Research Methods in Clinical Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Barker, Chris/ Pistrang, Nancy/ Elliott, Robert

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2002-12

价格:535.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471490890

丛书系列:

图书标签:

• 临床心理学
• 研究方法
• 心理学研究
• 实证研究
• 统计分析
• 研究设计
• 量化研究
• 质性研究
• 评估
• 循证实践

好的，以下是一本名为《高级实验设计与数据分析在认知神经科学中的应用》的图书简介，内容力求详实、专业，不包含《Research Methods in Clinical Psychology》中的任何内容。 --- 《高级实验设计与数据分析在认知神经科学中的应用》 内容简介 本书是为认知神经科学、实验心理学以及相关领域的研究人员、高级研究生和专业人士量身打造的一部深度教程与实战指南。它聚焦于当前认知神经科学研究中最前沿、最复杂的研究范式、数据采集技术以及高阶统计建模方法。与传统的侧重于临床应用或基础研究方法的书籍不同，本书的核心目标是赋能读者设计出具有高内部效度和生态效度的复杂实验，并掌握驾驭大规模、多模态神经科学数据的必备技能。 全书共分为五大部分，共计十五章，结构严谨，逻辑递进： --- 第一部分：复杂认知模型与前沿实验范式设计（第1章 - 第3章） 本部分着重于理论基础与实验设计的创新。我们不再局限于简单的反应时任务，而是深入探讨如何构建能够检验复杂认知架构（如工作记忆的层级结构、决策制动的动态过程、或语言的实时加工）的实验框架。 第1章：认知架构的解构与任务构建的理论基础 详细阐述了从理论假设到可操作性范式的转化过程。重点讨论了“逆向工程”设计（Reverse-Engineering Design）的原则，即如何根据既有的计算模型（如ACT-R、Soar等）来推导出精确的实验刺激呈现和反馈机制。引入了对混杂变量进行系统性控制的层次化设计（Hierarchical Nesting Design）策略。 第2章：前沿时间序列实验范式精讲 深入剖析了动态任务的设计，包括连续性能任务（CPT）的变体、基于预测编码（Predictive Coding）的任务设计，以及如何利用虚拟现实（VR）或增强现实（AR）环境来提高生态效度，同时确保数据采集的精确同步性。 第3章：多模态数据采集的同步与整合设计 本章专门处理跨模态实验的挑战。详细讨论了EEG/fMRI联用（Simultaneous Recording）的设计考量，包括硬件兼容性、伪影处理以及如何设计能够分离不同生理指标贡献的刺激序列。讨论了眼动追踪数据与认知负荷测量的整合框架。 --- 第二部分：先进神经影像数据处理与建模（第4章 - 第7章） 认知神经科学的数据往往具有高度的非线性和时空复杂性。本部分跳过基础预处理步骤，直接切入如何应用先进的信号处理和建模技术从海量数据中提取有效信息。 第4章：高密度EEG/MEG信号的源定位与时频分析 重点讲解了从传感器空间到源空间的转换技术，包括加权最小二乘法（WLS）、最小范数估计（MNE）及动态成像方法（dSPM）。在时频分析方面，详细介绍了小波变换（Wavelet Transform）在捕捉瞬态事件中的优势，并教授如何进行事件相关振荡（ERO/ERD）的统计检验。 第5章：功能磁共振成像（fMRI）的高级连接组学分析 本书的核心章节之一。详细介绍了从体素水平到网络水平的分析流程。内容涵盖：静息态网络（RSN）的独立成分分析（ICA）与图论分析（Graph Theory Metrics，如效率、集聚系数）。重点讲解了任务态fMRI中的有效连接（Effective Connectivity）方法，如动态因果模型（Dynamic Causal Modeling, DCM）在检验特定通路上的应用。 第6章：脑电生理信号的机器学习与模式识别 本章引入了面向神经数据的先进分类技术。讲解如何利用线性判别分析（LDA）、支持向量机（SVM）以及深度学习网络（如卷积神经网络 CNNs）来解码特定的认知状态或决策过程。强调了特征工程（Feature Engineering）在神经数据分类中的关键作用。 第7章：扩散张量成像（DTI）与纤维束追踪的高级应用 专注于白质连接的研究。详细介绍了各向异性分数（FA）、平均扩散率（MD）的解释，以及如何使用基于纤维束的分析方法（如TBSS）来评估认知训练或疾病状态对特定连接路径的影响。 --- 第三部分：复杂数据结构的统计推断（第8章 - 第11章） 认知神经科学的数据通常表现出复杂的结构，如重复测量、组间不平衡、以及多水平的嵌套。本部分专注于提供稳健的、高阶的统计解决方案。 第8章：线性混合效应模型（LMMs）的精细化应用 超越基础的方差分析（ANOVA）。本书详细展示了如何利用LMMs处理具有不规则采样的、跨被试和跨条件的重复测量数据。重点讲解了随机截距和随机斜率模型的构建，以及如何解释模型参数在特定认知变量上的异质性。 第9章：时间序列数据的自回归与滞后效应分析 针对EEG、fMRI时间序列数据的特性，本章教授如何使用向量自回归模型（VAR）和格兰杰因果关系检验来探究变量间的动态先导关系，避免传统相关分析的因果误判。 第10章：贝叶斯统计推断在神经科学中的实践 提供贝叶斯方法的全面视角。重点在于如何设定合理的先验分布、MCMC采样的实际操作（使用Stan或PyMC3），以及如何使用后验分布来量化证据（如计算贝叶斯因子BF），这对于科学决策至关重要。 第11章：多变量数据降维与结构方程建模（SEM） 讲解主成分分析（PCA）和因子分析（FA）在处理高维神经数据时的策略性应用。随后，深入探讨结构方程模型（SEM）在检验复杂理论模型（包括潜变量的测量模型和路径关系）中的构建与验证。 --- 第四部分：研究的稳健性、可重复性与元分析（第12章 - 第14章） 面对当前科学界对可重复性危机的关注，本部分提供了确保研究质量和影响力的实用框架。 第12章：统计功效分析与样本量优化 详细讲解了先验功效分析（A Priori Power Analysis）在复杂设计中的计算方法，特别是针对DCM和LMMs的功效估计。引入了敏感度分析（Sensitivity Analysis）来评估检测微小效应的能力。 第13章：数据分析中的“暗箱”问题与预注册实践 提供了避免P-Hacking和选择性报告的实用流程。内容包括制定详细的分析计划（Analysis Plan）、透明化数据处理步骤、以及如何使用开放工具（如OSF）进行预注册。 第14章：认知神经科学数据的系统性回顾与元分析 教授如何进行定量的荟萃分析（Meta-Analysis），特别关注于如何处理异质性问题（Heterogeneity），如何整合不同量表或不同技术（如fMRI与PET）的效应量，并使用混合效应模型进行效应量的合成。 --- 第五部分：前沿工具与编程实现（第15章） 第15章：Python/R在认知神经科学数据管线中的集成 本章侧重于工具链的整合。提供在Python（使用NiBabel, MNE-Python）和R（使用lme4, BayesFactor）环境中，实现复杂模型（如DCM或LMMs）的端到端工作流程代码示例。强调版本控制和环境管理（如Conda/Ren’Py）的最佳实践。 --- 本书特点： 高度实战性： 几乎每章都配有基于真实或模拟的复杂数据集的案例分析，并提供完整的代码片段和操作步骤。 理论与技术并重： 不仅教授“如何做”分析，更深入解释模型背后的数学假设和认知解释。 面向未来： 紧密结合当前认知神经科学研究领域（如AI辅助数据分析、因果推断）的发展趋势。 《高级实验设计与数据分析在认知神经科学中的应用》旨在成为高级研究者工具箱中不可或缺的参考书，助您将尖端理论转化为可靠、可解释的科学发现。

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