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

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出版者:

作者:Jaccard, James; Becker, Michael

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2009-8

价格:0

装帧:

isbn号码:9780495598374

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
社会科学
实验设计

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具体描述

Now your students can become intelligent consumers of scientific research, without being overwhelmed by the statistics! Jaccard and Becker's Statistics for the Behavioral Sciences, International Edition, teaches students the basic skills for analyzing data and helps them become intelligent consumers of scientific information. Praised for its real-life applications, this student-friendly text tells readers when to use a particular statistic, why they should use it, and how the statistic should be computed and interpreted. Because many students, given a set of data, cannot determine where to begin in answering relevant research questions, the authors explicate the issues involved in selecting a statistical test. Each statistical technique is introduced by giving instances where the test is most typically applied followed by an interesting research example (each example is taken from psychology literature).

行为科学统计学：探索人类行为的数字脉络《行为科学统计学》是一部旨在为社会科学、心理学、教育学以及其他相关领域的研究者和学生提供坚实统计学基础的权威著作。本书聚焦于如何运用严谨的定量方法来理解、解释和预测复杂的人类行为模式。它不仅仅是一本操作手册，更是一场引导读者深入认识数据驱动决策过程的智力旅程。本书的设计哲学是将深奥的统计学原理与行为科学的实际应用场景无缝衔接。我们深知，对于非数学背景的学者而言，统计学常常被视为一门难以企及的学科。因此，我们采用了渐进式的教学策略，从最基本的描述性统计概念入手，逐步构建起推断性统计、假设检验以及更高级的建模技术的大厦。第一部分：基础与描述——构建理解的基石本书的开篇聚焦于行为数据的本质及其描述方法。我们首先探讨了测量的核心概念，包括变量的类型（定类、定序、定距、定比）以及信度和效度在社会科学研究中的关键作用。没有准确的测量，后续的所有分析都将是空中楼阁。在描述性统计方面，本书详尽讲解了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（标准差、方差、极差）。我们将这些概念置于实际的情境中，例如，如何使用标准差来描述一组学生在情绪智力测试中的个体差异，或者如何通过百分位数来理解某一特定群体在社会态度调查中的相对位置。此外，我们花费大量篇幅介绍数据可视化。读者将学习如何利用频率分布图、直方图、箱线图以及散点图等工具，直观地揭示数据集中的潜在结构、趋势和异常值（Outliers）。强调图形化的重要性，在于其能帮助研究者在进行复杂计算之前，先在直观层面“看见”数据的故事。第二部分：概率与推断——从样本到总体推断统计是行为科学研究的核心驱动力。本部分将概率论的基础知识转化为实用的推断工具。我们深入浅出地解释了概率分布的重要性，特别是正态分布（钟形曲线）在行为科学中的中心地位。读者将掌握如何计算Z分数，这不仅是标准化数据的关键，也是后续许多检验的基础。本书的关键章节之一在于抽样分布理论的阐述。我们详细讲解了中心极限定理的意义，它解释了为什么大样本的均值会趋于正态分布，即使原始总体分布并非如此。这为我们进行样本推断提供了理论保障。随后，我们转向置信区间的构建。置信区间提供了对总体参数（如平均分数）的一个合理范围估计，这比单一的点估计更具信息量和实践价值。我们强调，理解和正确报告置信区间，是衡量研究严谨性的重要指标。第三部分：假设检验的艺术与科学假设检验是量化研究的“裁判”。本部分是全书的实践核心。我们系统地介绍了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$）的构建逻辑，并详细解析了I类错误（$alpha$）和II类错误（$eta$）的权衡。本书对单一样本$t$检验、独立样本$t$检验和配对样本$t$检验进行了细致的入门讲解。每种检验都配有详细的步骤分解、统计量计算公式的意义阐述，以及最重要的——结果的实际解释。我们着重指导读者如何解读$p$值，并将其与预设的显著性水平进行比较，从而做出“拒绝”或“不拒绝”零假设的科学判断。除了$t$检验，方差分析（ANOVA）也被视为推断统计学的关键延伸。无论是单因素ANOVA，还是更复杂的因子设计，本书都通过行为学案例（例如，不同干预措施对焦虑水平的影响）来展示如何分解总变异，并确定不同组别间是否存在统计学上的显著差异。我们确保读者理解F比率背后的逻辑，而非仅仅是将其视为一个黑箱计算结果。第四部分：探索关系——相关与回归行为科学研究的另一重要维度是探究变量之间的关系。本部分将重点介绍相关分析和回归分析。皮尔逊相关系数（Pearson's $r$）的介绍不仅仅停留在计算上，更深入探讨了相关性不等于因果性的重要原则。我们通过多个反直觉的案例来警示读者，相关强度（$r$值）的实际意义以及如何报告和可视化相关关系。回归分析被视为预测的基石。我们从简单线性回归开始，讲解最小二乘法的原理，以及回归系数（斜率和截距）的解释。随后，本书引入了多元线性回归，展示了如何通过控制一个或多个协变量（Control Variables）来更精确地评估核心预测因子对结果变量的影响。我们强调了对回归模型的诊断，如残差分析，以确保模型的有效性和稳健性。第五部分：非参数方法与高级主题认识到并非所有行为数据都服从正态分布或满足方差齐性的要求，本书的最后部分专门探讨了非参数统计方法。读者将学习何时使用卡方检验（Chi-Square Test）来分析分类数据的关联，以及何时采用曼-惠特尼U检验或Kruskal-Wallis检验来处理顺序或非正态分布的数据。此外，本书还对一些高级但实用的技术进行了概述性介绍，包括因子分析（Factor Analysis）在构建心理测量学量表时的应用，以及逻辑回归（Logistic Regression）在预测二元结果（如“是/否”、“成功/失败”）中的价值。教学特色与应用导向贯穿全书的，是我们对“为什么”和“如何做”的平衡强调。每章的结尾都设有“实践检验”环节，要求读者应用所学知识解决真实的（或模拟的）行为学问题。我们特别关注使用流行的统计软件（如R、SPSS或Stata）来执行分析，并提供详细的输出解读指南。本书的目标是培养出具备“统计素养”的社会科学家——那些不仅知道如何运行统计检验，更懂得何时选择、如何批判性评估以及如何清晰地向同行阐述其研究发现的人。掌握了《行为科学统计学》中的工具，研究者就能更自信、更严谨地探索人类心智与行为的复杂景观。