无论中外,统计学一直是各相关专业学生的梦魇。Frederick J.Gravetter和Larry B.Wallnau两位教授正是考虑到这一点,从而以深入浅出、通俗易懂的方式,将统计知识清晰地整合到实际的行为科学研究中,以直接、易学、详尽的方法向学生讲授统计学的应用。
本书自出版以来一直是美国心理学、社会学等专业领域中使用最广的统计学教材,是一本非常适用于数学基础薄弱学生的统计入门书。
通俗易懂,入门必备。只是有些地方略有瑕疵,我仅把我能发现的一些问题找出来。本人才疏学浅,如有不对之处,望指正;如有遗漏之处,望补充。 1、P28 :“学习检查 4、(但是可以至少回答有三个被试得分可能为X=73)” 2、P28 :页末 “Y轴的高度大概是X轴长度的1/3~3...
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...
评分为了学统计同时看了《行为科学统计》、《行为统计学基础》、《商务与经济统计》、《深入浅出统计学》。都是好书,但推荐前两本。第三本对公式和过程解释得不是特别简单,最后的不够系统,但是对核心概念解释得比较好,我是拿来参考不懂的概念的。本文以《行为科学统计》为主进...
评分在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行:“标准误:标准差除以样本量的平方根”。这是我对“数据处理”部分特地作出的一条说明。前些天打开看到的时候,不禁觉着有些囧。当年我们的《生物统计学》是一门选修课,授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人,长得...
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...
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。
评分六颗星!! 拯救了我,一枚零基础的渣渣。 是本能让你喜欢上统计,初步学会统计,并且相信以后可以继续学好统计的书!
评分超赞,完胜张厚璨那本,入门强推
评分说的是人话
评分卧槽我可以打十分么!!!!!觉得统计难的旁有,觉得自己数学不好的旁有,觉得自己根本学不会统计的旁有,是因为乃们没有遇到这本书啊啊啊啊啊啊啊!!!一比较国内的统计书全特喵的是战斗力负五渣渣啊渣渣!
评分文科生也可以读得懂的统计学
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