Introduction to Statistics for the Social and Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Brooks/Cole

作者:Larry B. Christensen

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:1991-5

价格:USD 55.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534150426

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Social Sciences
• Behavioral Sciences
• Introduction
• Data Analysis
• Research Methods
• Probability
• Regression
• SPSS
• R

一本关于统计学在社会与行为科学中应用的实用指南，旨在帮助读者掌握数据分析的核心技能，并自信地解读和运用研究成果。 本书并非直接介绍抽象的统计理论，而是将统计学作为一种强大的工具，聚焦于其在社会学、心理学、教育学、政治学、传播学以及其他行为科学领域的实际应用。我们相信，理解统计学原理的最佳方式是通过解决真实世界的研究问题。因此，本书的内容设计围绕着如何运用统计方法来理解人类行为、社会现象以及与之相关的复杂数据展开。 核心内容聚焦于： 数据理解与组织： 在开始任何分析之前，清晰地理解数据的性质至关重要。本书将引导读者学习如何识别不同类型的数据（定类、定序、定距、定比），如何进行数据的清洗、转换和可视化。我们将探讨各种图表类型（如直方图、散点图、箱线图）的绘制及其解读，帮助读者从海量数据中洞察初步的模式和趋势。 描述性统计： 掌握描述数据的基本工具是理解数据集的关键。本书将深入讲解集中趋势的度量（均值、中位数、众数）、离散程度的度量（方差、标准差、全距、四分位距），以及如何使用这些统计量来概括和总结数据集的特征。我们将通过具体的案例研究，展示如何利用这些描述性统计量来回答诸如“这个群体的平均年龄是多少？”或“不同组别之间的得分差异有多大？”等问题。 概率基础与推断统计的引入： 为了进行更深入的分析，我们需要理解概率的概念及其在统计推断中的作用。本书将以易于理解的方式介绍概率的基本原理，并将其与抽样分布联系起来，为理解统计推断奠定坚实基础。我们将探讨中心极限定理的重要性，以及它如何使我们能够从样本推断总体。 假设检验的核心概念与实践： 假设检验是科学研究中评估证据、做出决策的关键环节。本书将详细介绍假设检验的逻辑框架，包括零假设与备择假设的设定、检验统计量的计算、P值的解读以及显著性水平的选择。我们将从最基础的t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）开始，逐步深入到更复杂的检验方法，并强调在不同研究情境下选择合适检验的原则。 方差分析（ANOVA）的应用： 当研究涉及三个或三个以上组别时的均值比较，ANOVA便成为必不可少的工具。本书将清晰地阐述单因素方差分析的原理，包括F统计量的计算和解释，以及如何进行事后比较（post-hoc tests）来确定具体哪些组别之间存在显著差异。我们将通过教育干预效果、不同心理治疗方法比较等典型案例，展示ANOVA的强大之处。 相关性与回归分析： 理解变量之间的关系是探索因果联系和进行预测的基础。本书将详细讲解相关系数（如Pearson相关系数）的计算与解释，以及如何区分相关与因果。随后，我们将深入探讨简单线性回归和多元线性回归模型，包括回归方程的建立、回归系数的解释、模型拟合优度的评估（R²）以及残差分析。通过这些方法，读者可以学习如何预测某个变量的值，或者量化一个自变量对因变量的影响程度。 非参数统计方法的介绍： 在某些情况下，数据可能不满足参数检验的假设（如正态性）。本书将介绍一些常用的非参数统计方法，如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验和Kruskal-Wallis检验，并说明它们在数据分布不受限时的替代作用。 研究设计与统计方法的选择： 本书不仅仅传授统计技术，更注重培养读者的研究思维。我们将探讨不同类型的研究设计（如实验设计、准实验设计、调查研究）如何影响统计方法的选择，以及如何根据研究问题和数据特点设计有效的分析方案。 统计软件的应用提示（不具体软件操作，但注重概念应用）： 虽然本书不提供特定统计软件的操作指南，但我们会强调在实际研究中如何理解和运用统计软件的输出结果。读者将学会如何解读软件生成的表格和图表，并将这些输出转化为有意义的研究发现。 本书的特点： 强调“为什么”而非“怎么做”： 在教授统计方法的同时，我们更侧重于解释这些方法背后的逻辑和原理，帮助读者建立深刻的理解，而不是死记硬背公式。 真实案例驱动： 所有统计概念都将通过来自社会与行为科学领域的真实研究案例进行阐释，让学习过程更具启发性和实践性。 循序渐进的难度： 内容从基础概念逐步深入到高级技术，确保不同背景的读者都能逐步掌握。 注重批判性思维： 鼓励读者批判性地审视统计结果，理解其局限性，并避免常见的误用。 通过学习本书，读者将能够自信地参与到数据驱动的研究中，从原始数据中提炼有价值的信息，严谨地检验研究假设，并在学术论文、研究报告或专业演讲中有效地呈现自己的分析结果。本书旨在成为社会与行为科学领域学生、研究人员和从业者的得力助手，让他们能够驾驭数据，探索未知。

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坦白说，这本书的深度和广度令人印象深刻，它远超出了我过去对“入门”教材的想象。我原以为它只会停留在描述性统计和最基本的推断统计层面，但令人惊喜的是，它对中高级主题的覆盖也相当到位，而且处理得非常优雅。例如，它对回归分析的讲解，不仅仅停留在简单线性回归的公式层面，而是深入探讨了多重共线性、异方差性等在实际研究中经常遇到的“棘手”问题，并提供了非常实用的诊断和解决策略。书中对ANOVA（方差分析）的阐述也极为透彻，它不仅解释了单因素方差分析，还清晰地区分了重复测量设计与独立样本设计的使用场景，并配以丰富的心理学实验数据示例。我尤其欣赏作者在讨论非参数检验时的态度——他们没有将非参数方法视为“次优选择”，而是作为处理特定类型数据的必要且有效的工具来介绍，平衡了参数方法的普适性和非参数方法的稳健性。对于那些已经有一定基础，渴望将统计知识“精炼”并应用到复杂研究设计中的读者，这本书简直是一本小型参考手册。它的结构安排非常合理，从基础回归推向结构方程模型（SEM）的初步介绍，展现了统计学在当代社会科学研究中广阔的应用前景，让人在学习中充满了探索的动力和对未来研究的信心。

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这本书的语言风格非常“人性化”，读起来完全没有传统教材那种冷冰冰的学术腔调，反而更像是一位经验丰富的导师在耳边娓娓道来。作者在解释那些拗口的概念时，总能找到非常生活化、充满画面感的比喻。比如，当他们解释中心极限定理时，没有直接抛出那个复杂的数学表达式，而是用“一群来自不同村庄、采集了不同大小浆果的采集者，他们的平均浆果数量分布会趋近于一个完美的钟形曲线”这样的故事来阐述，瞬间就把那个抽象的概念具象化了。此外，书中对于统计结果的“解读”部分，简直是黄金篇章。很多教材只教你怎么跑出数字，却不教你怎么跟人“说”这些数字的含义。这本书却花费了大量篇幅教导读者如何撰写研究报告中的“结果”部分，如何避免常见的解读误区，比如过度推断或夸大效应大小。对于我这种未来打算发表论文的研究生来说，这部分的指导价值无可估量。它不仅仅是一本教你如何计算的书，更是一本教你如何进行“统计交流”的书，确保你的研究结论能够被同行准确、有效地理解和吸收。这种对应用和沟通层面的重视，是它与市面上其他教材拉开差距的关键所在。

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我必须承认，这本书在处理统计软件和实际数据集时的细节处理，体现了作者深厚的教学经验和对现代研究实践的理解。它不仅仅是基于理论的讨论，而是紧密围绕当前社会科学研究中最主流的数据处理流程展开。例如，在讲解缺失值处理时，它没有泛泛而谈，而是系统地介绍了就位删除、均值插补、以及更复杂的多元回归插补（Multiple Imputation）等方法，并且明确指出了每种方法在特定情境下的优缺点和适用性，这在很多老旧教材中是看不到的。更让我赞赏的一点是，它非常关注数据可视化的重要性，并将其提升到了与数值计算同等重要的地位。书中关于如何利用图表来识别异常值、检查数据分布的形状，以及如何用散点图矩阵来初步探索变量关系的部分，非常详尽和实用。作者清楚地认识到，现代统计分析不再是黑箱操作，图表是检验模型假设和辅助解释结果的最佳媒介。因此，这本书不仅教会了我如何进行分析，更教会了我如何以一种清晰、可视化、且对数据质量负责任的方式去呈现我的研究成果，这对于任何想在学术界或专业领域有所建树的人来说，都是至关重要的“软技能”。

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这本书绝对是统计学入门的绝佳选择！作为一名对社会科学研究充满热情，但对数字和公式望而生畏的新手，我原本对学习统计学这件事感到非常焦虑。然而，拿到这本书后，我的担忧立刻烟消云散了。它没有一上来就抛出枯燥的理论和复杂的数学推导，而是非常巧妙地将统计学的核心概念融入到大量贴近我们日常研究场景的案例中。比如，它用一个关于学生满意度调查的例子来解释平均数和中位数之间的差异，那种清晰度和直观性是我在其他教材中从未体验过的。作者在介绍假设检验时，并没有直接跳到p值和显著性水平，而是先用一个“猜谜”游戏的方式引导我们理解零假设和备择假设的逻辑，这种循序渐进、寓教于乐的教学方法，极大地降低了学习的门槛。更让我惊喜的是，书中对SPSS等统计软件的操作指导部分，做得极其细致，每一步都有截图和详细的文字说明，即便完全没有接触过软件的人，也能很快上手进行基础的数据分析。这本书真正做到了将“统计”从高高在上的学术象牙塔中解放出来，让它成为我们进行严谨社会科学研究的有力工具。对于初次接触这门学科的读者来说，它无疑是点亮统计学习之路的一盏明灯，让人感觉每翻过一页，自己对数据驱动决策的能力都在稳步提升。

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对于自学统计学的群体而言，这本书的结构设计简直是量身定制的。我发现自己可以非常灵活地根据自己的进度安排学习。它不是那种必须按部就班、跳过任何一章都会迷失的线性结构。例如，如果我当前的研究重点是问卷信效度分析，我可以先快速浏览基础概念后，直接深入到测量误差和因子分析的章节，而不会觉得被其他不相关的内容拖累。书中对统计软件输出结果的呈现方式也极为考究，它们总是会先展示原始的统计表格，然后紧跟着一行清晰的文字说明，告诉你这个表格的哪些数字对应着报告中的哪个句子。这种“输入-输出-解读”的闭环学习模式，极大地强化了知识的内化过程。更重要的是，书中在每一章末尾都设置了“批判性思考”环节，它不满足于让你成为一个机械的计算者，而是鼓励你去质疑数据、质疑方法。比如，它会问：“如果你发现样本量很小，但回归系数却非常显著，你该如何解释这种现象？”这种引导性的问题，迫使读者跳出计算器思维，真正开始像一个统计学家一样思考问题的局限性。这种对批判性思维的培养，是任何快速入门的教材都难以企及的深度。

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