具体描述
本书系统介绍了心理统计学的理论基础、逻辑思路，以及各种常用的统计方法。书中对每种技术的适用情况、具体操作和注意事项做了认真说明，而且将统计思想化繁为简，时时渗透在其中，让原本艰深的学习变得得心应手、自然而然。本书论述精炼，语言活泼，深入浅出，实例丰富，再也不让学生们望“统计”而生畏。
目录
第1章 心理学是一门统计性科学 1
1.1 心理现象是随机现象 2
1.2 描述统计学与推断统计学 5
1.3 个体、总体与样本 7
1.4 心理统计学的基本内容和学习方法 9
本章术语 11
练习与思考 12
第2章 数据的种类和表征 15
2.1 数据与数据的水平 16
2.2 次数分布表 20
2.3 次数分布图 25
2.4 多变量图示法 29
本章术语 32
练习与思考 33
第3章 常用特征量 37
3.1 集中量 38
3.2 差异量 47
3.3 地位量 53
3.4 偏态量和峰态量 56
本章术语 58
练习与思考 59
第4章 概率基础 61
4.1 概率 62
4.2 概率的运算 68
4.3 条件概率及其应用 73
本章术语 78
练习与思考 79
第5章 概率分布 81
5.1 二项分布 82
5.2 正态分布和t分布 90
本章术语 104
练习与思考 105
第6章 抽样技术与样本平均数的抽样分布 107
6.1 推断统计学与抽样技术 108
6.2 样本平均数的抽样分布 113
6.3 两个样本平均数之差的抽样分布 125
本章术语 131
练习与思考 132
第7章 平均数的参数估计 133
7.1 参数估计 134
7.2 总体平均数的参数估计 139
7.3 两总体平均数之差的参数估计 145
本章术语 149
练习与思考 150
第8章 平均数的假设检验 153
8.1 假设检验 154
8.2 总体平均数的假设检验 162
8.3 两总体平均数之差的假设检验 169
8.4 功效函数和效应度 178
本章术语 181
练习与思考 182
第9章 总体方差与总体比例的统计推断 185
9.1 c2分布与F分布 186
9.2 总体方差的统计推断 189
9.3 总体比例的统计推断 196
本章术语 203
练习与思考 203
第10章 方差分析 205
10.1 方差分析的基本原理 206
10.2 单因素方差分析（完全随机设计） 212
10.3 多因素方差分析 220
本章术语 233
练习与思考 234
第11章 相关分析 237
11.1 相关与相关系数 238
11.2 积差相关 240
11.3 等级相关 251
11.4 质量相关与品质相关 257
本章术语 269
练习与思考 270
第12章 回归分析 273
12.1 一元线性回归模型 274
12.2 一元线性回归方程的检验 278
12.3 一元线性回归方程的应用 286
12.4 二元线性回归模型 290
本章术语 297
练习与思考 298
第13章 c2检验 301
13.1 2 检验的基本概念 302
13.2 单因素2检验 305
13.3 双因素 2 检验 311
13.4 相关样本的2检验 318
本章术语 323
练习与思考 324
第14章 非参数检验 327
14.1 单样本游程检验 328
14.2 两个独立样本的非参数检验 330
14.3 两个相关样本的非参数检验 335
14.4 秩次方差分析 340
本章术语 345
练习与思考 346
附录一 练习与思考答案（部分） 349
附录二 统计用表 355
附表1 标准正态分布表 356
附表2 t分布表 359
附表3 c2分布表 362
附表4 F分布表 364
附表5 Fmax值表 373
附表6 q值表 374
附表7 r与Zr转换表 375
附表8 单样本游程检验表 376
附表9 曼－惠特尼U检验表 377
附表10 柯尔莫哥洛夫－斯米尔诺夫双样本检验表
（小样本，KD的临界值） 378
附表11 柯尔莫哥洛夫－斯米尔诺夫双样本检验表
（大样本，双侧检验，D的临界值） 379
附表12 符号检验表 380
附表13 符号秩次检验表 381
附表14 H检验表 382
附表15 r2表 386
作者简介
邵志芳1985年毕业于华东师范大学心理学系并留校任教。1994年获得博士学位。长期从事认知心理学研究，并讲授心理统计学、认知心理学等课程。曾在SSCI和CSSCI期刊上发表论文20余篇，著有《心理与教育统计学》《认知心理学——理论、实验和应用》《思维心理学》（第二版）《社会认知》等教材和专著，翻译作品有《基础与应用心理学》（闵斯特伯格著）和《认知心理学》（索尔所等著，第七版）。
目录信息
读后感
对于没有任何高数、统计基础的人来说，花了功夫自学，大致学的懂了。考试过没过还不晓得，要到下月才揭晓。 书中每章都做了本章节的术语解释归纳，参数分析、相关分析等这些章节有公式的归纳总结，自己理解起来确实有难度，如果有老师讲授，这本书不难。 心理学入...
评分对于没有任何高数、统计基础的人来说，花了功夫自学，大致学的懂了。考试过没过还不晓得，要到下月才揭晓。 书中每章都做了本章节的术语解释归纳，参数分析、相关分析等这些章节有公式的归纳总结，自己理解起来确实有难度，如果有老师讲授，这本书不难。 心理学入...
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评分对于没有任何高数、统计基础的人来说，花了功夫自学，大致学的懂了。考试过没过还不晓得，要到下月才揭晓。 书中每章都做了本章节的术语解释归纳，参数分析、相关分析等这些章节有公式的归纳总结，自己理解起来确实有难度，如果有老师讲授，这本书不难。 心理学入...
用户评价
翻开这本书的时候，我其实是抱着一种“试试看”的心态，毕竟市面上关于量化方法的书籍多如牛毛，真正能让人眼前一亮的少之又少。然而，这部作品着实给了我一个大大的惊喜。它最突出的特点在于其极强的可操作性和极低的入门门槛。对于初次接触统计学的学生来说，那些原本令人望而生畏的专业术语，在这里都被拆解成了一个个易于理解的小模块。我尤其欣赏作者在讲解回归分析时所采用的“积木式”教学法，先从最简单的直线回归开始，逐步增加变量，引入交互作用，最后过渡到更复杂的层级线性模型。每一步的讲解都配有详尽的图表和手写体的公式推导草稿，让人感觉非常亲切自然，仿佛是课堂上老师在黑板上精心演算的过程被完整地记录了下来。我尝试着用书中的方法处理我手头上一个棘手的纵向数据问题，结果比我预想的要顺利得多，输出的结果不仅清晰，而且具有极高的解释力。这本书的价值不在于罗列了多少种统计检验，而在于它真正教会了我们如何“思考”数据，如何让数据开口说话，这对于提升我们研究的质量具有决定性的作用。
评分这本书的排版和设计也十分用心，这种细节上的考量，极大地提升了阅读体验。我特别喜欢它在关键概念旁标注的“思维陷阱”提示框，这些小小的提醒，往往能精准地击中我们在实际分析中容易犯的错误。例如，关于多重比较校正的部分，书中用一个生动的比喻，解释了为什么如果不进行校正，我们很可能在随机数据中“发现”显著结果，这种形象化的比喻比任何冗长的数学证明都来得有效。此外，书中对非参数检验的介绍也极其到位，它没有将非参数方法视为“次等选择”，而是清晰地阐述了在数据分布假设无法满足或样本量极小的情况下，它们如何提供可靠的替代方案。我注意到，书中所有的统计图表都采用了现代、清晰的可视化标准，完全可以作为我们撰写论文图表的范本。总的来说，这本书的成功之处在于，它成功地将前沿的研究方法、严谨的理论基础与极佳的学习体验熔于一炉，是一本可以被反复研读、常读常新的高质量学术著作。
评分作为一名长期从事教育评估工作的人员，我对各种复杂的数据分析技术有着非常实际的需求，而这本书恰好填补了我认知中的一个重要空白——即如何将严谨的统计理论应用于非典型、带有大量缺失值和测量误差的实际教育数据中。这本书的视角非常开阔，它没有将焦点仅仅停留在传统的参数检验上，而是花了大量的篇幅深入探讨了诸如结构方程模型（SEM）和潜在类别分析（LCA）的应用边界和注意事项。作者在论述SEM时，不仅详细介绍了因子载荷、模型拟合度的计算，更重要的是，他用多个案例展示了如何识别和修正模型中的潜在结构性缺陷，这对于我们进行大规模标准化考试信效度分析至关重要。书中对于多层数据结构的处理，也提供了极为实用的工具箱，让我能够自信地处理跨班级、跨学校的数据嵌套问题，有效避免了传统ANOVA带来的自相关性偏差。这本书的学术深度和应用广度达到了一个极佳的平衡点，它不是一本给初学者的入门读物，但对于有一定基础、希望将统计技能提升到专家水平的专业人士来说，它无疑是一部不可或缺的参考圣经。
评分阅读这本书的过程，更像是一次对“统计学哲学”的深度对话。我原以为这会是一本纯粹的技术手册，但读完之后，我发现作者更侧重于探讨“为什么”要使用某种方法，而不是简单地告知“如何”使用。书中对于统计推断的局限性、重复性危机等前沿议题的探讨，展现了作者极高的学术敏感度。比如，作者在讨论效应量时，并没有停留在Cohen's d或r^2的简单计算上，而是深入剖析了报告效应量在不同研究范式下的伦理责任和信息增益问题。这种宏观的、批判性的视角，让我重新审视了过去几年自己进行的数据分析工作，发现了不少潜在的思维盲区。书中的语言风格非常凝练，充满了智慧的火花，即便是看似简单的概念，作者也会从历史发展的脉络进行追溯，使得读者能够理解当前统计方法的形成背景。如果你只是想找一本工具书快速学会运行SPSS或R的命令，这本书可能显得“太过深入”；但如果你渴望理解数据背后驱动的力量，并希望建立一套坚不可摧的量化思维体系，那么这本书就是为你量身定做的。
评分这本书简直是统计学领域的璀璨明珠，对于我这样在心理学领域摸爬滚打多年的研究者来说，它简直就是一本久旱逢甘霖的宝典。初捧此书，就被其严谨而不失生动的论述方式所吸引。它并没有像其他教科书那样，堆砌枯燥的公式和晦涩的定义，而是巧妙地将那些复杂的统计概念与实际的心理学研究情境紧密结合起来。例如，在讲解假设检验时，作者不仅清晰地阐述了零假设和备择假设的内在逻辑，更通过一系列贴近现实的实验设计案例，让我们直观地理解了P值、效应量以及统计功效的实际意义。更令人称道的是，书中对贝叶斯统计方法的引入，为我们这些习惯于频繁犯错的传统统计使用者提供了一种全新的、更具适应性的思维框架。阅读过程中，我感觉自己仿佛有了一位经验丰富的统计导师在身边悉心指导，每一步的推导、每一种方法的选择都有了清晰的脉络和合理的支撑。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的重塑，它教会我们如何更批判性地看待数据，如何设计出更具科学严谨性的研究，着实让人受益匪浅，强烈推荐给所有希望在心理测量和数据分析领域深耕的同仁们。
评分心理统计的参考书
评分“简而言之，被接受的零假设未必为真，被拒绝的零假设也未必为假。我们事实上无法以绝对的把握证实或证伪零假设。但是，面对随机现象，我们也只能采取这种方法，从零假设和备择假设中做一个倾向性选择。” 能从数理统计书中看出人生哲理，也就我了吧。统计真有意思。
评分这个版本的相对容易理解一些。可以先看一遍这本，再去看张厚粲老师的那本。
评分我真的是统计天才！
评分我真的是统计天才！
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