Statistical Concepts for the Behavioral Sciences (4th Edition) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon

作者:Harold O. Kiess

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2009-01-10

价格:USD 125.40

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205626243

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计概念
• 第四版
• 社会科学
• 统计推断
• 实验设计

《行为科学统计概念》（第四版） 内容简介 《行为科学统计概念》（第四版）是一本旨在为行为科学领域学生和研究者提供坚实统计学基础的权威教材。本书深入浅出地阐述了统计学的核心原理、方法及其在心理学、社会学、教育学、人类学等行为科学分支领域的实际应用。本书力求在理论深度和实践操作性之间取得平衡，帮助读者不仅理解“为何”要使用特定的统计技术，更能掌握“如何”有效地应用它们来分析数据、解释结果并得出有意义的结论。 本书特别关注行为科学研究的特点，强调统计学在设计研究、收集数据、检验假设、解释个体差异以及理解群体模式方面的关键作用。不同于一些偏重数学推导的统计学教材，《行为科学统计概念》更侧重于统计思想的传达和实际应用，通过大量行为科学领域的真实案例和研究范例，展示统计工具如何被用来回答关于人类行为、认知和情感的复杂问题。 本书结构与内容亮点 本书分为若干部分，每一部分都循序渐进地引导读者深入理解统计学的概念和技术。 第一部分：统计学基础与描述性统计 导论：为何统计学对行为科学如此重要？ 本章将首先定义行为科学以及其研究关注的核心问题。接着，探讨统计学在量化、组织、分析和解释行为数据方面的不可或缺性。读者将了解统计学如何帮助研究者从看似杂乱无章的数据中提炼出规律，从而支持或反驳理论假设。我们将讨论统计学在科学方法论中的角色，以及它如何成为严谨研究的基石。 变量、测量与数据类型 深入剖析行为科学研究中常见的变量类型，包括定性变量（分类变量，如性别、血型）和定量变量（数值变量，如年龄、分数、反应时）。详细介绍不同测量层次——名义、顺序、间隔和比例——的特性及其对后续统计分析选择的影响。此外，还将讨论测量误差、信度和效度等概念，这些都是确保研究质量的关键。 数据整理与可视化 本章将介绍如何将原始数据转化为有意义的信息。我们将学习频率分布的构建，包括分组频率分布和累积频率分布。为了直观地展示数据分布，我们将详细介绍多种图表类型，如直方图、条形图、折线图、散点图和箱线图，并讨论在何种情境下选择最合适的图表。数据的可视化不仅有助于理解数据本身的特征，也是发现数据中潜在模式和异常值的重要手段。 集中趋势的度量 介绍三种核心的集中趋势度量：均值（平均数）、中位数和众数。对于每一种度量，本书都将详细解释其计算方法、适用条件以及各自的优缺点。我们将通过具体的行为科学案例，如学生考试成绩、调查问卷得分等，来演示如何计算和解释这些指标，并讨论它们在描述数据集中心位置时的不同敏感性。 离散程度的度量 为了更全面地描述数据的变异性，本章将介绍一系列离散程度的度量，包括全距（range）、四分位差（interquartile range, IQR）、方差（variance）和标准差（standard deviation）。我们将详细解释这些指标的计算过程，并阐述它们如何量化数据点相对于中心趋势的散布程度。标准差作为最常用的离散度量，其在描述数据波动性中的重要性将被着重强调。 分布的形状：偏度和峰度 在描述完数据的中心位置和离散程度后，本章将进一步探讨数据分布的形状。我们将详细介绍偏度（skewness）和峰度（kurtosis）这两个概念，解释它们如何描述分布的对称性以及峰的尖锐或平缓程度。通过理解这些分布形状特征，读者能更深入地把握数据的内在规律，并为后续更复杂的统计分析做准备。 第二部分：概率与抽样分布 概率论基础 本章将引入概率论的基本概念，包括事件、概率的定义、互斥事件和非互斥事件。我们将学习概率的基本规则，如加法法则和乘法法则，并介绍条件概率和独立性。理解概率是进行统计推断的逻辑基础，为理解抽样分布和假设检验奠定理论基石。 概率分布：二项分布与泊松分布 介绍几种重要的离散概率分布，包括二项分布（适合描述一系列独立二元结果的概率）和泊松分布（适合描述在固定区间内发生事件的次数）。通过生动的行为科学例子，如学生通过考试的概率、特定条件下犯罪事件的发生次数，来阐释这些分布的性质和应用。 概率分布：正态分布 正态分布，又称高斯分布，是统计学中最重要的连续概率分布。本章将详述其钟形对称的特性、均值和标准差对其形状的影响，以及标准正态分布（Z分布）的概念。我们将学习如何使用Z分数来表示一个分数相对于均值的标准差距离，并掌握如何查找标准正态分布表来计算特定数值范围内的概率，这对于理解后续的统计推断至关重要。 抽样与抽样分布 本章将深入探讨抽样的概念，区分总体（population）和样本（sample）。我们将学习不同的抽样方法，如随机抽样、分层抽样等，并理解它们各自的优缺点。核心内容是抽样分布（sampling distribution），特别是样本均值的抽样分布。我们将介绍中心极限定理（Central Limit Theorem）及其重要性，它表明无论总体分布如何，当样本量足够大时，样本均值的抽样分布近似于正态分布，且其均值等于总体均值，标准差（称为标准误）与总体标准差和样本量有关。 第三部分：统计推断 参数估计：点估计与区间估计 在收集了样本数据后，我们通常需要用样本统计量来估计未知的总体参数。本章将介绍点估计（如样本均值作为总体均值的估计）和区间估计。重点在于置信区间（confidence interval）的构建和解释。我们将学习如何根据样本数据计算总体均值、比例等的置信区间，并理解置信水平的含义，即在多次重复抽样中，包含真实总体参数的区间的比例。 假设检验的基本原理 假设检验是统计推断的核心工具之一，用于在样本数据的基础上对关于总体参数的某个声明（假设）做出判断。本章将详细介绍假设检验的逻辑流程：设定零假设（null hypothesis, H₀）和备择假设（alternative hypothesis, H₁）；选择检验统计量；确定显著性水平（alpha, α）；计算检验统计量的值；确定P值（p-value）并做出决策。我们将解释错误类型的概念：第一类错误（拒绝了真实的零假设）和第二类错误（未能拒绝错误的零假设）。 单样本Z检验与t检验 本章将介绍如何对单个样本的均值与已知总体均值进行比较，或与某个特定理论值进行比较。首先介绍单样本Z检验，适用于总体方差已知的情况。随后，重点介绍单样本t检验，这是行为科学研究中最常用的检验之一，适用于总体方差未知而用样本方差估计的情况。我们将详细讲解t分布的特性，以及如何根据样本数据计算t统计量并解释P值。 独立样本t检验 独立样本t检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。本书将详细阐述其前提条件（如数据的独立性、正态性以及方差齐性），并介绍计算检验统计量的公式。我们将通过一系列行为科学研究的实例，例如不同教学方法对学生学习成绩的影响、两种治疗方案对抑郁症患者症状改善程度的比较，来演示独立样本t检验的应用。 配对样本t检验 配对样本t检验适用于比较两个相关样本的均值差异，例如同一组被试在不同条件下的测量结果，或成对被试（如匹配的夫妇）的测量结果。本章将解释配对样本t检验的逻辑，即分析配对观测值之间的差异。我们将详细介绍如何进行计算和解释，并举例说明其在纵向研究或配对设计中的应用。 方差分析（ANOVA）入门 当研究需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA成为比多次独立样本t检验更有效的工具。本章将介绍单因素方差分析（One-way ANOVA）的基本原理，包括如何将总变异分解为组间变异和组内变异。我们将介绍F统计量及其分布，以及如何解释ANOVA表中的结果。ANOVA不仅能判断总体均值是否存在差异，还能通过事后检验（post hoc tests）来确定具体哪些组之间存在显著差异。 第四部分：相关与回归 相关：变量间的线性关系 本章将深入探讨两个定量变量之间线性关系的方向和强度。我们将介绍皮尔逊积矩相关系数（Pearson's r）的计算方法和解释，包括其取值范围（-1到+1）及其含义。我们将讨论相关系数的显著性检验，以及区分相关与因果的重要性，强调“相关不等于因果”。通过举例，如学习时间与考试成绩的相关、工作满意度与离职率的相关，来展示相关分析的实际应用。 回归分析：预测与解释 回归分析是用来建立变量之间的预测模型。本章将首先介绍简单线性回归，即用一个自变量预测一个因变量。我们将学习如何计算回归方程（y = a + bx），解释截距（a）和斜率（b）的含义，以及如何解释决定系数（R²）来评估模型的拟合优度。 复回归分析：多变量的预测 当需要用多个自变量来预测一个因变量时，则需要使用复回归分析。本章将扩展到复线性回归模型，介绍如何解释多个回归系数，以及如何评估整个模型的重要性。我们将讨论多重相关系数（R）和复决定系数（R²），并介绍控制其他变量影响的偏回归系数概念。 回归分析中的其他主题 本章还将触及回归分析中的一些重要扩展和注意事项，如多重共线性（multicollinearity）问题及其诊断，以及非线性回归的可能性。我们将讨论如何选择合适的自变量，以及模型构建中的一些实践技巧。 第五部分：非参数检验 何时使用非参数检验？ 本章将介绍非参数检验的适用场景。当数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的某些关键假设，特别是正态性假设时，非参数检验成为重要的替代方法。我们将讨论非参数检验通常基于数据的秩（rank），而非原始数值。 卡方检验（Chi-Square Test） 卡方检验是用于分析分类变量之间关联性的重要非参数检验。本章将详细介绍拟合优度卡方检验（用于检验观测频率是否与理论频率一致）和独立性卡方检验（用于检验两个分类变量是否独立）。我们将通过分析调查数据、实验分组等行为科学案例来演示卡方检验的应用。 其他常用非参数检验 本章还将介绍其他常用的非参数检验，如Mann-Whitney U检验（独立样本t检验的非参数替代）、Wilcoxon符号秩检验（配对样本t检验的非参数替代）以及Kruskal-Wallis H检验（单因素ANOVA的非参数替代）。 第六部分：高级主题与研究设计 多变量统计简介 简要介绍行为科学中一些更复杂的多变量统计技术，如因子分析（Factor Analysis）用于识别潜在构念，聚类分析（Cluster Analysis）用于分组，判别分析（Discriminant Analysis）用于分类。这些技术能帮助研究者处理更复杂的、涉及多个变量的研究问题。 研究设计与统计分析的联系 本章将强调研究设计与统计分析之间的紧密联系。我们将讨论不同研究设计（如实验设计、准实验设计、相关研究设计）如何影响统计方法的选择和结果的解释。研究者需要根据研究问题和设计来选择最恰当的统计工具。 统计软件的使用 虽然本书侧重于统计概念的理解，但也将提及在实际研究中常用的统计软件（如SPSS, R）的介绍，鼓励读者通过实践来掌握数据分析技能。 总结 《行为科学统计概念》（第四版）旨在赋能读者，使其能够自信地运用统计学来理解、分析和解释行为科学领域的数据。本书不仅仅是一本教科书，更是行为科学研究者必备的工具书和思维指南。通过循序渐进的教学方法、丰富的实际案例和清晰的语言，本书将帮助读者建立起对统计学的深刻理解，为他们在学术研究和专业实践中取得成功奠定坚实的基础。本书内容涵盖了从基础描述性统计到高级推断性统计的广泛领域，能够满足不同层次学习者的需求，尤其适合作为行为科学专业本科生和研究生入门统计学的首选教材。

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