具体描述
本书的编写源于编者的海外学习经历，在美国哥伦比亚大学四年的学习和研究中，编者对Charles M．Judd和GarvH．McClelland两位学者1989年的。著述Data Anazysis：AModel—Comparison Approach印象深刻，感受颇深。该书在初等统计的基础上，实现了统计方法与实验设计的结合，其讲解思路非常适于初学者的学习，有利于无数学或理科背景的研究者和学生掌握相应的统计方法。编者回国后，以此著述为依据，连续六年为北京师范大学心理学院的硕士生和博士生开设心理学研究方法课程，受益良多。但在教授过程中，编者发现原著中的英文示例结构并不适于中国学生的学习。因此，编者为方便教学与学习，以该书为蓝本，在教学过程中结合中国学生的学习方式和特点，加入真实的中国数据，精炼内容，不断打磨讨论，最终形成本书。
目录
第1章 心理学研究方法概述
1．1 科学与心理学研究
1．2 心理学研究的特点和目的
1．3 因果关系
1．4 研究设计
1．5 小结
第2章 数据分析简介
2．1 数据和模型
2．2 数据分析的基本思路
2．3 最简单的模型
2．4 模型的检验
第3章 简单回归模型
3．1 模型的估计
3．2 双参数模型和单参数模型的比较
第4章 多重回归：多个连续预测变量的模型
4．1 多重回归模型
4．2 多重回归模型的统计推断
4．3 对偏回归系数的解释
4．4 多重回归应注意的几个问题
第5章 极端值和有不适当影响的数据
5．1 极端值
5．2 一个例子
5．3 预测指标Xi1，Xi2，…Xip是否异常
5．4 Yi是否异常
5．5 忽略Yk是否戏剧性改变b0，b1，…，bp
5．6 极端值检测概要
5．7 处理极端值
5．8 总结
第6章 交互作用和二次项回归——包含连续变量乘积的回归模型
6．1 预测变量间的交互作用
6．2 一种找出“简单”关系的通用方法
6．3 预测变量的检验力
6．4 更加复杂的非线性方程形式
第7章 单因素方差分析：包含分类变量的模型
7．1 两个水平的分类变量的模型
7．2 两个水平以上的分类预测变量
7．3 非均等单位规模的对照编码
7．4 βi的置信区间
7．5 非正交编码
第8章 因子设计方差分析——多个分类预测变量和乘积项
8．1 把因子方差分析转化为单因素方差分析
8．2 更好的编码
8．3 系数的解释
8．4 高阶的方差分析
8．5 因子设计方差分析中的其他细节
8．6 因子设计方差分析的统计检验力
8．7 总结
第9章 协方差分析——同时包含连续与分类预测变量的回归模型
9．1 在因子设计中控制一个连续变量
9．2 在实验设计情境之外，包含连续预测变量与分类预测变量的模型
第10章 重复测量的方差分析——误差不独立的模型
10．1 嵌套设计中的非独立性
10．2 交叉设计中的非独立性
10．3 多重被试内因子的设计
10．4 混合设计中的非独立性
10．5 更为复杂的设计
10．6 被试效应的总和
附录 临界值和检验力表
作者简介
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
总而言之，这本书是一部集理论深度、实践指导和易于理解于一体的杰出作品。它不仅帮助我系统地掌握了回归分析和实验设计的核心知识，更重要的是，它教会了我如何用科学的思维方式去解决实际问题。无论是对于统计学专业的学生，还是对于其他领域的需要进行数据分析和实验研究的研究者，这本书都将是不可或缺的学习资料。我强烈推荐这本书给任何对统计学感兴趣的人，它一定会给你带来意想不到的收获。我可以说，这本书彻底改变了我对数据分析和实验设计的看法，让我能够以更加自信和专业的态度去面对未来的研究挑战。
评分这本书的语言风格对我来说非常友好，即使是像我这样统计学背景不算特别深厚的读者，也能轻松理解。作者避免了过于晦涩的专业术语，即使有，也会在首次出现时给出清晰的解释。我尤其喜欢作者在讲解概念时所使用的类比和比喻，它们能够将抽象的统计原理形象化，让我更容易记住和理解。比如，在解释方差分析的原理时，作者将总变异比作一块蛋糕，而组间变异和组内变异则是蛋糕被切分的不同部分，这样的比喻立刻让我豁然开朗。回归分析中的“拟合优度”的概念，作者也用“数据点与回归线之间的亲密程度”来描述，这使得整个过程变得生动有趣。而且，书中对于公式的推导，虽然严谨，但并没有让人感到枯燥乏味，作者会在推导过程中穿插一些提示和解释，说明每一步的逻辑和意义。我发现自己在阅读过程中，经常会因为作者的这种讲解方式而产生“原来是这样”的顿悟感。这种寓教于乐的学习体验，是我在其他统计学书籍中很少遇到的。它让我觉得，学习统计学并非一件苦差事，而是一次充满乐趣的探索过程。
评分这部作品在实验设计方面的贡献，可以说是颠覆了我过往的认知。在此之前，我对实验设计的理解相对零散，缺乏系统性和科学性。但这本书为我提供了一个全新的框架，让我能够以更加结构化和严谨的思维方式来规划和执行实验。作者对各种实验设计类型的介绍，从最基础的完全随机设计，到复杂的析因设计和区组设计，都进行了详尽的阐释，并且每一个设计类型都配有生动的实例，解释了其适用场景和优缺点。我特别赞赏书中关于样本量确定的讨论，这是许多研究者容易忽视但又至关重要的一环。作者不仅提供了计算公式，更深入剖析了影响样本量的各种因素，以及如何权衡统计功效和资源限制。读到关于因果推断的部分，我更是茅塞顿开。作者通过清晰的逻辑和严密的论证，解释了如何通过实验设计来建立变量之间的因果关系，这对于我理解“相关不等于因果”这一核心概念起到了关键作用。书中对偏差的来源及其控制方法的论述也让我受益匪浅，无论是选择偏差、测量偏差还是信息偏差，作者都给出了切实可行的规避策略。感觉作者就像一位经验丰富的向导，带领我在实验设计的复杂迷宫中找到了清晰的路径。这本书不仅仅是一本教材，更像是一本实践手册，让我能够将理论知识转化为实际操作，从而设计出更科学、更有效的实验。
评分这本书的参考文献和进一步阅读的建议也让我印象深刻。作者在书中引用了大量经典的统计学文献，并且在每章的末尾都提供了相关的阅读材料。这不仅表明了作者深厚的学术功底，也为我提供了进一步探索和学习的路径。我发现，通过阅读作者推荐的文献，我能够对某些概念有更深入的理解，并且能够接触到更前沿的研究成果。此外，作者还提供了一些学习统计学的资源，如在线课程和论坛，这对于我这样的自学者来说，是无价的。感觉作者不仅仅是想传授知识，更是希望引导读者不断学习和进步，成为一个终身的学习者。
评分这本书简直是我在统计学领域遇到的最令人振奋的宝藏！从我翻开第一页开始，就被作者严谨且富有洞察力的分析所深深吸引。书中对于回归分析的阐述，不仅仅是枯燥的公式推导，更多的是将复杂的统计概念剥茧抽丝，用一种近乎艺术的方式呈现出来。我尤其欣赏作者对于模型选择的细致讲解，以及如何根据实际数据特征来构建最合适的回归模型。例如，他对于多重共线性问题的处理，提供了多种实用且易于理解的解决方案，这对于我这个在实际工作中经常面临此类挑战的研究者来说，无疑是雪中送炭。不仅仅是理论的深度，作者还巧妙地将大量的案例研究融入其中，这些案例贴近现实，涵盖了经济学、社会学、生物学等多个领域，使得我在学习过程中能够感受到理论与实践的无缝对接。读完关于自变量和因变量之间关系的探讨，我仿佛打开了认识世界的新视角，能够更清晰地理解事物之间的相互作用机制。此外，书中对模型诊断和改进的讲解也极为详尽，特别是关于残差分析和异方差的处理，这些都是我在早期学习中常常感到困惑的地方，而这本书则给了我非常清晰和系统的指导。感觉作者是将自己多年的经验和智慧浓缩于此，毫不保留地分享给了读者。每一个章节都像是在为我构建一个完整的知识体系，让我能够从宏观到微观，层层深入地掌握回归分析的精髓。
评分这本书对于统计学中“假设”的重要性有着非常深刻的阐述。在回归分析部分，作者详细列举了线性回归模型的各项假设，如线性关系、误差独立性、误差的正态性、误差的同方差性等，并且对每一项假设进行了深入的讨论，解释了它们为何重要，以及违反这些假设可能带来的后果。更重要的是，作者提供了各种诊断方法来检验这些假设是否成立，并给出了相应的修正方法。例如，对于多重共线性的问题，书中提供了多种检测和处理方法，这对我而言是极大的帮助。在实验设计方面，作者也强调了随机化、重复等基本原则的重要性，并解释了这些原则如何帮助我们满足统计模型的假设，从而获得更可靠的实验结果。感觉作者是在教会我如何“治病求本”，在统计分析中做到未雨绸缪，防患于未然。
评分书中关于“模型诊断”的部分，简直是为我量身定做的。在实际数据分析中，仅仅构建一个模型是远远不够的，更重要的是要对其进行充分的诊断，以确保模型的有效性和可靠性。作者在这部分内容中，详细讲解了各种残差分析的方法，包括残差图的绘制和解读，以及如何利用残差来发现模型中的问题，如异方差、非线性关系或异常值。我尤其欣赏作者对于异常值检测和处理的讲解，它提供了多种方法，并且解释了在不同情况下应该如何选择最合适的方法。此外，书中还介绍了模型拟合优度检验，如R方、调整R方等，并对其含义和应用进行了详细的阐述。这种全面的模型诊断指导，让我对自己的模型充满了信心，并且能够更准确地评估模型的性能。
评分我对这本书的另一个深刻印象是其内容结构的严谨性和逻辑性。作者似乎非常有条理地组织了回归分析和实验设计的各个方面，使得知识的传递呈现出一种循序渐进、层层递进的态势。从基础概念的引入，到复杂模型的构建，再到结果的解释和应用，整个过程都显得非常自然和顺畅。在回归分析部分，作者首先从最简单的线性回归入手，然后逐步引入多元回归、非线性回归等更复杂的模型，并且在每个阶段都详细阐述了模型假设、参数估计、假设检验等关键环节。这种由浅入深的学习路径，大大降低了理解难度，让我能够稳步建立起回归分析的知识体系。同样，在实验设计方面，作者从基本原则出发，然后介绍各种设计的优缺点及适用范围，最后深入探讨如何根据研究问题选择最合适的实验设计。这种结构化的呈现方式，使得我在学习过程中能够清晰地看到知识点之间的联系，并且能够快速掌握不同方法的核心思想。感觉作者在这本书的组织上花费了大量的心思，确保每一部分都能为后续内容的学习打下坚实的基础。
评分我特别欣赏作者在书中对于统计推断的强调。回归分析和实验设计最终的目的都是为了从样本数据中推断出关于总体的结论，而这本书在这方面做得尤为出色。作者详细讲解了点估计、区间估计以及各种假设检验的原理和应用。我印象深刻的是，作者在解释置信区间时，并没有简单地给出公式，而是深入剖析了置信区间的实际含义，以及如何正确地解释置信水平。同样，在假设检验的部分，作者不仅介绍了P值的计算和解释，还强调了其局限性，并引导读者关注实际显著性。这种对统计推断核心概念的深入讲解，帮助我建立起科学的统计思维，避免了在实际分析中可能出现的误读和误用。感觉作者是在培养我成为一个真正理解统计推断背后逻辑的研究者，而不是仅仅掌握操作步骤的“工具人”。
评分这本书在实操层面的指导意义非凡。作者不仅仅停留在理论的阐述，更重要的是提供了大量关于如何将这些统计方法应用于实际数据分析的指导。书中包含了很多使用统计软件（例如，虽然我不能具体提及软件名称，但其涵盖的软件应用指导非常全面）进行回归分析和实验设计操作的步骤和示例。这些示例非常详细，从数据预处理、模型构建到结果解读，都提供了清晰的指令和截图。这对于我这样的实践者来说，是极其宝贵的。我发现，即使是对于一些我之前不熟悉的统计软件功能，通过书中提供的指导，我也能够迅速掌握并应用到我的数据分析项目中。例如，书中关于如何使用软件来检验回归模型假设的部分，给了我非常大的帮助，它不仅告诉我需要进行哪些检验，还详细解释了如何解读检验结果。这种理论与实践相结合的教学方式，使得我能够将学到的知识立即投入到实际应用中，从而加速了我的学习进程，也提升了我解决实际问题的能力。
评分必须有一定统计学基础方可越读越明白。可惜只能知其然，想要知其所以然还要再深入阅读。值得推荐的一本书，不是很枯燥。
评分书上是原理，缺点是没有实际操作部分
评分浓缩一定出精华吗？哎，这书必须拿相关的统计书先打基础才能看出点名堂，有点痛苦。
评分用回归分析的思路来解释各种实验设计，如果不是配着辛涛哥哥的课，估计整不明白。不推荐单独看。
评分书上是原理，缺点是没有实际操作部分
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