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出版者:Mcgraw-Hill College

作者:Donald R. Cooper

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1998-08

价格:USD 30.90

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9780071540742

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 心理学
• 基础统计
• 数据分析
• 心理统计
• 研究方法
• SPSS
• 实验设计
• 概率论
• 推论统计

《探索心理学世界的数学语言：统计学在人类行为研究中的应用》 本书并非《Basic Statistics for Psychology》的替代读物，而是为您打开一扇通往统计学与心理学交织世界的窗口，深入剖析量化方法如何赋能我们理解人类复杂行为的奥秘。如果您对如何超越直觉判断，以严谨的科学方法探究心理现象充满好奇，那么这本书将是您绝佳的起点。 为何统计学是心理学的灵魂伴侣？ 心理学，作为研究人类思想、情感和行为的科学，其核心在于理解个体差异与群体模式。然而，这些现象往往是微妙且多变的，仅凭观察和主观感受难以捕捉其本质。统计学，作为处理和解释数据的强大工具，为心理学家提供了量化、分析和推断的严谨框架。它允许我们从看似混乱的数据中提取有意义的见解，检验假设，预测趋势，并最终构建关于人类心理的普适性理论。 想象一下，我们想要了解一种新的治疗方法是否能有效缓解抑郁症状。我们不能仅仅依靠几个患者的反馈。我们需要收集大量的、具有代表性的数据，并通过统计分析来判断观察到的改善是否是偶然的，还是确切地归因于该疗法。这本书将引导您理解，从数据的收集、整理，到描述性统计（如均值、中位数、标准差）的运用，再到推断性统计（如t检验、方差分析、相关性分析、回归分析）的决策，每一步都至关重要，确保我们的结论既客观又可靠。 本书将带您领略的精彩旅程： 数据背后的故事： 您将学会如何审视和理解不同类型的数据——从分类数据到连续数据，并掌握将原始数据转化为有意义信息的关键技巧。我们将探讨数据分布的形态，理解偏差和峰度的含义，以及这些特征如何影响我们对研究结果的解释。 描述性统计：描绘现象的画像： 在深入探究数据之间的关系之前，我们首先需要清晰地描绘出数据的整体特征。本书将详细介绍如何计算和解释描述性统计量，如集中趋势（均值、中位数、众数）和离散趋势（方差、标准差、四分位数距）。您将了解如何利用图表（如直方图、散点图、箱线图）直观地呈现数据，从而快速把握数据的基本轮廓。 推断性统计：从样本到整体的智慧： 心理学研究往往基于对特定样本的观察，但我们的目标是推断出更广泛人群的规律。本书将揭示推断性统计的强大之处，包括： 假设检验： 学习如何设定零假设和备择假设，理解p值和置信区间的意义，以及如何根据统计显著性做出决策，判断研究结果是否支持我们的理论。 组间比较： 掌握如何运用t检验和方差分析（ANOVA）来比较不同组别在特定心理指标上的差异，例如，比较不同教学方法对学生学习动力的影响，或者不同干预措施对焦虑水平的作用。 变量间的关系： 探索相关性分析如何量化两个变量之间的线性关系强度和方向，以及回归分析如何预测一个变量如何随另一个变量的变化而变化。您将学会如何识别和解释共线性和决定系数，并理解何时何地可以使用这些工具来揭示心理现象之间的联动。 更进一步的探索： 本书还将触及更高级的主题，如卡方检验（用于分析分类变量之间的关系）、非参数检验（适用于不符合参数检验数据分布假设的情况），以及统计软件（如SPSS, R）在实际研究中的应用基础，让您体验到将理论知识付诸实践的乐趣。 批判性思维的培养： 除了教授方法，本书更强调统计思维的培养。您将学会如何批判性地评估他人的研究，识别潜在的统计陷阱和误导性解释，从而成为一个更明智的科学信息消费者。 本书的目标读者： 无论您是心理学专业的学生，希望为您的学术研究打下坚实的基础；还是对人类行为的量化研究充满兴趣的爱好者，想要理解科学论文中的统计图表和结论；亦或是希望将统计思维融入您的工作和生活，本书都将是您探索心理学奥秘的宝贵指南。 超越枯燥的数字： 我们相信，统计学并非一套冰冷的公式，而是理解人类心灵的一门生动语言。本书将以清晰的逻辑、丰富的案例和易于理解的解释，将复杂的统计概念转化为触手可及的工具，帮助您自信地驾驭数据，深入洞察人类行为的内在规律。准备好用统计学的力量，解锁心理学的无限可能了吗？

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说实话，我之前对统计这块是抱着一种“能拖就拖”的心态，每次面对那些复杂的假设检验和方差分析，我的脑子就自动切换到休眠模式。直到我遇到了这本《Basic Statistics for Psychology》，情况才有了彻底的改观。这本书的叙述节奏拿捏得极其到位，它不会一下子把所有复杂的理论都抛给你，而是采取了一种“螺旋上升”的教学法。比如，它第一次介绍方差分析时，只是简单地勾勒出其基本原理和应用场景，让你有个宏观的认识；等到后面涉及到多因素设计时，再逐步深入到交互作用的解释，每一个层次的讲解都建立在扎实的前面知识之上，过渡得非常自然、不突兀。而且，书中大量的图表和插图简直是神来之笔，它们将抽象的统计模型具象化了。我记得我花了很长时间理解“自由度”这个概念，但书里用一个关于“分蛋糕”的比喻，一下子就让我茅塞顿开。这本书的精妙之处就在于，它极大地降低了入门的心理门槛，让统计学不再是象牙塔里的专属语言，而是能被每一个渴望探索人心的研究者掌握的实用工具。

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这本书的实践导向性，是我在众多统计教材中发现最突出的优点。很多教科书写得像一份精美的理论手册，但真要上手操作起来，却发现自己无所适从。然而，这本《Basic Statistics for Psychology》显然是为实战服务的。它详细地介绍了如何使用主流的统计软件（我猜是SPSS或R的基础功能，虽然没有明说具体软件名，但操作逻辑是通用的）来进行数据分析的步骤，而且每一步都有详细的截图和说明，让人一看就会。更贴心的是，它不仅仅教你运行程序，还非常强调对输出结果的“解读”。比如，当软件给出一张复杂的ANOVA表格时，书里会用红笔圈出关键的F值、P值和均方误差，然后告诉你：“看，这部分告诉你，不同组别之间确实存在差异，而这部分告诉你差异到底有多大。”这种手把手的“解读训练”，极大地增强了我处理真实数据的信心。它让我明白，统计的终点不是得到一堆数字，而是能用这些数字来清晰、有力地论证你的心理学假设。

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这本书，我得说，简直是心理学入门的福音！当我第一次翻开它的时候，我就被那种清晰、直白的讲解方式给吸引住了。它完全没有那种传统统计学教材的晦涩难懂，仿佛作者就是坐在我对面，用最日常的语言，手把手地教我如何理解那些看似高深的统计概念。比如，书里对“P值”的解释，不再是干巴巴的公式堆砌，而是结合了大量的心理学研究实例，让我立刻就能明白它在实际研究中到底意味着什么。更让我欣赏的是，它非常注重培养读者的批判性思维。它不仅仅教你怎么计算，更教你怎么质疑结果的可靠性，怎么判断一个研究的统计设计是否严谨。我特别喜欢其中关于效应量（Effect Size）的那一章，它强调了仅仅有显著性是不够的，真正的科学价值在于效应的大小，这对我后续的文献阅读和实验设计产生了深远的影响。这本书成功地把统计这门工具，变成了理解人类行为和心理过程的透镜，而不是一个让人望而却步的数学障碍。对于任何一个想认真做心理学研究的人来说，这本绝对是案头必备的参考书，它教会我的远不止是数字技巧，更是一种科学的思维方式。

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阅读这本统计指南的体验，与其说是“学习”，不如说是“重建认知”。它给我带来的冲击，在于它彻底颠覆了我对“统计不重要”的偏见。作者非常擅长用一种略带幽默和亲切的语气来讨论一些严肃的问题，使得整个阅读过程充满了探索的乐趣，而不是枯燥的任务。我尤其喜欢它在讨论统计谬误和常见误解时所展现的深度——它不仅指出了问题，还深入剖析了为什么研究者容易犯这些错误，这是一种非常高阶的教学方式。它教会我，一个好的研究者，必须是一个警惕的统计使用者，时刻警惕着过度解释和结果的偶然性。这本书的价值，已经远远超出了基础统计学的范畴，它更像是一本关于“如何像一个合格的、诚实的心理学科学家一样思考”的指南。它用严谨的数学逻辑，捍卫了心理学作为一门硬科学的严肃性，同时又用温暖的笔触，让所有初学者都能感受到统计学的内在美感和力量。

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我必须称赞这本书在“概念桥接”方面的出色工作。在心理学研究中，我们经常需要在理论假设和量化指标之间架起一座桥梁。这本书在这方面做得非常出色，它没有割裂统计理论和心理学应用。它总是将统计方法置于特定的心理学背景下进行讲解。例如，在讨论信度和效度时，它不仅仅是介绍Cronbach's Alpha的计算，而是深入探讨了为什么在测量人格特质和测量反应时间时，对信度的要求会有所不同。作者似乎深谙心理学学生们在概念转换时容易产生的困惑点，并提前设置好了“陷阱提示”。此外，书中对一些常见研究设计（如实验法、相关研究、纵向研究）对应的最佳统计方法进行了清晰的梳理和对比，这对于我们规划实验或者选择分析路径时，提供了极其宝贵的框架参考。这本书的结构设计，仿佛是一个经验丰富的导师在引导你完成一个完整的科研项目流程，每一步都考虑到了实际操作中的思维逻辑。

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