Introduction to Research Methods in Psychology pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Trans-Atlantic Pubns

作者:Coolican, Hugh

出品人:

页数:320

译者:

出版时间:2006-4

价格:$ 39.49

装帧:Pap

isbn号码:9780340907573

丛书系列:

图书标签:

心理学研究方法
研究方法
心理学
研究设计
数据分析
统计学
实验心理学
定量研究
定性研究
学术研究

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具体描述

Introduction to Research Methods in Psychology, 3rd edition, is the ideal text for those A level students who need more than just a single chapter (as found in most A level texts) but less detail than a higher-level advanced research methods text. It provides all the skills required to approach research methods in a logical way, showing students how to design and report experiments, collect and analyse data. The book also provides excellent coverage of questionnaire design, observation techniques, experimental designs, sampling, variables, ethics and qualitative research. This text is also ideal for undergraduates with no previous experience of research methods and statistics, and those who approach it with trepidation! Coolican draws on common sense, logic and everyday experience to show students that they already have the skills and techniques to understand and carry out research successfully. Introduction to Research Methods in Psychology is the essential text for all courses which require 'hands-on' skills of simple research, experiments, data collection and analysis.

心理学研究方法导论 (Introduction to Research Methods in Psychology) 导读：探索人类心智的科学旅程本书旨在为心理学领域的学习者和实践者提供一个全面、深入且实用的研究方法学指南。我们深知，心理学作为一门探究人类行为、思维和情感的科学，其基石在于严谨、可靠的研究。因此，本书不仅涵盖了传统的研究设计和统计分析技术，更着重于培养读者批判性思维和实践应用能力，使他们能够自信地参与到科学探究的行列中。第一部分：研究的基石——理解科学与伦理本部分奠定了心理学研究的基础框架。我们首先探讨科学哲学的核心概念，解释心理学如何从形而上学的思辨走向实证主义的科学殿堂。我们将详细解析科学方法的本质——观察、假设、实验、验证与修正的迭代过程，并分析心理学领域的独特挑战，例如对潜变量（Latent Variables）的测量。随后，我们深入剖析研究伦理在心理学中的至高无上的地位。鉴于研究对象往往是活生生的人，伦理考量至关重要。本章将详细讲解知情同意（Informed Consent）的构成要素、如何设计能最大限度保障参与者福利（Participant Welfare）的方案，以及在处理保密性（Confidentiality）和数据安全方面的规范。我们会分析历史上著名的伦理事件（如米尔格拉姆实验和斯坦福监狱实验的教训），并结合现行主要的伦理审查标准（如APA伦理准则），指导读者如何构建一个既具科学价值又完全合乎伦理的研究计划。第二部分：构建研究蓝图——设计、测量与抽样成功的心理学研究始于周密的设计。本部分聚焦于研究设计的选择与构建。我们将系统地介绍主要的研究范式：描述性研究 (Descriptive Research): 侧重于系统地描绘特定现象或群体的特征，包括自然观察法、案例研究法和调查研究法。我们将细致探讨调查问卷的构建、信度和效度的评估，以及如何避免常见的调查偏差（如社会赞许性偏差）。相关性研究 (Correlational Research): 探讨变量之间关系的强度与方向。我们会区分相关与因果，详细介绍皮尔逊 $r$、斯皮尔曼 $ ho$ 等相关系数的计算和解释，并讨论第三变量问题和回归分析在预测中的应用。实验研究 (Experimental Research): 这是探究因果关系的核心方法。我们将全面解析真实验（True Experiments）的要素——操纵自变量、控制无关变量、随机分配，以及类实验（Quasi-Experiments）的适用场景（例如在自然环境或特定人群中的研究）。我们将深入讲解组间设计（Between-Subjects Design）、被试内设计（Within-Subjects Design/重复测量设计）的优劣，以及混合设计的复杂性。测量理论是本部分的关键支柱。我们探讨测量的层次（定类、定序、定距、定比），并深入讲解操作性定义（Operational Definitions）的重要性。读者将学习如何评估测量工具的信度（Reliability，如重测信度、内部一致性）和效度（Validity，如表面效度、内容效度、结构效度、效标关联效度），确保我们测量的确实是我们想要测量的东西。抽样过程决定了研究结果的可推广性。本章区分了概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样）和非概率抽样（如便利抽样、判断抽样），并指导读者如何根据研究目的选择最合适的抽样策略，同时评估抽样误差对外部效度的影响。第三部分：数据收集与分析的实践路径本部分转向实际操作层面，介绍如何有效收集和解析数据。我们对数据收集技术进行详尽的分类和评估。除了标准的问卷和访谈技术外，我们还将专门开辟章节讨论生理心理学与神经科学测量（如EEG, fMRI的原理与限制）、反应时测量的复杂性，以及观察法中编码与信度保证的技巧。在数据分析领域，本书采取循序渐进的方法，确保读者既能理解背后的统计原理，又能熟练应用软件工具。 1. 描述性统计学 (Descriptive Statistics): 学习如何利用集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（标准差、方差、极差）来总结数据集的特征。理解正态分布的意义及其在推论统计中的作用。 2. 推论统计学基础 (Inferential Statistics): 核心在于从样本推断总体。我们将详细介绍抽样分布的概念，中心极限定理的重要性，以及假设检验（Null Hypothesis Significance Testing, NHST）的逻辑框架——包括I型错误 ($alpha$) 和II型错误 ($eta$) 的控制。 3. 参数检验与非参数检验: 我们将详细讲解并演示不同研究设计下适用的统计检验： $t$ 检验（单样本、$t$ 检验、配对样本 $t$ 检验）。方差分析 (ANOVA): 涵盖单因素、多因素以及重复测量 ANOVA 的应用场景、假设条件及结果解释。相关与回归分析的深入应用。针对不满足正态性假设或数据为定序数据时的非参数检验（如卡方检验、Mann-Whitney U 检验、Kruskal-Wallis 检验）。本书强调效应量（Effect Size）和统计功效（Statistical Power）的重要性，超越了仅仅报告 $p$ 值的局限性，以期培养更具实质意义的科学判断力。第四部分：高级主题与研究的未来方向最后一部分将读者引向更前沿和复杂的研究领域：复杂的实验设计: 深入探讨因子设计、多重因变量分析（MANOVA）、以及混合模型在处理嵌套数据结构中的应用。时间序列分析 (Time Series Analysis): 适用于追踪个体在不同时间点上的变化，这在临床心理学和发展心理学中尤为重要。定性研究方法 (Qualitative Methods): 心理学不完全依赖数值。本章介绍定性访谈、焦点小组、扎根理论（Grounded Theory）和现象学（Phenomenology）等方法，强调其在探索意义和深度理解方面的价值，并讨论如何进行定性数据的编码和可信度评估。元分析 (Meta-Analysis): 学习如何系统性地综合多个独立研究的结果，以得出更强有力的结论。本书贯穿始终的宗旨是：研究是科学的生命线，而批判性思维是研究者的指南针。我们鼓励读者不仅要学习“如何做”研究，更要深入理解“为什么”要这样设计、如何解读结果的细微差别，以及如何批判性地评估他人发表的研究成果。通过大量的案例分析、练习题和软件操作指导，我们确保读者能够将理论知识无缝转化为实际的研究能力，为未来的学术研究或职业实践打下坚实的基础。