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

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出版者:Wadsworth Pub Co

作者:Frederick J. Gravetter

出品人:

页数:458

译者:

出版时间:1998-8-7

价格:USD 71.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534357801

丛书系列:

图书标签:

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

探索数字背后的奥秘：行为科学研究方法与统计应用 在理解人类行为的复杂世界里，数据分析扮演着至关重要的角色。从心理学的个体差异，到社会学的群体互动，再到教育学的学习过程，所有这些学科都依赖于严谨的方法来收集、整理和解释信息。本书旨在为那些希望深入探索行为科学领域、掌握前沿研究方法并能熟练运用统计工具的读者，提供一个全面而深入的指导。 为什么我们需要统计学来理解行为？ 人类行为是多变的、个体化的，并且受到无数内外部因素的影响。仅仅依靠直觉和个案观察，难以得出普遍性的结论，也无法客观地评估不同干预措施的有效性。统计学，作为一种科学的语言和工具，为我们提供了一种系统性的方法来： 量化和描述现象： 将模糊的观察转化为具体的数字，通过均值、中位数、标准差等指标，清晰地描绘数据的基本特征。 识别模式和关系： 揭示变量之间是否存在关联，以及这种关联的强度和方向。例如，学习动机与学业成绩之间是否存在正相关？睡眠质量与情绪状态的波动是否有联系？ 进行推断和预测： 基于样本数据，对更广泛的总体进行推断，了解研究结果的普遍性。同时，利用已建立的关系模型，预测未来可能发生的趋势。 检验假设和理论： 运用统计检验，客观地评估研究假设的合理性，验证理论模型在现实中的适用性。 本书将引导读者跨越数字的障碍，认识到统计学并非枯燥的计算，而是理解和解释人类行为的强大助手。 本书的核心内容涵盖： 第一部分：研究方法的基础 在深入统计分析之前，建立坚实的研究设计理念至关重要。本部分将重点介绍行为科学研究中常用的研究范式，包括： 描述性研究： 如何通过调查、观察、个案研究等方法，准确地描述特定人群或现象的特征。我们将学习如何设计有效的问卷、进行系统的观察记录，以及如何避免常见的偏差。 相关性研究： 探讨变量之间的关系，理解“相关不等于因果”的原则，以及如何使用相关系数来量化关系的强度和方向。我们将深入理解不同类型的相关分析，例如皮尔逊相关、斯皮尔曼等级相关等，并学习如何解读其结果。 实验性研究： 这是探究因果关系的金标准。我们将详细讲解实验设计的核心要素，包括自变量（实验操纵的因素）、因变量（衡量的结果）、控制组和实验组的设置、随机分配的重要性，以及如何控制混淆变量，以确保观察到的效应确实是由于实验操纵引起的。我们将学习不同类型的实验设计，如前后测设计、经典实验设计、析因设计等，并分析它们各自的优缺点。 准实验性研究： 在某些情况下，完全的实验控制可能难以实现。本部分将介绍准实验设计，以及如何在有限的控制条件下，尽量接近因果推断。 此外，我们还将探讨抽样方法的重要性，包括随机抽样和非随机抽样，以及如何选择合适的抽样技术来提高研究结果的代表性和外部效度。测量是研究的基础，本书将介绍不同类型的测量工具，如问卷、量表、行为观察清单等，并强调信度（测量的一致性）和效度（测量的是否是其声称的量）的概念。 第二部分：描述性统计——描绘数据的画像 一旦收集到数据，就需要对其进行描述。本部分将系统介绍描述性统计的工具和技术，帮助读者清晰地呈现和理解数据： 集中趋势的测量： 学习如何计算和解释均值（平均数）、中位数（排序后的中间值）和众数（出现次数最多的值），理解它们在不同数据分布下的适用性。 离散程度的测量： 掌握全距、四分位差、方差和标准差等指标，理解它们如何量化数据的分散程度和变异性。这将帮助我们评估数据的稳定性和个体差异。 数据的可视化： 学习使用频率分布表、直方图、条形图、折线图、散点图等图表形式，直观地展示数据的分布特征、趋势和关系。有效的可视化能够让复杂的数据变得易于理解。 偏态和峰度： 了解如何通过偏态系数和峰度系数来描述数据分布的形状，识别数据是否存在不均衡或异常的集中。 第三部分：概率论与推断性统计——从样本到总体 这是本书的重头戏，将带领读者进入推断性统计的殿堂。我们将从概率论的基础概念入手，理解随机事件的规律性，并以此为基石，构建推断的桥梁： 概率的基本概念： 学习概率的定义、概率的计算规则（加法法则、乘法法则），以及条件概率的概念。 概率分布： 重点介绍行为科学中最常用的几种概率分布，包括二项分布、泊松分布、正态分布（高斯分布）及其重要性，以及t分布、卡方分布、F分布等在统计推断中的作用。理解正态分布的“钟形曲线”以及其在统计建模中的核心地位。 抽样分布： 理解抽样误差的概念，以及样本均值分布（中心极限定理）的重要性，它为我们从样本推断总体参数提供了理论依据。 参数估计： 学习如何利用样本数据来估计总体参数，包括点估计和区间估计（置信区间）。理解置信区间的含义，以及它如何表示我们对总体参数估计的信心程度。 假设检验： 这是推断性统计的核心应用。我们将系统地介绍假设检验的步骤和逻辑，包括原假设（H0）和备择假设（H1）的设定，检验统计量的计算，P值的解释，以及显著性水平（α）的选择。我们将详细讲解各种常见的假设检验方法： 单样本t检验： 检验单个样本均值是否与已知总体均值有显著差异。 独立样本t检验： 比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，常用于比较不同处理组的效果。 配对样本t检验： 比较同一组被试在不同条件下的测量值差异，或配对被试之间的差异。 单因素方差分析（ANOVA）： 比较三个或三个以上独立样本的均值是否存在显著差异，是t检验的扩展。我们将深入理解ANOVA的原理，以及F统计量的计算和解释。 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关系，例如检查观察到的频数是否与期望频数存在显著差异（拟合优度检验），或两个分类变量是否独立（独立性检验）。 相关性检验： 检验计算出的相关系数是否在统计上显著，即样本的相关是否能推广到总体。 第四部分：进阶统计方法与应用 在本部分，我们将进一步拓展统计方法的应用范围，介绍一些更复杂但同样重要的技术： 回归分析： 学习如何建立线性回归模型，探究一个或多个自变量如何预测因变量。我们将重点讲解简单线性回归（一个自变量）和多元线性回归（多个自变量），理解回归系数的含义、拟合优度（R方）的解释，以及如何进行回归方程的显著性检验。这将帮助我们理解变量之间的线性关系，并进行预测。 重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）： 当同一被试在多个时间点或条件下接受测量时，需要使用这种方法来分析数据，它能更有效地处理被试内部的变异。 非参数检验： 当数据不符合参数检验（如t检验、ANOVA）的正态分布等假设时，非参数检验提供了替代方案，例如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis H检验等。 实践与应用 本书不仅提供理论知识，更注重实践应用。每章都包含丰富的实例分析，涵盖了心理学、社会学、教育学等多个行为科学领域的研究案例。读者可以通过这些案例，学习如何将所学的统计方法应用于实际问题。此外，本书将鼓励读者使用统计软件（如SPSS, R等）来进行数据分析，并提供操作指导和输出结果的解读方法，使读者能够独立完成数据分析的整个流程。 本书的目标读者 本书适合以下人群： 行为科学专业本科生和研究生： 作为核心教材或参考书，系统学习研究方法和统计分析。 初入行为科学研究领域的学者： 掌握必要的研究工具，为科研打下坚实基础。 希望提升数据分析能力的非统计学专业人士： 如教育工作者、社会工作者、市场研究人员等，能够运用统计学解决实际问题。 对理解人类行为背后的数字规律感兴趣的读者： 拓展认知，培养科学思维。 通过本书的学习，你将不仅仅是数据的观察者，更能成为数据的解读者和研究的探索者。你将学会如何设计严谨的研究，如何客观地分析数据，如何从海量的信息中提炼出有价值的见解，从而更深入地理解人类行为的丰富性和复杂性。让我们一起踏上这段激动人心的数字探索之旅！

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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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好书。有些翻译欠缺和印刷错误，但瑕不掩瑜。 边读边做书中的例题和习题，几乎无理解障碍，你会沉浸在轻松学到新知识的喜悦中。感觉是自己面前打开了另一扇了解周遭世界和社会窗口。读完这本书后，再加上吴明隆的《 [问卷统计分析实务—— SPSS操作与应用 ]》，帮助我从对统计...  

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第一部分 入门与描述统计 第1章 统计学入门 1.1 统计、科学与观察 统计学是一套组织、整合和解释信息的数学过程。 1.2 总体和样本 总体是在特定研究中所关注的所有个体的集合；描述总体的数值叫总体参数； 样本是那些从总体中选出的个体，在研究中用来代表总体；描述样本的数值...  

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这是一本缩写版的，完整版的最新版的买不到 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 字数不够~~~~以后再加，现在要睡觉了。 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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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...  

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