，它在各个领域都发挥着至关重要的作用：教育领域：如何评估学生的学习成果？如何诊断学习困难？本书将探讨标准化考试、学业成就测验、智力测验以及学习风格问卷等在教育评估中的应用。您将了解如何利用测量工具来支持个性化教学和教育决策。临床心理学：诊断精神障碍、评估治疗效果，心理测量学是临床工作不可或缺的工具。本书将介绍用于诊断抑郁、焦虑、人格障碍等的常用心理评估工具，以及如何运用这些工具来制定个体化的治疗方案。人力资源管理：如何选拔合适的人才？如何评估员工的绩效？本书将探讨在招聘、绩效评估、职业咨询和员工发展中应用的各种心理测量方法，例如能力倾向测验、职业兴趣问卷和人格测验。市场营销与消费者行为：理解消费者的偏好、态度和购买动机，是营销成功的关键。本书将阐述如何利用测量工具来研究消费者行为，例如品牌忠诚度问卷、广告效果评估和用户满意度调查。本书的独特之处本书力求在理论深度和实践指导之间取得平衡。我们不仅会为您提供严谨的理论框架，更会通过丰富的案例研究、思考题和实践练习，帮助您将所学知识转化为实际应用能力。我们相信，通过对心理测量学的深入学习，您将能够更清晰、更客观地理解人类行为，并为相关领域的研究和实践贡献力量。让我们一同开启这段探索行为奥秘的精彩旅程！

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书，怎么说呢，它给我一种“信息轰炸”的感觉。每一页都塞满了密密麻麻的文字、公式和符号，简直让我喘不过气来。作者的写作风格非常学术化，充满了专业术语，而且很多时候，这些术语的定义并没有在书中给出，或者只是非常简略地带过，留给读者自己去猜。我经常需要停下来，查阅字典或者其他统计学入门书籍，才能理解作者到底在讲什么。书中的例子也感觉不太贴合实际，很多都是非常抽象的场景，难以让我产生共鸣，也难以让我真正理解统计学在行为科学研究中的应用。更让人 frustated 的是，书中的某些章节之间的联系并不紧密，感觉就像是零散知识点的堆砌，很难构建起一个完整的知识体系。我试图通过做习题来检验自己的理解，但很多题目都非常刁钻，需要对书本内容有非常深入的理解才能解答。我感觉自己就像是在进行一场高强度的智力挑战，而不是在学习一门学科。这本书更适合那些已经有扎实统计学基础，并且希望深入研究特定领域的研究者，对于新手来说，真的不太友好。

评分☆☆☆☆☆

这本《行为科学统计学》简直是我在学习统计学过程中遇到的最令人头疼的一本书了。刚开始拿到手的时候，我以为会像其他 textbooks 一样，有清晰的章节划分，每个概念都有循序渐进的讲解，再加上一些例题和习题来巩固。然而，这本书的处理方式简直让人摸不着头脑。它跳跃性太强了，仿佛假设读者已经对某些概念了如指掌，然后突然就深入到了非常复杂的模型中。我花了无数时间试图理解那些公式是如何得出的，作者又是如何一步步推导出结论的，但总感觉少了中间的关键步骤。书中的图表也常常让我感到困惑，它们要么过于简化，要么信息量过载，很难从中提取出有用的信息。更别提那些“背景知识”的提示，很多时候这些提示反而让我更加迷茫，因为它只是抛出了一个新的术语，却没有任何进一步的解释。我不得不反复翻阅其他资料，甚至在网上搜索相关的解释，才能勉强理解书中一小部分内容。那种感觉就像是在黑暗中摸索，时不时地撞到墙壁，却始终找不到出口。我实在不明白，为什么作者不能用更易懂的方式来阐述这些重要的统计概念，让初学者也能更容易地入门。这本书的阅读体验，真的可以用“煎熬”来形容。

评分☆☆☆☆☆

这本书的设计，怎么形容呢，像是在玩一个“填字游戏”，但你只有一半的字母。作者显然认为读者已经具备了相当的统计学背景，可以轻松理解那些高度概括的定义和省略了推导过程的公式。我常常会在阅读某个章节时，突然发现自己对一个基础概念的理解还不够扎实，而这本书并没有提供“回头路”来帮助我巩固。它更像是在指引你一条“速成”的道路，但这条路上的“陷阱”却比比皆是。书中的例子也大多比较复杂，需要你对研究设计和数据分析有一定的经验才能完全理解。我花了很多时间去查阅外部资料，试图填补书中留下的空白，才能勉强理解某些章节的要点。这种学习方式让我感觉效率很低，而且容易产生挫败感。它更适合那些已经非常熟悉统计学，并且只需要快速查阅特定知识点的研究人员，而对于想要系统学习行为科学统计学的初学者，这本书的难度可能会让他们望而却步。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象就是它的“简洁”。是的，我用“简洁”这个词，但绝不是褒义。它仿佛把所有的细节和解释都省略了，直接抛出核心概念和公式。例如，在介绍假设检验的时候，它并没有详细解释 p-value 的含义，也没有深入探讨不同检验方法的适用条件和背后的逻辑，而是直接给出了各种公式和计算步骤。我需要花费大量的时间去搜索，去理解这些概念的起源和意义，才能勉强跟上作者的思路。书中的图表也是，它们很多都非常“精炼”，只显示了最关键的数据点，却缺少必要的说明和标注，让我常常需要猜测它们到底代表什么。我曾试图找出一些可以帮助我理解的“循序渐进”的讲解，但这本书似乎并不提供这样的便利。它更像是一本为已经掌握了基础知识的学习者准备的参考手册，而不是一本真正的教材。我个人认为，对于许多初学者来说，这种“简洁”反而会成为巨大的障碍，让学习过程变得异常艰难。

评分☆☆☆☆☆

这本书的风格实在是太…“不拘一格”了。我可以感受到作者在试图用一种非常“直接”的方式来传达信息，但这种直接有时候反而显得有些粗暴。它很少提供背景信息，也很少解释某些统计方法是如何发展而来的，或者为什么在行为科学领域如此重要。我翻阅这本书的时候，常常会有一种“跳跃感”，感觉作者在某一个点上突然提出了一个概念，然后又迅速转移到下一个概念，而中间的过渡和解释却显得尤为单薄。书中的语言也比较晦涩，很多句子都比较长，而且使用了大量的专业术语，我经常需要反复阅读才能抓住其中的意思。虽然书中的确涵盖了许多重要的统计学知识，但其呈现方式却让人难以有效地吸收。我总感觉作者是在“考验”读者，看你能不能凭借一己之力，从这些零散的信息中拼凑出完整的知识图景。对于那些习惯于条理清晰、逻辑严谨的学习方式的人来说，这本书可能需要付出更多的努力和耐心。

评分☆☆☆☆☆