Introducing Qualitative Research in Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:McGraw-Hill

作者:Willig, Carla

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:

价格:59.95

装帧:Pap

isbn号码:9780335205356

丛书系列:

图书标签:

• Qualitative Research
• Psychology
• Research Methods
• Data Analysis
• Interviewing
• Focus Groups
• Grounded Theory
• Phenomenology
• Case Study
• Qualitative Psychology

好的，这是一本关于实验心理学中的定量研究方法的专著的详细介绍。 --- 书名： 《量化心理学：实验设计的精要与统计推断的实践》 作者： [此处可虚构一位资深心理学教授的名字] 出版社： [此处可虚构一家知名学术出版社] ISBN： [此处可虚构一个ISBN] --- 内容简介：量化心理学的基石与前沿 《量化心理学：实验设计的精要与统计推断的实践》 是一本面向高等教育阶段（本科高年级、研究生）以及专业研究人员的权威性教材与实用指南。本书旨在系统、深入地剖析现代心理学研究中赖以成立的定量方法论体系，强调从研究问题的界定到数据分析、结果解释的全过程的严谨性与精确性。在当前心理学日益追求实证基础和可重复性的背景下，本书提供了构建强大、可靠的量化研究范式的坚实框架。 本书超越了单纯的统计软件操作指南，聚焦于研究设计的哲学基础与实践应用，将理论深度与操作技能无缝结合。它不仅教授“如何运行检验”，更阐明“为何选择该检验”以及“如何准确理解检验的含义”。 第一部分：量化研究的哲学基础与范式确立 (The Foundations of Quantitative Inquiry) 本部分为全书的理论基石，旨在确立科学研究中量化思维的必要性和规范性。 第一章：心理学中的实证主义与操作主义 本章深入探讨了心理学作为一门经验科学的地位，重点阐述了操作化（Operationalization）在将抽象心理建构（如智力、情绪、动机）转化为可测量变量中的核心作用。讨论了测量的层次（名义、顺序、区间、比率）对后续统计选择的决定性影响。 第二章：科学研究的逻辑结构：假设检验与模型构建 详细解析了费希尔（Fisher）和奈曼-皮尔逊（Neyman-Pearson）框架下的假设检验流程，包括零假设与备择假设的设定、显著性水平 ($alpha$) 的确定、功效分析（Power Analysis）的原理及其在研究规划中的不可或缺性。引入了贝叶斯统计的基本概念，作为经典频率学派方法的有力补充和参照。 第三章：实验范式的核心要素：控制、操纵与随机化 本章是量化研究设计的核心。详尽讨论了真实验（True Experiment）的必要条件——随机分配（Random Assignment）和变量操纵（Manipulation）。区分了组间设计（Between-Subjects）、组内设计（Within-Subjects，或重复测量设计）和混合设计（Mixed Designs）的优缺点及其适用场景。强调了内部效度（Internal Validity）的威胁及其通过严格设计消除的方法。 第二部分：测量、抽样与数据准备 (Measurement, Sampling, and Data Preparation) 高质量的定量研究始于高质量的数据。本部分专注于确保数据的可靠性和代表性。 第四章：心理测量的信效度分析 系统介绍心理测量学中的核心概念：信度（Reliability，包括重测信度、内部一致性，如Cronbach's $alpha$）与效度（Validity，包括内容效度、结构效度、效标关联效度）。提供使用因子分析（Factor Analysis）技术验证量表结构（探索性与验证性）的实践步骤。 第五章：抽样理论与代表性 探讨了概率抽样（如简单随机、分层、整群抽样）与非概率抽样（如方便抽样、目的性抽样）的理论基础。重点分析了抽样误差的来源与估计，以及如何通过恰当的抽样策略增强外部效度（External Validity）和结果的普遍适用性。 第六章：数据清洗、转换与处理异常值 本章是实践性的关键环节。涵盖数据录入的规范性检查、缺失数据（Missing Data）的机制分析（MCAR, MAR, NMAR），以及处理策略，如多重插补（Multiple Imputation）。深入探讨了数据正态性、方差齐性的检验，以及数据转换技术（如平方根、对数转换）的选择依据。 第三部分：核心统计模型的深入应用 (In-Depth Application of Core Statistical Models) 本书在统计推断部分采取了“模型驱动”的视角，从简单到复杂，层层递进，确保读者理解每个模型的底层假设和应用边界。 第七章：差异检验的精细化：T检验与方差分析（ANOVA） 详细讲解了单样本 $t$ 检验、独立样本 $t$ 检验和配对样本 $t$ 检验的计算逻辑、非参数替代检验（如Mann-Whitney U检验）的应用时机。方差分析部分将重点放在多因素ANOVA（含交互作用的解释）和事后多重比较（Post-hoc Tests，如Tukey HSD, Bonferroni校正）的规范操作与解释。 第八章：相关性、回归分析与路径推断 (Correlation, Regression, and Path Inference) 本章重点剖析变量间关系的量化。从皮尔逊相关到斯皮尔曼等级相关。回归分析部分，深入探讨简单线性回归到多元线性回归的建立过程，包括回归系数的解释、模型的拟合优度（$R^2$ 及其调整值）、多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理。 第九章：方差分析的高级扩展：重复测量与协方差分析 针对心理学中常见的重复实验范式，本章详细阐述了重复测量方差分析（RM-ANOVA）在处理序列效应和相关数据结构时的优势与挑战，特别是Sphericity（球形性）的检验与修正（Greenhouse-Geisser, Huynh-Feldt）。协方差分析（ANCOVA）则作为一种提高统计效能、控制混淆变量的有效工具被详细介绍。 第十章：混合模型与多水平分析 (Mixed Models and Multilevel Analysis) 面对日益复杂的嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中，反应嵌套在个体中），本书引入了层次线性模型（HLM）或线性混合效应模型（LMM）。解释了LMM如何同时估计个体内的（Level 1）和个体间的（Level 2）变异，是分析纵向数据和群体结构数据的必备工具。 第四部分：高级模型与方法学前沿 (Advanced Models and Methodological Frontiers) 本部分引导读者接触现代心理学研究中用于解决复杂因果推断和建模的工具。 第十一章：因子分析与结构方程模型（SEM） SEM被视为量化心理学的“瑞士军刀”。本书将结构方程模型分解为测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）和结构模型（Path Analysis）。详尽指导读者如何构建、拟合和评估复杂路径模型，包括中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的量化检验。 第十二章：逻辑回归与其他广义线性模型（GLM） 针对因变量为二元或分类变量（如反应是/否，选择A/B/C）的研究，本章详细介绍逻辑回归（Logistic Regression），侧重于解释优势比（Odds Ratio）。同时简要介绍泊松回归（Poisson Regression）在计数数据分析中的应用。 第十三章：统计功效与准实验设计中的样本量确定 回归到研究设计的源头，本章专注于前瞻性功效分析（A Priori Power Analysis），使用GPower等工具计算所需的最小样本量，以确保研究结果的可靠性，避免“功效不足”的研究。此外，对准实验设计（Quasi-Experimental Designs）中，如何通过统计技术（如倾向得分匹配PSM）来弥补随机化缺失，增强因果推断的合理性进行探讨。 --- 本书特色： 1. 整合性强： 理论与实践紧密结合，每个统计技术都附带清晰的心理学应用案例和SPSS/R的模拟操作步骤（非代码堆砌，而是基于原理的指导）。 2. 强调“模型选择”的逻辑： 不仅提供公式，更着重于研究者在不同情境下“为什么选择”特定的统计方法。 3. 注重误区辨析： 专门设立章节讨论常见的统计陷阱，如p值滥用、小样本问题、多重检验的校正等，提升读者的批判性思维。 4. 面向未来： 对计算统计学（Computational Statistics）和可重复性危机（Replication Crisis）背景下的新范式（如预注册）进行了深入探讨。 《量化心理学：实验设计的精要与统计推断的实践》 是所有希望在心理学领域进行严谨、可信赖的实证研究的学者不可或缺的工具书和思维指南。它致力于将读者从“数据使用者”培养成为“方法论专家”。

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