Essentials of Statistics for the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cengage Learning

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2010-1-1

价格:USD 259.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495812203

丛书系列:

图书标签:

• 美国
• 统计
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• Statistics
• Behavioral Sciences
• Psychology
• Research Methods
• Data Analysis
• Social Sciences
• Pearson
• Experimental Design
• Quantitative Research
• Hypothesis Testing

《行为科学统计学核心要义》 本书旨在为行为科学领域的学生和研究者提供一套坚实而实用的统计学基础。在浩瀚的知识海洋中，统计学犹如导航仪，指引我们穿梭于错综复杂的行为数据，揭示其内在规律与深刻含义。本书将统计学的抽象概念与行为科学研究的实际应用紧密结合，力求让读者在掌握理论的同时，也能熟练运用统计工具解决现实问题。 核心内容概述： 第一部分：基础概念与数据描述 在深入探索统计方法之前，理解基础概念至关重要。本部分将从最根本的角度出发，介绍数据的类型，包括定性数据（如性别、职业）和定量数据（如年龄、分数），以及不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）的特点。我们将详细阐述如何收集、组织和呈现数据，通过频率分布表、直方图、条形图、饼图等可视化工具，让数据“说话”，直观地展示数据的分布特征。 接着，我们将聚焦于描述性统计，学习如何运用集中趋势的测量指标（均值、中位数、众数）来概括数据的中心位置，以及如何通过离散程度的测量指标（方差、标准差、极差）来理解数据的分散程度。这些描述性统计量如同数据的“快照”，能迅速勾勒出数据的基本轮廓，为后续更深入的分析奠定基础。 第二部分：概率与推理统计的基石 概率论是连接描述性统计与推断性统计的桥梁。本部分将清晰地介绍概率的基本概念、规则以及常见的概率分布，例如正态分布，这种分布在行为科学研究中扮演着极其重要的角色。理解概率，能帮助我们量化不确定性，为做出基于数据的决策提供科学依据。 随后，我们将引入推断性统计的核心思想——抽样。我们知道，在实际研究中，我们通常只能观察样本，而希望了解的是整体。本部分将详细介绍抽样方法，以及样本统计量如何用来估计总体参数。在此基础上，我们将重点讲解统计推断的两种主要方法：点估计和区间估计。点估计提供了一个最可能的数值，而区间估计则提供了一个可能包含真实总体参数的范围，并给出置信水平，这在解释研究结果时尤为重要。 第三部分：假设检验的严谨逻辑 假设检验是统计推断的核心环节，它提供了一种科学的方法来判断我们从样本数据中获得的结论是否足以支持我们提出的关于总体的假设。本部分将系统地介绍假设检验的完整流程，包括设定零假设（H0）和备择假设（H1）、选择检验统计量、确定检验的显著性水平（α）、计算P值，以及最终的决策过程（拒绝或不拒绝零假设）。 我们将深入讲解各种常用的单样本和双样本假设检验方法，例如Z检验、t检验（包括配对t检验和独立样本t检验），以及卡方检验，并探讨它们各自的适用条件和应用场景。此外，我们还将讨论第二类错误（β）和功效（power），理解这些概念有助于我们设计更有效的实验和更准确地解读研究结果。 第四部分：方差分析与相关性分析 当研究涉及三个或更多组别之间的均值差异比较时，方差分析（ANOVA）便成为强大的工具。本部分将详细介绍单因素方差分析和双因素方差分析的原理、计算方法和结果解释。我们将学习如何分解总变异，并判断不同处理因素对因变量的影响是否存在显著差异。 此外，理解变量之间的关系对于解释行为现象至关重要。本部分将深入探讨相关性分析，包括皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）的计算与解释，以及如何判断变量之间线性关系的强度和方向。我们将进一步介绍回归分析，包括简单线性回归和复回归，学习如何建立回归模型来预测一个变量的值，并理解模型中的回归系数的意义。 第五部分：非参数统计与其他高级主题 虽然参数统计方法在许多行为科学研究中得到了广泛应用，但当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数统计方法则成为重要的替代方案。本部分将介绍一些常用的非参数检验，例如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验和Kruskal-Wallis检验，并说明它们在不同情境下的应用。 本书还会触及一些其他重要的统计主题，例如多重比较问题，以及如何控制I类错误率。此外，我们还会简要介绍一些更高级的统计技术，为读者未来的深入学习和研究提供指引。 本书特色： 理论与实践并重： 每章都包含丰富的行为科学实例，将抽象的统计概念与实际研究场景相结合，帮助读者理解统计学在行为科学中的应用价值。 清晰的讲解风格： 语言力求简洁明了，避免使用过于晦涩的专业术语，循序渐进地引导读者掌握统计学知识。 强调理解而非死记硬背： 鼓励读者理解统计方法的逻辑和原理，而非仅仅记忆公式，从而能够灵活运用所学知识。 丰富的练习题： 每章末尾都配有精心设计的练习题，包括概念题和计算题，帮助读者巩固所学内容，检验学习效果。 通过学习《行为科学统计学核心要义》，读者将能够自信地阅读和理解行为科学领域的研究论文，能够独立设计和分析自己的研究数据，并最终提升其在行为科学领域的学术能力和研究水平。本书不仅是一本教科书，更是行为科学研究者们通往数据解读和科学决策之路上的忠实伙伴。

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通俗易懂，入门必备。只是有些地方略有瑕疵，我仅把我能发现的一些问题找出来。本人才疏学浅，如有不对之处，望指正；如有遗漏之处，望补充。 1、P28 ：“学习检查 4、（但是可以至少回答有三个被试得分可能为X=73）” 2、P28 ：页末 “Y轴的高度大概是X轴长度的1/3~3...  

评分☆☆☆☆☆

在研读这本书时发现了不少小错误，在此汇总一下，随阅读进度持续更新吧。本人才疏学浅，如有指正错误之处，恳请大家批评，以期共同进步。（第五版 蓝皮的） 1、P10 “其他研究设计”里右边第二段把“抑郁分数”翻译成了“悲伤分数”，感觉怪怪的…… 2、P15 等比量表定义这里，...  

评分☆☆☆☆☆

不用说什么废话了，如果你也是感觉自己完全看不懂张厚璨老师那本，而且相信自己的数学水平已经倒退回令人羞于提起的水平，就买这本书吧。 我已经快啃完了。虽说这本书里有很多令人发指的印刷翻译错误（我都摘出来了打算最后整理了寄到出版社去=_=），但依旧掩饰不了它是本好书...  

评分☆☆☆☆☆

不用说什么废话了，如果你也是感觉自己完全看不懂张厚璨老师那本，而且相信自己的数学水平已经倒退回令人羞于提起的水平，就买这本书吧。 我已经快啃完了。虽说这本书里有很多令人发指的印刷翻译错误（我都摘出来了打算最后整理了寄到出版社去=_=），但依旧掩饰不了它是本好书...  

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从本科到研究生，我正儿八经上过两轮统计课，但中间因为备考和数据分析，又查过几本不同的教材。从以黑白猪举例的生物统计到以精神病人举例的心理学统计，研究生期间不停的分析了几波数据，来回折腾了六七年，才敢说真的入了一点统计的门。 很多小朋友都觉得统计可怕，其实可...  

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