具体描述
This book is a practical guide to help researchers draw valid causal inferences from small-scale clinical intervention studies. It should be of interest to teachers of, and students in, courses with an experimental clinical component, as well as clinical researchers. Inferential statistics used in the analysis of group data are frequently invalid for use with data from single-case experimental designs. Even non-parametric rank tests provide, at best, approximate solutions for only some single-case (and small-n ) designs. Randomization (Exact) tests, on the other hand, can provide valid statistical analyses for all designs that incorporate a random procedure for assigning treatments to subjects or observation periods, including single-case designs. These Randomization tests require large numbers of data rearrangements and have been seldom used, partly because desktop computers have only recently become powerful enough to complete the analyses in a reasonable time. Now that the necessary computational power is available, they continue to be under-used because they receive scant attention in standard statistical texts for behavioral researchers and because available programs for running the analyses are relatively inaccessible to researchers with limited statistical or computing interest. This book is first and foremost a practical guide, although it also presents the theoretical basis for Randomization tests. Its most important aim is to make these tests accessible to researchers for a wide range of designs. It does this by providing programs on CD-ROM that allow users to run analyses of their data within a standard package (Minitab, Excel, or SPSS) with which they are already familiar. No statistical or computing expertise is required to use these programs. This is the 'new stats' for single-case and small-n intervention studies, and anyone interested in this research approach will benefit.
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用户评价
这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面采用了低饱和度的冷色调，线条简洁流畅，给人一种沉稳而专业的学术气息。初次拿起时，纸张的质感也相当不错，厚实且略带纹理，阅读起来很舒适，不会有廉价感。内页的排版布局也体现了设计者的用心，字体选择清晰易读，行距和段落间距都拿捏得恰到好处，即便是面对那些复杂的统计符号和图表，眼睛也不会感到疲劳。我特别注意到，它在章节之间的过渡部分，常常会穿插一些精心挑选的留白或小插图，这些细节虽然微小，却极大地提升了阅读的节奏感和愉悦度，让原本可能有些枯燥的理论学习过程变得不那么令人生畏。总的来说，作为一本学术专著，它在视觉和触觉上的体验已经达到了一个非常高的水准，这无疑为深入钻研内容打下了良好的基础。这种对细节的关注，往往预示着内容本身也经过了严谨的打磨和精心的组织。
评分我发现这本书在结构组织上展现出一种极高的逻辑自洽性，从宏观的概念框架到微观的操作细节，过渡得如丝般顺滑。初读时，可能会觉得信息量略显庞大，但随着章节的深入，你会发现每一个看似独立的讨论点，最终都巧妙地汇聚到几个核心的哲学基石之上。作者似乎非常注重研究的“叙事性”，他们不仅展示了统计模型，还构建了一套完整的“证据链条”的构建逻辑。例如，关于效应量解释的部分，与其他侧重于P值解读的书籍相比，这本书着重于如何将量化的结果转化为对实际干预效果的直观理解和决策支持，这对于需要向非专业人士汇报研究发现的学者来说，简直是雪中送炭。整体来看，这是一部具有里程碑意义的专著，它填补了在特定研究场景下方法论应用上的一个重要空白，其深度和广度都足以让人反复研读多年。
评分这本书的学术对话感非常强，它显然不是孤立地构建知识体系，而是积极地与现有的研究方法论流派进行交锋和对话。阅读过程中，我能明显感受到作者在不断地追问“为什么我们选择这种方法而非另一种”，以及对不同范式下的优缺点进行尖锐且富有建设性的比较。这种批判性的思维贯穿始终，使得读者在学习具体技术的同时，也能培养起对方法论基础的深刻质疑能力。特别是在引用文献和理论溯源方面，处理得极为严谨，每一项论断几乎都有坚实的文献支撑，但同时又绝不拘泥于既有框架，总能看到作者试图推导出更优或更具普适性的解决方案的努力。这本书的价值在于，它迫使你不仅要知道“如何做”，更要深入理解“为何要这样做”，这对于提升研究生的研究素养至关重要。
评分我不得不承认，这本书的内容深度和广度都远超我的预期，它真正做到了将复杂的方法论以一种近乎艺术性的清晰度呈现出来。作者似乎有一种天赋，能够将那些初看起来令人望而生畏的统计推断过程，层层剥开，直到最核心的逻辑都能被清晰地捕捉。尤其是在讨论实验效度和内部有效性的部分，作者没有采取那种干巴巴的教科书式的罗列，而是通过一系列精心构建的、极具代表性的案例场景来阐释理论，这使得抽象的概念立刻变得鲜活起来。我惊喜地发现，许多我过去在其他文献中反复阅读却始终未能完全领悟的细微差别，在这本书里得到了醍醐灌顶般的解释。这种讲解方式，需要的不仅仅是知识的掌握，更需要对研究实践的深刻洞察力，它不只是在“教你做什么”，更是在“教你如何思考”。
评分从一个实战研究者的角度来看，这本书的实用性简直无可挑剔。很多关于数据收集和分析的章节，都附带有非常详尽的操作指南和软件应用建议，这对于那些需要立即将理论应用于实际项目中的人来说，是无价之宝。我特别欣赏作者在处理“例外情况”时的坦诚和细致。他们没有回避在真实研究环境中必然会遇到的各种干扰因素和数据失真问题，反而将其视为设计优化过程中的关键环节进行探讨。例如，关于如何在一个资源极其有限的小样本项目中设计出具有说服力的干预测量流程，书中提供的权衡取舍思路极具参考价值，这远比那些只适用于理想化实验室环境的理论模型来得实在。这本书更像是一位经验丰富的导师，在手把手地指导你如何穿越研究设计中的雷区，而不是仅仅提供一张理论的地图。
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