具体描述
Emphasis on effect sizes is rapidly rising since more than 20 journals in various fields of research now require that authors of research reports provide estimates of effect size. Especially in applied research, results need to be supplemented with estimates of how different the average results for studied groups are or how strong the association between variables is. Those who apply the results of research often need to know more than that one therapy, teaching method, marketing campaign, or medication that appears to be better than another; they often need evidence of how much better it is (estimated effect size). The purpose of this book is to inform a broad readership - broad with respect to fields of research and extent of knowledge of general statistics - about a variety of measures and estimators of effect sizes for research, their proper applications and interpretations, and their limitations. It focuses on both analyzing post-research results in terms of size of the obtained effects and also the analysis of data from an individual piece of research (called primary research). The text also deals with a broad variety of kinds of effect sizes for diverse variables, designs, circumstances, and purpose; cites alternative viewpoints; pays much attention to the statistical assumptions of methods; and includes more than 300 references. The approach encompasses detailed discussions of standardized differences between measures, some of the correlational measures, strength of association, confidence intervals, other common methods, and less-known measures, such as stochastic superiority. Effect Sizes for Research: A Broad Practical Approach is intended as a supplement for graduate courses in statistics in the fields of psychology, education, the social sciences, business, management, and medicine. It is also a valuable source for professional researchers, graduate students who are analyzing data for a master's or doctoral thesis, or advanced undergraduates.
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用户评价
坦白说，我最初对这本书的期望并不高，因为市面上关于统计方法的书籍汗牛充栋，很多都只是在重复前人的观点，缺乏创新和深度。然而，《Effect Sizes for Research》在处理复杂概念时的那种“化繁为简”的能力，着实让我感到惊艳。它的叙事逻辑非常清晰，仿佛有一位经验丰富、知识渊博的导师在你身边，耐心地引导你一步步深入。这本书的妙处在于，它不仅仅停留在描述性的统计层面，而是深入到了效应值在元分析（Meta-Analysis）中的核心地位。我之前对元分析一直持有一种敬畏感，觉得那是统计学高手的专属领域，但书中对随机效应模型和固定效应模型的解释，配上那些精心挑选的图表，使得复杂的概率推理变得可以触摸、可以感知。尤其让我印象深刻的是关于异质性（Heterogeneity）的处理部分，作者没有回避这个统计学中的“老大难”问题，而是详细探讨了如何通过不同效应值指标的比较来诊断和解释异质性的来源，这对于那些希望进行系统回顾的研究人员来说，是无价的知识财富。整体来看，这本书的结构设计非常人性化，既适合需要快速掌握核心技能的从业者，也适合希望深入探究原理的研究者。
评分这本《Effect Sizes for Research》的书，读完之后有一种豁然开朗的感觉，尤其对于那些在实证研究中常常感到迷茫的研究生和初级研究者来说，简直是一盏指路明灯。它并没有那种枯燥的数学公式堆砌，而是用非常直观和易于理解的方式，将效应值这个看似高深的概念娓娓道来。我记得我之前在写硕士论文的时候，总是纠结于p值是否显著，而对效应量的大小几乎不予理会，总觉得那只是锦上添花的东西。这本书彻底颠覆了我的这种认知。作者在开篇就清晰地阐述了效应值的重要性，它不仅仅告诉我们“有没有”差异，更关键的是揭示了“有多大”的差异，这种差异在现实世界中的意义是什么。书中的案例分析非常贴合实际，我特别喜欢其中关于教育干预效果的讨论，那几个真实的实验设计和后续的效应值计算过程，让我对如何恰当地选择和报告效应值指标有了深刻的理解。比如，何时使用Cohen's d，何时偏爱Hedges' g，这些细节在其他教科书中往往一笔带过，但这本书却花费了大量篇幅进行辨析，并提供了详尽的软件操作指导，真正做到了理论与实践的无缝对接。读完后，我开始重新审视我手头所有的研究数据，尝试用更丰富的语言和更扎实的证据去描述我的发现，这无疑极大地提升了我科研工作的严谨性与说服力。
评分我是一个对统计学有着天然抗拒感的人，尤其害怕那些充满希腊字母和复杂下标的公式。但在阅读《Effect Sizes for Research》的过程中，我的这种恐惧感奇迹般地消退了。这完全归功于作者精湛的写作技巧，他们似乎非常懂得如何与一个对统计不那么“感冒”的读者进行有效沟通。这本书没有采取那种高高在上的学术腔调，而是用一种非常平实、近乎对话的方式来展开论述。举个例子，当介绍到方差解释量的概念时，作者并没有直接抛出$R^2$的定义，而是先设想了一个“如果我们的模型没有解释任何变异”的基线情境，然后逐步引入模型能解释的比例，这种循序渐进的引导，让那些原本抽象的统计概念立刻具象化了。此外，书中对不同研究设计（如实验设计、准实验设计、相关研究）中效应值选择的实用建议，也极其到位。例如，它明确指出了在小样本量下，未经校正的标准化均数差可能会高估效应，并给出了具体的修正方法。这种关注“野外应用”的视角，让这本书显得尤为珍贵，它不仅仅是一本理论参考书，更像是一本实战手册，值得反复翻阅和在实际工作中对照使用。
评分我发现这本书在处理效应值的报告规范和软件应用方面，具有极强的操作性。许多统计教材只是理论讲解，但到了实际操作中，读者常常发现不同统计软件（如SPSS, R, Stata）在计算某些特定效应值（如多水平模型中的组内相关系数ICC或调整后的$R^2$）时，输出的指标名称和格式千差万别。《Effect Sizes for Research》在这方面提供了非常详尽的“翻译指南”。它系统地对比了主流软件的输出结果，并指导读者如何准确地从软件报告中提取出最合适的效应值进行报告，甚至包括了如何使用特定R包来实现复杂效应值的自动化计算。这一点对于需要提交高质量期刊的作者来说，简直是福音。我之前在处理混合效应模型的结果时，总是为如何恰当地报告模型的效应量而苦恼，这本书中的专门章节彻底解决了我的困惑，让我能自信地在顶级期刊上展示我的分析结果。总而言之，这本书不仅提升了我的统计理解力，更重要的是，它成为了我撰写规范、高质量研究论文时的必备工具书。
评分这本书的体例安排体现了极高的专业素养和清晰的学术视野。《Effect Sizes for Research》的价值远超其篇幅所暗示的。它成功地搭建了一座连接“显著性文化”与“实质性意义”的桥梁。过去的研究报告中，我们习惯于把所有的赌注都压在p < 0.05上，仿佛只要越过这条线，研究就成功了；然而，作者敏锐地指出了这种做法的危险性，即报告了统计学上的微小差异，却掩盖了其实质影响力的不足。书中对“小效应值”的讨论尤为发人深省，它挑战了读者去思考：一个效应值为0.1的差异，即使在统计上成立，在真实的应用场景中，我们是否还应该投入大量资源去推广这个干预措施？书中探讨了效应值在伦理决策中的作用，比如在药物试验中，确定一个新药与安慰剂相比带来的微小但统计上显著的改善，是否足以构成推广的理由。这种从纯技术层面上升到研究伦理和实践决策层面的探讨，是很多同类书籍所不具备的深度。它促使我不仅要问“我的结果是否显著？”，更要追问“我的结果在实践中有意义吗？”
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