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出版者:Wadsworth Publishing Co Inc

作者:Frederick J. Gravetter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-06-15

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780495095217

丛书系列:

图书标签:

统计
心理学
参考书
统计学
行为科学
心理学
数据分析
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社会科学
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具体描述

《行为科学统计学》是一本深入探索如何运用统计学原理和方法来理解和分析人类行为的著作。本书旨在为学习行为科学的学生和研究人员提供坚实的基础，使他们能够掌握数据收集、整理、分析和解读的必备技能。核心内容概述：本书从统计学的基本概念入手，逐步引导读者进入行为科学研究的复杂领域。描述性统计：详细介绍了如何使用各种图表（如直方图、散点图）和数值指标（如均值、中位数、标准差、方差）来有效地概括和呈现数据集的特征。读者将学习如何识别数据的分布模式，理解集中趋势和离散程度，从而对现象有一个直观的认识。概率与抽样：探讨了概率的基本原理，包括概率分布（如二项分布、正态分布）及其在行为科学研究中的应用。重点讲解了抽样理论，使读者理解从总体中抽取样本的意义、不同抽样方法（如随机抽样、分层抽样）的优缺点，以及样本统计量如何估计总体参数，为后续的推断性统计奠定基础。推断性统计：这是本书的核心部分，详细介绍了如何从样本数据出发，对总体做出合理的推断。假设检验：深入剖析了假设检验的逻辑流程，包括零假设和备择假设的设定、检验统计量的选择、p值的计算和解释，以及第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念。本书将涵盖各种常见的假设检验方法，如t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）、卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）等，并明确指出它们在不同研究情境下的适用性。置信区间：解释了置信区间的概念及其构建方法，展示如何用一个范围来估计未知的总体参数，并说明置信水平的含义。方差分析 (ANOVA)：详细介绍了单因素方差分析和多因素方差分析，以及如何通过ANOVA来比较三个或更多组别的均值是否存在显著差异。读者将学习如何理解ANOVA的F统计量、自由度以及后验检验（post-hoc tests）的应用，以确定具体哪些组别之间存在差异。相关与回归：深入探讨了变量之间的线性关系。读者将学习计算皮尔逊相关系数（r）来度量两个连续变量之间关系的强度和方向，并理解相关不等于因果。在此基础上，本书将详尽介绍简单线性回归和多元线性回归，包括如何构建回归模型、解释回归系数、评估模型的拟合优度（如R²）以及进行预测。非参数统计：考虑到行为科学研究中数据可能不符合正态分布或其他参数化假设的情况，本书也提供了非参数统计方法的介绍，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，使读者能够处理和分析非参数数据。研究设计与统计应用：除了统计技术本身，本书还强调了统计方法与研究设计的紧密结合。它会指导读者如何根据研究问题选择合适的统计分析方法，如何在研究设计阶段就考虑到数据分析的需要，以及如何有效地呈现和解释研究结果，以支持行为科学领域的理论发展和实践应用。本书特色：清晰易懂的语言：尽管涉及复杂的统计概念，本书力求使用清晰、简洁的语言进行解释，避免过多的专业术语，确保学生能够理解。丰富的实例：穿插了大量来自心理学、社会学、教育学等行为科学领域的实际研究案例，通过真实数据的应用来阐释统计方法的原理和操作。循序渐进的教学方法：结构严谨，从基础到进阶，层层递进，帮助读者逐步建立统计思维和分析能力。注重实践：鼓励读者动手实践，通过练习题和案例分析，巩固所学知识，并将统计技能应用于解决实际问题。通过学习本书，读者将能够自信地开展自己的研究，准确地分析和解读数据，从而在行为科学领域做出有价值的贡献。它不仅是一本教材，更是理解和探索人类行为奥秘的重要工具。