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

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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:759

译者:

出版时间:2006-05-12

价格:USD 166.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495095200

丛书系列:

图书标签:

心理学
2006
统计学
行为科学
心理学
研究方法
数据分析
统计推断
SPSS
R语言
实验设计
社会科学

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具体描述

《行为科学统计学》是一本旨在为行为科学领域的研究者和学生提供坚实统计学基础的著作。本书内容涵盖了从基础统计概念到高级统计分析技术的广泛主题，旨在帮助读者理解和应用统计学方法来探索人类行为的复杂性。本书首先从描述性统计学入手，深入浅出地讲解了如何有效地组织、总结和呈现数据。读者将学习到各种集中趋势的度量，如均值、中位数和众数，以及离散程度的衡量，如方差、标准差和范围，这些都是理解数据分布特征的基础。此外，书中还会详细介绍图表的使用，包括直方图、散点图、条形图等，以直观的方式揭示数据模式和关系，使复杂的统计信息一目了然。随后，本书将进入推断性统计学领域，重点讲解如何从样本数据推断总体特征。读者将系统学习概率分布的概念，特别是正态分布及其在行为科学研究中的重要性。在此基础上，书中会详细阐述抽样分布的原理，为理解置信区间和假设检验奠定基础。假设检验是本书的核心内容之一。读者将学习到各种常用的假设检验方法，包括t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、方差分析（ANOVA，包括单因素ANOVA、双因素ANOVA）以及卡方检验等。本书不仅会讲解这些检验方法的计算步骤，更重要的是，会深入探讨其背后的逻辑、适用条件以及如何解释检验结果，并强调理解P值和统计功效的重要性。除了基本的假设检验，本书还将涵盖更复杂的统计技术。例如，回归分析将被详细介绍，包括简单线性回归和多元线性回归。读者将学习如何建立回归模型，解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。这对于理解变量之间的线性关系及其预测能力至关重要。此外，本书还会涉及非参数统计方法。当数据不满足参数检验的假设条件时（例如，数据不是正态分布），非参数统计方法提供了有效的替代方案。书中会介绍如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等常用非参数检验，并说明它们在特定研究情境下的应用。本书的另一大亮点是其对相关性分析的详尽阐述。读者将学习如何计算和解释Pearson相关系数，理解其强度和方向。同时，也会介绍Spearman等级相关等非参数相关系数，以适应不同类型数据的分析需求。在方法论层面，本书也着重于研究设计与统计方法的结合。它会指导读者如何根据研究问题选择合适的统计方法，如何设计研究方案以最大化统计效力，以及如何避免常见的统计陷阱。例如，关于多重比较的问题，书中会提供多种校正方法，以控制第一类错误率。本书的编排也考虑到了学习的连贯性和实践性。每个章节都配有清晰的理论解释、具体的计算示例以及实际应用案例。这些案例将来自行为科学的各个分支，如心理学、社会学、教育学等，使得读者能够更好地理解统计学概念如何在真实的研究中得到应用。为了巩固学习效果，每章结尾都提供了练习题，涵盖了计算、解释和概念理解等多个方面。这些练习题旨在帮助读者检验对所学知识的掌握程度，并逐步提升其独立解决统计问题的能力。总而言之，《行为科学统计学》是一本全面、实用且深入的统计学指南，它致力于赋能行为科学的研究者和学生，让他们能够自信地运用统计学工具来分析数据、检验理论，并最终推动对人类行为更深刻的理解。本书旨在成为读者在学术研究道路上不可或缺的得力助手。