Study Guide for Gravetter/Wallnau's Essentials of Statistics for the Behavioral Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:231

译者:

出版时间:2010-01-01

价格:USD 63.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495903918

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 学习指南
• Gravetter
• Wallnau
• 教材辅助
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• 概率统计
• 实验设计

导论：理解行为科学中的统计学 行为科学领域的研究者们，无论是心理学、社会学、教育学还是其他相关学科，都离不开对数据进行科学分析以揭示人类行为模式、理解社会现象以及验证理论假设。统计学，作为一门描述、推断和分析数据的科学，是行为科学研究中不可或缺的工具。它为我们提供了量化和理解复杂现象的框架，帮助我们从看似杂乱无章的数据中提炼出有意义的信息，并在此基础上做出严谨的判断和预测。 本书旨在为您提供一个清晰、系统且易于理解的学习路径，帮助您掌握行为科学研究所需的核心统计学概念和方法。我们深知，统计学有时会显得抽象和令人生畏，因此，本书的设计理念是将理论知识与实际应用紧密结合，让您在学习过程中能够体会到统计学在行为科学研究中的强大生命力。我们不会仅仅停留在公式和计算的层面，而是更注重培养您的统计思维能力，让您能够理解统计方法的逻辑基础，并知道何时、如何以及为何在您的研究中使用它们。 第一部分：描述性统计——描绘数据的全貌 在开始任何深入的分析之前，我们首先需要学会如何有效地描述和呈现我们的数据。描述性统计学为我们提供了总结和概括数据集特征的工具，帮助我们对数据的基本分布、中心趋势和离散程度有一个直观的认识。 数据类型与测量尺度： 了解不同类型的数据（如定性数据、定量数据）以及它们所遵循的测量尺度（如定类、定序、定距、定比）至关重要。不同的数据类型和尺度决定了我们可以使用哪些统计方法进行分析。例如，对于类别型数据，我们可能关注其频率和比例；而对于数值型数据，我们则可以计算其均值、中位数等。 频率分布与图表表示： 将原始数据整理成易于理解的格式是描述性统计的第一步。频率分布表能够清晰地展示每个数值或类别出现的次数，而各种图表，如直方图、柱状图、折线图和饼图，则能直观地描绘数据的分布形态，让我们快速捕捉数据的整体趋势和异常值。本书将引导您学习如何构建和解读这些图表，从而有效地传达数据信息。 中心趋势的度量： 我们如何量化数据的“典型”值？均值（平均数）、中位数（排序后中间的数）和众数（出现次数最多的数）是衡量数据中心趋势的三种主要方法。每种度量都有其优势和适用场景。例如，在存在极端值（异常值）的数据集中，中位数可能比均值更能代表数据的中心位置。 离散程度的度量： 数据不仅有中心，也有分散的程度。极差（最大值与最小值之差）、方差（数据点与均值之差平方的平均数）和标准差（方差的平方根）是描述数据离散程度的关键指标。标准差尤为重要，它以数据的原始单位表示数据的变异程度，方便我们理解数据的“散布”程度。 位置的度量： 除了中心趋势，我们还关注数据集中特定点的位置。百分位数（如四分位数）能够帮助我们了解数据在整体分布中的相对位置。例如，第75百分位数告诉我们，75%的数据值低于该值。 第二部分：概率基础——理解随机性与不确定性 在行为科学研究中，我们常常面对的是来自总体的样本，并且我们所观察到的现象往往带有一定程度的随机性。理解概率论的基本原理，有助于我们理解抽样的变异性，以及在不确定性下做出合理推断。 概率的基本概念： 概率是对事件发生可能性的量化度量，其值介于0到1之间。我们将介绍概率的基本法则，如加法法则和乘法法则，以及条件概率的概念，它衡量在一个事件发生的前提下，另一个事件发生的可能性。 概率分布： 许多自然现象和行为模式可以用特定的概率分布来描述。二项分布、泊松分布和正态分布是行为科学中最常用的几种概率分布。理解这些分布的特性，尤其是正态分布（钟形曲线），是后续理解统计推断的基础。我们将探讨它们是如何在现实世界中体现的，例如，一次抛硬币的次数（二项分布）、单位时间内某事件的发生次数（泊松分布），以及许多连续性变量的分布（正态分布）。 抽样分布： 当我们从一个大的总体中抽取多个样本时，样本统计量（如样本均值）本身也会形成一个分布。抽样分布的概念是连接描述性统计和推断性统计的桥梁。理解样本均值的抽样分布，尤其是其均值和标准差（标准误），对于进行样本推断至关重要。 第三部分：推断性统计——从样本到总体的洞察 描述性统计让我们能够总结样本数据，但行为科学研究的最终目标往往是从样本数据推断出关于更大总体的结论。推断性统计学为我们提供了这种能力。 统计估计： 我们如何利用样本统计量来估计总体的未知参数？点估计提供了一个单一值的最佳猜测，而区间估计（置信区间）则提供了一个范围，在这个范围内，我们有一定程度的信心认为总体的真实参数落在了其中。我们将学习如何计算和解释这些估计值，理解置信区间的含义以及影响其宽度的因素。 假设检验的基本原理： 假设检验是推断性统计的核心。它是一种统计方法，用于判断样本数据是否支持或反对关于总体的某种假设。我们将系统地学习假设检验的逻辑流程，包括： 建立原假设（H0）和备择假设（H1）： 定义我们需要检验的两种可能状态。 选择检验统计量： 根据研究设计和数据类型选择合适的统计量。 确定显著性水平（α）： 设定我们愿意接受的犯第一类错误（拒绝真实的原假设）的风险。 计算检验统计量的值和P值： P值是观察到当前样本结果或更极端结果的概率，前提是原假设为真。 做出决策： 将P值与显著性水平进行比较，决定是拒绝还是不拒绝原假设。 t检验： t检验是一类非常常用的检验，用于比较两组均值是否存在显著差异。我们将学习不同类型的t检验： 单样本t检验： 比较样本均值与已知总体均值。 独立样本t检验： 比较两个独立组别的均值差异。 配对样本t检验： 比较同一组对象在不同条件下的均值差异，或者配对对象的均值差异。 本书将深入解析每种t检验的适用条件、计算方法和结果解读。 方差分析（ANOVA）： 当我们需要比较三个或更多组别的均值时，ANOVA就成为了比多次t检验更有效和更合适的工具。ANOVA能够检测是否存在任何一组均值与其他组均值存在差异。我们将学习单因素ANOVA，它适用于只有一个自变量（分组变量）的情况，并理解F统计量及其P值的意义。 卡方检验： 卡方检验主要用于分析分类变量之间的关系，或者检验观察频率是否符合理论期望。我们将学习： 拟合优度检验： 检验一组分类数据的观察频率是否与某个理论分布拟合。 独立性检验： 检验两个分类变量之间是否相互独立，即是否存在关联。 相关性分析： 相关性分析用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习： Pearson积矩相关系数： 用于衡量两个连续变量之间的线性相关性。 Spearman秩相关系数： 用于衡量两个变量之间的单调关系，对于非线性但单调的关系也有效。 理解相关系数的取值范围（-1到+1）及其含义，以及区分相关与因果的重要性。 回归分析： 回归分析是比相关性分析更进一步的工具，它不仅衡量变量之间的关系，还能用一个或多个预测变量来预测一个结果变量。我们将介绍： 简单线性回归： 用一个预测变量来预测一个结果变量。 多元线性回归： 用多个预测变量来预测一个结果变量。 学习如何解释回归方程的系数，以及模型拟合的优度（如R平方）。 第四部分：高级主题与统计软件应用（概述） 在掌握了基础的描述性统计和推断性统计后，本书还将为您简要介绍一些在行为科学研究中常用的更高级的统计技术，并强调统计软件在实际研究中的应用。 非参数检验： 当数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的假设时，非参数检验是重要的替代方案。例如，Mann-Whitney U检验（对应独立样本t检验），Wilcoxon符号秩检验（对应配对样本t检验），Kruskal-Wallis检验（对应单因素ANOVA）。 统计软件的应用： 现代统计研究离不开统计软件的支持。本书将指导您如何利用常用的统计软件（如SPSS, R, Stata等）来执行各种统计分析。我们将重点在于理解软件输出的解读，而非仅仅停留在软件操作层面。通过实际操作，您将能更有效地处理真实世界的数据。 结语：走向严谨的科学研究 本书的最终目标是赋能您，使您能够自信地运用统计学工具来设计研究、分析数据、解释结果，并最终为行为科学领域做出有价值的贡献。我们鼓励您积极参与到每一个章节的学习中，通过练习题巩固所学知识，并通过思考研究设计来深化对统计方法的理解。统计学是行为科学研究的基石，掌握它将为您打开更广阔的学术视野。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆