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出版者:

作者:Coolican, Hugh

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2009-3

价格:$ 65.54

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isbn号码:9780340983447

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引言：探索人类心智的奥秘，揭示行为背后的规律 我们每个人都对理解人类行为和思想充满了好奇。从童年时期对“为什么”的追问，到成年后对人际关系、学习能力、情感体验的深刻思考，心理学为我们提供了一个理解自身和他人的框架。然而，要真正深入探究这些复杂的问题，并得出可靠的结论，我们不能仅仅依靠直觉或轶事。我们需要严谨的科学方法和恰当的统计工具。 《心理学研究方法与统计学》旨在为您打开通往心理学科学世界的大门。本书并非简单罗列心理学领域的各种现象，而是聚焦于那些支撑我们对这些现象进行科学探索的基石——研究方法和统计学。它将引导您掌握一套科学的探究工具，让您能够以一种系统、客观、严谨的方式来理解和分析心理学问题。 第一部分：构建科学的探究之路——研究方法 心理学作为一门科学，其核心在于运用可控、可重复的方法来收集和分析数据。本部分将带您踏上一段构建科学探究之路的旅程，让您理解从提出问题到得出结论的全过程。 第一章：科学的本质与心理学的地位 我们将从最基础的层面出发，探讨什么是科学？科学思维的特点是什么？心理学作为一门年轻的学科，如何在科学的框架内运作？我们会讨论实证主义、可证伪性等科学哲学的核心概念，以及它们如何指导心理学研究。了解这些，将帮助您建立对心理学研究严谨性的基本认知。 第二章：心理学研究的起点——问题的提出与假设的形成 任何一项有意义的研究都始于一个精心设计的问题。本章将教您如何敏锐地捕捉生活中的心理学现象，并将模糊的疑问转化为清晰、具体、可检验的研究问题。更重要的是，我们将深入探讨如何基于现有的理论和观察，提出具有预测性的研究假设。您将学会区分好的问题和差的问题，以及如何构建一个能够被实证检验的科学假设。 第三章：研究设计的智慧——选择最合适的路径 有了问题和假设，接下来就需要设计一套方案来回答它们。本章将详细介绍各种主流的心理学研究设计，包括： 描述性研究： 如观察法、调查法（问卷和访谈）、案例研究，它们帮助我们了解“是什么”的问题，描绘心理现象的现状。 相关研究： 探究变量之间的关系，了解“是否一起发生”以及“有多强”的关系，但要注意相关不等于因果。 实验研究： 这是揭示因果关系的金标准。您将深入理解自变量、因变量、控制变量、实验组、对照组等关键概念，以及如何通过操纵一个变量来观察其对另一个变量的影响，从而建立因果推断。我们会讨论不同类型的实验设计，如组间设计、组内设计、匹配设计等，以及如何选择最适合您研究问题的设计。 第四章：数据的收集——测量与抽样 研究的生命线在于可靠和有效的数据。本章将为您揭示如何科学地收集数据： 操作化定义： 如何将抽象的心理概念（如“幸福感”、“攻击性”）转化为可观察、可测量的操作性定义。 测量工具： 介绍心理测量学的基本原理，包括效度（测量得准吗？）和信度（测量得稳吗？），以及各种测量工具的优缺点，如量表、行为观察、生理测量等。 抽样技术： 如何从一个更大的群体（总体）中选择一部分人（样本），以便能够将研究结果推广到整个群体。您将了解随机抽样（简单随机、系统、分层、整群）和非随机抽样（方便、判断、配额、滚雪球）的不同方法及其适用性，以及样本大小对研究结果的影响。 第五章：伦理考量——尊重与责任 科学研究并非孤立进行，它与人息息相关。本章将强调心理学研究中的伦理原则，包括知情同意、保密性、避免伤害、去欺骗以及事后解释等。我们将讨论如何平衡研究的需要与被试的权利，以及如何在研究过程中践行道德责任。 第二部分：解读数据的语言——统计学 收集了数据之后，如何才能理解这些数据所蕴含的信息？这就需要统计学的力量。本部分将引导您掌握解读和分析心理学数据的基本工具。 第六章：数据的整理与描述——初识数据面貌 原始数据往往杂乱无章。本章将教授您如何对数据进行初步的整理和描述，让数据“说话”。您将学习： 数据的类型： 定类、定序、定距、定比等不同类型的数据及其相应的统计方法。 数据的组织： 构建频数分布表，了解数据在不同数值上的集中程度。 描述性统计量： 学习计算和解释集中趋势的指标（均值、中位数、众数）和离散趋势的指标（方差、标准差、极差），以及如何使用图表（直方图、条形图、折线图、散点图）来直观地展示数据分布和关系。 第七章：推断性统计的基石——概率与抽样分布 我们的研究样本往往只是总体的一部分，因此我们需要运用推断性统计来从样本推断总体的特征。本章将介绍概率论的基本概念，以及抽样分布的重要性。您将理解中心极限定理如何帮助我们理解样本均值的分布，为后续的统计推断打下基础。 第八章：统计推断——从样本到总体 在了解了概率和抽样分布之后，我们将深入推断性统计的核心： 假设检验： 这是统计推断的关键。您将学习如何提出零假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何根据显著性水平（p值）来判断是否拒绝零假设。我们将介绍常见的假设检验方法，如t检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA），用于比较两组或多组数据的均值是否存在显著差异。 置信区间： 学习如何构建区间估计，以一定置信水平来估计总体的参数。 第九章：探索变量间的关系——相关与回归 心理学研究常常需要了解不同变量之间的联系。本章将聚焦于： 相关分析： 学习计算皮尔逊积矩相关系数（r），衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。您将理解相关系数的取值范围以及如何解释其含义。 回归分析： 更进一步，学习如何建立回归模型，预测一个变量（因变量）如何随另一个或多个变量（自变量）的变化而变化。我们将介绍简单线性回归和多元线性回归，理解回归方程的组成部分（斜率、截距）以及如何解释回归结果。 第十章：进阶统计方法简介 随着研究的深入，可能会接触到更复杂的统计技术。本章将对一些常用的进阶统计方法进行初步介绍，例如： 卡方检验： 用于分析分类变量之间的关系。 非参数检验： 在数据不满足参数检验的假设时使用。 因子分析、聚类分析等： 用于探索变量的潜在结构或对对象进行分类。 结语：成为一名独立的心理学探究者 掌握《心理学研究方法与统计学》中的知识，您将不仅仅是阅读和理解他人的研究，更能独立地设计、实施和分析自己的心理学研究。您将能够批判性地评价心理学文献，辨别研究的优劣，并为心理学知识体系的进步贡献自己的一份力量。 本书旨在为您提供一套科学的思维模式和实用的技能。无论您是未来的心理学家、教育工作者、市场研究员，还是任何对理解人类行为感兴趣的个体，这些工具都将助您在各自的领域取得更大的成功。让我们一同踏上这场严谨而迷人的探究之旅，解开人类心智的层层谜团。

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当我翻开这本书，就被其严谨的结构和丰富的内涵所吸引。作者在介绍研究方法时，并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量详实的案例，生动地展示了不同研究方法在实际中的应用。我特别欣赏作者在讲解定量研究方法时，对于实验设计、准实验设计、相关研究以及调查研究的细致区分，并详细阐述了每种方法的设计要点、数据收集方式和分析技术。对我而言，最重要的是，作者在讲解统计分析时，非常注重理论与实践的结合。他从描述性统计的原理出发，逐步深入到推断性统计的各种检验方法，例如t检验、ANOVA、卡方检验、回归分析等，并且详细解释了每种检验的适用条件、假设以及结果的解读。让我觉得非常有价值的是，作者在书中反复强调了研究伦理的重要性，以及在研究设计和数据分析过程中需要注意的潜在偏差和误区。这些都是在很多其他教材中难以寻觅的宝贵经验。这本书的语言风格非常专业，同时又充满了可读性，作者的表达清晰而准确，让我能够轻松地理解每一个概念。这本书不仅为我提供了坚实的理论基础，更重要的是，它培养了我对心理学研究的严谨态度和科学思维。

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这本书给我的感觉就像一位循循善诱的老师，将我从对研究方法和统计的迷茫中一点点引导出来，让我看到了通往严谨科学研究的清晰路径。作者在书中对于研究设计原则的阐述，是我见过最全面和深入的。他不仅涵盖了从实验设计到非实验设计，从横断面研究到纵向研究的各种方法，还非常注重对于研究设计背后逻辑的探讨，比如如何控制混淆变量，如何确保研究的可重复性。我特别欣赏他对各种研究方法的优缺点及其适用性的清晰界定，这让我能够根据不同的研究问题，做出最合适的设计选择。在统计部分，作者的讲解更是如同化繁为简的魔法。他没有一开始就堆砌复杂的数学公式，而是从数据的可视化和描述性统计入手，帮助我建立对数据的直观认识。随后，他逐步引入了相关的统计概念，比如参数估计、假设检验、回归分析等，并且用大量生动的案例来解释这些统计方法的实际应用。让我印象深刻的是，作者在解释统计结果时，不仅仅停留在“显著”或“不显著”的层面，而是强调了效应量、置信区间的重要性，以及如何将统计结果与研究的实际意义相结合。这本书的语言风格非常专业，但同时又充满了启发性，作者的用词精准，表达清晰，让我能够轻松地消化和吸收知识。我觉得这本书非常适合那些想要深入理解心理学研究背后的科学方法和统计原理的读者。

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我一直对心理学研究背后的逻辑和方法论非常感兴趣，而这本书则是我目前为止读到的最系统、最深入的读物之一。作者在介绍研究方法时，不仅仅停留在对各种方法名称的罗列，而是深入剖析了每种方法的设计原则、实施步骤以及在心理学研究中的具体应用。我特别欣赏作者对于研究伦理的强调，他详细阐述了在研究过程中保护参与者权益的重要性，并提供了许多关于如何规避伦理风险的实用建议。在统计分析方面，这本书更是我的福音。作者的讲解非常清晰，从描述性统计的各种指标，到推断性统计的假设检验、回归分析等，每一个概念都配有详细的数学解释和图表说明。让我觉得特别有价值的是，作者在讲解统计方法时，总是会联系实际的研究案例，并重点强调如何正确地解读统计结果，以及如何将统计分析的结果与研究问题和理论相结合。他还提供了很多关于数据分析软件使用的实用技巧，这对于我将来实际进行数据分析非常有帮助。这本书的语言风格严谨而不失生动，作者的表达十分到位，让我能够在学习知识的同时，也感受到作者的专业和热情。

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说实话，在拿到这本书之前，我对心理学研究方法和统计的了解非常有限，甚至有些畏惧。但这本书彻底改变了我的看法。作者以一种极其耐心和细致的方式，将原本复杂抽象的概念变得清晰易懂。在研究方法部分，我被作者对于不同研究设计的深度剖析所折服。他不仅解释了实验设计中的控制变量、随机分配等关键要素，还深入探讨了准实验设计、相关研究、纵向研究、横断面研究等多种方法，并且通过大量来自真实心理学研究的案例，生动地展示了这些方法的应用。我印象特别深刻的是，作者在讨论测量工具时，对信度和效度的详细讲解，以及如何评估一个测量工具的好坏，这让我意识到，研究的严谨性首先体现在对测量工具的审慎选择和使用上。在统计部分，作者更是展现了他的高超教学技巧。他从最基础的描述性统计开始，一步步引导读者理解均值、标准差、百分位数等概念，并通过图表清晰地展示数据的分布情况。然后，他逐步深入到推断性统计，对t检验、ANOVA、卡方检验等常用统计方法的原理、假设条件、计算过程以及结果解读都进行了详尽的解释。让我觉得特别有价值的是，作者在讲解过程中，不断强调统计结果的解释，以及如何将其与研究问题和心理学理论联系起来。他还提供了很多关于数据分析软件使用的技巧和建议，这对于实际操作非常有帮助。这本书的语言风格严谨而不失生动，作者的表达非常到位，让我能够轻松地理解每一个知识点。

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当我第一次拿到这本《Research Methods and Statistics in Psychology》时，就被它厚实的装帧和沉甸甸的重量所吸引，这让我觉得它一定蕴含着丰富而深入的知识。这本书的内容安排非常合理，从研究的起源、伦理考量，到各种具体的研究设计，再到复杂的数据分析方法，逻辑链条非常清晰。让我印象深刻的是，作者在介绍不同研究方法时，总是会引用大量心理学领域的经典研究案例，比如关于儿童发展、认知过程、社会行为的研究，这些案例的引入不仅仅是为了说明方法，更是为了展现这些方法是如何帮助我们理解人类复杂的心理机制的。我特别喜欢作者在讲解实验设计时，对于内外部效度的细致阐述，以及如何通过各种策略来最大化内效度、控制无关变量。这对于我们这些想要严谨地开展研究的人来说，无疑是至关重要的基础。同样，在统计部分，作者对各种统计检验的讲解也十分透彻，他不仅解释了每种检验的假设条件和适用范围，还详细讲解了如何进行数据录入、清理、分析，以及如何报告研究结果。尤其是关于效应量和置信区间的讲解，让我认识到，仅仅看p值来判断统计显著性是远远不够的，理解效应的实际大小和不确定性同样重要。这本书的语言风格流畅自然，即便是在讲解一些相对复杂的概念时，作者也能用通俗易懂的语言来阐释，并且常常会用一些生动的比喻来帮助读者理解。我感觉到作者是一位真正的教育家，他不仅传授知识，更重要的是激发读者对研究的兴趣和热情。

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这本书的封面设计非常吸引人，沉稳的蓝色搭配金色字体，在书架上显得格外突出，一看就不是那种随随便便的教科书。我拿到这本书的时候，就立刻被它厚实的质感和纸张的触感所吸引，翻开扉页，那种淡淡的书香扑鼻而来，让我对即将开始的学术探索充满了期待。这本书的排版也很合理，文字清晰，章节划分逻辑分明，虽然内容相当丰富，但阅读起来并不会感到杂乱无章。我尤其欣赏作者在介绍研究方法时，并没有直接堆砌复杂的术语，而是从最基础的概念入手，一步步引导读者理解研究设计、抽样方法、数据收集的各种可能性。例如，在讨论实验研究时，作者详细阐述了自变量、因变量、控制组和实验组的作用，并通过生动的案例分析，让这些抽象的概念变得触手可及。更让我惊喜的是，书中穿插了许多心理学领域经典的、具有里程碑意义的研究案例，比如斯金纳的箱子实验，米尔格拉姆的服从实验等等，这些案例不仅加深了对研究方法的理解，更让我看到了这些方法在实际研究中的强大生命力。作者在论述统计方法时，也同样注重循序渐进，从描述性统计的平均数、中位数、标准差，到推断性统计的t检验、方差分析，每一个概念都配有清晰的数学公式推导和图表说明，并且会反复强调这些统计方法在心理学研究中扮演的角色和意义，让我这个统计学基础相对薄弱的读者也能逐渐掌握。这本书让我开始重新审视自己过去对心理学研究的认知，不再是孤立的理论知识，而是看到了一条条清晰的研究路径，连接着理论与实践，让我对未来在心理学领域的学习和研究充满了信心。

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这本书的厚度足以说明其内容的深度和广度，而作者的讲解更是让我感受到了他对心理学研究方法和统计学的深刻理解。从研究问题的提出，到文献的梳理，再到各种研究设计的选择和实施，作者都进行了非常详尽的阐述。我特别喜欢他在讲解实验设计时，对于内外部效度以及控制变量的详细说明，这让我认识到，一个好的研究设计是保证研究结果有效性的关键。在统计部分，作者的讲解更是如同拨云见日。他从最基础的数据收集和整理开始，逐步引导我理解各种描述性统计量，例如平均数、标准差、中位数等等，并用清晰的图表来展示数据的分布特征。接着，他深入浅出地讲解了各种推断性统计方法，例如t检验、ANOVA、卡方检验、相关分析以及回归分析等，并详细说明了它们的原理、适用条件以及结果的解读。让我觉得尤为珍贵的是，作者在讲解过程中，反复强调了统计结果的实际意义，以及如何将统计分析的结果与研究问题和理论进行有效的结合。他还提供了一些关于如何使用统计软件进行数据分析的实用技巧，这对于我今后的学习和研究非常有帮助。这本书的语言风格非常专业，同时又充满了启发性，作者的表达清晰而准确，让我能够轻松地理解并掌握其中的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我在心理学学习道路上遇到的最宝贵的资源之一。从研究的起点——提出研究问题、文献回顾，到研究的终点——结果解释和报告，每一个环节作者都进行了详尽的阐述。我尤其欣赏作者在讲解研究伦理部分时的严谨和细致，他强调了保护研究参与者的权利和福祉的重要性，并详细介绍了知情同意、保密性、匿名性等原则，这让我意识到，科学研究的进行必须建立在道德的基石之上。在研究方法方面，作者对不同研究取向的介绍，例如实证主义、解释主义等，为我理解不同研究范式的核心理念打下了坚实的基础。接着，对于具体研究方法的讲解，从实验法、准实验法到相关研究、调查研究，每一种方法作者都详细分析了其优缺点、适用场景以及如何进行设计和实施。最让我受益匪浅的是，作者在讲解统计分析时，并不是简单地罗列公式，而是深入分析了每种统计方法的逻辑推理过程，以及如何根据研究问题和数据类型来选择合适的统计方法。他对于变量的测量、数据预处理、假设检验的阐述，都非常有条理，并且会反复强调理解统计结果背后的含义，而不是机械地套用公式。这本书还提供了很多实践性的建议，比如如何撰写研究计划、如何进行数据可视化、如何解读统计报告等，这些都为我将来独立开展研究提供了极大的帮助。作者的语言风格非常学术化，但又不失亲切，让我在阅读过程中既能感受到严谨的学术氛围，又能体会到作者的良苦用心。

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我一直对心理学领域的研究方法和统计分析抱有浓厚的兴趣，但市面上大多数教材要么过于理论化，要么过于晦涩难懂，很少有能兼顾科学性和可读性的。直到我翻开这本《Research Methods and Statistics in Psychology》，我才找到了我一直在寻找的答案。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引领我走进心理学研究的殿堂。作者在讲解研究方法时，并没有止步于介绍各种方法的名称和步骤，而是深入探讨了每种方法背后的哲学理念和逻辑基础，这让我能够更深刻地理解为什么我们要选择某种特定的研究设计，而不是其他。例如，在讨论定性研究方法时，作者详细介绍了访谈、焦点小组、案例研究等方法，并且强调了在进行定性研究时，研究者的主观性和反思性是如何影响研究过程和结果的，这让我意识到，定性研究并非“不严谨”，而是有着其独特的价值和方法论。在统计部分，作者的讲解更是让我茅塞顿开。他并没有上来就抛出复杂的公式，而是先从数据的可视化入手，通过散点图、直方图等，直观地展示了数据的分布特征和变量之间的关系，这极大地降低了初学者的门槛。接着，作者逐步引入了相关分析、回归分析等概念，并详细解释了如何解读统计结果，以及在解释结果时需要注意的潜在偏差和局限性。我特别欣赏作者在书中穿插的“注意事项”和“常见误区”等板块，这些都是在其他教材中很少见到的，它们能够帮助我避免在实际研究中走弯路，提前规避可能出现的问题。这本书的语言风格非常亲切，充满了鼓励和启发，让我觉得学习统计学不再是一件枯燥乏味的事情，而是一场充满发现和乐趣的智力冒险。

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这本书的出现，对于我这样一名对心理学研究充满好奇，但又常常被复杂的统计术语所困扰的读者来说，简直是一股清流。作者在讲解研究方法时，展现了极高的专业性和条理性。他从研究的起源——如何提出一个可行的研究问题，到研究的实施——各种严谨的研究设计，再到研究的收尾——如何准确地分析和解释数据，每一个环节都梳理得非常清晰。我尤其欣赏作者在讲解不同研究取向时，对各种方法的优劣势进行了深入的剖析，并提供了大量的实际案例来佐证，这让我能够更好地理解不同方法在解决不同研究问题时的作用。在统计部分，作者的讲解更是让我找到了学习的乐趣。他没有一开始就抛出晦涩难懂的公式，而是从最直观的数据可视化入手，帮助我建立对数据的基本认识。然后，他循序渐进地讲解了描述性统计和推断性统计的各种工具，并着重强调了如何正确地解读统计结果，以及在解释结果时需要注意的各种可能性。让我受益匪浅的是，作者在书中穿插了许多关于研究设计的陷阱和统计分析的常见误区，这些提醒让我能够提前规避很多潜在的问题，更加严谨地开展研究。这本书的语言风格既专业又易懂，作者的表达非常到位，让我能够在轻松的氛围中掌握复杂的知识。

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