Statistics in Language Studies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Anthony Woods

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:1986-8-29

价格:USD 54.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521273121

丛书系列:Cambridge Textbooks in Linguistics

图书标签:

• 语言学
• 語言學
• Statistics
• 统计学
• 语言学
• 语料库语言学
• 计算语言学
• 统计分析
• 语言研究
• 数据分析
• 方法论
• 应用语言学
• 心理语言学

《统计学在语言研究中的应用》 内容梗概 《统计学在语言研究中的应用》一书旨在为语言学研究者提供一个全面而深入的统计学工具箱，阐释如何运用严谨的统计方法来揭示语言现象背后的规律，检验语言学理论，并驱动语言学研究的客观化和量化。本书并非侧重于对统计学概念的孤立讲解，而是将其与语言学研究的实际需求紧密结合，通过大量的语言学研究实例，示范统计分析在不同研究领域中的具体应用，例如语音学、音系学、形态学、句法学、语义学、语用学、社会语言学、心理语言学、计算语言学以及语言习得等。 本书的结构设计清晰，逻辑递进，从基础统计概念入手，逐步深入到更高级的分析技术。开篇部分，作者首先强调了统计学在克服语言研究中的主观性、提升研究结论的可信度方面的关键作用。接着，本书详细介绍了描述性统计在整理和呈现语言数据时的应用，包括频率分布、集中趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、极差）以及数据可视化（直方图、箱线图、散点图）等，并以统计语言学中语料库数据的初步探索为例，展示如何通过这些基础方法获得对语言使用模式的第一印象。 随后，本书进入推断性统计的核心内容。作者系统讲解了参数检验和非参数检验在比较不同语言群体、不同语言使用条件下的差异时的应用。例如，在社会语言学研究中，如何运用 t 检验或 Mann-Whitney U 检验来比较不同年龄段或不同社会阶层在特定语言特征上的使用频率。在语言习得研究中，如何使用 ANOVA 或 Kruskal-Wallis H 检验来评估不同教学方法对学生语言能力提升效果的差异。本书还深入探讨了卡方检验在分析分类变量之间关联性时的重要性，例如检验特定语法结构的使用是否与文本类型存在显著关系。 本书的重要篇幅被用于讲解回归分析。作者详细介绍了线性回归模型，包括其假设、模型拟合、系数解释以及模型评估。通过实际的语言学案例，本书展示了如何利用回归分析来探索一个或多个预测变量（如词频、句子长度、语境因素）对目标变量（如语义可理解性、情感强度、词汇选择）的影响程度。此外，本书还拓展到逻辑回归，特别强调了其在二元结果变量预测中的应用，例如预测一个词是否会被使用，或者一个句子是否会被认为是正确的。对多元回归的介绍，则进一步提升了分析的复杂性和实用性，使其能够同时考虑多个影响因素。 为了应对语言研究中普遍存在的非独立性问题，例如同一个体或同一文本中的多次观测，本书专门辟出章节详细介绍混合效应模型（也称为多层模型或层次线性模型）。作者清晰地阐述了混合效应模型如何同时考虑固定效应（如主要研究变量）和随机效应（如研究对象、实验条件），从而更准确地分析嵌套或分组数据。通过具体的语言学案例，如分析不同学习者在不同任务中的词汇使用变化，或分析不同语篇在不同语境下的句法结构偏好，本书展现了混合效应模型在处理复杂语言数据结构时的强大能力。 在模型的解释性和预测性之外，本书还关注模型的评估和选择。作者介绍了多种模型诊断技术，包括残差分析、共振分析等，并讨论了模型拟合优度指标（如 R 方、AIC、BIC）在比较不同模型时的作用。这部分内容对于研究者构建稳健且解释力强的统计模型至关重要。 除了上述核心统计技术，本书还涵盖了其他在语言研究中日益重要的统计方法。例如，作者讨论了聚类分析在识别语言变异模式或语料库中文本相似性方面的应用。对因子分析的介绍，则为理解语言数据背后的潜在结构或共现模式提供了工具。此外，本书还触及了更前沿的统计建模技术，如贝叶斯统计方法，并简要介绍了其在处理不确定性、整合先验知识等方面的优势。 本书的特色之一在于其丰富的语言学案例研究。作者精心挑选了来自不同研究领域、具有代表性的语言学研究，并逐步拆解其研究问题、数据收集、统计分析过程以及结果解读。这些案例并非简单罗列，而是贯穿于统计方法的讲解之中，旨在帮助读者理解理论与实践的结合。从分析儿童语言习得中的词汇多样性，到研究文学作品中的叙事结构，再到考察社交媒体上的语言演变，案例的广泛性极大地提升了本书的实践指导意义。 本书还注重对统计学在语言研究中可能出现的陷阱和挑战的讨论。例如，作者强调了多重比较问题的重要性，并介绍了 Bonferroni 校正、FDR 等控制谬误的常用方法。对数据污染、异常值处理以及统计功效的讨论，也帮助研究者规避常见的统计误区，提高研究的严谨性。 最后，《统计学在语言研究中的应用》一书强调了统计思维在语言学研究中的核心地位。它不仅仅是关于掌握一套工具，更是关于培养一种严谨、客观、量化的研究视角。通过本书的学习，读者将能够更自信地设计实验，收集和分析语言数据，更准确地解释研究结果，并最终推动语言学研究向更科学、更具说服力的方向发展。本书为语言学家提供了一个坚实的统计学基础，使他们能够更深入地探索语言的奥秘，并为理解人类认知、社会互动以及文化传承做出贡献。

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这本书的行文风格非常独特，它既保持了学术著作应有的精确性，又透露出一种令人放松的叙事感。作者的笔触非常清晰有力，很少使用冗长晦涩的句子结构，即便是处理非常精细的统计学概念，也能用非常简洁明了的语言进行阐述。尤其是在解释那些容易引起混淆的统计术语时，作者总能找到一种独特的比喻或类比，一下子就能点亮读者的思维，让人有豁然开朗的感觉。这种流畅的阅读体验，极大地降低了学习门槛。读起来，感觉更像是在与一位经验丰富、充满耐心的导师进行一对一的深入交流，而不是在啃一本冷冰冰的教材。这种平易近人的写作风格，无疑是这本书能够吸引更广泛读者的重要原因之一，因为它尊重读者的认知过程，而不是强行灌输知识。

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这本书的装帧设计实在是太出色了。我拿到手的时候，首先被它沉稳而又不失现代感的封面设计吸引住了。那种哑光处理的纸质，摸上去有一种高级的质感，中央的标题字体选择既清晰易读，又带着一丝学术的严谨。配色上，深邃的藏蓝与典雅的米白形成了完美的对比，让人联想到数据分析的精准与语言研究的广阔。内页的排版也极为讲究，页边距宽敞适中，字号大小拿捏得恰到好处，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，书中大量的图表和案例插图的印刷质量非常高，那些复杂的统计模型图，线条锐利，色彩区分明确，这对于我们理解那些抽象的数学概念至关重要。可以说，出版方在实体制作上投入了极大的心血，这本书不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品。它在视觉上就为读者建立了一种专业和权威的心理预期，让人迫不及待想要翻开它去探索其中的奥秘。这种对细节的关注，恰恰反映了内容本身可能具有的严谨性，让我对即将到来的学习旅程充满了期待。

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我发现这本书在理论深度和实际应用之间找到了一个近乎完美的平衡点。很多统计学书籍要么过于理论化，充满了艰深的数学推导，让人望而却步；要么就是过于应用导向，只提供软件操作的步骤，缺乏对原理的深刻解释。然而，这本书成功地避免了这两个极端。它在解释如似然函数、贝叶斯推断这些相对复杂的概念时，使用了大量的语言学研究的真实案例——比如词频的分布拟合、语料库的差异显著性测试等，使得这些原本枯燥的数学工具立刻变得鲜活和有意义起来。我特别欣赏作者在讨论特定统计方法局限性时的坦诚态度，他明确指出了在某些特定语言结构分析中，标准模型可能存在的偏误，并提供了相应的修正建议或替代方案。这种不回避问题的态度，极大地增强了这本书作为研究参考手册的可靠性和实用价值。

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对于一个严肃的语言学研究者而言，工具书的“工具性”体现在其附录和补充材料的丰富程度上。这本书在这方面表现得尤为出色。我惊喜地发现，书后的附录不仅仅是简单的公式汇总，而是包含了对几种主流统计软件（比如R或Python库）中常用函数的详细说明和示例代码片段。这对于那些习惯于在实际数据分析软件中工作的读者来说，简直是雪中送炭。更重要的是，书中提供了大量的可下载数据集和配套的案例分析文件，这意味着我可以立即将书本上学到的理论知识应用到自己的数据上，进行同步的验证和实践。这种从理论到代码、从概念到实操的无缝对接，极大地提升了这本书作为案头参考工具的价值。它不仅仅是教会你知识，更是手把手地教会你如何在你的研究项目中应用这些知识，这才是真正有力的学术支持。

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这本书的内容组织逻辑性强到令人惊叹，简直是教科书级的编排典范。作者似乎对语言学研究中数据处理的难点有着深刻的洞察，他没有上来就抛出复杂的公式，而是采取了一种循序渐进的策略。第一部分的基础回顾部分，对于非统计学背景的读者来说非常友好，它用非常生活化且与语言现象紧密相关的例子，巧妙地引入了基本的概率和描述性统计概念。然后，随着章节的深入，从最基础的t检验、方差分析，过渡到更高级的主成分分析和回归建模，每一步的衔接都像是精心铺设的阶梯，让人感觉每向上登一步都扎实可靠，不会产生那种“突然跳跃”的困惑感。特别是关于假设检验的章节，作者用了大量的篇幅来阐述“为什么”要用这个检验方法，而不是仅仅告诉你“怎么做”，这种深度解析使得读者不仅学会了操作，更领悟了背后的统计哲学，这对于进行规范的学术研究至关重要。

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药还是统计学原理，汤换成了应用语言学；前面讲得还不错；例子都蛮好玩；principal component analysis and factor analysis那一章太屎了吧写得，果然fa心统才是王道。

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啰嗦，看得烦死了

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药还是统计学原理，汤换成了应用语言学；前面讲得还不错；例子都蛮好玩；principal component analysis and factor analysis那一章太屎了吧写得，果然fa心统才是王道。

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药还是统计学原理，汤换成了应用语言学；前面讲得还不错；例子都蛮好玩；principal component analysis and factor analysis那一章太屎了吧写得，果然fa心统才是王道。