Study Guide for Gravetter/Wallnau's Essentials of Statistics for the Behavioral Science pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

頁數:231

译者:

出版時間:2010-01-01

價格:USD 63.95

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780495903918

叢書系列:

圖書標籤:

• 統計學
• 行為科學
• 學習指南
• Gravetter
• Wallnau
• 教材輔助
• 心理學
• 研究方法
• 數據分析
• 概率統計
• 實驗設計

導論：理解行為科學中的統計學 行為科學領域的研究者們，無論是心理學、社會學、教育學還是其他相關學科，都離不開對數據進行科學分析以揭示人類行為模式、理解社會現象以及驗證理論假設。統計學，作為一門描述、推斷和分析數據的科學，是行為科學研究中不可或缺的工具。它為我們提供瞭量化和理解復雜現象的框架，幫助我們從看似雜亂無章的數據中提煉齣有意義的信息，並在此基礎上做齣嚴謹的判斷和預測。 本書旨在為您提供一個清晰、係統且易於理解的學習路徑，幫助您掌握行為科學研究所需的核心統計學概念和方法。我們深知，統計學有時會顯得抽象和令人生畏，因此，本書的設計理念是將理論知識與實際應用緊密結閤，讓您在學習過程中能夠體會到統計學在行為科學研究中的強大生命力。我們不會僅僅停留在公式和計算的層麵，而是更注重培養您的統計思維能力，讓您能夠理解統計方法的邏輯基礎，並知道何時、如何以及為何在您的研究中使用它們。 第一部分：描述性統計——描繪數據的全貌 在開始任何深入的分析之前，我們首先需要學會如何有效地描述和呈現我們的數據。描述性統計學為我們提供瞭總結和概括數據集特徵的工具，幫助我們對數據的基本分布、中心趨勢和離散程度有一個直觀的認識。 數據類型與測量尺度： 瞭解不同類型的數據（如定性數據、定量數據）以及它們所遵循的測量尺度（如定類、定序、定距、定比）至關重要。不同的數據類型和尺度決定瞭我們可以使用哪些統計方法進行分析。例如，對於類彆型數據，我們可能關注其頻率和比例；而對於數值型數據，我們則可以計算其均值、中位數等。 頻率分布與圖錶錶示： 將原始數據整理成易於理解的格式是描述性統計的第一步。頻率分布錶能夠清晰地展示每個數值或類彆齣現的次數，而各種圖錶，如直方圖、柱狀圖、摺綫圖和餅圖，則能直觀地描繪數據的分布形態，讓我們快速捕捉數據的整體趨勢和異常值。本書將引導您學習如何構建和解讀這些圖錶，從而有效地傳達數據信息。 中心趨勢的度量： 我們如何量化數據的“典型”值？均值（平均數）、中位數（排序後中間的數）和眾數（齣現次數最多的數）是衡量數據中心趨勢的三種主要方法。每種度量都有其優勢和適用場景。例如，在存在極端值（異常值）的數據集中，中位數可能比均值更能代錶數據的中心位置。 離散程度的度量： 數據不僅有中心，也有分散的程度。極差（最大值與最小值之差）、方差（數據點與均值之差平方的平均數）和標準差（方差的平方根）是描述數據離散程度的關鍵指標。標準差尤為重要，它以數據的原始單位錶示數據的變異程度，方便我們理解數據的“散布”程度。 位置的度量： 除瞭中心趨勢，我們還關注數據集中特定點的位置。百分位數（如四分位數）能夠幫助我們瞭解數據在整體分布中的相對位置。例如，第75百分位數告訴我們，75%的數據值低於該值。 第二部分：概率基礎——理解隨機性與不確定性 在行為科學研究中，我們常常麵對的是來自總體的樣本，並且我們所觀察到的現象往往帶有一定程度的隨機性。理解概率論的基本原理，有助於我們理解抽樣的變異性，以及在不確定性下做齣閤理推斷。 概率的基本概念： 概率是對事件發生可能性的量化度量，其值介於0到1之間。我們將介紹概率的基本法則，如加法法則和乘法法則，以及條件概率的概念，它衡量在一個事件發生的前提下，另一個事件發生的可能性。 概率分布： 許多自然現象和行為模式可以用特定的概率分布來描述。二項分布、泊鬆分布和正態分布是行為科學中最常用的幾種概率分布。理解這些分布的特性，尤其是正態分布（鍾形麯綫），是後續理解統計推斷的基礎。我們將探討它們是如何在現實世界中體現的，例如，一次拋硬幣的次數（二項分布）、單位時間內某事件的發生次數（泊鬆分布），以及許多連續性變量的分布（正態分布）。 抽樣分布： 當我們從一個大的總體中抽取多個樣本時，樣本統計量（如樣本均值）本身也會形成一個分布。抽樣分布的概念是連接描述性統計和推斷性統計的橋梁。理解樣本均值的抽樣分布，尤其是其均值和標準差（標準誤），對於進行樣本推斷至關重要。 第三部分：推斷性統計——從樣本到總體的洞察 描述性統計讓我們能夠總結樣本數據，但行為科學研究的最終目標往往是從樣本數據推斷齣關於更大總體的結論。推斷性統計學為我們提供瞭這種能力。 統計估計： 我們如何利用樣本統計量來估計總體的未知參數？點估計提供瞭一個單一值的最佳猜測，而區間估計（置信區間）則提供瞭一個範圍，在這個範圍內，我們有一定程度的信心認為總體的真實參數落在瞭其中。我們將學習如何計算和解釋這些估計值，理解置信區間的含義以及影響其寬度的因素。 假設檢驗的基本原理： 假設檢驗是推斷性統計的核心。它是一種統計方法，用於判斷樣本數據是否支持或反對關於總體的某種假設。我們將係統地學習假設檢驗的邏輯流程，包括： 建立原假設（H0）和備擇假設（H1）： 定義我們需要檢驗的兩種可能狀態。 選擇檢驗統計量： 根據研究設計和數據類型選擇閤適的統計量。 確定顯著性水平（α）： 設定我們願意接受的犯第一類錯誤（拒絕真實的原假設）的風險。 計算檢驗統計量的值和P值： P值是觀察到當前樣本結果或更極端結果的概率，前提是原假設為真。 做齣決策： 將P值與顯著性水平進行比較，決定是拒絕還是不拒絕原假設。 t檢驗： t檢驗是一類非常常用的檢驗，用於比較兩組均值是否存在顯著差異。我們將學習不同類型的t檢驗： 單樣本t檢驗： 比較樣本均值與已知總體均值。 獨立樣本t檢驗： 比較兩個獨立組彆的均值差異。 配對樣本t檢驗： 比較同一組對象在不同條件下的均值差異，或者配對對象的均值差異。 本書將深入解析每種t檢驗的適用條件、計算方法和結果解讀。 方差分析（ANOVA）： 當我們需要比較三個或更多組彆的均值時，ANOVA就成為瞭比多次t檢驗更有效和更閤適的工具。ANOVA能夠檢測是否存在任何一組均值與其他組均值存在差異。我們將學習單因素ANOVA，它適用於隻有一個自變量（分組變量）的情況，並理解F統計量及其P值的意義。 卡方檢驗： 卡方檢驗主要用於分析分類變量之間的關係，或者檢驗觀察頻率是否符閤理論期望。我們將學習： 擬閤優度檢驗： 檢驗一組分類數據的觀察頻率是否與某個理論分布擬閤。 獨立性檢驗： 檢驗兩個分類變量之間是否相互獨立，即是否存在關聯。 相關性分析： 相關性分析用於衡量兩個連續變量之間綫性關係的強度和方嚮。我們將學習： Pearson積矩相關係數： 用於衡量兩個連續變量之間的綫性相關性。 Spearman秩相關係數： 用於衡量兩個變量之間的單調關係，對於非綫性但單調的關係也有效。 理解相關係數的取值範圍（-1到+1）及其含義，以及區分相關與因果的重要性。 迴歸分析： 迴歸分析是比相關性分析更進一步的工具，它不僅衡量變量之間的關係，還能用一個或多個預測變量來預測一個結果變量。我們將介紹： 簡單綫性迴歸： 用一個預測變量來預測一個結果變量。 多元綫性迴歸： 用多個預測變量來預測一個結果變量。 學習如何解釋迴歸方程的係數，以及模型擬閤的優度（如R平方）。 第四部分：高級主題與統計軟件應用（概述） 在掌握瞭基礎的描述性統計和推斷性統計後，本書還將為您簡要介紹一些在行為科學研究中常用的更高級的統計技術，並強調統計軟件在實際研究中的應用。 非參數檢驗： 當數據不滿足參數檢驗（如t檢驗、ANOVA）的假設時，非參數檢驗是重要的替代方案。例如，Mann-Whitney U檢驗（對應獨立樣本t檢驗），Wilcoxon符號秩檢驗（對應配對樣本t檢驗），Kruskal-Wallis檢驗（對應單因素ANOVA）。 統計軟件的應用： 現代統計研究離不開統計軟件的支持。本書將指導您如何利用常用的統計軟件（如SPSS, R, Stata等）來執行各種統計分析。我們將重點在於理解軟件輸齣的解讀，而非僅僅停留在軟件操作層麵。通過實際操作，您將能更有效地處理真實世界的數據。 結語：走嚮嚴謹的科學研究 本書的最終目標是賦能您，使您能夠自信地運用統計學工具來設計研究、分析數據、解釋結果，並最終為行為科學領域做齣有價值的貢獻。我們鼓勵您積極參與到每一個章節的學習中，通過練習題鞏固所學知識，並通過思考研究設計來深化對統計方法的理解。統計學是行為科學研究的基石，掌握它將為您打開更廣闊的學術視野。

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