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

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出版者:West Publishing Company

作者:Frederick J. Gravetter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01

价格:USD 20.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780314852410

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
实验设计
社会科学
量化研究

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具体描述

《行为科学统计学》本书旨在为行为科学领域的学生和研究者提供一套全面且易于理解的统计学基础知识。我们将从最基础的概念入手，逐步深入到更高级的分析方法，确保读者在掌握核心理论的同时，也能熟练运用统计工具解决实际问题。第一部分：统计学基础数据与变量：我们将首先探讨行为科学研究中数据的类型，包括定性数据（如性别、态度）和定量数据（如反应时、问卷得分）。您将学习如何区分和理解不同测量尺度（名义、顺序、区间、比例），以及它们对后续统计分析的影响。数据的描述性统计：在描述性统计部分，我们将学习如何有效地总结和呈现数据。这包括集中趋势的测量（均值、中位数、众数）、离散程度的测量（方差、标准差、全距）以及数据分布的形状（偏度、峰度）。图表将是展示数据的重要工具，我们将介绍直方图、箱线图、散点图等，帮助您直观地理解数据特征。概率与概率分布：概率是统计推断的基石。本章将介绍基本的概率概念，如事件、概率规则，以及常见的概率分布，特别是二项分布和正态分布。理解正态分布的特性对于后续的许多统计检验至关重要。第二部分：统计推断抽样分布与中心极限定理：了解抽样分布是理解统计推断的关键。我们将详细阐述中心极限定理，解释为什么样本均值的分布会趋于正态，即使原始数据并非如此。这将为构建置信区间和进行假设检验打下坚实基础。假设检验：假设检验是验证研究假设的常用方法。我们将详细介绍假设检验的基本流程，包括设定零假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平、计算p值以及做出统计决策。我们将覆盖多种单样本和双样本检验，例如t检验（单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验）和z检验。置信区间：置信区间提供了一个对未知总体参数的估计范围。我们将学习如何计算各种参数（如总体均值、总体比例）的置信区间，并理解其解释的含义。第三部分：比较多组数据与变量之间的关系方差分析（ANOVA）：当需要比较三个或更多组的均值时，ANOVA是首选的方法。我们将介绍单因素ANOVA，并探讨其背后的逻辑，包括组间方差和组内方差的概念。当ANOVA结果显著时，我们将学习事后检验（post-hoc tests）来确定具体哪些组之间存在差异。相关性：相关性用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将介绍皮尔逊相关系数，并学习如何解释相关系数的数值。此外，我们还会讨论相关的局限性，例如相关不等于因果。回归分析：回归分析是一种强大的工具，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。我们将从简单线性回归开始，学习如何建立回归模型，解释回归系数，并进行预测。之后，我们将扩展到多元线性回归，探讨如何同时考虑多个预测变量的影响。第四部分：更高级的统计技术卡方检验：卡方检验用于分析分类变量之间的关联性。我们将学习如何使用卡方检验来检验两个分类变量是否独立，例如检验某种治疗方法与患者康复状态之间是否存在关联。非参数检验：当数据不满足参数检验（如t检验、ANOVA）的某些假设时，非参数检验是有效的替代方案。我们将介绍一些常用的非参数检验，如曼-惠特尼U检验（Mann-Whitney U test）和威尔科克森符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test），并说明它们的应用场景。实际应用与统计软件：本书的最后部分将强调统计学在行为科学研究中的实际应用。我们将讨论如何选择合适的统计方法来回答特定的研究问题，以及如何解释和报告统计结果。此外，我们还将简要介绍如何使用常用的统计软件（如SPSS, R, Python）来执行上述统计分析，让您能够将理论知识转化为实践技能。本书的编写风格力求清晰、直观，并辅以大量的行为科学领域的实例，帮助读者更好地理解和掌握统计学原理。通过学习本书，您将能够更自信地进行研究设计、数据分析和结果解读，从而为您的学术生涯打下坚实的基础。