Applied Multiple Regression/Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, 3rd Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Routledge

作者:Jacob Cohen

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2002-8-1

价格:USD 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780805822236

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
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行为科学研究方法精要：多重回归与相关分析 本书旨在为行为科学领域的学生、研究者和从业者提供一个全面而深入的统计分析工具箱，专注于理解和运用多重回归与相关分析这两个核心统计技术。这不是一本枯燥的统计学教科书，而是一本真正服务于行为科学研究实践的指南，它强调统计方法如何帮助我们揭示人类行为的复杂模式，解决实际研究问题，并做出更明智的决策。 核心内容概述： 本书的重点在于将统计理论与行为科学研究的实际应用紧密结合。我们相信，掌握统计分析方法的关键在于理解其背后的逻辑，以及如何将其有效地应用于研究设计、数据收集和结果解释的各个环节。 回归分析基础与进阶： 我们将从最基本的简单线性回归模型开始，逐步深入到多重线性回归，详细阐述如何构建、解释和评估回归模型。这包括对自变量和因变量的选择、模型假设的检验、回归系数的解释、模型拟合度的评估（如R平方）以及预测值的生成。在此基础上，我们将探讨一系列更高级的回归技术，以应对真实世界研究中的复杂情况。例如，我们将会讨论： 分类变量的处理： 如何在回归模型中纳入分类自变量（如性别、处理组别），理解虚拟变量（dummy variables）的概念及其编码方式。 交互作用（Interaction Effects）： 识别和解释当两个或多个自变量共同作用于因变量时产生的效应，这在行为科学中尤为常见，因为许多行为现象都是多因素相互作用的结果。 多项式回归（Polynomial Regression）： 分析自变量与因变量之间非线性关系的可能性。 层次回归（Hierarchical Regression）： 逐步引入自变量，以评估不同变量对因变量贡献的相对重要性，这对于检验理论模型尤其有用。 稳健回归（Robust Regression）和鲁棒性（Robustness）： 探讨当模型假设（如误差的正态性或同方差性）被违反时，如何选择更稳健的统计方法。 相关分析的深度探索： 相关分析是理解变量之间线性关系强弱和方向的基础。本书将详细介绍皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）的计算、解释及其统计显著性检验。更重要的是，我们将超越简单的双变量相关，深入探讨： 偏相关（Partial Correlation）： 控制一个或多个协变量的影响后，两个变量之间的真实相关性。这对于隔离特定变量的作用至关重要。 复相关（Multiple Correlation）： 评估一组自变量与因变量之间的整体线性关系强度。 结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）的初步接触（可选，根据章节安排）： 在某些版本中，本书可能会为读者提供结构方程模型的基本概念介绍，这是一个更强大的框架，允许同时估计多个回归关系，并检验理论模型。 模型诊断与评估： 统计模型的有效性不仅取决于其拟合程度，还取决于其稳健性和对研究问题的解释力。本书将详尽介绍模型诊断的各项技术，包括： 残差分析（Residual Analysis）： 检查模型假设是否满足，识别潜在的异常值或模式。 多重共线性（Multicollinearity）的检测与处理： 理解自变量之间高度相关可能带来的问题，以及如何诊断和应对。 异常值（Outliers）和高杠杆点（High Leverage Points）的识别： 了解这些特殊数据点对回归结果的影响，以及如何合理处理。 研究设计与应用视角： 本书的核心优势在于其对研究设计和实际应用的重视。每个统计概念的引入都将伴随实际的行为科学研究案例，例如： 心理学： 探索影响学习成绩的因素，预测工作满意度，理解成瘾行为的驱动因素。 社会学： 分析社会经济地位对健康结果的影响，预测犯罪率，理解教育机会的社会决定因素。 教育学： 评估教学干预的效果，预测学生的学业成功，理解动机与学习的关系。 管理学： 预测员工绩效，理解领导力风格的影响，分析市场营销活动的有效性。 临床实践： 预测治疗结果，识别高危人群，理解疾病的风险因素。 本书将引导读者思考： 在具体研究问题下，如何选择最合适的回归或相关模型。 如何设计能够有效收集所需数据的研究。 如何批判性地解释回归和相关分析的结果，并将其转化为有意义的结论。 如何避免常见的统计误区和过度解释。 软件实现辅助： 虽然本书侧重于统计原理和应用，但它也将为读者提供在常用统计软件（如SPSS, R, Stata等）中实现这些分析的指导。通过实际操作演示，读者可以更直观地理解分析过程，并能够独立完成数据分析任务。 目标读者： 本书适合所有希望深入理解和应用多重回归与相关分析进行行为科学研究的人员。无论您是本科生、研究生，还是已经工作的研究人员或实践者，只要您希望能够： 科学地量化和解释变量之间的关系。 构建预测模型，预测特定结果。 检验复杂的理论模型。 更严谨地评估干预措施的效果。 提高研究的科学性和可信度。 那么，本书将是您不可或缺的工具。我们致力于帮助您掌握这些强大的统计工具，从而在您的研究领域取得更大的成就。

评分☆☆☆☆☆

这是一本相当赞的书，用了一夜时间读完。我感兴趣的是书中对于curvelinear和interation两部分的介绍，相当见功力。其对于centered的阐述很有启发。但也流于探索性研究，想要进一步发展之很困难。 据介绍这两部分是后面两个新加入的作者的贡献，有必要查查他们的书。...

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评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是一场马拉松，而不是短跑。它的详尽程度对于希望快速解决眼前问题的读者来说，可能会显得有些冗长。然而，正是这种“冗长”的背后，蕴含着作者对统计学严谨性的极致追求。我记得我在尝试构建一个包含多个协变量和交互项的预测模型时，遇到了收敛问题，翻遍了手头的许多资料都不得要领。最后，是这本书中关于模型设定诊断和残差分析的专门章节，提供了一个系统的故障排除流程。它没有简单地说“你的模型有问题”，而是详细列出了从正态性到同方差性，再到潜在的异质性回归系数，每一个可能出现偏差的环节及其对应的修正方法。这种层层递进的排查机制，极大地提升了我对数据质量和模型适用性的敏感度。对于那些真正渴望从“数据使用者”蜕变为“数据架构师”的人来说，这种细致入微的指导是无价之宝。它教会的不是如何按下软件按钮，而是如何设计一个能抵抗现实世界复杂性的、健壮的分析框架。

评分☆☆☆☆☆

这本统计学的经典之作，简直是行为科学领域研究者手中的“圣经”。我记得我第一次拿到这本书时，就被它那严谨的逻辑和详尽的解释所震撼。对于那些初次接触多元回归分析，或者希望深入理解其背后数学原理的研究者来说，这本书提供了无与伦比的深度和广度。它不仅仅是罗列公式，更是循循善诱地引导读者理解每一步决策背后的假设检验逻辑。作者对模型构建的细腻处理，尤其是在处理多重共线性、异常值检测以及如何恰当地报告结果方面，提供了非常实用的指导。我特别欣赏它在解释复杂概念时所采用的类比和实例，这使得那些原本抽象的统计概念变得生动易懂。例如，在讲解层次回归（Hierarchical Regression）时，作者用一个日常生活中遇到的具体研究情境贯穿始终，让读者清晰地看到每增加一个变量对解释力提升的边际贡献。这本书的排版和插图设计也极佳，清晰的图表能够立刻将复杂的交互作用可视化，这对于需要向非专业人士解释研究结果的人来说，简直是福音。总而言之，如果你想真正掌握多元回归这门强大的工具，并将其应用于复杂的人类行为数据分析中，这本书是无可替代的起点和终点。

评分☆☆☆☆☆

这本书最令人赞叹的一点，在于它对统计哲学层面的探讨，这一点往往在纯粹的操作手册中被忽略了。作者不仅仅是在教你“怎么做”，更是在引导你思考“为什么要这么做”以及“这么做意味着什么”。例如，在讲解模型解释力（$R^2$）的局限性时，它用清晰的语言指出了统计显著性与实际重要性之间的鸿沟，这对于那些被量化学术指标过度束缚的研究者来说，是一种及时的警醒。此外，书中对因果推断在回归语境下的讨论也十分审慎和全面，强调了相关性不等于因果性的基本原则，并介绍了如何通过设计和特定模型的选择来逐步逼近因果解释。这种对研究伦理和科学严谨性的强调，贯穿于全书的始终，使得读者在掌握了强大的分析工具的同时，也培养了一种审慎的、批判性的研究态度。它不是一本教你“如何快速发表论文”的指南，而是一本旨在培养“严谨的科学思想家”的工具书，其价值是长远且深刻的。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上关于回归分析的书籍汗牛充栋，但大多数要么过于浅尝辄止，只停留在软件操作层面，要么就是纯粹的数学推导，让人望而却步。这本书却奇迹般地找到了那个完美的平衡点。我是一名侧重于社会心理学的研究生，我们面对的数据往往充满了噪音和微妙的潜在结构，简单的线性模型根本无法捕捉全貌。这本书的价值就在于它毫不回避地探讨了复杂情境下的模型选择和修正策略。比如，关于中介效应（Mediation）和调节效应（Moderation）的讨论，它没有满足于介绍经典的Baron和Kenny步骤，而是深入剖析了更现代、更稳健的Bootstrap方法，并清晰地指出了每种方法的优缺点和适用范围。我尤其喜欢它对效应量（Effect Size）报告的强调，这彻底改变了我过去只关注P值的心态，让我学会了如何用更具实际意义的指标来衡量模型的实际解释力。阅读过程中，我感觉自己仿佛有一个经验丰富的导师在身边，随时准备解答我在处理真实世界数据时遇到的各种棘手问题。这本书的深度，绝对能支撑一个学者走过从硕士到博士，乃至职业研究生涯的漫长道路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事教育测量和评估的学者，我经常需要处理具有特定结构的数据，比如多层次数据或重复测量设计。这本书在这些高级主题上的覆盖面和处理深度，远远超出了我最初对一本“基础”回归教材的期望。它巧妙地将传统回归框架与更先进的、针对特定行为科学场景的模型进行了衔接。例如，在介绍如何处理分类变量时，它不仅停留在哑变量的设置，还探讨了对比编码（Contrast Coding）在解释效应上的优势，这对于理解特定组间差异的意义至关重要。再者，它对多重比较校正的讨论，非常贴合我们领域中频繁进行事后检验的现实需求，提供的 Bonferroni、Tukey 等方法的应用场景区分得非常到位，避免了“一刀切”的误用。这本书的语言风格，虽然学术性强，但逻辑链条异常清晰，仿佛在引导你走过一座设计精巧的迷宫，每一步都有明确的指向。它真正做到了“为行为科学而生”的定位。

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挺基础 不罗嗦 不易懂 还是得有点基础

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行为科学回归统计的圣经啊～

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力透纸背的解释，加上教授的优雅诠释。不过到最后我还没有看到DFFITS和Cook's D有什么区别，难道仅仅是一个有符号一个没有符号吗？（后来才知道Cook's D is aggregated for all cases, DFFit is for a specific case）

评分☆☆☆☆☆

力透纸背的解释，加上教授的优雅诠释。不过到最后我还没有看到DFFITS和Cook's D有什么区别，难道仅仅是一个有符号一个没有符号吗？（后来才知道Cook's D is aggregated for all cases, DFFit is for a specific case）

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Regression 一直学得乱七八糟的，这本书（以及这门课）算是解开许多疑惑……