语言研究中的统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:牛津大学出版社

作者:Anthony Woods

出品人:

页数:327

译者:

出版时间:2000-1

价格:29.90元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560019260

丛书系列:当代国外语言学与应用语言学文库

图书标签:

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《语言研究中的统计学》是一本旨在为语言学研究者提供必要统计学知识与实践指导的著作。本书内容丰富，涵盖了从基础统计概念到高级分析方法的广泛领域，旨在帮助读者理解并有效地运用统计工具来探索和解释语言数据。 第一部分：基础概念与数据准备 在深入探讨统计分析之前，本书首先奠定了坚实的统计学基础。 统计学在语言研究中的意义： 详细阐述了为何统计学对于现代语言学研究至关重要。从量化语言现象、检验理论假设，到揭示语言变异的模式和驱动因素，统计学提供了一种严谨的科学方法。它能够帮助我们超越直观的观察，发现隐藏在复杂语言数据背后的规律。 基本统计概念： 介绍了统计学的核心概念，如描述性统计（均值、中位数、众数、方差、标准差等）以及它们在描述语言学数据集（如词频、句长、语音特征等）时的应用。读者将学习如何计算和解释这些基本统计量。 概率论基础： 简要介绍了概率的基本原理，为理解统计推断和假设检验打下基础。 数据类型与测量尺度： 区分了语言研究中常见的数据类型（如分类数据、有序数据、连续数据）以及相应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比率），并强调了选择合适统计方法的前提是正确识别数据类型。 数据收集与抽样： 讨论了语言数据收集的各种方法（如语料库、实验、问卷调查等），以及抽样方法（如随机抽样、分层抽样）对研究结果有效性的影响。 数据清洗与预处理： 提供了处理真实语言数据时可能遇到的各种问题（如缺失值、异常值、数据编码等）的实用建议和技术，确保数据的质量和分析的准确性。 第二部分：描述性统计与可视化 本部分侧重于如何有效地概括和展示语言数据。 频率分布与图表： 教授如何创建和解释频率分布表，并利用柱状图、饼图、直方图、箱线图等多种可视化工具来直观地展示语言数据的分布特征。例如，如何通过可视化比较不同方言的词汇使用频率。 集中趋势与离散程度的测量： 深入讲解如何使用均值、中位数、众数来描述数据的中心位置，以及如何利用方差、标准差、极差来量化数据的变异程度。这些度量在分析语言复杂度、语体风格差异等方面具有重要意义。 相关性分析： 介绍了相关系数（如Pearson相关系数、Spearman秩相关系数）的概念和计算方法，用于衡量两个变量之间线性关系的强度和方向。读者将学会如何评估语速与句子长度之间是否存在关联，或者语音参数与社会因素之间的关系。 第三部分：推断性统计与假设检验 本部分是本书的核心，涵盖了如何从样本数据推断总体特征，并检验语言学理论。 抽样分布与中心极限定理： 解释了抽样分布的概念以及中心极限定理在统计推断中的关键作用。 参数估计： 介绍了点估计和区间估计，学习如何根据样本数据估计总体的未知参数（如平均值、比例）。 假设检验的基本原理： 详细讲解了假设检验的逻辑，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的设定、检验统计量的选择、P值的计算与解释、以及第一类错误（α）和第二类错误（β）的概念。 t检验： 涵盖了单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验，适用于比较一个或两个样本的均值。例如，如何检验新学习方法是否显著提高了学习者的语言产出水平。 方差分析（ANOVA）： 介绍了单因素方差分析和多因素方差分析，用于比较三个或更多组的均值。读者将学习如何分析不同教学方法、不同年龄组或不同社会群体在语言使用上的差异。 卡方检验： 重点讲解了卡方拟合优度检验和卡方独立性检验，用于分析分类变量之间的关系。例如，如何检验某种语法结构的出现频率是否在不同文本类型之间存在显著差异，或词语的性别偏见是否与性别刻板印象相关。 非参数检验： 介绍了当数据不满足参数检验的假设时，如数据非正态分布，应采用的非参数检验方法，例如Mann-Whitney U检验、Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验等，并阐述了它们在语言研究中的适用场景。 第四部分：回归分析与高级建模 本部分将统计分析推向更深层次，探索变量之间的复杂关系。 线性回归： 介绍了简单线性回归和多元线性回归，学习如何建立模型来预测一个因变量（如语言流畅度）如何受到一个或多个自变量（如词汇量、语法复杂度）的影响。 逻辑回归： 讲解了逻辑回归在处理二分类因变量时的应用，例如预测一个句子是语法正确还是不正确，或者一个词汇是倾向于在正式语境还是非正式语境中使用。 广义线性模型（GLMs）： 介绍了比线性回归更灵活的GLM框架，包括泊松回归（用于计数数据，如句子中错误的数量）和负二项回归等，这些模型在分析语言计数数据时尤为有用。 混合效应模型（Mixed-Effects Models）： 详细阐述了混合效应模型在处理具有嵌套结构或重复测量数据的语言研究中的优势，例如在追踪个体学习者随时间变化的语言能力时，可以同时考虑个体差异和时间效应。 第五部分：统计软件应用与实例分析 本书不仅讲解理论，更强调实践操作。 常用统计软件介绍： 提供了对R、SPSS、Python (Statsmodels, SciPy)等统计软件的介绍，并展示了如何在这些软件中执行本书介绍的各种统计分析。 语言学案例研究： 通过一系列具体的语言学研究案例，展示了如何将统计方法应用于实际问题。这些案例将涵盖语音学、音系学、形态学、句法学、语义学、语用学、社会语言学、历史语言学、计算语言学等多个分支领域，例如： 使用t检验分析不同年龄组发音的语音学特征差异。 利用ANOVA比较不同教学方法对儿童词汇习得的影响。 通过卡方检验探究特定语言特征在网络交流与传统媒体中的分布差异。 应用回归模型预测阅读理解能力与句子复杂度、词汇难度之间的关系。 使用混合效应模型分析不同语境下词语情感色彩的细微变化。 通过本书的学习，读者将能够： 清晰理解统计学在语言研究中的核心作用。 熟练掌握描述性统计和数据可视化技术。 能够正确选择和执行各种推断性统计检验。 理解并应用回归分析等高级建模技术。 利用统计软件处理和分析语言数据。 批判性地评估和解释其他研究中的统计结果。 《语言研究中的统计学》是一本全面且实用的指南，旨在赋能语言学研究者，让他们能够以更严谨、更科学的方式探索语言的奥秘，为学科发展贡献更多有价值的洞见。

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我在阅读这本书的过程中，有一个非常深刻的体会，那就是统计学并非是独立于语言学理论之外的一个纯粹的数学工具，而是与语言学研究的理论框架紧密相连的。作者在讲解各种统计方法时，始终不忘将其与具体的语言学理论相结合。他会详细分析，为什么某种统计方法能够帮助我们检验某个语言学假设，或者如何通过统计分析来支持或反驳某个语言学理论。例如，在讨论语料库语言学中的量化研究时，作者就详细阐述了如何利用统计方法来揭示词汇使用的频率、搭配规律以及句法结构的变异，并将这些发现与认知语言学、功能语言学等理论进行关联。这种跨学科的视角，让我对语言研究的本质有了更深的理解，也让我认识到，统计学是实现语言学深度洞察的重要途径。

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在阅读这本书的过程中，我发现作者对于统计学概念的解释极其到位。他不会仅仅停留在概念的表面，而是深入到其背后的数学原理和逻辑推理。比如，在讲解假设检验时，作者不仅阐述了零假设和备选假设的意义，还详细介绍了P值、显著性水平等关键概念的计算方法和解释。更难能可贵的是，作者还花了不少篇幅来讨论统计结果的实际意义，以及如何避免常见的统计误区。他提醒读者，统计显著性并不等同于实际显著性，强调了在解释统计结果时，必须结合语言学本身的理论和研究背景。这一点对于我来说非常有启发，因为在实际研究中，我们往往容易陷入对数字的迷恋，而忽略了其背后所承载的语言学意义。作者的这种严谨态度，让我对统计学在语言研究中的应用有了更深刻的认识，也对如何科学地解读和运用统计数据有了更清晰的指导。

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初次翻阅这本书，我立刻被其严谨的学术态度和清晰的逻辑结构所吸引。作者在语言研究领域深厚的积淀，使得他在处理统计学在语言学中的应用时，能够游刃有余地将理论与实践相结合。开篇的章节便对统计学在语言学研究中的重要性进行了详尽的阐述，不仅提到了其作为量化分析工具的价值，更强调了它如何帮助研究者发现语言现象背后隐藏的模式和规律。作者没有回避统计学的复杂性，而是以一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，逐步深入到更高级的统计模型。他善于运用生动的语言和贴切的例子来解释抽象的统计原理，这对于我这样并非统计学专业出身的读者来说，极大地降低了理解的门槛。我尤其欣赏作者在介绍各种统计方法时，都附带了其在语言学研究中的具体应用案例，比如在词频分析、语料库分析、句法结构研究等方面，这些案例的详细介绍，让我能够更直观地理解统计学工具的强大之处，并思考如何在自己的研究中加以运用。

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总而言之，这是一本内容详实、讲解清晰、案例丰富、指导性强的学术著作。它不仅仅是一本教授统计学方法的书，更是一本引领读者深入理解统计学在语言学研究中的价值和意义的书。作者的学识和教学功底在这本书中得到了充分的体现。我从这本书中不仅学到了实用的统计技术，更重要的是，它塑造了我对语言研究的科学观和方法论。我强烈推荐这本书给所有对语言学研究感兴趣的学者、学生，以及任何希望提升自己数据分析能力的语言研究者。这本书将是你开启语言学量化研究之旅的最佳伙伴。它提供的知识和方法，能够帮助你在未来的学术探索中，更加自信和有条理。

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不得不提的是，这本书在案例选择上非常具有代表性，而且涵盖的范围十分广泛。作者选取了大量的经典语言学研究案例，这些案例不仅具有学术上的重要性，而且在方法论上也具有示范性。无论是语音学中的音变规律分析，还是语义学中的词汇意义差异的量化研究，亦或是语用学中的话语分析，书中都提供了详细的统计分析过程和结果解读。让我印象特别深刻的是，书中还包含了一些关于计算语言学和自然语言处理的案例，这让我看到了统计学在现代语言研究中的前沿应用。作者在处理这些案例时，非常注重细节，从数据的采集、预处理，到统计模型的选择、参数估计，再到结果的解释和讨论，都给出了非常详尽的说明。这让我能够模仿其研究思路和方法，应用到自己的研究中。

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对于语言研究的初学者而言，这本书绝对是一本不可多得的入门指南。作者以一种非常友好的姿态，将统计学这一看似枯燥的学科，变得生动有趣。他通过大量真实的语言研究案例，展示了统计学在解决各种语言学问题中的强大力量，从语音学中的声学参数分析，到句法学中的语料库分析，再到社会语言学中的方言差异研究，几乎涵盖了语言学研究的各个分支。作者在解释统计方法时，总是会联系实际的研究场景，让读者能够清晰地看到这些方法是如何被应用到具体的语言现象分析中的。例如，在讲解回归分析时，作者就以分析词汇使用频率与读者年龄之间关系为例，详细演示了如何构建回归模型，如何解释回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。这种紧密结合研究实践的讲解方式，让我能够快速地将书中所学到的知识，应用到自己的研究设想中。

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这本书的装帧设计我非常喜欢，封面采用了一种比较沉稳的深蓝色，上面印着本书的书名“语言研究中的统计学”，字体也选择了比较有力量感的无衬线字体，整体风格简洁大气。在细节处理上，书脊的印刷也十分清晰，无论是搬运还是放在书架上，都能轻松找到。翻开第一页，纸张的质感也让我感到惊喜，是那种略带哑光但又不会太粗糙的纸张，触感温润，非常适合长时间阅读。印刷的油墨颜色也很正，没有出现模糊不清或者油墨过重的情况，这对于一本需要细致阅读的学术书籍来说，是至关重要的。我尤其喜欢作者在书中加入的一些图表，它们的排版和设计都恰到好处，不会显得拥挤，而且色彩搭配也很舒服，有助于我理解那些复杂的统计概念。书的整体尺寸也比较适中，方便携带，我甚至可以把它放在我的通勤包里，利用碎片时间来学习。总的来说，从一个读者角度出发，这本书在外观和触感上都给了我一个非常好的第一印象，让我对接下来的内容充满了期待。

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这本书的另一个亮点在于其对数据可视化和结果呈现的强调。作者深知，即使是最精密的统计分析，如果不能以清晰易懂的方式呈现给读者，其价值也会大打折扣。因此，他花了不少篇幅来指导读者如何有效地利用图表来展示统计结果。从简单的柱状图、折线图，到更复杂的散点图矩阵、热力图，作者都提供了详细的绘制方法和解读指南。他不仅强调了图表的美观性，更注重其信息传达的准确性和有效性。例如，在讲解如何展示不同群体在语言特征上的差异时，作者就推荐使用箱线图，并详细解释了箱线图如何直观地展示数据的分布、中位数、离散程度等关键信息。这种对数据呈现细节的关注，让我意识到，优秀的统计报告不仅要有扎实的分析，还需要有清晰、直观的视觉呈现。

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本书对于不同统计方法的介绍，也给我留下了深刻的印象。作者并没有简单地罗列各种统计方法，而是根据它们在语言学研究中的适用性和重要性，进行了系统的梳理和讲解。从描述性统计到推论性统计，从方差分析到回归分析，再到更复杂的模型，如结构方程模型和多层模型，作者都给予了充分的介绍。更重要的是，他详细解释了每种方法适用的研究问题类型，以及在实际应用中需要注意的事项。例如，在讲解方差分析时，作者不仅解释了单因素方差分析和多因素方差分析的区别，还通过具体的语言学实验数据，展示了如何利用方差分析来检验不同因素对语言特征的影响。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我能够根据自己的研究需求，选择最合适的统计工具，并对其应用过程有清晰的认识。

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在阅读这本书的过程中，我逐渐克服了对统计学的恐惧心理。在此之前，我对统计学一直抱有敬畏之心，觉得它是一个非常抽象且难以掌握的学科。但是，这本书以其清晰的讲解、丰富的案例和循序渐进的教学方式，彻底改变了我的看法。作者不仅讲解了“是什么”，更讲解了“为什么”和“怎么做”。他鼓励读者积极思考，勇于实践，并提供了很多可以用来练习的资源和建议。我尤其欣赏作者在书中提到的一些学习技巧，比如如何主动提问，如何寻求同伴的帮助，以及如何将理论知识转化为实践能力。这些建议对我来说非常宝贵，让我能够更有效地吸收和运用书中的知识。现在，我不仅不再畏惧统计学，反而对其产生了浓厚的兴趣，并开始主动探索更复杂的统计方法。

评分☆☆☆☆☆

我认为，这是书是非常好的统计学入门参考书，但是它最大的作用是从统计原理告诉你，为什么要用到方差，为什么要用统计分析等等。其实语言的内容，这本书是非常少的。可以说，这本书的内容很好，不过也有一种虎头蛇尾的感觉。后面从方差分析到最后的因子分析有些过于简化。这是很好的入门书，但是提高的话，还是要继续看看其他统计专业的内容。

评分☆☆☆☆☆

我认为，这是书是非常好的统计学入门参考书，但是它最大的作用是从统计原理告诉你，为什么要用到方差，为什么要用统计分析等等。其实语言的内容，这本书是非常少的。可以说，这本书的内容很好，不过也有一种虎头蛇尾的感觉。后面从方差分析到最后的因子分析有些过于简化。这是很好的入门书，但是提高的话，还是要继续看看其他统计专业的内容。

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组会书籍。较通俗，例子较多。

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还行, 数学内容少. 基础频率学派统计学在语言学中的应用

评分☆☆☆☆☆

书本身由浅入深，不怕重复，有例证，有表格，编排得超好。||原来统计和平时感兴趣的理论上的概率问题关系最近。假设检验、置信水平都是一种量化的思维方式。超好。