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☆☆☆☆☆

出版者:中国人民大学出版社

作者:[美]Frederick J.Gravetter

出品人:

页数:396

译者:

出版时间:2010-1

价格:58.00元

装帧:平装

isbn号码:9787300111285

丛书系列:心理学译丛·教材系列

图书标签:

心理学
统计学
统计
教材
统计测量学
入门
社会学
数学
行为科学
统计学
心理学
数据分析
实验设计
概率论
假设检验
变量分析
研究方法
量化研究

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具体描述

《行为科学统计概要(第5版)》是一本讲解基础统计学的专业教材，两位作者均为纽约州立大学布鲁克波特学院教授，几十年来一直从事统计和实验设计的一线教学工作。很多学生都讨厌学习统计学，他们对与数学相关的课程感到无法胜任，只好死记公式，一知半解；而那些对统计学感兴趣的学生，由于教师很难把统计学原理讲解透彻，或者缺少适合的参考资料，而使这些同学徘徊在统计学的大门之外。

针对这种现状，两位教授编写了本教材。作者的语言平实准确，例子贴切丰富，而且把一些统计过程动态地展现出来，形象地揭示了统计学原理，使得《行为科学统计概要(第5版)》既有深刻的内涵，又全然没有枯燥乏味的感觉，让人不得不佩服作者深厚的统计学功底和卓越的语言表达能力。《行为科学统计概要(第5版)》自出版以来，获得师生的广泛好评。作者根据读者和教学的反馈，追踪统计的最新发展，对《行为科学统计概要(第5版)》进行了多次修订，目前《行为科学统计概要(第5版)》已被很多院校定为必读教材。

无论读者的数学背景如何，学习《行为科学统计概要(第5版)》都会获益匪浅。作者花了大量的篇幅介绍了超越公式之外的统计学原理，有技巧地展示了统计分析的过程，由浅入深，循序渐进，有助于学生深入理解统计的本质。同时，又通过生动的例子和课后大量的练习，帮助数学基础薄弱的学生加深理解。通过《行为科学统计概要(第5版)》的学习，读者可以深入掌握统计的原理和程序，理解任何一种统计分析背后假设的重要性，遇到实际问题时懂得如何灵活应用苛刻的统计学分析。

《行为科学统计概要(第5版)》能够给我国学生增添一些乐趣，带领他们进行更深刻的统计思辨之旅；同时，掌握统计的精髓，以便于掌握行为科学。

图书简介：当代跨学科研究中的量化方法与实证逻辑书名：理论与实践的交汇：现代社会科学中的数理模型构建与数据驱动决策出版社：磐石学术出版社页数： 780页定价： 188.00元 ISBN： 978-7-9458-2310-5 --- 内容梗概：超越描述，探寻因果：量化方法的深度革新本书并非对既有统计学原理的机械重复，而是一部深刻探讨当代社会科学研究范式转变的专著。它着眼于在信息爆炸与方法论日益精细化的背景下，研究者如何有效地从海量数据中提炼出具有解释力和预测力的知识体系。全书的核心在于构建一个严谨的“从理论假设到可检验模型，再到稳健实证结论”的研究闭环，尤其侧重于那些传统统计学工具难以充分捕捉的复杂性、非线性关系以及内生性问题。全书分为五个宏大的部分，系统性地梳理了从基础理论到尖端应用的完整路径。 --- 第一部分：实证研究的哲学基石与模型选择的困境（约200字）本部分首先对现代科学哲学中的可证伪性原则与操作化定义进行了批判性回顾，强调任何量化模型都必须植根于清晰的理论框架。随后，我们深入探讨了“模型选择”的决策过程，这不仅仅是统计拟合优度的问题，更是关于模型简洁性（Parsimony）、理论承载力与外部效度的平衡艺术。我们详细剖析了信息准则（如AIC、BIC）在复杂模型比较中的局限性，并提出了基于结构方程建模（SEM）的潜变量（Latent Variables）构建策略，以应对观察变量的测量误差和间接效应的复杂路径。 --- 第二部分：超越线性假设：高维数据与非参数技术的应用（约350字）线性回归模型是科学研究的基石，但其在处理现实世界数据的复杂性时显得力不从心。本部分将焦点转向非线性建模和高维数据处理。我们详尽介绍了广义加性模型（GAMs），展示了如何利用样条函数（Splines）灵活地拟合数据中的弯曲趋势，同时保持模型的可解释性。更为关键的是，面对“维度灾难”（Curse of Dimensionality）的挑战，本书系统介绍了正则化方法，特别是岭回归（Ridge）与LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。LASSO不仅能处理多重共线性，还能自动进行特征选择，为构建更具预测能力的稀疏模型提供了强有力的工具。此外，我们还深入探讨了机器学习中的树模型（如随机森林与梯度提升机）在社会科学预测任务中的优势与劣势，强调如何从黑箱模型中提取可解释的特征重要性度量。 --- 第三部分：因果推断的尖端艺术：从实验到准实验的桥梁（约400字）现代社会科学的最高追求是因果识别。本部分是全书的重中之重，它致力于提供一套系统化的工具来应对“混淆变量”（Confounders）和“内生性”（Endogeneity）的挑战。我们首先回顾了随机对照试验（RCTs）的黄金标准地位，但很快转向了更具现实意义的准实验设计。书中对断点回归设计（RDD）的实施细节进行了详尽的数学论证，包括带宽选择的敏感性分析与安慰剂检验。接着，我们深入剖析了倾向得分匹配（PSM）的限制，并提出了更加稳健的合成控制法（Synthetic Control Method, SCM），特别是在处理小样本干预效应评估时的应用，例如对特定政策干预效果的评估。针对工具变量（Instrumental Variables, IV）的使用，本书不仅重申了IV的识别条件，还重点阐述了弱工具变量问题的诊断与缓解策略，并介绍了二阶段最小二乘法（2SLS）在处理具有异质性影响时的扩展模型。 --- 第四部分：时间序列与面板数据的动态依赖性捕捉（约300字）现实世界的数据往往是动态演化的，个体之间的相互依赖性不容忽视。本部分专注于处理面板数据（Panel Data）和时间序列数据。我们详细分析了固定效应（FE）与随机效应（RE）模型的选择逻辑，并引入了更先进的广义矩估计（GMM）方法，特别是差分GMM（Arellano-Bond）与系统GMM（Blundell-Bond），以解决内生性与动态遗漏变量在面板数据中的遗留问题。在时间序列分析方面，本书超越了基础的ARIMA模型，介绍了向量自回归模型（VAR）及其扩展，如结构VAR（SVAR），用于识别宏观经济冲击的脉冲响应函数，并探讨了利用协整检验（Cointegration Tests）来识别长期均衡关系的必要性。 --- 第五部分：贝叶斯范式与模型验证的鲁棒性（约250字）在量化研究的最后阶段，本书引入了贝叶斯统计推断作为对主流频率学派方法的有力补充。我们阐述了贝叶斯方法的优势，尤其是在先验信息整合、小样本推断以及复杂层次结构模型构建方面的灵活性。通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的介绍，读者将学会如何模拟后验分布，并进行模型收敛诊断。最后，本书强调了模型验证的鲁棒性，系统性地指导读者如何进行敏感性分析（Sensitivity Analysis），包括改变模型设定、替换估计方法或调整样本选择，以确保最终结论并非特定方法或特定数据的产物，从而真正提升研究发现的可信度和普适性。 --- 目标读者本书面向所有从事经验研究的高年级本科生、研究生、青年学者以及需要进行复杂数据分析的专业人士（如政策分析师、市场研究专家）。它假设读者具备基础的概率论和统计学知识，但内容深度足以支撑其进入高级量化研究领域。 --- 结语：本书致力于成为跨越统计学与应用科学鸿沟的桥梁，赋能研究者构建更精妙、更可信、更具解释力的实证论证。

作者简介

目录信息

第1章统计学入门
1.1 统计、科学和观察
1.2 总体和样本
1.3 科学方法和研究设计
1.4 变量和测量
1.5 统计符号
小结
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第2章频数分布
2.1 概述
2.2 频数分布表
2.3 频数分布图
2.4 频数分布图的形状
小结
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第3章集中趋势
3.1 概述
3.2 平均值
3.3 中数
3.4 众数
3.5 选择集中趋势的测量方法
3.6 集中趋势和分布的形态
小结
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第4章差异性
4.1 概述
4。2全距与四分位距
4.3 总体标准差与方差
4。4样本标准差与方差
4.5 更多关于方差与标准差的内容
小结
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第5章 z分数：分数的位置及标准化分布
5.1 z分数的介绍
5.2 z分数及在分布中的位置
5.3 使用z分数标准化某分布
5.4 基于z分数的其他标准化分布
5.5 推论统计展望
小结
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第6章概率和正态分布
6.1 概率简介
6.2 概率和正态分布
6.3 正态分布中分数的概率和比例
6.4 推论统计展望
小结
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第7章概率和样本：样本均值的分布
7.1 样本和抽样误差
7.2 样本均值的分布
7.3 概率和样本均值的分布
7.4 更多关于标准误的知识
在文献中：报告标准误
7.5 推论统计展望
小结
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第8章假设检验介绍
8.1 假设检验的逻辑
8.2 假设检验中的不确定性和误差
8.3 一个假设检验的例子
在文献中：报告统计检验的结果
8.4 关注假设检验：测量效应大小和检验力
8.5 假设检验的方向(单侧检验)
8.6 假设检验的一般要素：回顾
小结
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第9章 f检验介绍
9.1 t统计量：z分数的替代形式
9.2 t检验的假设检验
9.3 测量t检验的效应大小
在文献中：报告t检验的结果
9.4 有方向的假设和单侧检验
小结
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第10章两个独立样本的t检验
10.1 概述
10.2 独立测量研究设计的t检验
10.3 独立测验t检验的假设检验和效应大小
在文献中：独立测量t检验结果的报告
10.4 有方向的检验和独立测量￡检验的前提
小结
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第11章两个相关样本的f检验
11.1 概述
11.2 相关样本的t检验
11.3 重复测量设计的假设检验和效应值
存文献中：重复测量t检验的结果呈现
11.4 相关样本t检验的使用和假设
小结5
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第12章参数估计
12.1 概述
12.2 用t统计量作参数估计
12.3 深入了解参数估计
小结
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第13章方差分析介绍
13.1 概述
13.2 方差分析的逻辑
13.3 ANOVA的记号和公式
13.4 F比值的分布
13.5 假设检验的例子和ANOVA的效应
在文献中：方差分析结果的报告
13.6 事后检验
小结
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第14章重复测量和双因素方差分析
14.1 概述
1.1.2 重复测量的方差分析
在文献中：重复测量方差分析结果的报告
14.3 双因素方差分析(独立测量)
在文献中：双因素方差分析结果的报告
小结
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第15章相关和回归
15.1 概述
15.2 皮尔逊相关
15.3 应用和解释皮尔逊相关
15.4 皮尔逊相关的假设检验
在文献中：报告相关
15.5 点二列相关和测量效应r2
15.6 斯皮尔曼相关
15.7 同归简介
小结
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第16章卡方检验：拟合度和独立性检验
16.1 参数和非参数统计检验
16.2 拟合度的卡方检验
在文献中：报告卡方值
16.3 独立性的卡方检验
16.4 独立性卡方检验效应大小的度量
16.5 卡方检验的假设和限制
小结
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附录A 基本的数学复习
附录B 统计表
附录C 书中奇数题的解
附录D 统计学总结
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

由于考研需要，我心不甘情不愿的拿起了张奶奶的书，虽然已经做好了看不懂、被打击的准备，但还是被艰深的统计名词打败了……我是一个数学不大好的文科生。无奈之下四处寻找简单易懂的统计书目，有人推荐甘怡群甘老师的书，可我那本书更看不懂，讲的不但难，还特别少，给我一种...

评分☆☆☆☆☆

那么你快看这一本吧！这个是解救你出统计的灯塔啊！！！所有的概念都是循序渐进，很有条理，十分清晰。所有题目都有根有据，步骤明确。它不会像张那本一样突然蹦出个你完全不晓得的概念。也不会只一个公式草草打发你。你是慢慢游进了海的中央，而不是被人噗通一声扔...

评分☆☆☆☆☆

读完有股想哭的冲动！！中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距...

评分☆☆☆☆☆

这本书可读性极强，适用于心理学和社会学等“empirische Wissenschaft" 的本科基础统计学课程。此书的结构也和大多德国高校心理学本科第一学年的统计学课程设置一样，由"描述性“和”推论性“统计学组成，这种构成教学设置刚好对应大部分心理学研究的数据分析与成功展示，先是...

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...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

给我留下深刻印象的是作者在案例选择和阐释上的匠心独运。那些被选入书中的研究实例，并非都是那些教科书式的、完美无缺的范例。相反，很多例子都带着现实世界固有的瑕疵和复杂性，这反而更贴近我们真实遇到的研究困境。作者并没有回避这些“不完美”，而是借此机会，深入剖析了在特定限制条件下，如何最大化地提取有效信息，以及如何诚实地报告研究的局限性。这种对“灰色地带”的坦诚，建立了一种非常可贵的学术诚信感。它告诉读者，科学的进步往往是在不确定性中摸索前进的，接受不完美，并围绕不完美进行优化，本身就是一种高级的科学素养。这种务实的态度，比那种空泛地宣扬“精确性”要来得更有力量和说服力。

评分☆☆☆☆☆

我阅读这本书的过程，更像是一场与自己认知边界的对话。它不是那种一目了然、读完就能立刻掌握的快餐读物，而是需要你不断地停下来，回溯前文，甚至对照着其他参考资料去理解的“硬骨头”。书中的论证逻辑链条非常严密，就像是搭建起一座精密的数学迷宫，每一步的推导都有其不可动摇的依据。我尤其欣赏作者在处理一些经典理论时，那种既尊重历史脉络又勇于提出批判性观点的平衡。有些地方，我需要反复阅读同一个章节，才能真正捕捉到其中微妙的语义变化和背后的深层含义。它迫使我跳出以往那种习惯性的思维定势，用一种更加结构化和去情感化的视角去看待现象。这种“被挑战”的感觉，其实是阅读高质量学术作品最令人兴奋的部分——你感觉自己的智力阈值正在被缓慢而坚定地向上推。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构布局，读起来有一种渐入佳境的韵律感。开篇部分对基础概念的铺陈，虽然略显基础，但作者的处理方式非常精炼，避免了冗长的概念罗列，而是直接引入了核心的思维模型。随着章节的深入，复杂度的曲线是平稳上扬的，仿佛是一场精心编排的音乐会，从柔和的引子，到中间高潮部分的复杂对位，再到结尾处对未来研究方向的展望，层次分明，张弛有度。我尤其喜欢最后几章对新兴方法论的讨论，作者展现了对领域前沿的敏锐洞察力，没有停留在对既有知识的复述上，而是积极地引导读者思考“接下来该往哪里去”。这让整本书的阅读体验，不只是一次回顾过去，更是一次面向未来的启程，充满了探索的期待感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用性，老实说，不是那种直接告诉你“这样做就能成功”的成功学手册。它的价值更像是提供了一套看待世界的底层操作系统。我尝试将书中学到的某些分析框架应用到我日常处理的一些工作数据上，结果发现以往那些看似杂乱无章的现象，突然间有了清晰的内在关联。它没有直接给出答案，但它教会了我如何去问“对的问题”，如何从海量信息中剥离出可以量化的变量，并理解这些变量之间的关系强度。这种转变，是从“经验驱动”到“证据驱动”的关键一步。读完之后，我发现自己看新闻报道时，对那些未经证实的论断会下意识地去审视其样本量、对照组设置以及P值是否合理。这是一种潜移默化的能力提升，是那种扎根于心的、无法被轻易夺走的技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，嗯，很有意思。那种深沉的蓝色调配上简约的字体，给我一种既专业又沉稳的感觉。我当时在书店里翻阅的时候，最先被吸引的就是这个视觉上的冲击。它不像那种花花绿绿的畅销书，更像是一本值得反复研读的工具书。拿起它，就能感觉到纸张的质感很扎实，不是那种一翻就散的轻飘感。内页的排版也做得相当考究，字体的选择很清晰，段落之间的留白处理得恰到好处，读起来一点都不累眼睛。尤其是一些公式和图表的呈现，非常清晰明了，即便是面对那些复杂的统计模型，也能在视觉上保持一种秩序感。我个人认为，对于任何一本涉及数据和方法的书籍来说，这种严谨的物理呈现本身就是一种专业态度的体现。它让我觉得，作者在内容之外，对读者的阅读体验也下足了功夫。这种对细节的关注，让人在阅读过程中产生一种被尊重的舒适感，而不是被信息的洪流淹没。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

讲解很透彻知识很简单

评分☆☆☆☆☆

作为入门教材很实用，讲解清晰，不过不够深入

评分☆☆☆☆☆

作为入门教材很实用，讲解清晰，不过不够深入

评分☆☆☆☆☆

大错误没有，小错误太多！