语言研究中的统计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京语言文化大学出版社

作者:Anthony Woods

出品人:

页数:341

译者:陈小荷

出版时间:2000

价格:20.00元

装帧:平装

isbn号码:9787561908044

丛书系列:

图书标签:

• 语言学
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《语言研究中的统计方法》 本书旨在为语言研究者提供一个全面而深入的统计学方法论框架，帮助他们理解、应用并批判性地评估在语言学研究中日益重要的量化分析技术。本书并非单纯的统计学教程，而是聚焦于统计方法如何服务于语言现象的探究，解答语言研究中的核心问题。 核心内容与结构： 本书围绕语言研究中的数据类型、研究设计以及相应的统计分析技术展开，共分为五个主要部分： 第一部分：量化语言研究的基石 第一章：语言数据的量化挑战与机遇： 探讨语言数据（如语料库、实验数据、问卷数据）的独特性质，以及如何将其转化为可供统计分析的变量。本章将重点阐述数据编码、变量类型（分类变量、顺序变量、区间变量、比率变量）的区分及其对后续分析的影响。 第二章：研究设计与抽样策略： 详细介绍适用于语言研究的不同研究设计，包括描述性研究、相关性研究、准实验研究和实验研究。重点讲解如何构建有效的实验设计（如被试内设计、被试间设计、混合设计），以及不同抽样方法（如随机抽样、分层抽样、方便抽样）的优缺点及其对研究结果的普适性影响。 第三章：描述性统计在语言研究中的应用： 介绍常用的描述性统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等，并结合具体语言学案例（例如，分析不同口音的发音频率，描述特定词汇的使用频率分布）讲解如何使用这些工具来概括和呈现语言数据。此外，还将介绍可视化技术，如柱状图、折线图、散点图、箱线图等，展示如何通过图表清晰地传达语言数据中的模式。 第二部分：推断性统计的核心工具 第四章：假设检验的基本原理： 深入剖析假设检验的逻辑，包括零假设、备择假设、p值、显著性水平（α）以及第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）的概念。本章将强调理解这些概念对于解释统计结果至关重要。 第五章：比较两组或多组数据的统计方法： 重点介绍独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析（ANOVA）及其事后检验（post-hoc tests）。通过具体的语言学实例，例如比较两种教学方法对词汇习得效果的差异，或者分析不同年龄段的语音清晰度水平，展示这些方法的应用步骤和结果解读。 第六章：分析分类变量之间的关系： 介绍卡方检验（Chi-square test）用于分析两个或多个分类变量之间的关联性。例如，考察不同社会群体在语言偏好上的差异，或者分析特定语法结构在不同文体中的分布是否具有显著性。 第三部分：探索变量间的复杂关系 第七章：相关性分析： 讲解皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）和斯皮尔曼等级相关系数（Spearman rank correlation coefficient）的应用，用于衡量两个变量之间的线性或单调关系强度和方向。实例将涉及分析语言学习者的学习时长与其词汇量之间的关系，或评估语音特征与感知属性之间的相关性。 第八章：回归分析： 详细阐述简单线性回归和多元线性回归模型，用于预测一个因变量如何被一个或多个自变量所影响。本书将重点关注语言研究中的回归应用，如预测语言流畅度与认知能力之间的关系，或分析多种语言因素对儿童语言发展轨迹的影响。此外，还将介绍逻辑回归（logistic regression）在分析二元因变量（如语言习得的成功与否）中的应用。 第四部分：高级统计模型与分析技术 第九章：广义线性模型（GLMs）： 介绍广义线性模型如何处理非正态分布的因变量，如泊松回归（Poisson regression）用于分析计数数据（例如，句子中的特定词汇出现次数），以及逻辑回归（再次强调）的扩展应用。 第十章：多层模型（Multilevel Models）/层次线性模型（Hierarchical Linear Models）： 探讨如何在语言研究中处理嵌套数据结构，例如，学生嵌套在班级中，句子嵌套在语料库中。本书将介绍如何使用多层模型来解释这种数据结构下的变异来源，例如，分析个体差异和群体因素对语言能力的影响。 第十一章：贝叶斯统计方法简介： 介绍贝叶斯统计的基本思想，与传统频率统计学的区别，以及其在处理不确定性、小样本数据和整合先验知识等方面的优势。将通过简化的语言学例子说明贝叶斯方法的初步应用。 第五部分：实践与进阶 第十二章：常用统计软件操作指南： 简要介绍R、SPSS、Stata等常用统计软件在语言数据分析中的基本操作界面和常用功能，帮助读者将理论知识付诸实践。 第十三章：统计结果的解读与报告： 强调如何清晰、准确地解读统计分析结果，避免常见的误用和误解。指导读者如何按照学术规范撰写统计分析部分，包括表格和图表的规范呈现。 第十四章：批判性评估统计研究： 鼓励读者以批判性的眼光审视现有语言学研究中的统计应用，识别潜在的局限性和偏差，从而提升研究的严谨性和可信度。 本书的独特价值： 聚焦语言学应用： 本书所有理论和方法的讲解都紧密结合语言学研究的实际场景和案例，确保读者能够理解统计方法如何直接服务于语言学问题。 循序渐进的结构： 从基础概念到高级模型，本书的章节安排符合认知逻辑，便于读者逐步掌握。 强调概念理解： 并非停留在公式推导，而是侧重于统计方法的背后逻辑和应用条件，帮助读者建立扎实的理解。 提升研究素养： 除了传授技术，本书还致力于培养读者批判性思维和严谨的研究态度，使其成为更优秀的语言研究者。 通过学习本书，语言研究者将能够更自信地设计研究、处理数据、分析结果，并更有效地沟通他们的发现，从而推动语言研究的科学化进程。

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这本书简直是我在语言学研究道路上的一盏明灯，毫不夸张地说，它彻底改变了我对数据分析的认知。在此之前，我一直觉得统计学晦涩难懂，像是另一个平行世界的语言，而这本书的作者就像一位耐心而技艺精湛的翻译，将那些曾经让我望而却步的公式和概念，一步步地拆解，用浅显易懂的语言和恰当的比喻呈现在我面前。我尤其欣赏书中对核心统计概念的循序渐进的讲解，从最基础的描述性统计，到更复杂的推断性统计，每一步都建立在前一步的基础上，让我感觉自己不是在被动地接受信息，而是在进行一场有逻辑的探索。作者并非简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了每个统计方法的“为什么”——为什么我们需要这个方法？它能解决什么问题？在什么情况下使用它最合适？这种对原理的深入挖掘，让我不仅学会了“怎么做”，更重要的是理解了“为什么这样做”，这对于我日后的独立研究至关重要。

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这本书给我带来的最深刻的感受是，统计学并非是一门独立的学科，而是与语言学研究本身紧密相连的。作者在整本书的叙述中，始终将统计方法置于语言学研究的语境中，强调统计分析是为了更好地理解语言现象，而不是为了统计而统计。他鼓励读者将统计学视为一种研究工具，一种帮助我们发现语言规律、验证语言理论的有力助手。这种将统计学“去神秘化”并融入语言学研究的理念，极大地激发了我学习和应用统计学的热情。

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在研究设计阶段，我常常会感到迷茫，不知道如何才能设计出能够产生有效统计数据的实验。这本书在这方面提供了极具价值的指导。它详细阐述了不同研究设计（如实验设计、调查设计）与统计方法之间的关系，并强调了在研究初期就应该考虑统计分析的需求。作者通过对各种研究设计的优缺点进行比较，并结合具体的语言学研究场景，帮助我学会如何根据研究问题选择最合适的研究设计，以及如何确保收集到的数据能够被有效地统计分析。这种前瞻性的指导，避免了我日后在数据分析阶段遇到的许多潜在难题。

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这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。它不仅涵盖了语言研究中常用的核心统计方法，还触及了一些更高级的分析技术，这让我对未来的学习方向有了更清晰的认识。作者在介绍每一种方法时，都会交代其理论基础、适用范围以及局限性，这种全面而严谨的态度，让我对各种统计方法有了更深入的理解，而不是仅仅停留在表面。对于那些想要深入探索统计学在语言学研究中应用的读者来说，这本书绝对是一部不可多得的宝藏。

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我必须说，这本书在概念的阐释上达到了一个令人惊叹的高度。作者擅长运用类比和形象化的语言，将抽象的统计学原理变得鲜活起来。例如，在解释“假设检验”时，作者打的比方让我瞬间豁然开朗，仿佛看到了一个严谨的法庭审判过程，证据（数据）被层层检验，最终才能做出公正的裁决。这种对抽象概念的具象化处理，极大地降低了我的理解门槛。我再也不会因为看到一堆公式而感到沮丧，而是能够从中感受到作者想要传达的逻辑和思想。这本书让我体会到，统计学并非是冰冷的数字和公式的堆砌，而是一种能够帮助我们理性思考、解决问题的科学方法论。

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我非常赞赏这本书在处理数据可视化方面的建议。统计分析的结果，如果能够以清晰直观的图表形式呈现，将极大地提升研究的可读性和影响力。这本书介绍了一些常用的数据可视化方法，并结合语言学研究的特点，提供了具体的图表类型建议，例如，如何用柱状图展示不同组别的词语使用频率，如何用散点图展示变量之间的相关性。这种对数据呈现方式的关注，让我意识到，统计学不仅仅是后台的计算，更是前端的沟通。通过这些可视化技巧，我能够更好地向我的同行和读者传达我的研究发现。

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作为一个长期在文献海洋中摸索的语言学学生，我经常会被同行研究中那些“P值小于0.05”、“ANOVA分析显示显著差异”等术语弄得一头雾水。这本书的出现，如同一次及时雨，它不仅解释了这些术语的含义，更重要的是，它教会了我如何批判性地解读这些统计结果。作者非常巧妙地结合了语言学研究的实际案例，比如如何分析不同语境下的词频差异，或者如何检验两种教学方法对学生语言能力的影响。这些案例并非脱离实际的理论空谈，而是真正能够引起我共鸣的研究场景。通过对这些案例的分析，我不仅理解了统计方法的应用，更学会了如何将统计结果与语言学的理论框架相结合，从而得出更具说服力的研究结论。这本书让我意识到，统计学并非是语言学研究的“附属品”，而是能够为语言现象提供量化支持、揭示潜在规律的强大工具。

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在阅读这本书之前，我对统计软件的使用一直感到非常局促，总觉得那些复杂的操作界面是给专业人士准备的。然而，这本书提供了一种全新的视角。它并没有花费大量篇幅去详细介绍某一款统计软件的操作步骤，而是侧重于讲解统计思想和分析逻辑，但恰恰是这种侧重，让我更加专注于“应该做什么”，而不是被具体的操作所困扰。书中的一些图示和流程图，清晰地展现了从数据收集到最终结论的整个分析过程，这让我对整个研究流程有了更宏观的把握。虽然我还需要在实践中不断摸索软件的具体用法，但这本书为我打下了坚实的理论基础，让我知道自己到底在做什么，为什么这么做。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，大大提升了我学习统计学的效率和信心。

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这本书对于我理解并应用统计学在语言学研究中起到了至关重要的作用。我之前一直觉得统计学离我的日常研究很遥远，但这本书用生动具体的例子，把我与统计学之间那层无形的壁垒打破了。书中对于不同统计检验方法的选择和应用进行了详细的阐述，例如，何时应该使用t检验，何时应该使用卡方检验，以及它们各自的假设条件是什么。作者并没有简单地给出“公式+结果”的模式，而是引导读者去思考，是什么样的研究问题促使我们选择特定的统计方法，以及如何解释统计结果在语言学意义上的含义。

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这本书的写作风格非常引人入胜，完全不像我之前接触过的任何一本统计学教材。作者的语言平实而富有感染力，读起来丝毫没有枯燥乏味的感觉。他就像一位经验丰富的导师，在与你进行一次深入的交流，不时地抛出一些引人深思的问题，引导你去主动思考。我尤其喜欢书中穿插的那些“统计学小贴士”和“常见误区解析”，它们能够及时地纠正我的思维偏差，让我避免走弯路。通过这些小的细节，我能感受到作者对学生学习过程的深刻理解和细致关怀。这本书的阅读体验，远超我对于一本专业学术书籍的预期。

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只看了前八章。太久没学数学了，统计真的让人头晕……

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作者建议精读2——8章，有关数据概括的各种度量、统计推断的方法、概率的概念、建立统计模型、样本估计以及对假设进行统计检验等内容，可以结合SPSS入门教材一起使用~