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

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出版者:

作者:Nolan, Susan A./ Heinzen, Thomas E./ Weathersby, Robert/ Freyberg, Robin

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 36.16

装帧:

isbn号码:9781429206358

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
• 统计推断
• SPSS
• R语言
• 实验设计
• 社会科学

好的，这是一份针对一本名为《行为科学统计学》的图书的详细简介，它专注于描述该领域的核心内容、结构和目标读者，但不包含对特定书籍内容的直接描述（如章节标题或具体例题）。 --- 行为科学统计学导论：理解复杂数据的分析框架 本书旨在为行为科学领域的学生、研究人员和从业者提供一个全面而实用的统计学基础，重点关注如何应用统计工具来检验人类行为、心理过程和社会现象中的假设。 在当今数据驱动的学术和实践环境中，掌握严谨的统计推理能力是进行有效研究和批判性评估证据的基石。本书超越了单纯的数学公式介绍，致力于将抽象的统计概念与行为科学的具体研究场景紧密结合起来。 第一部分：统计学基础与研究设计 本书的开篇部分建立了坚实的统计学基础，确保读者理解数据背后的基本逻辑和研究设计的核心原则。 数据的本质与度量： 我们首先探讨了行为科学数据（如态度评分、反应时间、问卷得分）的特性。这包括对变量类型（定类、定序、定距、定比）的深入理解，以及这些类型如何决定后续可以选择的统计检验方法。我们将详细讨论测量误差、信度与效度的概念，强调在行为科学研究中，数据质量对推断有效性的决定性作用。 描述性统计的核心角色： 在进行推断之前，清晰地描述数据至关重要。本部分深入讲解了集中趋势的度量（均数、中位数、众数）及其适用情境，以及离散程度的度量（标准差、方差、四分位距）。特别地，我们将花篇幅讨论数据可视化在行为科学中的重要性，如何通过直方图、箱线图和散点图来揭示数据分布的偏态、峰度和异常值，这些都是影响后续分析结果的关键因素。 概率论与抽样理论： 统计推断的逻辑建立在概率论之上。本书将概率论的应用聚焦于行为科学中常见的随机过程。我们详细解释了抽样分布的概念，特别是中心极限定理在行为科学样本均数估计中的实际意义。通过这些基础，读者将理解为何我们可以从有限的样本中对总体做出合理的推断。 研究设计与假设检验的框架： 统计检验不是孤立进行的，它们必须嵌入到精心设计的研究框架中。本书系统梳理了实验设计（如组间设计、被试内设计）与非实验设计（如相关研究、纵向设计）的结构，并探讨了如何根据研究问题来设定零假设与备择假设。我们详细阐述了第一类错误（$alpha$）与第二类错误（$eta$）的权衡，以及统计功效的重要性，指导读者如何在研究设计阶段就优化统计效力。 第二部分：参数估计与差异显著性检验 本部分是统计推断的核心，重点介绍如何利用样本信息对总体参数进行估计，并检验不同群体之间或处理条件之间是否存在可信的差异。 区间估计与置信区间： 我们强调，单点的点估计往往不足以反映不确定性。因此，本书详细介绍了置信区间的构建及其在行为科学中的解释，例如，一个特定治疗组的平均改善分数落在哪个范围内是最有可能的。 单样本与双样本 $t$ 检验： 作为最基础的差异检验工具，本书详细分析了 $t$ 检验的适用条件，包括正态性假设和方差齐性假设。我们区分了独立样本 $t$ 检验（用于比较两个不同组的平均表现）和配对样本 $t$ 检验（用于处理前后或匹配对的比较），并强调了效应量的报告，以超越单纯的 $p$ 值，量化差异的实际大小。 方差分析（ANOVA）的广阔应用： 对于涉及三个或更多组别比较或多个自变量的研究，ANOVA 是不可或缺的工具。本书系统地介绍了单因素 ANOVA，用于检验一个分类变量对因变量的总体影响。随后，我们深入探讨了多因素 ANOVA，重点解析主效应和交互作用的含义。在行为科学中，交互作用往往揭示了情境对个体差异的影响机制，本书提供了大量关于解释复杂交互图形的实践指导。对于重复测量设计（如认知负荷随时间的变化），重复测量 ANOVA 的特殊处理方式也将被详细讲解。 第三部分：关系测量与预测模型 行为科学研究的核心任务之一是理解变量之间的关系，并建立模型来预测未来的行为或结果。 相关与回归分析的基石： 本部分从皮尔逊相关系数开始，探讨了线性关联的强度与方向。随后，我们转向简单线性回归，理解一个自变量如何用于预测因变量。重点在于对回归系数 ($eta$) 的解释，以及模型拟合优度（$R^2$）的评估。 多元回归分析： 在实际研究中，很少有行为现象仅由一个因素决定。本书详细介绍了多元回归，如何同时纳入多个预测因子，并控制混淆变量的影响。我们深入讨论了多重共线性、变量选择的策略，以及如何解释不同类型的预测变量（连续变量、虚拟变量）在同一模型中的贡献。 中介与调节（路径分析导论）： 行为科学研究常常需要探索“为什么”（中介）和“在什么条件下”（调节）发生关系。本书为读者引入了简单中介模型和简单调节模型的概念，展示了如何使用回归技术来检验间接效应，这对于理解复杂的心理机制至关重要。 第四部分：非参数方法与特殊数据处理 认识到并非所有行为数据都满足严格的正态性或方差齐性假设，本书提供了应对现实世界中“不规范”数据的工具箱。 非参数统计学的地位： 当样本量过小，或因变量数据为有序变量时，非参数检验提供了可靠的替代方案。我们将讲解曼-惠特尼 $U$ 检验（作为 $t$ 检验的替代）、克鲁斯卡尔-沃利斯 $H$ 检验（作为 ANOVA 的替代），以及卡方检验在分析分类数据（如反应类别、群体隶属度）中的应用。 卡方检验的精细化应用： 除了拟合优度检验和独立性检验，本书还涵盖了列联表分析，包括对关联强度的度量（如 $phi$ 系数、列联系数）和对显著性结果的深入探究，这在社会心理学和群体比较研究中极为常见。 总结与展望 全书以批判性思维贯穿始终。每当介绍完一种统计方法，我们都会引导读者思考：“这个方法解决了我的研究问题吗？它的假设条件被满足了吗？我的结论在行为科学的语境下意味着什么？” 本书的目标是培养出不仅会“计算”结果，更能“解释”和“批判”结果的研究者，从而真正将统计学转化为推动行为科学进步的强大工具。本书的结构设计旨在确保学习的渐进性，使读者能够自信地处理从描述性摘要到复杂多因素模型检验的各类行为科学数据分析任务。

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