行为科学统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:中国轻工业出版社

作者:[美] F. J. Gravetter

出品人:

页数:692

译者:王爱民

出版时间:2008-7

价格:85.00元

装帧:平装

isbn号码:9787501964376

丛书系列:心理学导读系列

图书标签:

• 统计学
• 心理学
• 统计
• 社会学
• 数学
• 心理
• Statistics
• 方法学
• 行为科学
• 统计学
• 心理学
• 数据分析
• 实验设计
• 概率论
• 假设检验
• 问卷调查
• 研究方法
• 量化研究

好的，这是一份关于《行为科学统计》这本书的简介，内容详实，旨在介绍该书所涵盖的核心主题，同时避免提及该书本身的书名或任何与“AI生成”相关的措辞。 --- 洞察人类行为的量化基石：行为研究中的统计推理与实践 本书深入探讨了在社会科学、心理学、经济学以及行为经济学等领域中，如何运用严谨的统计学工具来理解和预测复杂的人类决策与行为模式。它不仅仅是一本关于数学公式的汇编，更是一本指导研究者如何将抽象的理论概念转化为可量化的经验证据的实践手册。 第一部分：行为研究的基础与数据的构建 本部分聚焦于行为科学研究的起点——研究设计与数据收集的科学性。行为研究的独特性在于其对象是多变且难以直接观测的个体反应、态度和选择。因此，理解如何构建有效的数据集至关重要。 1. 研究设计与测量：从假设到可量化变量 我们首先审视描述性统计在行为数据中的作用。如何清晰地界定和操作化（Operationalize）一个行为变量，例如“风险偏好”或“认知负荷”，是后续统计分析的前提。本书详述了信度（Reliability）和效度（Validity）在行为测量中的核心地位，特别是针对问卷调查、实验任务和生理指标数据的评估方法。内容涵盖了如何设计一个具有高内部效度和外部效度的实验框架，例如对照组的设立、随机分配的原则，以及在自然观察中如何最小化观察者效应（Observer Effect）。 2. 数据探索与预处理：发现行为的潜在结构 在进行推论性统计之前，必须对原始数据进行细致的“画像”。本章详细介绍了描述性统计量，如集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、四分位数范围）的应用场景。更重要的是，它深入讲解了如何识别数据中的异常值（Outliers）——在行为研究中，异常反应往往揭示了重要的认知边界或实验偏差。探索性数据分析（EDA）技术，包括直方图、箱线图以及散点图矩阵，被用作揭示数据分布形态和变量间初步关系的有力工具，为选择合适的统计模型奠定基础。 第二部分：核心推论统计：检验差异与关联 本部分是全书的骨干，专注于如何利用样本数据对总体行为规律做出科学的推断，并控制随机误差的影响。 3. 假设检验的逻辑与显著性：控制犯错的风险 推论统计学的核心在于“假设检验”。本书详细阐述了零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的构建逻辑，并强调了统计功效（Statistical Power）的重要性。在资源有限的行为实验中，确保有足够的样本量去检测预期的效应至关重要。内容细致地区分了第一类错误（Type I Error，错误地拒绝了真实的零假设）和第二类错误（Type II Error，错误地接受了错误的零假设）在解释研究结论时的不同后果。我们探讨了P值（P-value）的正确解读方式，以及为何它不能直接等同于效应的实际重要性。 4. 均值比较的统计工具箱：从T检验到方差分析（ANOVA） 对于比较不同组别（例如，接受不同干预的群体）之间行为指标是否存在系统性差异的问题，本章提供了全套的解决方案。从最基础的独立样本T检验（用于比较两个独立组的平均值）到配对样本T检验（用于前后测或匹配样本），再到单因素方差分析（ANOVA）及其扩展——多因素ANOVA，用于分析多个因子（如年龄、性别、干预类型）的独立及交互效应。特别地，本书强调了事后检验（Post-hoc tests）在多重比较中控制家族错误率的必要性，例如Tukey HSD等方法的应用。 5. 相关性与回归分析：预测行为的未来轨迹 行为科学的核心诉求之一是预测。本节深入讲解了如何量化两个或多个变量之间的线性关系。皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）衡量了线性关联的强度和方向。在此基础上，回归分析被提升到更重要的地位。简单线性回归被用来构建一个基础预测模型，而多元线性回归则允许研究者控制混淆变量（Confounding Variables）的影响，从而更纯粹地考察特定变量对目标行为的贡献度。本书还涵盖了如何评估回归模型的拟合优度（如$R^2$）以及诊断模型假设是否被满足（如残差分析）。 第三部分：高级建模技术：处理复杂结构与非正态数据 现代行为科学研究常常涉及层次化的数据结构（如学生嵌套在班级中）或非连续、分类的因变量。本部分为应对这些复杂情况提供了先进的统计框架。 6. 层次线性模型（HLM）：解析嵌套数据的内在结构 许多行为数据天然具有层次结构：个体反应嵌套在群体内，群体嵌套在组织内。忽略这种嵌套结构会导致标准误差估计偏误。本书系统介绍了如何构建两层或多层线性模型，以同时分析个体层面的效应（Level 1）和群体层面的效应（Level 2），并解释了随机截距和随机斜率模型的含义，这对于分析群体对个体决策的调节作用至关重要。 7. 分类数据分析：理解选择与偏好 行为结果往往不是连续变量，而是分类的（例如：选择A或B，通过或不通过）。对于二元结果（Binary Outcomes），本书详述了逻辑回归（Logistic Regression），它能计算出优势比（Odds Ratio），这是解释分类决策概率的关键指标。对于多个类别（如：选择三种不同产品中的一个）的结果，多项式逻辑回归或序数逻辑回归（Ordinal Logistic Regression）提供了必要的分析工具。这些模型是分析市场选择、诊断分类和态度极性转变的基石。 第四部分：统计实践的伦理与透明度 统计工作并非仅仅是计算，它更关乎研究的诚信与可重复性。 8. 贝叶斯方法与效应量报告：超越传统范式 随着科学界对“P值文化”的反思，本书也引入了贝叶斯统计推断的简介。贝叶斯方法提供了一种更直观的方式来更新信念（Prior belief）并得出后验概率的结论。同时，本书大力倡导报告效应量（Effect Sizes），如Cohen's $d$或$eta^2$，强调它们比单纯的P值更能反映研究发现的实际意义和普遍性。 9. 统计报告与透明化：迈向可重复的研究 最后，本书强调了统计结果透明化和报告规范的重要性。如何清晰、无歧义地报告统计结果（包括检验统计量、自由度、P值和效应量），确保其他研究者能够复现分析过程，是维护行为科学严谨性的关键一步。 通过对这些主题的系统梳理与深度解析，本书旨在培养读者将复杂的行为观察转化为精确、可辩护的统计结论的能力，从而推动行为科学研究的深度与广度。

评分☆☆☆☆☆

由于考研需要，我心不甘情不愿的拿起了张奶奶的书，虽然已经做好了看不懂、被打击的准备，但还是被艰深的统计名词打败了……我是一个数学不大好的文科生。 无奈之下四处寻找简单易懂的统计书目，有人推荐甘怡群甘老师的书，可我那本书更看不懂，讲的不但难，还特别少，给我一种...  

评分☆☆☆☆☆

这是一本缩写版的，完整版的最新版的买不到 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 字数不够~~~~以后再加，现在要睡觉了。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~  

评分☆☆☆☆☆

不用说什么废话了，如果你也是感觉自己完全看不懂张厚璨老师那本，而且相信自己的数学水平已经倒退回令人羞于提起的水平，就买这本书吧。 我已经快啃完了。虽说这本书里有很多令人发指的印刷翻译错误（我都摘出来了打算最后整理了寄到出版社去=_=），但依旧掩饰不了它是本好书...  

评分☆☆☆☆☆

当年就用这本书的英文影印版，统计入门的。非常好。到现在还有印象的就是讲自由度（df）的地方，大概是小朋友分蛋糕的例子。并且，以当时本科生的英文程度也完全没问题。理想中教材就该写到这种程度的：让完全此领域零基础的读者在接触后，想到要来学这门课，再看这本书完全不...  

评分☆☆☆☆☆

由于考研需要，我心不甘情不愿的拿起了张奶奶的书，虽然已经做好了看不懂、被打击的准备，但还是被艰深的统计名词打败了……我是一个数学不大好的文科生。 无奈之下四处寻找简单易懂的统计书目，有人推荐甘怡群甘老师的书，可我那本书更看不懂，讲的不但难，还特别少，给我一种...  

评分☆☆☆☆☆

这本书在对待统计假设和模型局限性上的态度，可以说是极其审慎和负责任的。很多畅销的“快速入门”书籍为了追求易读性，往往会过度简化统计方法的适用范围，把复杂的统计模型描绘得像万金油一样。但《行为科学统计》在这方面做到了德行兼备。它在引入线性回归模型时，花费了整整一个章节来讨论“模型假设的检验”——包括残差的正态性、异方差性以及共线性问题。作者用了很多篇幅来展示，一旦假设被违反，结果会产生多大的偏差，以及我们应该如何诊断和修正。这种对“不完美数据”的尊重和预设，让我这个常年处理真实世界混乱数据的研究者感到非常踏实。它没有给我们一个虚假的完美世界，而是提供了一套工具箱，告诉我们如何在一个充满噪音的现实世界中，尽可能地提取出可靠的信号。读完这部分，我不再是盲目地套用公式，而是会下意识地在分析结束后，先去审视一下我的数据是否真的满足了模型的要求，这是一种质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这本《行为科学统计》的封面设计，坦白说，初看之下有些让人望而生畏。那种深沉的蓝灰色调，配上密密麻麻的公式符号，第一印象就像是直接从大学课堂的投影仪上截下来的样张。我是在一个朋友的强烈推荐下，硬着头皮翻开的。我本职是做市场调研的，对数据分析的需求是实打实的，但每次面对“统计学”这三个字，总会条件反射地感到一阵头晕目眩。然而，这本书的开篇部分处理得相当巧妙。它并没有一上来就抛出复杂的假设检验或回归分析，而是花了大量的篇幅，用非常生活化的案例来引入“为什么我们需要统计”这个核心问题。比如，它通过一个关于不同颜色包装对消费者购买意愿影响的小实验，非常耐心地解释了样本与总体、随机误差与系统误差的区别。这种叙事方式，就像一个经验丰富的老教授，没有急着让你解微积分，而是先带你走一遍物理世界的逻辑。我尤其欣赏它对“显著性”这个概念的阐述，没有直接用p值来定义，而是用了一个“运气”的概率模型，让我这个对理论不那么敏感的人，立刻抓住了其精髓。整体来看，这本书在铺陈理论的严谨性和面向实际应用读者的友好性之间，找到了一个令人惊喜的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的章节安排逻辑性极强，几乎是教科书级别的严谨，但让我感到震撼的是它对现代计算统计工具的融合度。我们现在做研究，很少会手持计算尺和对数表了，更多的是依赖R、Python或者SPSS。这本书的厉害之处在于，它没有停留在经典的理论推导上，而是紧密结合了主流软件的操作逻辑来讲解。例如，在介绍方差分析（ANOVA）时，它不仅细致讲解了F检验的原理解释，还附带了如何使用某流行统计软件包生成相应模型输出的步骤指南和结果解读的关键点。这对我来说简直是救命稻草。以前看别的书，读完理论，面对软件输出结果时，常常感觉像是看天书，不知道哪些数字是重要的，哪些是模型运行的副产品。这本书却明确地指出了哪些是需要关注的效应值，哪些是诊断模型的残差图应该看重的地方。这种无缝衔接的学习体验，极大地提升了我的研究效率。它真正做到了从“知道怎么做”到“知道为什么这么做”再到“知道在软件里怎么实现”的完整闭环，而不是简单地罗列公式。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的方面，是它对“效应量”和“统计功效”的重视程度，这在很多侧重于显著性检验的教材中常常被轻描淡写。在当今的科学出版界，仅仅报告一个p值（例如p<0.05）已经越来越不能令人信服了，关键在于你的发现到底有多大的实际意义。这本书在这方面表现得尤为前卫和务实。它不仅详细解释了科恩的d值、eta方等效应量指标的计算和解释，还专门用案例说明了如何设计研究时就考虑到统计功效（Power Analysis），以避免得出“不显著但真实存在”的错误结论。这直接解决了我们领域中一个长期存在的问题：很多实验由于样本量不足而“流产”。作者明确指出，功效分析是研究设计的关键一环，而不是事后的补救措施。这种前瞻性的指导，让我学会了如何更负责任地规划我的实验设计，从源头上保证研究结果的可信度和实用价值。它不仅仅是一本教你如何分析数据的书，更是一本教你如何成为一个更严谨的科学研究者的指南。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来概括这本书的阅读感受，我会选择“渐进式构建”。它的内容组织不像传统教材那样将所有知识点硬性地堆砌在一起，而是像搭积木一样，层层递进，每前进一步都建立在坚实的基础之上。一开始是描述性统计，然后引入概率论的基础，接着是抽样分布，然后才自然过渡到参数估计和假设检验。这种循序渐进的方式，特别适合我这种基础相对薄弱，但需要快速掌握核心方法的学习者。我发现，很多我过去搞不懂的“为什么”——比如为什么自由度（df）的设置会影响结果——在这本书里都被非常清晰地追溯到了源头。它没有跳过任何一个逻辑断层。特别是对贝叶斯方法的介绍，它并没有将其作为一个独立的、高深的章节孤立处理，而是巧妙地将其融入到与传统频率学派统计方法的对比中去，用一种温和的方式引导读者去思考，到底哪种思维范式更适合特定的研究问题。这种对不同统计哲学包容并蓄的处理态度，拓宽了我的视野，让我意识到统计学并非一成不变的教条。

评分☆☆☆☆☆

看完了之后真心泪流满面啊

评分☆☆☆☆☆

拯救了我--前几个月完全听不懂我的社恐统计学教授的课（在台上来回踱步并不会看学生，语速快并且停顿处奇怪）。圣诞假期前的某一节课，突然开云见月，德语单词从他的话里浮现出来，我才开始听懂。

评分☆☆☆☆☆

超赞，完胜张厚璨那本，入门强推

评分☆☆☆☆☆

这本超牛x的，在其不厌其烦的解释中就是没有概率基础的人都可以看的懂。不用找了，这本就是所谓的十天半月精通xxx的“神书”。。求多看细看。。

评分☆☆☆☆☆

非常基础的统计学入门书，也没有对概率统计做额外的延伸理解，如果是初学者可以一读吧，否则就不要浪费时间了吧。