A Handbook for Data Analysis in the Behaviorial Sciences pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Lawrence Erlbaum Assoc Inc

作者:Keren, Gideon/ Lewis, Charles (EDT)

出品人:

页数:552

译者:

出版时间:1992-11

价格:$ 107.35

装帧:Pap

isbn号码:9780805810936

丛书系列:

图书标签:

数据分析
行为科学
统计学
心理学
研究方法
数据处理
SPSS
R语言
实验设计
量化研究

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具体描述

Statistical methodology is often conceived by social scientists in a technical manner; they use it for support rather than for illumination. This two-volume set attempts to provide some partial remedy to the problems that have led to this state of affairs. Both traditional issues, such as analysis of variance and the general linear model, as well as more novel methods like exploratory data analysis, are included. The editors aim to provide an updated survey on different aspects of empirical research and data analysis, facilitate the understanding of the internal logic underlying different methods, and provide novel and broader perspectives beyond what is usually covered in traditional curricula.

《行为科学数据分析指南》书籍简介在行为科学研究领域，数据分析是连接理论假设与实证发现的桥梁。然而，面对日益复杂的研究设计和海量数据，许多研究者，特别是初入该领域的人员，常在选择恰当的统计方法、正确解释结果以及确保分析的稳健性方面感到无从下手。《行为科学数据分析指南》旨在填补这一空白，为行为科学家提供一套全面、深入且实用的数据分析路线图。本书并非仅仅罗列统计公式或软件操作步骤，而是聚焦于“为什么”和“如何”——即在特定的行为学研究情境下，如何根据研究问题和数据特性来选择最合适的分析工具，以及如何批判性地评估和报告结果。核心内容聚焦第一部分：行为科学中的数据基础与研究设计本部分为后续复杂分析奠定坚实基础。我们将首先探讨行为科学研究中常见的数据类型（如反应时间、自我报告量表、生理指标等）及其固有特征，强调数据质量的重要性。研究设计的统计考量：深入剖析经典实验设计（如因素设计、重复测量设计）与准实验设计在统计建模上的差异。重点讨论如何通过前瞻性的设计选择来优化后续分析的效度和信度。例如，如何设计具有足够统计功效的样本量，以避免II型错误，这在资源有限的行为学实验室中至关重要。数据准备与清理的艺术：详细阐述缺失值处理的策略，从简单的均值插补到更复杂的贝叶斯多重插补方法，并讨论每种方法的适用场景和潜在偏差。异常值的识别与处理将采用基于领域知识和统计稳健性的双重标准。第二部分：经典统计推断的深度解析我们超越了基础的t检验和单因素方差分析，深入探讨了它们背后的假设检验框架，并重点关注行为学研究中经常遇到的复杂情况。广义线性模型（GLM）的基石：详细介绍方差分析（ANOVA）和回归分析（Regression）在行为数据分析中的应用。重点讲解如何使用混合效应模型（Mixed-Effects Models）来处理具有嵌套结构的数据，例如，学生嵌套在班级中，或多个反应嵌套在单个被试内。我们将细致区分固定效应与随机效应的解释，这对于理解个体差异至关重要。重复测量分析的精细化处理：针对行为实验中常见的被试内设计，本书提供从传统的重复测量方差分析到更灵活的线性混合模型（LMM）的过渡指南。特别关注协方差结构的建模，例如如何判断球形或非球形假设，以及在数据不满足这些假设时如何进行稳健性校正。第三部分：进阶建模技术与前沿方法随着计算能力的提升和研究复杂性的增加，行为科学家需要掌握更强大的工具来揭示潜在的心理过程。中介与调节分析的实用指南：中介（Mediation）和调节（Moderation）是理解“为什么”和“在何种条件下”发生效应的关键。本书将详细区分因果推断中的不同中介模型（如直接效应、间接效应），并提供Bootstrapping等再抽样技术在估计效应大小和检验显著性方面的详尽步骤。针对多层数据的中介与调节，提供特定的建模建议。潜变量模型（Latent Variable Modeling）：探讨验证性因素分析（CFA）和结构方程模型（SEM）在测量和理论检验中的应用。我们将重点关注如何使用SEM来构建和检验复杂的理论框架，例如，路径分析模型如何揭示认知过程的序列关系。同时，对于问卷数据的信度和效度评估，将提供基于潜变量模型的严格标准。时间序列与动态分析：针对采集了连续反应或状态数据的研究，介绍自回归模型（ARIMA）和增长曲线模型（Growth Curve Modeling）的应用。这部分内容帮助研究者理解行为随时间变化的轨迹和个体间的差异轨迹。第四部分：数据可视化、报告与可重复性分析的价值最终体现在清晰的沟通和科学的再现上。高质量数据可视化：强调“图形胜于表格”的原则。介绍如何使用R或Python的专业绘图包，创建能清晰传达复杂统计结果的图表，例如，展示模型预测与实际观测的拟合优度图、效应量的森林图等。统计报告的规范与透明度：严格遵循行为科学领域的主流报告规范（如APA风格），指导研究者如何准确、完整地报告模型假设、检验统计量、自由度、效应量（如$R^2$或$eta^2$）以及置信区间。实现研究的可重复性：介绍计算统计（Computational Statistics）的最佳实践，包括脚本化分析流程、版本控制的重要性，以及如何利用在线资源存档数据和代码，以促进科学界的透明度和可检验性。目标读者本书面向所有从事或学习行为科学（包括心理学、认知科学、经济学、教育学等相关领域）的研究生、博士后研究人员以及希望更新其统计技能的经验丰富的学者。本书假设读者具备基础的统计学概念知识，但无需深厚的数学背景，因为重点在于方法的选择、应用和解释，而非底层数学推导。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭从数据收集到最终报告的整个分析周期。