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出版者:Pearson

作者:Dr Dennis Howitt

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:2017-2-10

价格:GBP 43.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781292134215

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心理学中的统计学应用与数据分析 本书旨在为心理学领域的学生、研究人员及实践工作者提供一套全面、深入且实用的统计学知识体系，重点关注如何将抽象的统计概念转化为严谨的实证研究工具。我们深知，在心理学研究中，数据是构建理论、检验假设的基石，而统计学正是驾驭这些数据的关键语言。本书的编写目标是，使读者不仅能“运行”统计程序，更能“理解”程序背后的逻辑，从而在设计研究、收集数据、分析结果乃至撰写学术论文的每一个环节，都能做出明智的、基于证据的决策。 第一部分：统计思维与研究设计基础 本书的开篇，我们致力于奠定坚实的统计学思维基础。统计学并非冰冷的数字游戏，而是科学推理的艺术。 第一章：心理学研究的量化基础 本章首先探讨心理学研究范式的演变，从定性研究到定量研究的桥梁。我们将详细介绍测量的基本概念，包括测量的层次（定类、定序、定距、定比）及其对后续统计分析方法的限制与选择。重点讲解信度（Reliability）与效度（Validity）在心理测量学中的核心地位，阐明如何通过量化指标确保研究工具的质量。此外，还将引入描述性统计学的初步概念，如集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、极差）的实际应用场景，强调在报告数据特征时，选择合适的度量标准至关重要。 第二章：概率论与统计推断的桥梁 统计推断是连接样本信息与总体结论的关键环节。本章将深入浅出地介绍概率论的基本原理，包括条件概率、独立事件以及常见概率分布（如正态分布、二项分布）。特别关注正态分布在心理学数据分析中的核心地位及其在参数检验中的作用。随后，我们将系统阐述抽样分布的概念，特别是中心极限定理的强大威力，这是我们进行假设检验的理论基石。本章将通过大量的心理学案例，帮助读者理解“随机性”在研究设计中的意义。 第三章：假设检验的逻辑框架 假设检验是定量研究的核心操作。本章将详细剖析零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的建立过程，并清晰界定第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的含义及其在研究中的成本。我们将系统讲解统计功效（Power）的概念，阐明功效分析在研究规划阶段的重要性，确保研究设计具有足够的敏感性来检测预期的效应。本章还会深入讨论P值（P-value）的正确解读与常见误区，强调P值仅是拒绝零假设的证据强度指标，而非效应大小或重要性的直接度量。 第二部分：描述性统计与基础推断检验 在掌握了基础理论后，本部分将聚焦于最常用和最基础的统计分析技术，这是任何数据分析的起点。 第四章：数据的整理、可视化与描述 有效的数据可视化是有效沟通研究发现的第一步。本章侧重于数据的预处理和清晰的呈现。我们将探讨数据清洗的必要性，包括异常值（Outliers）的识别与处理策略。在可视化方面，除了基本的直方图和箱线图外，我们将重点讲解如何根据数据类型和研究问题选择最合适的图表（如散点图、条形图、误差棒图），以及如何利用这些图表直观地展示数据分布和变量间的关系。本章强调描述性统计量在跨群体比较中的应用。 第五章：差异显著性检验：t检验家族 t检验是比较两个或多个组别均值差异的基石工具。本章将全面覆盖t检验的三个主要变体：单样本t检验（检验均值是否偏离已知值）、独立样本t检验（比较两个独立组的差异）和配对样本t检验（处理前后或匹配对象的比较）。每一部分都会详细讨论其前提假设（如正态性、方差齐性），并提供当假设不满足时（如使用Welch-Satterthwaite校正）的实际操作指南。我们将结合心理学中的学习效果、情绪反应差异等实际问题，演示t检验的完整报告流程。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组比较的利器 当研究涉及三个或更多独立组别时，方差分析成为首选工具。本章将从基本原理入手，解释ANOVA如何通过分解总变异（Total Variance）来检验不同因素的主效应。我们将系统介绍单因素方差分析（One-Way ANOVA）、双因素方差分析（Two-Way ANOVA），以及当因素间存在交互作用时（Interaction Effect）的解读。对于事后检验（Post-Hoc Tests，如Tukey's HSD, Bonferroni校正），本章将明确区分其在控制家族误差率方面的不同侧重。对于重复测量设计（Repeated Measures ANOVA），也将探讨其在纵向研究和试验设计中的应用。 第三部分：关系探索与预测模型 本部分转向探究变量之间的关联强度和预测能力，这是心理学研究中不可或缺的组成部分。 第七章：相关分析：测量关联的强度与方向 相关分析是衡量两个连续变量之间线性关系的标准方法。本章将区分皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）和非参数相关系数（如Spearman's $ ho$ 和 Kendall's $ au$）的适用场景。重点在于纠正“相关不等于因果”这一核心概念，并通过散点图的形态来诊断线性关系的假设是否满足。此外，还将介绍多元相关（Multiple Correlation）的概念，为进入回归分析做铺垫。 第八章：线性回归模型：从预测到解释 回归分析是建立预测模型和理解变量间因果路径（在特定条件下）的强大工具。本章首先从简单线性回归入手，详细解读回归系数（斜率与截距）的含义，并解释$R^2$（决定系数）如何衡量模型的解释力。随后，转向多元线性回归，重点讨论如何处理共线性（Multicollinearity）问题，以及如何通过模型构建（如逐步选择法）来筛选出最经济、最有效的预测变量组合。本章还会引入中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的初步概念，作为结构方程模型的理论基础。 第九章：非参数统计：应对非正态数据 并非所有心理学数据都服从正态分布，尤其是在处理排序数据、反应时间或小样本时。本章专门介绍当参数检验的前提假设被严重违反时，应采用的非参数检验方法。我们将详细对应于t检验的Mann-Whitney U检验和Wilcoxon符号秩检验，对应于ANOVA的Kruskal-Wallis H检验和Friedman检验。本章强调非参数检验的优势与局限性，以及何时应优先选用它们。 第四部分：高级主题与研究的严谨性 本部分将涉及更复杂的建模技术，并回归到确保研究可信度的关键要素。 第十章：效应量（Effect Size）：超越P值的重要性 现代心理学研究越来越重视效应量报告。本章将系统介绍各类效应量的计算与解释，如Cohen’s $d$、$eta^2$（Eta-squared）、$f^2$以及相关系数的平方。我们将深入讨论效应量在元分析（Meta-Analysis）中的核心作用，并指导读者如何根据既有的研究成果来确定研究的最小重要效应量，从而进行准确的先验功效分析。 第十一章：卡方检验与分类数据分析 卡方检验是处理名义（分类）数据关联性的主要方法。本章将详细讲解拟合优度检验（Goodness-of-Fit）和独立性检验（Test of Independence）。重点在于正确地构建列联表，并讨论费希尔精确检验（Fisher’s Exact Test）在小样本条件下的应用。此外，还会介绍逻辑回归（Logistic Regression）作为一种处理二元或多分类因变量的预测模型，这是心理学中对二元结果（如成功/失败、患病/健康）进行预测的强大工具。 第十二章：信度和效度的进阶探讨 回归到测量理论，本章将深入探讨更复杂的信度评估方法，如Cronbach’s $alpha$ 的局限性及替代方案（如分半信度）。在效度方面，将详细介绍建构效度（Construct Validity）的评估，包括收敛效度（Convergent Validity）和区分效度（Discriminant Validity）的实证检验方法。本章为读者提供了将统计技术应用于心理测量学问题的深化视角。 结论与前瞻：面向未来的统计实践 全书最后一部分将简要概述结构方程模型（SEM）和多层线性模型（HLM）等更高级方法的应用领域，指出它们在处理复杂理论结构和嵌套数据（如学生嵌套在班级中）时的优势，并鼓励读者将本书所学知识作为深入学习这些高级方法的坚实基础。强调持续学习和批判性评估统计结果在不断发展的心理学研究中的必要性。本书的最终目标是培养出能够独立设计、执行并批判性评估心理学实证研究的专业人才。

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我发现这本书在将统计学理论与心理学实际研究相结合方面，做得不够出色。虽然标题包含了“in Psychology”，但书中提供的案例分析往往过于简化，未能充分反映真实心理学研究中可能遇到的各种复杂情况。例如，在讨论信度时，书中可能只是简单地提及Cronbach's alpha，但对于如何根据因子分析的结果来评估量表的维度结构，或者如何处理删除某个条目后信度反而提升的情况，这些更具实践意义的讨论则付之阙如。SPSS软件在心理学研究中应用广泛，但这本书对SPSS的指导也显得不够深入。它更像是一本“按部就班”的操作手册，缺乏对“为什么”的解释。例如，在SPSS中进行数据转换时，书中可能只是展示了如何进行对数转换，但并未详细解释何时需要进行此类转换，以及转换后如何重新解释分析结果。对于像中介效应（mediation）和调节效应（moderation）这样在心理学研究中非常重要的分析模型，书中提供的解释也显得不够清晰和全面，缺乏对这些模型在SPSS中具体实现方法的细致指导。这使得读者在阅读相关文献时，可能会感到理解上的障碍。

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这本书的标题是《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》，但读完之后，我发现它在很多我原本期待的方面都未能满足我的需求，甚至可以说，在某些关键统计概念的阐述上，它显得尤为薄弱。作为一名对心理学研究方法抱有极大兴趣的学生，我期望这本书能够清晰地解释统计学原理如何应用于心理学研究，并提供使用SPSS进行数据分析的实用指导。然而，书中对许多核心统计概念的解释，如回归分析的假设条件、中介效应和调节效应的细微差别、以及贝叶斯统计法的基本思想，都仅仅是浅尝辄止，缺乏深入的探讨。例如，在解释方差分析（ANOVA）时，作者匆匆带过了F统计量的计算和p值的意义，却没有花足够的时间去阐述多重比较的必要性、各校正方法的适用情境，以及如何解读交互作用项在ANOVA中的实际意义。同样，在SPSS部分，书中提供的步骤指南往往过于简化，对于如何处理缺失数据、进行数据转换、或者选择合适的统计检验方法，指导性不足。书中很多时候是直接给出了SPSS操作的截图，而没有深入解释为什么要在这一步进行这样的操作，或者在遇到异常结果时，应该如何排查原因。这使得即使我能够跟着截图一步步操作，在遇到实际研究中出现的复杂数据问题时，仍然会束手无策。而且，书中对统计学在心理学研究中的实际应用案例分析也显得不足，大部分案例都过于理想化，缺乏真实研究中可能遇到的各种挑战，例如数据分布不均、样本量过小、变量测量误差等。总的来说，这本书更像是一本操作手册的初级版本，而非一本真正能帮助读者“理解”统计学在心理学中应用的著作，它对于培养学生的统计思维和批判性分析能力，起到的作用十分有限。

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坦白说，《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》在构建读者对统计学理论的整体认知上，存在着明显的不足。这本书更像是一个零散知识点的堆砌，而非一个逻辑清晰、层层递进的教学体系。我在阅读过程中，经常会发现章节之间的过渡显得生硬，或者某个概念在前一章刚刚提及，在下一章就被完全遗忘，需要读者自行去联系。例如，在讨论相关分析时，书中提到了皮尔逊相关系数，但对于斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔和谐系数的使用场景和计算方法，介绍得十分简略，甚至没有说明它们在处理非参数数据时的优势。更让我感到困惑的是，书中对于统计假设的探讨也相对肤浅。在讲解t检验时，虽然提到了独立样本t检验和配对样本t检验，但对“独立性”和“正态性”这两个核心假设条件的详细解释，以及如果数据不满足这些假设时，应该如何选择替代的非参数检验方法，则几乎没有。SPSS软件本身可以方便地进行数据分析，但这本书在如何利用SPSS来检验统计假设、解读假设检验的结果、以及如何根据假设检验的反馈来调整分析策略，这方面的指导非常欠缺。例如，书中没有详细介绍如何使用SPSS的“Explore”功能来检查数据分布的正态性，以及如何通过Q-Q图和直方图来直观地评估数据的分布情况。因此，即使读者能够熟练地在SPSS中运行某个分析，也可能无法理解其背后的统计原理，或者在数据不符合理想条件时，做出正确的判断和选择。

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我在阅读《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》的过程中，最感到遗憾的是，它在对统计学在心理学研究中的“意义”和“应用”的阐述上，显得尤为单薄。书中往往只是简单地给出了统计公式或SPSS操作的步骤，而缺乏对这些统计方法背后逻辑的深入剖析，也未能充分展示它们如何服务于心理学研究问题的解答。例如，在讨论相关性时，书中提及了Pearson相关系数，但却没有深入探讨相关性与因果性之间的区别，也未详细说明在心理学研究中，我们应该如何审慎地解释相关性结果。SPSS作为一款功能强大的统计软件，其潜力在这本书中也未能得到充分挖掘。书中对SPSS的介绍，似乎仅限于最基础的描述性统计和推论性统计操作，而对于一些更高级的分析模块，如预测建模、时间序列分析、或者高级数据可视化工具，则几乎没有涉猎。这使得读者在实际研究中，可能会因为不了解SPSS的强大功能而错失更有效的分析手段。此外，书中在提及统计显著性时，对效应量（effect size）的讨论也显得不够充分。虽然在某些章节偶尔会出现一些效应量指标，但并未将其作为贯穿全文的核心概念来强调，也未详细解释效应量在解释研究结果的实际意义、以及在元分析等研究中的重要作用。这可能会导致读者仅仅关注p值，而忽视了研究结果的实际影响大小。

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我在翻阅《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》时，最让我感到困惑和失望的是，它对心理学统计学领域一些更具前沿性和实用性的内容，几乎是只字未提。作为一名正在撰写研究论文的学生，我非常希望了解如何进行元分析（meta-analysis）来整合现有研究证据，或者如何运用结构方程模型（SEM）来检验更复杂的理论模型。然而，这本书在这些方面完全是空白。即便是对一些基础的统计技术，如因子分析（factor analysis），其讲解也仅限于探索性因子分析（EFA）的基本步骤，对于验证性因子分析（CFA）的复杂模型拟合指标、模型修正策略、以及在心理测量中的应用，几乎没有涉及。SPSS软件本身的功能非常强大，书中却仅仅展示了如何进行一些最基础的描述性统计和推论性统计操作，例如t检验、ANOVA和简单的线性回归。对于SPSS中更高级的功能，如宏（macro）的编写、自定义对话框的创建、或者利用SPSS进行数据可视化的高级技巧，书中均未提及。这让我感觉这本书的受众定位可能非常狭窄，只适合那些完全没有接触过统计软件，并且研究需求非常基础的初学者。然而，即使是初学者，在进行实际研究时，也往往会遇到比书中演示的更复杂的数据处理需求。另外，书中在讨论统计显著性时，对效应量（effect size）的强调明显不足，虽然在某些章节提到了eta-squared等指标，但并未深入解释其重要性，也未详细说明如何计算和解读不同类型效应量的指标，例如Cohen's d, Pearson's r, Spearman's rho等，以及它们在实践中的应用价值。这无疑削弱了读者对统计结果的实际意义的理解。

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这本书在讲解统计学概念时，经常采用一种“先给结果，再找原因”的模式，这使得很多统计原理的理解变得困难。我特别希望书中能有更详细地解释，例如在进行卡方检验（chi-square test）时，为何要计算期望频数，以及卡方统计量是如何衡量实际频数与期望频数之间的差异的。这本书在这方面的解释非常简略。同样，在SPSS的使用方面，书中提供的操作指南也显得缺乏足够的灵活性。它通常只演示一种最标准的场景，而对于数据预处理、异常值处理、或者根据研究设计选择合适的统计检验方法等关键环节，指导性不足。例如，在进行回归分析时，书中可能只是简单地展示了如何运行线性回归，但对于如何检验回归假设（如残差的正态性、同方差性），或者如何处理多重共线性等问题，则几乎没有提及。这使得读者在遇到真实数据时，常常会感到无所适从。这本书更像是提供了一系列孤立的操作指令，而非一个能够引导读者建立统计思维的框架。这种知识的碎片化，使得读者难以将零散的知识点融会贯通，从而在面对复杂的统计问题时，难以进行有效的分析和决策。

评分☆☆☆☆☆

这本书在试图解释统计概念时，很多时候选择了最直接、最简化的表述方式，这虽然对于完全零基础的读者可能略有帮助，但对于有一定心理学背景，或者希望深入理解统计学原理的读者来说，则显得过于单薄。我特别期待书中能有更多关于抽样方法在心理学研究中重要性的阐述，例如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，以及不同抽样方法对研究结果的普适性和可信度可能产生的影响。这本书在这方面几乎是空白。同样，在讲解统计推断时，书中对置信区间（confidence interval）的解释也显得不够深入。它仅仅是提到了置信区间代表了参数可能存在的范围，但并未详细解释置信水平（confidence level）的含义，例如95%置信水平意味着什么，以及置信区间的宽度所传达的信息。在SPSS部分，书中提供的操作指南也缺乏灵活性，往往只针对一种最标准的数据格式和分析场景。当读者在实际研究中遇到数据编码不规范、缺失值处理不当、或者需要进行数据合并、分割等操作时，书中提供的有限指导就显得捉襟见肘。这本书似乎默认了读者能够获得“干净”的数据，并且只需要进行最基础的分析，这与真实的心理学研究实践相去甚远。很多时候，数据清洗和准备阶段的工作量远远大于实际统计分析，而这本书对这一关键环节的指导却显得苍白无力。

评分☆☆☆☆☆

《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》给我的整体感觉是，它更像是一本“如何操作SPSS”的指南，而非一本“如何理解统计学”的教材。书中大量篇幅被SPSS界面的截图和操作步骤所占据，而对于统计概念的深入解释却相对不足。例如，在讲解假设检验时，书中只是笼统地介绍了零假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）的概念，以及p值的含义，但对于I类错误（Type I error）和II类错误（Type II error）的权衡，以及功效（power）在研究设计中的重要性，则几乎没有讨论。更令人遗憾的是，书中在SPSS的使用指导上，也显得不够全面。例如，它没有详细介绍如何利用SPSS进行更复杂的数据管理操作，如变量的重新编码、派生变量的创建、或者数据的合并与追加。许多时候，读者需要进行一些预处理才能开始分析，而书中对这些预处理步骤的指导却显得非常有限。例如，在进行信度分析时，书中可能仅仅演示了Cronbach's alpha的计算，但并未深入解释其假设条件，或者如何根据因子分析的结果来决定保留或删除某个条目。对于像贝叶斯统计（Bayesian statistics）这样在心理学领域日益重要的分析方法，书中更是丝毫未提及，这使得读者在接触到相关的文献时，可能会感到非常吃力。

评分☆☆☆☆☆

《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》在统计学的严谨性和深度上，存在着明显的不足。书中很多统计概念的解释都停留在表面，缺乏对底层数学原理和逻辑的深入阐述。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，书中只是简单地介绍了组间方差和组内方差的概念，但对于F统计量是如何计算的，以及它如何衡量组间差异相对于组内变异的比例，则没有进行深入的解释。SPSS软件在数据分析方面提供了极大的便利，但这本书对SPSS功能的介绍也显得非常局限。它主要集中在一些最基础的统计分析操作，例如t检验、ANOVA和简单的回归分析。对于SPSS中更高级的数据管理、数据可视化、以及一些专门的统计分析模块（如混合效应模型、生存分析等）的介绍，则付之阙如。这使得读者即使熟练掌握了书中介绍的操作，在面对更复杂的心理学研究时，也可能束手无策。此外，书中在讨论统计检验的p值时，对p值本身的局限性，例如它并不代表效应的大小，或者其解释会受到样本量等因素的影响，这些方面的讨论也相对欠缺。这可能会导致读者过度依赖p值，而忽视了对研究结果的全面解读。

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《Understanding Statistics in Psychology with SPSS》在构建读者对统计学在心理学研究中的“价值”和“意义”的认知方面，显得有所欠缺。书中很多时候只是机械地罗列统计公式和SPSS的操作步骤，而未能充分解释这些统计方法是如何帮助我们解答心理学研究中的关键问题的。例如，在讲解假设检验时，书中只是简单地定义了零假设和备择假设，但未能深入阐述为什么我们需要进行假设检验，以及假设检验的结论对我们理解心理现象有何指导意义。SPSS软件本身功能强大，但这本书对SPSS的介绍也显得非常基础。它似乎只关注了最常见的统计分析，例如t检验、ANOVA和简单的线性回归，而对于一些更复杂的分析技术，如聚类分析（cluster analysis）、判别分析（discriminant analysis）、或者多层线性模型（multilevel modeling）等，则完全没有提及。这使得读者在面对更具挑战性的研究问题时，可能会因为不了解SPSS的丰富功能而感到受限。此外，书中在讨论统计显著性时，对效应量的强调也显得不足。它更倾向于让读者关注p值，而对效应量在解释研究结果的实际重要性、以及在科研决策中的作用，则缺乏足够的阐述。这可能会导致读者将统计显著性误解为研究结果的重要性。

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