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

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出版者:Prentice Hall College Div

作者:Arthur Aron

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:1999-6

价格:USD 28.40

装帧:Paperback

isbn号码:9780136519515

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 社会科学
• 数据分析
• 研究方法
• 心理学
• 社会学
• 统计推断
• 概率论
• 回归分析

行为与社会科学中的统计学：一个深入的视角（不含您指定书籍内容） 一、导论：统计思维的基石 本书旨在为行为与社会科学领域的学生、研究人员和从业者提供一个全面且实用的统计学基础。我们坚信，理解和应用统计学不仅是掌握复杂数据分析方法的工具，更是一种严谨的、批判性的思维方式，是支撑实证研究的科学骨架。 本卷的叙事结构，从最基础的描述性统计开始，逐步过渡到复杂的推断性统计和多变量分析，强调理论概念与实际应用之间的无缝衔接。我们摒弃了单纯的公式堆砌，转而关注统计推断背后的哲学基础——概率论与抽样理论，确保读者不仅“知道如何做”，更“理解为什么这样做”。 在开篇章节，我们将详尽阐述测量层次的内在差异（名义、顺序、区间、比例），这对于后续选择恰当的统计检验至关重要。随后，我们将深入探讨数据分布的形态，从正态性假设的检验到对偏态和峰度的处理，为读者构建一个清晰的“数据地图”。我们强调，在任何正式的统计建模之前，充分的探索性数据分析（EDA）是避免误判的关键第一步。 二、概率与抽样：推断的桥梁 统计推断的逻辑基础在于概率论。本部分将详细解析条件概率、贝叶斯定理的基本原理，并重点阐述它们在解释观察现象和评估证据强度中的作用。我们不会将概率论抽象化，而是通过社会学调查、心理学实验等具体场景，展示如何量化不确定性。 抽样理论是连接样本与总体的核心枢纽。我们将系统梳理不同抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、集群抽样）的优缺点及其对结果代表性的影响。重点部分将聚焦于中心极限定理（CLT）的深刻意义——它如何使我们能够对具有未知分布的总体的均值进行可靠的推断。对标准误（Standard Error）的精确理解，将成为后续检验假设的基石。 三、假设检验的严谨框架 假设检验是科学研究的核心仪式。本章将彻底解构“零假设”和“备择假设”的构建过程，强调逻辑上的“间接证明”。我们详尽讨论了I型错误（$alpha$）与II型错误（$eta$）的权衡艺术，并引入了统计功效（Power）的概念，论证了功效分析在研究设计阶段的重要性。 在介绍具体检验方法之前，我们将花大量篇幅讨论“显著性”的真正含义。我们批判性地审视了P值文化，并引入了效应量（Effect Size）的重要性，引导读者从“是否存在效应”转向“效应有多大”。 本部分将循序渐进地介绍： 1. 单样本与双样本均值检验： 包括t检验（独立样本、配对样本），细致区分了方差齐性假设（Levene检验）对t检验结果的影响。 2. 方差分析（ANOVA）： 从单因素到多因素设计的扩展，重点解析交互作用项的解释，并详细说明事后检验（Post-hoc tests，如Tukey HSD）的必要性与选择标准。 3. 非参数检验的地位： 在数据不满足正态性或样本量过小时，如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验的适用场景与限制。 四、关联性与预测：探索变量间的关系 本节聚焦于探究变量间关系的强度和方向。我们将从最直观的相关系数开始，深入探讨皮尔逊（Pearson’s $r$）与斯皮尔曼（Spearman’s $ ho$）的适用范围及系数解释。 回归分析是本部分的核心。我们构建了一个由浅入深的回归分析体系： 1. 简单线性回归： 详细阐述最小二乘法（OLS）的原理，以及回归系数的解释、拟合优度（$R^2$）的解读。我们还将讨论残差分析的重要性，包括对残差的正态性、同方差性和独立性的检验，以及如何识别和处理异常值（Outliers）。 2. 多元线性回归（MLR）： 引入多个预测变量，着重讲解多重共线性（Multicollinearity）的诊断（如VIF）与处理。此外，我们将深入探讨调节效应（Moderation）和中介效应（Mediation）的统计模型构建，这在社会科学中尤其关键。 3. 逻辑回归（Logistic Regression）： 专为因变量为二分类变量设计，详细解释几率（Odds）和对数几率（Log-Odds）的转换，以及模型拟合度（如Hosmer-Lemeshow检验）的评估。 五、高级主题与数据结构 为满足需要处理更复杂数据结构的研究人员，本书的最后部分将介绍前沿的统计技术： 1. 重复测量设计与混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 当数据存在嵌套结构（如学生嵌套在班级中，或同一被试进行多次测量）时，传统ANOVA和OLS的局限性。我们将引入随机效应和固定效应的概念，展示如何更准确地估计参数和控制组内相关性。 2. 因子分析（Factor Analysis）： 无论是探索性因子分析（EFA）还是验证性因子分析（CFA），都是构建和验证测量工具的关键。我们将详细讨论特征值、因子载荷的解释，以及旋转方法的选择（如正交旋转与斜交旋转）。 3. 结构方程模型（SEM）导论： 作为联系测量模型和结构模型的大一统框架，SEM允许研究者同时检验潜变量（Latent Variables）之间的路径关系，提供了对理论模型进行全面检验的能力。 六、统计软件的应用实践 理论知识必须通过实践固化。本书在每一章的结尾，都提供了使用主流统计软件（如R语言环境下的特定包或SPSS/Stata的指令）进行相应分析的详尽操作指南和输出结果的解读范例。我们强调，软件只是工具，对输出结果的批判性反思和情境化解释才是研究者的核心任务。 结论 本书的最终目标是培养出具备“统计素养”的研究者——那些能够清晰地阐述研究问题、设计合理的实验或调查、选择恰当的统计方法、并以诚信和严谨的态度解释结果的人。统计学是行为与社会科学追求客观真理的导航仪，掌握它，即是掌握了科学发现的语言。

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