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

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出版者:Prentice Hall

作者:Arthur Aron

出品人:

页数:504

译者:

出版时间:2007-03-31

价格:USD 123.60

装帧:Paperback

isbn号码:9780131562783

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 社会科学
• 数据分析
• 研究方法
• 心理学
• 社会学
• 统计推断
• 概率论
• 实验设计

跨越学科的思维工具：现代数据分析与批判性推理基础 本书旨在为广泛的社会科学、人文科学以及行为科学领域的学习者和研究者提供一套全面、实用且易于理解的现代数据分析与批判性推理框架。我们深知，在信息爆炸的时代，有效解读复杂现象、评估研究结论、并在此基础上形成严谨论证的能力，是每一个有志于深入理解人类社会与行为的学者的必备素养。 本书摒弃了传统教科书中过于强调复杂数学推导的倾向，转而聚焦于统计学作为一种“思维工具”的核心价值——如何将现实世界中的模糊问题转化为可检验的假设，并利用数据提供有力的、可解释的支持。我们相信，理解“为什么”比单纯记住“如何计算”更为重要。 第一部分：构建理解世界的逻辑基石 (The Foundational Logic) 本部分是全书的基石，它关注的不是具体的公式，而是支持一切经验研究的思维模式。 第一章：从观察到洞察：经验研究的本质 本章深入探讨了科学方法在非自然科学领域中的应用。我们将讨论什么是经验证据，以及如何区分观察性数据、描述性陈述与因果性推断。重点解析了“相关性不等于因果性”这一核心概念的深层含义，并介绍了通过实验设计和准实验设计来最大化因果推断效力的基本原则。此外，我们还探讨了在社会科学研究中，测量误差、测量信度和效度在构建可靠知识体系中的关键作用。我们将通过一系列真实的社会现象案例（例如，社交媒体使用与幸福感的关系），引导读者思考如何设计一个能够有效回答特定问题的研究。 第二章：数据的故事与伦理责任 数据不仅仅是数字的集合，它们是关于现实的叙事。本章致力于培养读者的数据素养和伦理意识。我们将详尽阐述数据收集的常见陷阱，包括抽样偏差（Sampling Bias）、无反应偏差（Non-response Bias）以及测量中的系统性偏误。在伦理部分，我们将探讨研究者在处理敏感数据时所应承担的责任，以及如何确保研究的透明性、可重复性以及对参与者的保护。本章强调，一个“统计上显著”的结果，如果其收集过程或解释带有严重伦理瑕疵，其价值将大打折扣。 第三章：数据类型与描述性统计的艺术 在正式进入推断之前，掌握描述数据分布的“语言”至关重要。本章系统介绍了定性数据和定量数据的区别，并详细区分了名义、顺序、间隔和比率等测量层次（Levels of Measurement）。随后，我们将侧重于描述性统计的解读艺术，而非机械计算。我们将深入分析集中趋势（均值、中位数、众数）在不同分布下的适用性与局限性，以及离散程度的度量（方差、标准差、四分位距）。图形展示部分，我们将侧重于如何选择最能清晰传达数据特征的图表类型——例如，何时使用直方图、何时使用箱线图，以及如何避免“误导性图表”。 第二部分：推断的桥梁：从样本到总体 (The Bridge to Inference) 本部分是连接观察与普遍性结论的关键，核心在于理解概率和不确定性。 第四章：概率思维与随机性世界 统计推断的基石是概率论。本章将用直观而非复杂的数学方式来解释概率的基本规则，重点在于理解事件的独立性、条件概率以及贝叶斯思想的初步应用。我们将引入常见概率分布，尤其是正态分布（钟形曲线）在社会科学中的核心地位，并解释其为何如此普遍。本章的目标是让读者建立起对“随机变异”的直觉理解，认识到任何样本结果都带有一定程度的偶然性。 第五章：抽样分布与中心极限定理的魔力 这是理解统计推断的“阿基米德点”。本章详细解释了抽样分布（Sampling Distribution）的概念，以及为何即使总体分布不规则，样本均值的抽样分布也趋向于正态——中心极限定理的深刻意义将被置于核心地位。在此基础上，我们将引出标准误（Standard Error）的概念，作为衡量样本统计量稳定性的关键指标，从而为构建置信区间打下坚实基础。 第六章：信心与风险：置信区间与假设检验导论 本章将统计推断的两个核心工具进行整合。首先，我们将详尽解释置信区间的实际意义：它告诉我们对总体参数估计的精确程度，而非概率。随后，我们转向假设检验的逻辑框架：原假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的构建，以及犯第一类错误（Type I Error, $alpha$）和第二类错误（Type II Error, $eta$）的权衡。我们将特别强调P值的正确解释及其常见的滥用方式，强调P值仅衡量观察到的数据在原假设为真的情况下出现的可能性，而不是备择假设为真的概率。 第三部分：检验关系与模型的力量 (Testing Relationships and Modeling Power) 本部分将核心统计工具应用于检验变量间的联系，并介绍如何建立和解释预测模型。 第七章：比较组间的差异：t检验与方差分析（ANOVA）的逻辑 当研究目标是比较两组或多组的平均值是否存在显著差异时，我们依赖于t检验和方差分析。本章将清晰区分单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的应用场景。在方差分析（ANOVA）部分，我们将从“组间变异”与“组内变异”的比值这一直观角度解释F统计量的由来，重点讲解多重比较（Post-hoc tests）的必要性与解读。 第八章：预测的艺术：线性回归模型 线性回归是社会科学中最常用也是最强大的工具之一。本章不仅教授如何计算和解释回归系数（截距与斜率），更侧重于模型诊断。我们将探讨残差分析（Residual Analysis）的重要性，并介绍如何评估模型的拟合优度（$R^2$及其调整值）。关键的讨论点在于：如何引入分类变量（虚拟变量/Dummy Variables）来扩展回归模型的解释力，以及如何识别和处理多重共线性（Multicollinearity）问题。 第九章：探究关联强度：相关性分析与非参数方法 相关性分析（如Pearson $r$）是衡量线性关联的基准。本章将详细区分不同测量尺度下的相关系数（如Spearman $ ho$）。然而，鉴于行为科学数据常不满足正态性或线性假设，本章的后半部分将聚焦于非参数统计方法，如卡方检验（Chi-Square Test）在检验频数分布独立性上的应用，以及非参数替代方案（如Wilcoxon秩和检验）的实用性，确保读者在面对不理想数据时仍能做出稳健的推断。 结语：批判性地使用统计：整合与未来方向 本书的最后一部分将回归到方法论的整合。我们将讨论如何根据研究问题、数据结构和理论假设，选择最合适的统计技术（即“工具箱”的使用指南）。此外，我们将对新兴的统计方法和挑战进行前瞻性探讨，包括稳健性检验（Robustness Checks）的重要性，以及在大数据背景下，如何平衡模型复杂性与结果可解释性的永恒挑战。 本书的最终目标是培养一位有能力的、审慎的、并且对数据持有健康怀疑态度的研究者，使您能够自信地阅读、评估和产出严谨的经验证据。

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