Introductory Statistics for the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:Joan Welkowitz

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1976

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780127432601

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 心理学
• 社会学
• 数据分析
• 研究方法
• 概率论
• 统计推断
• 实验设计
• 统计软件

《行为科学导论：统计学方法与应用》图书简介 本书旨在为学习行为科学（如心理学、社会学、教育学等）的学生提供坚实的统计学基础，并着重于如何将这些工具有效地应用于该领域的实际研究和数据分析中。 本书的编排严格遵循行为科学研究的逻辑流程，从基础概念的建立到复杂模型的应用，力求让读者不仅掌握“如何计算”，更理解“为何计算”以及“结果意味着什么”。 --- 第一部分：统计学基础与数据驱动的思维（Foundations and Data-Driven Thinking） 本部分是理解整个统计学框架的基石。我们首先摒弃纯粹的数学枯燥感，将其置于行为科学的语境中。 第一章：行为科学中的数据：从观察到量化 本章探讨行为科学研究的本质——如何将抽象的心理建构（如智力、焦虑、态度）转化为可测量的、可分析的数字。我们将深入讨论测量的层次（名义、顺序、间隔、比率），并强调信度（Reliability）与效度（Validity）在心理测量学中的核心地位。此外，本章还将介绍描述性统计学的基本工具，为后续推断奠定时空背景。 第二章：描述性统计：描绘行为的全景图 数据的组织和总结是科学报告的第一步。本章详细介绍集中趋势的度量（均值、中位数、众数）及其在不同分布形态下的适用性。随后，我们深入探讨变异性的度量，如方差和标准差，并引入图形表示法（直方图、箱线图、散点图）来直观展示数据分布的形态和潜在模式。特别关注正态分布在行为科学中作为理想模型的地位及其偏度与峰度的概念。 第三章：概率论基础：在不确定性中导航 行为科学研究几乎总是面对不确定性。本章系统介绍概率学的基本原理，包括事件的独立性、条件概率以及贝叶斯定理的初步应用。我们重点讲解抽样分布的概念，特别是样本均值的分布，这为理解中心极限定理（Central Limit Theorem）铺平了道路。中心极限定理被视为连接描述统计与推断统计的“桥梁”。 第四章：推断统计学导论：从样本到总体 本章是推断统计学的门户。我们将详细解释参数估计的两种主要方法：点估计和区间估计（置信区间）。置信区间的构建不仅要求读者计算数值，更要求理解其背后的概率意义——“我们有多大的把握相信这个区间包含了真实的总体参数？”本章还引入了假设检验的逻辑框架：原假设（$H_0$）与备择假设（$H_A$）的构建、第一类错误 ($alpha$) 和第二类错误 ($eta$) 的权衡，以及功效（Power）的重要性。 --- 第二部分：核心推断技术与假设检验（Core Inferential Techniques） 本部分聚焦于行为科学中最常用、最核心的参数检验方法，强调每种检验的适用条件和结果的解释。 第五章：Z检验与T检验：比较均值的利器 本章聚焦于比较一个或两个样本均值的统计方法。我们将从Z检验（当总体标准差已知时）入手，逐步过渡到更常用的T检验。详细区分单样本T检验、独立样本T检验（考察不同组别差异，例如干预组与对照组）和配对样本T检验（考察前后测或相关个体差异）。对T分布的理解将贯穿本章，帮助读者理解自由度的概念如何影响检验的敏感性。 第六章：方差分析（ANOVA）：多组比较的系统方法 当研究涉及三个或更多组别的比较时，ANOVA成为首选工具。本章将T检验的原理推广到更复杂的场景。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）：讲解F统计量的构建（组间方差与组内方差之比），并深入探讨“显著性”意味着存在总体差异，但并未指明具体差异在何处。 事后检验（Post-Hoc Tests）：详细介绍Tukey's HSD、Bonferroni校正等方法，以控制I类错误率。 重复测量方差分析：处理同一被试在不同时间点或条件下测量的重复数据，强调其对样本独立性假设的优势与挑战。 第七章：分类数据分析：卡方检验（Chi-Square Tests） 行为研究中存在大量分类数据（如性别、同意/不同意、反应类型）。本章专门处理这些计数数据。 拟合优度检验：检验观察到的分布是否与理论分布相符。 独立性检验：检验两个分类变量之间是否存在关联（例如，教育水平与投票倾向）。本章强调在解读卡方结果时，应结合效应量（如Cramer's V）以评估关联的强度，而非仅依赖p值。 --- 第三部分：关联与预测：相关与回归模型（Association and Prediction） 本部分将视角从差异性检验转向变量间的关系建模，这是建立预测模型和理解复杂交互作用的基础。 第八章：相关分析：探索关系的强度与方向 本章侧重于测量两个连续变量之间线性关系的方法。详细介绍皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的计算、解释及其局限性（如对异常值的敏感性）。同时，介绍适用于非线性或非正态数据的斯皮尔曼等级相关和肯德尔 $ au$。本章的重点是区分“相关不等于因果”这一关键原则。 第九章：简单线性回归：建立初步预测模型 相关分析的自然延伸是回归分析。本章介绍如何利用一个自变量（Predictor）来预测一个因变量（Outcome）。读者将学习如何计算回归线（最小二乘法），理解斜率和截距的实际意义，并评估模型的拟合优度（$R^2$）。本章将引导读者从描述关系深入到预测行为。 第十章：多元线性回归：控制混淆变量与多重预测 在现实的心理学研究中，行为往往由多个因素共同决定。本章扩展到多元回归模型，探讨如何同时纳入多个预测变量。重点讨论偏回归系数的解释（在控制其他变量影响下的效应），以及多重共线性的处理方法。此外，本章会涉及层次线性模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM）的初步概念，以应对嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中）的挑战。 --- 第四部分：高级主题与效应量（Advanced Topics and Effect Sizes） 最后一部分旨在拓宽读者的视野，介绍现代行为统计学对“显著性”之外的更深层需求的关注。 第十一章：效应量与统计功效分析：超越P值 本书强调，仅仅报告p值是不够的。本章系统介绍各种效应量的计算和解释，如Cohen's $d$（均值差异）、$eta^2$（方差解释比例）和Odds Ratio。读者将学习如何利用这些指标来评估研究结果的实际重要性（Practical Significance）。同时，详细讲解事前功效分析（A Priori Power Analysis），指导研究者确定所需的最小样本量，以确保研究设计具有足够的检测能力。 第十二章：非参数统计：当数据不合作时 并非所有行为数据都满足正态性或方差齐性的严格假设。本章为读者提供了一套强大的备用工具箱。介绍与参数检验相对应的非参数方法，包括：Mann-Whitney U检验（对应独立T检验）、Wilcoxon符号秩检验（对应配对T检验）和Kruskal-Wallis H检验（对应单因素ANOVA）。重点阐述何时选择非参数方法，以及如何解释其结果。 第十三章：探索性因子分析（EFA）：数据降维与结构发现 在探索新的测量工具或理论模型时，数据降维至关重要。本章介绍探索性因子分析的基本原理，用以识别潜在的、不可直接观察的潜在构念（Latent Constructs）。我们将讨论如何选择因子数、因子旋转（如正交与斜交旋转）的意义，以及如何根据因子载荷矩阵来命名和解释新发现的维度。 --- 总结： 本书不仅是一本统计学手册，更是一本行为科学研究方法论的实践指南。通过大量的行为科学实例和案例分析，读者将被培养成一名审慎的、能够批判性评估研究文献的科学工作者，并有能力独立设计、执行和解释复杂的实证研究。

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作为一个正在学习心理学专业的学生，我深知数据分析能力的重要性。很多时候，我们阅读的文献充满了各种统计术语和图表，理解这些内容对我来说是一大挑战。这本书“Introductory Statistics for the Behavioral Sciences”的出现，仿佛是为我量身定做的。我非常期待书中能够深入探讨推论性统计的部分，特别是假设检验。我希望作者能够详细解释p值、置信区间、第一类错误和第二类错误等核心概念，并且清楚地说明它们在行为科学研究中的应用场景。我希望通过这本书，我能够掌握如何根据研究问题选择合适的统计检验方法，比如t检验、ANOVA、卡方检验等等，并且理解这些检验结果的实际含义。此外，我期待书中能够提供实际操作的指导，比如如何使用统计软件（如SPSS或R）来执行这些分析，并解读输出结果，这样我才能真正地将统计学知识转化为研究能力。

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这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，色彩柔和，排版简洁，给人一种专业而不失亲和力的感觉。我尤其喜欢书名“Introductory Statistics for the Behavioral Sciences”的字体选择，既显得正式，又透着一丝引导探索的意味。拿到手上，纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，让人感觉内容一定很扎实。虽然我还没有深入阅读，但单从装帧设计来看，这本书就已经成功地引起了我的好奇心。我期待它能以一种易于理解的方式，将统计学这门看似艰涩的学科，与行为科学领域紧密联系起来，让我能够更好地理解和分析那些与人类行为相关的研究数据。封面上那些抽象的图形元素，也暗示了书中可能包含的图表和可视化工具，这对于我这种视觉型学习者来说，无疑是一大福音。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供丰富的实例和应用，让我能够学以致用，将统计学的工具应用于我感兴趣的行为科学问题中。

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说实话，我对统计学的恐惧感一直挥之不去，总觉得那是一堆冰冷的数字和复杂的公式。但“Introductory Statistics for the Behavioral Sciences”这个书名，让我看到了将统计学与我更感兴趣的人类行为联系起来的可能性。我希望这本书的叙述方式能够非常注重概念的清晰度和逻辑的严谨性，同时又不失启发性。我期待它能引导我一步步地理解统计思维，而不是简单地记忆公式。我希望书中能够包含一些关于数据可视化和图表解读的章节，教我如何从图形中提取有用的信息，以及如何避免被误导性的图表所欺骗。此外，我希望这本书能够强调统计学在研究设计阶段的重要性，例如如何合理地设计抽样方案、如何控制混淆变量等，这些对于确保研究的科学性和可靠性至关重要。我期待这本书能够打破我对统计学的刻板印象，让我发现它的魅力所在。

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我对于统计学在行为科学中的应用一直抱有浓厚的兴趣，但往往被一些入门书籍的枯燥和理论性所劝退。这本书的标题“Introductory Statistics for the Behavioral Sciences”吸引了我，它暗示了这本书将统计学与我们所关心的行为紧密结合。我非常希望这本书能够通过大量生动、真实的案例来展示统计学在心理学、社会学、教育学等领域的实际应用。例如，如何利用统计学来分析问卷调查数据，评估干预措施的效果，或者揭示不同群体之间的差异。我期待书中能够展示如何将抽象的统计模型与具体的研究问题对应起来，并教会我如何解读和解释这些统计结果，使其能够有效地支持和发展行为科学的理论。我希望这本书不仅仅是传授知识，更能激发我对于数据驱动研究的兴趣，让我看到统计学作为一种强大工具，如何能够帮助我们更深入地理解人类行为的复杂性。

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我一直觉得，统计学就像是一门新的语言，能够帮助我们理解世界中那些隐藏在数字背后的规律。特别是对于行为科学领域的研究者来说，没有统计学的支撑，很多理论都可能只是空中楼阁。这本书的书名直接点明了它的目标读者群体，这让我感到非常贴合我的需求。我希望它能够从最基础的概念讲起，比如描述性统计的各个方面，例如均值、中位数、众数、方差和标准差，以及它们在行为科学研究中的实际意义。我特别期待书中能够对这些基础概念的计算方法进行清晰的讲解，并配以行为科学领域的典型例子，这样我才能真正地理解它们是如何被用来描述和概括一组数据的。我希望作者能够避免使用过于晦涩的数学术语，而是用更直观、更易于理解的方式来阐释统计学的原理，让即使是没有深厚数学背景的读者也能轻松上手。

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