S.G. Essentials of Statistics for Behavi pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Brooks/Cole

作者:Frederick J. Gravetter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01

价格:USD 18.50

装帧:Hardcover

isbn号码:9780314049407

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 数据分析
• 心理统计
• 研究方法
• 社会科学
• 统计学基础
• Essentials of Statistics
• S
• G
• 教材
• 概率论

《行为科学数据分析与解读指南》 本书旨在为行为科学领域的研究者、学生及实践者提供一套系统、深入且实用的数据分析与解读方法论。我们关注的不仅仅是统计工具的使用，更侧重于如何将这些工具有效地应用于理解复杂的人类行为，并从中提炼出有意义的见解。 核心内容概览： 第一部分：行为科学研究的设计与数据准备 研究问题的确立与操作化： 如何将抽象的行为概念转化为可衡量、可分析的变量。我们将探讨不同研究范式的特点，如实验研究、准实验研究、调查研究和观察性研究，并分析它们各自的数据收集策略。 数据收集方法与量表设计： 深入剖析问卷、访谈、行为观察、生理测量等常用数据收集方法的优劣势，以及如何设计可靠、有效的测量工具，确保数据的质量和效度。 数据清洗与预处理： 这一环节至关重要，直接影响分析结果的准确性。我们将详细介绍如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行数据转换（如对数转换、标准化），以及如何构建适合分析的数据集。 第二部分：描述性统计与可视化：窥探数据全貌 集中趋势与离散趋势的理解： 熟练运用均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位距等统计量，准确描述样本的中心位置和数据分散程度。 数据分布的识别与解释： 学习如何通过直方图、箱线图、密度图等可视化工具，直观地了解数据的分布形态（正态分布、偏态分布、峰态等），为后续推断性统计分析奠定基础。 相关性分析的初步探索： 使用散点图、相关系数（Pearson, Spearman）等方法，初步探究变量之间的线性或单调关系，为检验假设做好准备。 第三部分：推断性统计：从样本到总体的洞察 假设检验的基本原理： 深入理解零假设、备择假设、P值、显著性水平、第一类错误和第二类错误等核心概念，掌握科学严谨的假设检验流程。 t检验系列： 详细讲解单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验的适用条件、计算过程及结果解读，用于比较均值是否存在显著差异。 方差分析（ANOVA）： 掌握单因素和多因素方差分析，能够分析一个或多个分类自变量对连续因变量的影响，并进行事后检验。 卡方检验： 学习如何分析两个分类变量之间的关系，评估它们是否独立。 相关性与回归分析： 深入探讨皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数的计算与应用。在此基础上，我们将详细介绍简单线性回归和多元线性回归模型，包括模型拟合优度（R²）、回归系数的解释、预测以及模型诊断，理解自变量如何预测因变量。 第四部分：进阶分析技术在行为科学中的应用 逻辑回归： 针对二分类因变量（如是/否、成功/失败），学习逻辑回归模型，理解其概率输出以及如何解释回归系数。 因子分析与主成分分析： 学习如何通过降维技术，从大量变量中提取潜在的结构或核心因素，这在构建心理测量量表和探索复杂构念时尤为重要。 聚类分析： 掌握如何根据变量的相似性将个体或样本分组，从而发现隐藏的群体特征。 结构方程模型（SEM）初步介绍： 简要介绍SEM的概念和应用，展示如何同时检验多个变量之间的复杂关系网络，为探索更深层次的因果关系和理论模型提供方向。 第五部分：结果的报告与解释：沟通研究发现的艺术 统计结果的规范报告： 学习如何按照学术标准，清晰、准确地报告统计分析结果，包括使用的统计量、P值、置信区间以及效应量。 效应量（Effect Size）的重要性： 强调效应量在评估研究实际意义上的作用，超越P值，更全面地理解研究结果。 研究的局限性与未来展望： 如何客观评价研究的局限性，并基于分析结果提出有价值的未来研究方向。 数据伦理与负责任的研究实践： 讨论在数据分析过程中应注意的伦理问题，如数据隐私保护、避免数据操纵等。 本书特色： 理论与实践并重： 在讲解统计学原理的同时，大量结合行为科学领域的实际案例，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的学习路径： 从基础的描述性统计到复杂的推断性统计和进阶模型，层层递进，适合不同背景的读者。 强调批判性思维： 鼓励读者不仅要理解“如何做”，更要思考“为什么这样做”，以及结果的深层含义。 软件工具的辅助说明： 尽管不侧重于特定软件的操作，但我们会适时提及主流统计软件（如SPSS, R, Python）在实现这些分析时的常用函数和界面特征，方便读者结合实际操作。 通过阅读本书，您将能够更自信地处理和分析行为科学研究中的数据，更深刻地理解研究结果，并最终有效地将数据洞察转化为对人类行为的深刻认识和有价值的应用。

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