Understanding Statistics in the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cengage Learning

作者:Robert R. Pagano

出品人:

页数:720

译者:

出版时间:2008-12-31

价格:USD 267.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780495596523

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Behavioral Sciences
• Research Methods
• Data Analysis
• Psychology
• Social Sciences
• SPSS
• R
• Quantitative Research
• Hypothesis Testing

深入探索行为科学背后的数据逻辑：一本关于洞察力的读物 行为科学，一个广阔而迷人的领域，致力于理解人类和动物的行为模式、心理过程以及社会互动。从我们如何做出决策，到是什么驱动着我们的情感，再到群体如何形成和运作，这个领域触及了我们存在的方方面面。然而，要真正深入理解这些复杂的现象，仅仅观察和推测是远远不够的。我们必须依赖一种强大的工具——统计学。统计学，不是一个冰冷抽象的数学分支，而是行为科学研究的基石，是我们洞察行为背后规律，验证假设，并得出可靠结论的语言。 这本书，旨在为您揭示统计学在行为科学研究中的核心作用，并提供一套系统的方法来理解和运用这些统计工具。我们不打算仅仅罗列枯燥的公式或推导繁琐的证明，而是要将统计学置于行为科学的研究情境中，让您看到它如何成为一把解锁行为奥秘的钥匙。您将了解到，统计学不仅仅是数字的游戏，它是一种思维方式，一种严谨的分析框架，能够帮助我们从看似杂乱无章的数据中提炼出有意义的信息。 从描述到推断：构建理解的阶梯 我们的旅程将从最基础的概念开始：描述性统计。当面对一组数据时，我们如何才能对其进行初步的概括和理解？本书将带领您认识各种集中趋势的度量，例如均值、中位数和众数，理解它们分别代表了数据的什么特征，以及在什么情况下使用哪种度量更为合适。例如，当研究一组薪资数据时，均值可能会受到极端高薪的影响而产生偏差，此时中位数可能更能反映典型的薪资水平。 同时，我们还会深入探讨离散程度的度量，如方差和标准差。这些指标能够告诉我们数据点是如何围绕着中心趋势分布的。一个小的标准差意味着数据点聚集在均值附近，呈现出较高的同质性；而一个大的标准差则表明数据点分散广泛，变异性较大。理解这些差异，对于评估研究结果的稳定性和普遍性至关重要。 除了这些基本的度量，我们还将学习如何利用图表和图形来直观地呈现数据。直方图、散点图、箱线图等，它们不仅能够让复杂的数据变得易于理解，还能帮助我们发现数据中隐藏的模式和趋势。您将学会如何选择最恰当的图表类型来展示不同类型的数据，以及如何解读图表所传达的信息。 然而，描述性统计只能告诉我们“是什么”，而行为科学的研究往往需要回答“为什么”和“是否”的问题。这就需要我们进入推断性统计的领域。推断性统计的核心在于，如何利用样本数据来对更广泛的总体做出合理的推断。这涉及到概率论的基本概念，理解概率如何帮助我们量化不确定性，以及如何计算事件发生的可能性。 假设检验：严谨的科学探究之路 在行为科学的研究中，我们常常怀有一个研究假设，并希望通过数据来验证它。假设检验是实现这一目标的核心方法。本书将详细介绍假设检验的逻辑框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设定，统计功效的概念，以及P值的意义。您将学会如何根据研究问题设定合适的假设，如何选择合适的统计检验方法，以及如何解释检验结果。 例如，一位心理学家可能假设一种新的治疗方法能有效减轻抑郁症状。他们会收集一组接受新疗法的患者的抑郁评分数据，并与一组未接受治疗的对照组进行比较。通过假设检验，他们可以判断观察到的差异是否具有统计学意义，即是否不太可能仅仅是由于随机变异造成的。 本书将带领您熟悉一系列常用的统计检验方法，包括t检验（用于比较两组均值）、方差分析（ANOVA）（用于比较三组或更多组的均值）以及卡方检验（用于分析分类变量之间的关系）。您将了解到这些检验的适用条件、计算过程以及结果的解读。例如，当比较不同教学方法对学生学习成绩的影响时，ANOVA将是一个非常有效的工具。 探索变量之间的关系：相关与回归 行为科学研究的另一个重要方面是探索不同变量之间是否存在关系。相关性度量就是用来描述两个变量之间线性关系的紧密程度和方向。本书将介绍皮尔逊相关系数等指标，并解释其取值范围和含义。您将明白，相关性并不等同于因果关系，即使两个变量高度相关，也不能断定一个变量的改变必然导致另一个变量的改变。 在此基础上，我们将进一步深入回归分析。回归分析不仅能够描述变量之间的关系，还能用来预测一个变量的值，基于一个或多个其他变量的值。简单线性回归将是起点，它描述了一个因变量和一个自变量之间的线性关系。您将学习如何构建回归模型，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的预测能力。 更进一步，本书还将介绍多元回归分析，它允许我们同时考虑多个自变量对因变量的影响。这在行为科学研究中尤为重要，因为人类行为往往是多种因素共同作用的结果。例如，研究学生的学业成绩，可能需要考虑学习时间、家庭环境、教师指导等多个因素。多元回归模型可以帮助我们量化这些因素各自对学业成绩的贡献程度，并控制其他变量的影响。 超越基础：深入理解统计学的应用 除了上述核心内容，本书还将触及更广泛的主题，以帮助您更全面地理解统计学在行为科学中的应用。这可能包括抽样方法，了解不同的抽样技术如何影响研究结果的代表性。随机抽样、分层抽样等概念将帮助您理解为何研究者需要谨慎选择样本，以避免产生抽样偏差。 我们还将探讨实验设计的基本原则。一个精心设计的实验是获得可靠研究结果的关键。您将了解随机分组、对照组设置、因变量和自变量的操作定义等要素是如何构成一个有效的实验的。理解这些设计原则，能帮助您批判性地评估他人的研究，也能指导您自己进行更严谨的科学探索。 对于一些进阶的概念，如因子分析，它常用于识别潜在的、未被直接观察到的结构（例如，人格的“大五”特质），本书也会进行介绍，帮助您了解如何利用统计学来探索更深层次的心理结构。 统计学：通往理解行为科学的桥梁 归根结底，这本书的目标是为您提供一套坚实的统计学知识体系，使您能够： 清晰地理解行为科学研究中的统计术语和概念。 批判性地评估科学文献中的统计发现。 自信地选择和应用适合您研究问题的统计方法。 准确地解读和报告统计分析的结果。 最终，更深入地理解人类行为的复杂性和多样性。 统计学不是行为科学研究的障碍，而是其强大的助手。它赋予我们量化的能力，让我们能够超越直觉和 anekdotal evidence，去发现普遍存在的规律，去验证精妙的理论，去解释复杂的世界。掌握了统计学的语言，您就掌握了与行为世界进行深入对话的钥匙。这本书，将是您踏上这段旅程的理想伙伴。

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