心理学研究方法：基于MATLAB和PSYCHTOOLBOX pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京大学出版社

作者:陈立翰

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2017-1-1

价格:CNY 45.00

装帧:平装

isbn号码:9787301279144

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• MATLAB
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• 统计学
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《心理学研究方法：基于MATLAB和Psychtoolbox》 概述 本书旨在为心理学研究者提供一套全面而实用的方法论指导，重点聚焦于利用现代计算工具——MATLAB和Psychtoolbox——来设计、实施和分析心理学实验。本书的独到之处在于，它将抽象的心理学研究方法与具体的编程实现相结合，弥合了理论与实践之间的鸿沟，使读者能够掌握设计精巧、数据准确、分析严谨的实验研究能力。 核心内容 本书围绕心理学研究的各个关键环节展开，每一部分都紧密结合MATLAB和Psychtoolbox的实际应用。 第一部分：心理学实验设计基础与计算思维 研究问题的提出与操作化： 引导读者如何从广泛的心理学现象中提炼出可供实验检验的研究问题，并学习如何将抽象的心理学概念转化为可测量、可操作的变量。我们将探讨不同类型的变量（如自变量、因变量、控制变量）的定义与识别。 实验设计的基本原则： 深入讲解对照原则、随机化原则、重复原则等核心实验设计要素。重点讨论组间设计、组内设计、混合设计等常见实验范式，以及它们各自的优缺点和适用场景。 计算思维在心理学中的应用： 介绍计算思维的核心概念，包括分解、模式识别、抽象和算法。展示如何运用计算思维来理解和设计复杂的心理学实验，以及如何将实验流程逻辑化、结构化，以便于在计算机上实现。 MATLAB环境与基础： 详细介绍MATLAB的开发环境，包括命令窗口、脚本编辑器、工作空间等。学习MATLAB的基本语法，如变量、数据类型、运算符、流程控制语句（if-else, for, while）以及函数的使用。这将为后续的实验程序编写打下坚实基础。 第二部分：Psychtoolbox简介与核心功能 Psychtoolbox概述： 介绍Psychtoolbox是什么，它的历史、目标以及在心理学研究中的重要地位。解释它如何作为一个强大的工具箱，为MATLAB提供了实现视觉、听觉和触觉实验刺激呈现以及响应收集的功能。 Psychtoolbox安装与配置： 提供详细的安装指南，确保读者能够顺利地在不同操作系统下配置好MATLAB和Psychtoolbox环境。 屏幕与显示设置： 讲解如何利用Psychtoolbox控制屏幕的刷新率、分辨率、色彩空间等关键参数，确保实验刺激呈现的精确性和一致性。介绍校准显示器的重要性，以及如何进行简单的校准。 基本图形绘制与文本显示： 学习使用Psychtoolbox绘制各种几何图形（如点、线、矩形、圆形），以及如何在屏幕上显示文本信息。涵盖不同字体、字号、颜色和对齐方式的设置。 颜色与亮度控制： 深入探讨颜色的表示（RGB、HSV等）以及如何在Psychtoolbox中精确控制颜色的呈现。学习亮度、对比度等视觉属性的控制，对于研究视觉感知至关重要。 时间精度与同步： 强调Psychtoolbox在毫秒级别的时间控制能力，这是进行精确实验的关键。介绍如何利用Psychtoolbox的函数来精确控制刺激呈现的时间点，以及如何与其他设备进行同步（如EEG/ERP记录设备）。 第三部分：刺激呈现的高级技巧与实验流程控制 图像与纹理的加载与显示： 学习如何加载不同格式的图像文件（如JPG, PNG），并将它们作为纹理在屏幕上高效地显示。探讨图像缩放、旋转和透明度等高级显示技术。 视频与动画的播放： 介绍如何在Psychtoolbox中播放视频文件，以及如何创建简单的动画序列。这对于模拟动态情境或呈现连续性刺激非常有用。 声音刺激的生成与播放： 讲解如何生成不同频率、振幅和持续时间的声音，以及如何播放预先录制好的音频文件。涵盖单声道、立体声的播放，以及声音的音量控制。 键盘与鼠标响应收集： 学习如何记录受试者使用键盘和鼠标进行的按键、点击和移动等响应。掌握如何设置响应超时，以及如何获取响应的时间戳和按键信息。 眼动仪与多通道数据采集的集成（概念性）： 简要介绍Psychtoolbox在连接和读取眼动仪、脑电图（EEG）、肌电图（EMG）等生理记录设备方面的可能性和初步步骤，为更复杂的跨模态研究奠定基础。 第四部分：实验流程的编程实现与自动化 构建实验序列： 学习如何使用MATLAB的编程结构来构建复杂的实验流程，包括试次（trial）的定义、刺激呈现的顺序、反应收集的逻辑以及试次间的间隔。 随机化与平衡化： 讲解如何在MATLAB中实现刺激的随机呈现顺序，以及如何对实验条件进行平衡化处理，以消除顺序效应和习惯化效应。 数据存储与管理： 学习如何将实验过程中产生的各种数据（包括刺激参数、受试者响应、反应时间等）以结构化、易于处理的格式（如`.mat`文件、CSV文件）保存。介绍数据预处理的基本原则。 实验的参数化与灵活性： 强调编写可重用、易于修改的实验代码的重要性。介绍如何通过参数化来快速调整实验设置，方便进行不同参数条件的实验。 用户界面（UI）设计入门（选讲）： 简要介绍如何使用MATLAB的GUIDE或App Designer创建简单的图形用户界面，以方便实验者进行实验参数设置和启动。 第五部分：数据分析与可视化 MATLAB在数据处理中的应用： 详细介绍MATLAB在数据清洗、筛选、转换等预处理步骤中的强大功能。学习使用各种MATLAB函数来处理实验数据。 描述性统计分析： 讲解如何使用MATLAB计算均值、标准差、中位数、频率等描述性统计量，以概括实验结果。 推断性统计分析入门（结合心理学统计）： 介绍在MATLAB中进行常见统计检验的方法，如t检验、方差分析（ANOVA）等。本书将侧重于如何将MATLAB的计算能力应用于这些统计方法，而不是深入讲解复杂的统计理论。 数据可视化技术： 学习使用MATLAB的强大绘图功能来可视化实验数据，包括绘制散点图、折线图、柱状图、误差条图等。强调如何通过有效的可视化来揭示数据模式和趋势。 结果解释与报告撰写： 指导读者如何基于数据分析和可视化结果，进行科学合理的解释，并将其转化为符合学术规范的研究报告。 本书特色 理论与实践深度融合： 每一项研究方法都伴随着具体的MATLAB和Psychtoolbox代码示例，读者可以边学边练，即时掌握。 循序渐进的教学模式： 从基础概念和基本操作入手，逐步深入到高级实验设计和数据分析，适合不同程度的读者。 丰富的实例研究： 书中将穿插来自不同心理学领域的真实案例，展示如何运用所学方法解决实际研究问题。 注重代码质量与效率： 提供的代码示例清晰、规范，并考虑了效率和可扩展性，有助于培养良好的编程习惯。 面向未来的研究工具： MATLAB和Psychtoolbox是当前心理学研究领域最主流、最前沿的研究工具之一，掌握它们将极大地提升研究者的竞争力。 目标读者 本书适合心理学专业的研究生、博士生、博士后研究人员以及对心理学实验研究感兴趣的本科生。对于希望提高实验设计和数据分析能力，并希望利用计算工具实现更精细、更复杂研究的心理学研究者，本书将是不可或缺的参考。 通过学习本书，读者将能够独立设计并编程实现自己的心理学实验，并能够对其产生的数据进行科学的分析和有说服力的可视化展示，从而在心理学研究领域取得更深入的进展。

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这本书的装帧和纸张质量也值得称赞。在如今这个电子书盛行的时代，拥有一本手感舒适、印刷清晰的实体书，对于需要频繁查阅和做笔记的学习者来说，简直是一种享受。书中的图表绘制得非常精美且信息密度适中，很多复杂的流程图被简化得一目了然，这对于理解实验流程的逻辑分支尤其有帮助。我习惯于在书页边缘写下自己的疑问和心得，这本书的留白设计恰到好处，充分考虑到了读者的互动需求。这种对细节的关注，体现了出版方和作者对最终用户体验的重视，它让枯燥的学习过程多了一丝愉悦感，也间接鼓励读者投入更多时间去精读每一个段落，而不是走马观花。

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读完这本书的引言部分后，我产生了一种强烈的“被理解”的感觉。作者似乎深谙心理学新手在面对研究设计时常有的迷茫和焦虑，他没有用高高在上的姿态去教导，而是以一种平等的姿态去引导我们建立起对科学探究的敬畏和热情。书中对“提问的艺术”这一块着墨颇多，强调了好的研究源于好的问题，而不是仅仅依赖先进的统计技术。这种对研究本质的回归，在新潮技术层出不穷的今天显得尤为珍贵。它让我开始重新审视自己目前的研究方向，思考自己提出的核心问题是否足够有价值和可操作性。总的来说，这本书似乎不只是一本教授“如何做”的书，更是一本教导我们“为何要这样做”以及“如何成为一个更优秀的思考者”的指南。

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拿到这本书后，我立刻翻阅了几个我最感兴趣的章节，比如关于行为测量和信号检测理论的部分。作者对这些经典理论的阐述非常到位，行文流畅自然，没有那种令人望而生畏的学院腔。最让我惊喜的是，它似乎在用一种“对话式”的口吻来解释那些原本晦涩难懂的统计概念，仿佛有一位经验丰富、耐心十足的导师坐在你身边为你讲解一般。比如在描述方差分析的假设条件时，书中穿插了一些非常贴近实际案例的讨论，这让抽象的数学公式变得鲜活起来，不再是孤立存在的符号。我敢断言，对于那些在统计课上感到吃力的同学来说，这本书无疑提供了一套更友好、更具启发性的学习路径。它不仅仅是知识的堆砌，更像是智慧的传递，注重培养读者的“研究直觉”，这一点非常难得。

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这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调，加上一些象征性的图标，很容易让人联想到严谨的学术氛围。我拿到书的时候，首先被它扎实的厚度所震撼，这感觉就像是捧着一本通往专业知识殿堂的“砖头”，让人对内容充满了期待。从目录上看，它似乎涵盖了从基础的实验设计原理到复杂的数据分析技术的广泛领域，这种体系化的编排方式对于初学者来说无疑是个福音。我特别注意到其中关于伦理考量和研究透明度的章节标题，这表明作者并非只关注技术层面，更重视研究者的责任感。尽管我还没有深入阅读，但仅从排版和结构上就能感受到作者在力求将复杂的概念用清晰、有逻辑的方式呈现出来，这一点对于任何希望系统学习心理学研究的读者都是至关重要的，它预示着这是一本能够陪伴我们走过整个学习和实践过程的实用工具书，而不是那种泛泛而谈的理论概述。

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作为一名资深的研究生，我通常对市面上的教材持保留态度，因为很多都停留在概念层面，缺乏深入的操作指导。然而，这本书的某些章节给我留下了深刻印象，尤其是关于如何构建一个健壮的实验范式以及如何处理实验中不可避免的“脏数据”的讨论。作者没有回避研究过程中遇到的真实困难，而是坦诚地分析了不同方法的优缺点及其适用场景，这种批判性的视角极大地提升了教材的价值。我特别欣赏其中关于“生态效度”的讨论，它提醒我们，实验室里的完美数据并不等同于真实世界中的有效发现。这种对研究质量的极致追求，贯穿在全书的字里行间，使得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本严谨的研究方法论手册，随时可以作为我们开展新项目时的参考指南，确保我们的研究设计能够站得住脚。

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