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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:783

译者:

出版时间:2008-12-10

价格:GBP 114.79

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495602200

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• 心理学
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• 统计学
• 行为科学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计推断
• SPSS
• R语言
• 实验设计
• 社会科学

《心理学研究方法与数据分析指南》 本书是一本全面深入介绍心理学研究设计、数据收集和统计分析的综合性指南，旨在帮助读者掌握进行严谨心理学研究所需的理论基础与实践技能。它不仅涵盖了经典的统计学原理，更侧重于这些原理在心理学研究中的具体应用，引导读者理解数据背后的意义，并能独立开展和解读研究。 核心内容涵盖： 第一部分：研究的基石——理论与设计 研究问题的提出与界定： 从广泛的心理学现象出发，学习如何识别有价值的研究问题，并将其转化为清晰、可操作的研究假设。我们将探讨不同类型的研究问题，包括描述性、相关性、因果性问题，并指导读者如何进行文献回顾，了解现有研究成果，避免重复劳动，并为自己的研究奠定坚实基础。 研究设计的类型与选择： 本部分将系统介绍心理学研究中常用的设计类型，如实验研究、准实验研究、相关研究、观察研究、调查研究以及定性研究方法。我们将详细解析每种设计的优缺点、适用范围、内部效度和外部效度的问题，帮助读者根据研究目的和资源选择最合适的研究设计。重点关注如何通过恰当的设计来最大化研究的科学性和严谨性。 抽样与样本代表性： 讨论抽样在心理学研究中的重要性，介绍概率抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非概率抽样（如方便抽样、配额抽样、滚雪球抽样）的方法。重点讲解如何评估样本的代表性，以及样本大小对研究结果的可靠性的影响。 变量的测量与操作化： 深入探讨如何将抽象的心理学概念转化为可测量的变量。我们将介绍不同层次的测量尺度（定类、定序、定距、定比），以及如何确保测量的信度和效度，包括内容效度、结构效度、效标效度等。 第二部分：数据的收集与整理 数据收集技术： 详细介绍多种常用的心理学数据收集技术，包括问卷法（自陈问卷、量表）、访谈法（结构式、半结构式、非结构式）、观察法（自然观察、参与式观察）、心理测量（智力测验、人格测验、态度量表）以及生理测量等。我们将讨论各种技术的优缺点、实施要点和潜在的偏差。 伦理考量与知情同意： 强调在研究过程中必须遵守的伦理原则，包括保护研究参与者的权利、隐私和福祉。我们将详细讲解如何获得知情同意，以及如何处理敏感数据。 数据录入与编码： 指导读者如何高效、准确地将收集到的数据录入统计软件（如SPSS, R）或电子表格，并进行必要的数据编码（如将开放式回答进行分类编码）。 数据清洗与预处理： 介绍数据清洗的重要性，包括识别和处理缺失值、异常值（离群点），以及检查数据逻辑一致性。 第三部分：统计分析的实践——描述性统计 集中趋势的测量： 讲解如何使用均值、中位数、众数来描述数据的中心位置，并分析它们各自的适用场景和局限性。 离散程度的测量： 介绍极差、四分位距、方差和标准差等指标，解释它们如何反映数据的变异程度。 频数分布与图表呈现： 学习如何构建频数分布表，并利用直方图、条形图、饼图、折线图等可视化工具来直观地展示数据分布特征，以便更好地理解数据。 第四部分：统计分析的实践——推断性统计 概率与抽样分布： 建立概率论的基础，理解随机事件和概率的概念。重点讲解抽样分布，这是连接样本统计量与总体参数的关键桥梁。 假设检验的基本原理： 引入假设检验的核心概念，包括零假设（H0）和备择假设（H1），显著性水平（α），p值，以及第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）。 t检验家族： 详细讲解单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验，以及它们的应用场景。我们将指导读者如何解读t检验的结果，判断是否存在统计学上的显著差异。 方差分析（ANOVA）： 介绍单因素方差分析、多因素方差分析，以及重复测量方差分析。重点在于理解方差分析如何用于比较三个或更多组的均值差异，以及事后检验的应用。 相关分析： 讲解皮尔逊积矩相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等，用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将探讨相关性不等于因果性这一重要概念。 回归分析： 介绍简单线性回归和多元线性回归，学习如何建立预测模型，理解自变量对因变量的影响程度，并进行预测。 卡方检验： 讲解独立性卡方检验和拟合度卡方检验，用于分析分类变量之间的关系。 第五部分：进阶统计方法与专题 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设时（如正态性），介绍常用的非参数检验方法，如曼-惠特尼U检验、威尔科克森符号秩检验、克鲁斯卡尔-沃利斯H检验等，并讨论其适用条件。 多项选择题分析： 简要介绍在心理学研究中可能用到的其他统计技术，如因子分析、聚类分析、项目反应理论等（可根据实际内容增减）。 统计软件的应用： 结合实际操作，指导读者如何在常用的统计软件（如SPSS）中进行各项统计分析，包括数据输入、菜单操作、语法使用以及结果解读。 学习目标： 通过学习本书，读者将能够： 1. 理解 心理学研究的基本原理和不同研究设计的特点。 2. 掌握 变量操作化、测量信效度的评估以及抽样方法。 3. 学会 运用描述性统计方法清晰地呈现和总结研究数据。 4. 能够 选择并执行恰当的推断性统计检验，对研究假设进行验证。 5. 熟练 运用统计软件进行数据分析，并正确解读统计结果。 6. 培养 批判性地评估他人研究报告的科学性和局限性的能力。 7. 提高 独立设计和开展心理学研究的信心和能力。 本书注重理论与实践的结合，通过丰富的图表、实例和练习，帮助读者将抽象的统计概念转化为可理解、可操作的技能。无论您是心理学专业的学生，还是对心理学研究方法感兴趣的从业者，本书都将是您提升研究能力、深入理解心理学现象的得力助手。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

作为一名社会学背景的研究生，我常常需要处理那些非正态分布的定序或定类数据，传统的参数检验常常力不从心。这本书在后半部分引入了非参数统计的内容，这部分内容处理得非常到位，充分展现了作者的全面性和前瞻性。他们没有将非参数检验视为“次等选择”，而是将其定位为在数据特征不满足特定假设时，同样强大且可靠的分析工具。比如，对于两个独立样本的比较，书中详细对比了t检验和Mann-Whitney U检验的适用条件，并给出了何时选择后者更为恰当的明确指导。对于更复杂的分类数据分析，比如卡方检验和逻辑回归（Logistic Regression），作者的讲解也特别注重其在社会科学中的应用价值，例如预测某一特定行为发生的概率。特别是逻辑回归的部分，它突破了线性模型只能预测连续结果的限制，非常贴合我们研究诸如“投票意愿”、“接受某种观念”这类二元结果的需求。这本书的覆盖面很广，确保了读者在面对真实、复杂的行为学数据时，不会因为方法论的局限性而受阻。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深沉的蓝色调配上简洁有力的字体，透着一股既专业又不失亲和力的气质。我是在一个咖啡馆里第一次翻开它的，当时只是想随便看看目录，结果就被它清晰的逻辑结构吸引住了。作者在引言部分就强调了统计学在理解人类行为复杂性中的核心地位，这一点非常打动我，因为我之前总觉得统计是个枯燥的工具，但这本书让我看到了它背后蕴含的巨大解释潜力。例如，它在介绍描述性统计时，并没有直接堆砌公式，而是通过大量的行为学案例，比如智力测验得分的分布、情绪反应时间的变化等，来阐述集中趋势和离散度的实际意义。特别是关于“中心极限定理”的解释，作者用了非常生活化的比喻，避免了纯数学推导的晦涩感，让我这个非数学背景出身的读者也能迅速抓住精髓。而且，书中对SPSS等统计软件的操作指南也做得非常细致，每一步都有图文并茂的指示，这对于需要实际应用研究的初学者来说，简直是救星。总的来说，这本书在形式感和实用性上做到了一个非常优秀的平衡，让人愿意捧在手里仔细研读，而不是束之高阁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体阅读体验，给我最大的感受是它对“统计思维”的塑造作用远超于对“统计公式”的传授。作者在全书中贯穿始终的一种理念是：统计分析是一个迭代的、批判性的过程，而不是一次性的计算。在每一个章节的末尾，都会有一个“研究伦理与实践考量”的小节，这在同类教材中是比较少见的。他们会讨论P值误用、效应量报告的重要性，以及如何诚实地向非专业人士传达统计结果的局限性。这使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本研究方法论的指导书。我特别喜欢它在讨论统计推断时，反复强调“可解释性”和“情境依赖性”。例如，在解释相关系数时，它不仅仅停留在强弱的判断上，还会提醒读者警惕相关不等于因果的陷阱，并引导我们思考潜在的混淆变量。这种对研究严谨性的坚持，培养了一种健康的研究习惯。它让我明白，数据分析的终极目标不是发表高分论文，而是更诚实、更深入地理解我们所研究的那个复杂的人类世界。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对回归分析的理解一直停留在“找一条最合适的线”的表面认知上，总觉得多重回归里那些系数的解释充满了模棱两可的风险。然而，这本书在处理线性回归模型时，展现出了惊人的深度和批判性。作者并没有回避多重共线性、异方差性这些令人头疼的问题，反而将其视为模型诊断的关键步骤。他们用非常清晰的图示来解释残差图的意义，并详细阐述了如何通过逐步回归或变量筛选法来优化模型结构。最让我受益的是关于交互作用（Interaction Effects）的讨论。作者通过一个关于“学习时间”和“先前知识”共同影响考试成绩的例子，生动地解释了“边际效应”如何依赖于另一个变量的水平。这种对概念细微差别的捕捉，极大地提升了我对行为数据背后潜在机制的理解层次。我发现，统计模型不仅仅是描述数据，更是构建理论假设的载体。这本书的讲解风格是那种沉稳而有力的，它要求读者投入精力去消化，但回报是扎实的洞察力。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我正在为一个关于社交媒体使用频率与焦虑水平的实验数据发愁，面对那些错综复杂的变量，我感到一种知识上的无助。这本书的第三章，专门讲解了方差分析（ANOVA）的原理和应用，简直是为我量身定做的。我尤其欣赏作者处理“多重比较问题”时的严谨态度。他们不仅解释了为什么不能简单地进行多次t检验，还详尽地比较了Tukey HSD、Bonferroni校正等方法的适用情境和统计学依据。这种层层递进的讲解方式，让复杂的统计概念不再是空中楼阁，而是可以应用于实际研究的有力工具。书中给出的例子，往往紧密围绕着心理学实验设计中常见的因果推断场景，比如药物疗效对比、不同干预措施的效果评估等。更妙的是，作者在讨论假设检验的“功效（Power）”时，加入了对样本量选择的实用建议，这对于我们资源有限的研究者来说至关重要。读完这一章，我立刻回去处理我的数据，思路清晰了许多，对最终结果的解释也更有底气了。这本书的价值就在于，它不仅仅教你如何“跑”统计，更教你如何“思考”统计。

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