Statistics for Psychology (5th Edition) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Prentice Hall

作者:Arthur Aron

出品人:

页数:744

译者:

出版时间:2008-03-19

价格:USD 144.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780136010579

丛书系列:

图书标签:

Statistics
Psychology
Research Methods
Data Analysis
SPSS
Pearson
5th Edition
Social Sciences
Behavioral Sciences
Quantitative Research

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具体描述

This author team is committed to making statistics a highlight for psychology students! Now, in a 5th edition, Statistics for Psychology , continues to be an accessible, current, and interesting approach to statistics. With each revision,the authors havemaintain those things about the book that have been especially appreciated, while reworking the text to take into account the feedback, their our own experiences, and advances and changes in the field. The fifth edition of this popular text uses definitional formulas to emphasize concepts of statistics, rather than rote memorization. This approach constantly reminds students of the logic behind what they are learning, and each procedure is taught both verbally and numerically, which helps to emphasize the concepts. Thoroughly revised, with new content and many new practice examples, this text takes the reader from basic procedures through analysis of variance (ANOVA). While learning statistics, students also learn how to read and interpret current research.

掌握心理学研究的统计利器：循证实践的基石在日新月异的心理学领域，严谨的科学研究是推动知识进步的驱动力。而统计学，正是解读这些研究成果、洞悉人类行为背后规律的关键工具。本书并非一本简单的统计学教材，它是一份为心理学研究者量身打造的行动指南，旨在帮助您将枯燥的数据转化为有意义的见解，从而赋能您进行更深入、更具影响力的研究。本书涵盖了心理学研究中最核心、最实用的统计方法，从基础的数据描述到复杂的推论统计，层层递进，脉络清晰。我们不仅讲解“是什么”，更侧重于“为什么”和“如何做”，让您真正理解统计方法的逻辑和适用场景，而非死记硬背公式。第一部分：数据的基础与描述首先，我们将从统计学的基石——数据——开始。您将学习如何理解不同类型的数据（定性数据与定量数据，离散数据与连续数据），并掌握如何有效地收集和组织这些数据。我们将深入探讨数据的呈现方式，包括各种图表（直方图、箱线图、散点图等）的绘制与解读，它们能够直观地揭示数据的分布特征、趋势和异常值。在此基础上，本书将详细介绍描述性统计量，它们是概括和总结数据集的关键。您将学会计算和理解集中趋势的度量（均值、中位数、众数），以及离散趋势的度量（方差、标准差、全距），从而全面掌握数据集的核心特征。我们还将探讨百分位数和Z分数，这些工具能够帮助您将原始数据转化为具有可比性的标准分数，为后续的推论统计奠定基础。第二部分：推论统计的奥秘与应用进入推论统计的领域，我们将揭示如何从样本数据推断总体特征。您将学习概率论的基础知识，理解抽样分布的概念，这是进行统计推断的理论支撑。本书将重点介绍几种核心的推论统计方法：假设检验：这是科学研究中最常用的方法之一。您将学习如何构建零假设和备择假设，理解p值和置信区间的含义，并熟练掌握t检验（包括单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）和卡方检验的应用场景及其解读。无论是比较两组研究对象之间的平均差异，还是分析分类变量之间的关系，这些检验方法都将是您的得力助手。方差分析（ANOVA）：当您需要比较三个或更多组的平均数时，ANOVA将是您的不二之选。本书将详细讲解单因素ANOVA和双因素ANOVA，帮助您理解如何识别哪些组之间存在显著差异，并掌握事后检验（post-hoc tests）的应用，以 pinpoint 具体差异来源。相关分析：探索变量之间线性关系的强度和方向是心理学研究中的重要环节。您将学习皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数的计算与解读，理解它们在预测和识别变量之间关联性方面的作用。回归分析：回归分析能够帮助我们建立模型，预测一个因变量如何随着一个或多个自变量的变化而变化。本书将引导您掌握简单线性回归和多元线性回归，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。您将学会如何利用回归模型进行预测，并理解其在解释复杂现象中的价值。第三部分：高级统计技术与专题为了满足更复杂的研究需求，本书还将触及一些高级统计技术：非参数检验：当数据不满足参数检验的假设时（例如，数据不符合正态分布），非参数检验将成为重要的替代方案。您将学习Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等常用的非参数方法，拓展您的统计工具箱。效应量与功效分析：仅仅知道统计学上的显著性是不够的，理解研究的实际意义同样重要。本书将强调效应量（effect size）的重要性，教您如何计算和解释 Cohen’s d、r² 等效应量指标，它们能够量化处理或变量之间的差异大小。此外，功效分析（power analysis）将帮助您在研究设计阶段确定所需的样本量，以确保您的研究有足够的统计能力检测到预期的效应。研究设计中的统计考量：统计分析与研究设计密不可分。本书还将探讨在不同研究设计（如实验设计、准实验设计、相关研究设计）中应如何选择恰当的统计方法，并强调统计学在确保研究有效性和可靠性方面的作用。贯穿全书的理念：本书的编写不仅注重方法的介绍，更强调概念的理解、方法的选择、结果的解释以及统计软件的应用。我们鼓励您将所学知识应用于实际的心理学研究情境中，通过大量的案例分析和练习题，加深对统计方法的理解和掌握。本书并非仅仅是理论的堆砌，而是以一种循证实践的态度，为您提供一套解决心理学研究问题的完整方法论。无论您是初次接触统计学的学生，还是希望深化统计技能的研究者，本书都将是您在心理学学术旅程中不可或缺的伙伴。掌握这些统计工具，您将能够更自信地进行研究设计、数据分析和结果解读，从而在心理学领域做出更具创造性和科学性的贡献。