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

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出版者:Wadsworth Publishing

作者:Frederick J Gravetter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-07-22

价格:USD 112.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780534633967

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Behavioral Sciences
• Psychology
• Research Methods
• Data Analysis
• Social Sciences
• Pearson
• Experimental Design
• Quantitative Research
• Hypothesis Testing

社会科学统计学实用指南 本书旨在为社会科学领域的学生和研究人员提供一个坚实而实用的统计学基础。我们深知，对于许多非数学专业的学习者而言，统计学有时会显得晦涩难懂，但同时，统计学又是理解和分析社会现象、进行严谨研究不可或缺的工具。因此，本书的编写宗旨在于化繁为简，将统计学的核心概念和方法以清晰、直观且贴近社会科学实践的方式呈现出来。 本书的独特视角与内容结构 与许多侧重于理论推导和抽象数学证明的统计学教材不同，本书将统计学视为一种解决社会科学问题、解释行为模式的有力武器。我们摒弃了不必要的数学术语和复杂的推导过程，而是聚焦于统计学在实际研究中的应用。每一章的内容都紧密围绕社会科学研究的实际需求展开，力求让读者在学习统计方法的同时，能够深刻理解这些方法如何帮助他们理解和回答现实世界中的问题。 本书的内容结构经过精心设计，循序渐进，确保学习者能够逐步建立统计学知识体系。 导论与基础概念： 开篇章节将为读者构建一个清晰的统计学概念框架。我们会介绍什么是统计学，它在社会科学研究中的核心作用，以及数据收集、测量尺度等基本概念。我们还将讨论数据的类型，例如定类、定序、定距和定比数据，并解释不同类型数据对统计方法选择的影响。此外，描述性统计学的基本原理，如集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、全距）的计算和解释，将得到详尽阐述，帮助读者初步掌握概括和描述数据集的方法。 数据可视化与探索性数据分析： 数据可视化是理解和沟通数据信息的重要手段。本书将重点介绍多种常用的图表类型，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，并指导读者如何根据数据的类型和研究目的选择最合适的图表。我们将强调如何通过可视化来识别数据的分布特征、异常值、潜在的趋势和关系，从而为后续的统计分析奠定基础。探索性数据分析（EDA）将贯穿其中，鼓励读者在正式建模之前，充分“玩味”数据。 概率论基础： 虽然本书不侧重于严格的概率论证明，但对基本概率概念的理解是掌握推断性统计的关键。我们将介绍概率的基本法则、条件概率、独立事件等概念，并说明它们如何与统计推断相关联。重点将放在概率分布，特别是正态分布，这一在统计推断中扮演核心角色的分布。我们将详细讲解正态分布的性质，以及如何利用它来理解和预测随机现象。 抽样分布与统计推断的基石： 抽样分布是连接描述性统计和推断性统计的桥梁。本书将深入浅出地解释什么是抽样分布，以及中心极限定理为何如此重要，它是推断性统计的理论基础。我们将讲解点估计和区间估计的概念，重点介绍如何构建置信区间，并解释置信区间的实际含义，例如在估计人群均值或比例时的精确度。 假设检验的核心原理与实践： 假设检验是社会科学研究中进行推断的另一大支柱。本书将系统地介绍假设检验的逻辑框架，包括建立原假设和备择假设、选择检验统计量、确定显著性水平（α）、计算p值，以及解释检验结果（拒绝或不拒绝原假设）。我们将介绍两种主要的假设检验类型：Z检验和t检验，并详细讲解它们在单样本、独立样本和配对样本情境下的应用。 方差分析（ANOVA）： 当研究者需要比较三个或三个以上组别的均值时，方差分析就成为必不可少的工具。本书将详细阐述单因素方差分析（One-Way ANOVA）的原理，包括其检验的逻辑，以及如何解释F统计量和ANOVA表。我们还将介绍事后检验（Post-hoc tests）的作用，以确定哪些组别之间存在显著差异。 相关与回归分析： 理解变量之间的关系是社会科学研究的核心目标之一。本书将深入探讨相关分析，包括皮尔逊相关系数的计算和解释，以及如何判断变量之间线性关系的强度和方向。在此基础上，我们将重点介绍简单线性回归和多元线性回归。我们将讲解回归方程的构建，如何解释回归系数（斜率和截距），以及R-squared的含义，从而让读者能够预测一个变量的值，并理解其他变量对其的影响。 非参数统计方法： 在某些情况下，数据可能不满足参数检验的假设（如正态性）。本书将介绍一些常用的非参数统计方法，作为参数方法的补充和替代。例如，我们将介绍Mann-Whitney U检验（用于两独立样本）、Wilcoxon符号秩检验（用于配对样本）以及Spearman秩相关系数（用于非线性关系或排序数据），这些方法在数据不满足参数假设时依然有效。 卡方检验： 卡方检验在分析分类变量之间的关系时极为有用。本书将详细介绍卡方检验的原理，包括拟合优度检验（用于检验观察频数是否符合期望频数）和独立性检验（用于检验两个分类变量是否相互独立），并提供清晰的解释和实际案例。 统计软件的应用： 尽管理论理解至关重要，但实际应用离不开统计软件的支持。本书将穿插介绍如何在流行的统计软件（例如R、SPSS或JASP，具体选择一种或几种进行讲解）中执行本书介绍的各种统计分析。我们会提供清晰的操作指南和输出结果的解读，帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，从而独立完成数据分析任务。 本书的特点与优势 强调直观理解： 我们力求用最少的数学公式，最多的图示和生动的案例来解释抽象的统计概念。目标是让读者“明白”统计量是如何计算的，以及它“意味着什么”。 以社会科学为导向： 本书的全部案例和练习都来源于心理学、社会学、教育学、传播学等社会科学领域。这使得学习者能够直接看到统计学如何应用于他们感兴趣的研究问题。 循序渐进的学习路径： 内容设计遵循由易到难、由简到繁的原则，从描述性统计到推断性统计，再到更高级的模型，逐步引导读者掌握统计分析的全貌。 强调批判性思维： 本书不仅教授如何进行统计分析，还引导读者如何批判性地评估统计结果，理解统计方法的局限性，以及如何避免常见的统计误用。 注重实践操作： 通过与统计软件的结合，本书致力于培养读者的实际操作能力，使他们能够自信地运用统计工具解决研究问题。 谁适合阅读本书？ 本书是为那些需要掌握统计学知识以支持其学术研究的社会科学学生量身打造的。无论您是本科生、研究生，还是已经进入研究领域的专业人士，如果您希望： 理解和解读科学文献中的统计结果。 设计科学的研究，并对收集到的数据进行分析。 掌握描述性统计和推断性统计的基本方法。 运用统计软件进行数据分析。 提高研究的严谨性和说服力。 那么，本书将是您理想的学习伙伴。我们相信，通过本书的学习，统计学将不再是令您望而却步的障碍，而是您在社会科学研究道路上披荆斩棘的有力助手。

评分☆☆☆☆☆

好书。有些翻译欠缺和印刷错误，但瑕不掩瑜。 边读边做书中的例题和习题，几乎无理解障碍，你会沉浸在轻松学到新知识的喜悦中。感觉是自己面前打开了另一扇了解周遭世界和社会窗口。读完这本书后，再加上吴明隆的《 [问卷统计分析实务—— SPSS操作与应用 ]》，帮助我从对统计...  

评分☆☆☆☆☆

从本科到研究生，我正儿八经上过两轮统计课，但中间因为备考和数据分析，又查过几本不同的教材。从以黑白猪举例的生物统计到以精神病人举例的心理学统计，研究生期间不停的分析了几波数据，来回折腾了六七年，才敢说真的入了一点统计的门。 很多小朋友都觉得统计可怕，其实可...  

评分☆☆☆☆☆

从本科到研究生，我正儿八经上过两轮统计课，但中间因为备考和数据分析，又查过几本不同的教材。从以黑白猪举例的生物统计到以精神病人举例的心理学统计，研究生期间不停的分析了几波数据，来回折腾了六七年，才敢说真的入了一点统计的门。 很多小朋友都觉得统计可怕，其实可...  

评分☆☆☆☆☆

从本科到研究生，我正儿八经上过两轮统计课，但中间因为备考和数据分析，又查过几本不同的教材。从以黑白猪举例的生物统计到以精神病人举例的心理学统计，研究生期间不停的分析了几波数据，来回折腾了六七年，才敢说真的入了一点统计的门。 很多小朋友都觉得统计可怕，其实可...  

评分☆☆☆☆☆

在研读这本书时发现了不少小错误，在此汇总一下，随阅读进度持续更新吧。本人才疏学浅，如有指正错误之处，恳请大家批评，以期共同进步。（第五版 蓝皮的） 1、P10 “其他研究设计”里右边第二段把“抑郁分数”翻译成了“悲伤分数”，感觉怪怪的…… 2、P15 等比量表定义这里，...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，深蓝色的背景上用简洁的白色字体印刷着书名和作者信息，给人一种专业而可靠的感觉。我是在一位社会学教授的推荐下开始阅读这本教材的，我对统计学基础其实有些畏惧，总觉得那是一堆抽象的公式和枯燥的数字。然而，这本书的开篇就给了我极大的信心。它并没有一上来就抛出复杂的概念，而是用了一系列与行为科学领域紧密相关的实际案例来引入统计学的基本思想。比如，它会探讨如何通过抽样来预测一个大型群体对某个政策的看法，或者如何衡量不同教学方法对学生成绩的影响差异。这种“学以致用”的切入点，让我很快就明白统计学不仅仅是数学工具，更是理解人类行为复杂性的关键视角。作者在解释概率分布时，会结合心理学实验中常见的误差分析来展开，使得原本晦涩的理论变得生动起来。我对其中关于描述性统计那几章印象深刻，作者巧妙地平衡了理论深度和操作性，让人在掌握均值、标准差这些核心概念的同时，也能领悟到它们在实际研究报告中的作用和局限性。这本书的排版也很清晰，公式旁都有详细的文字解释，完全没有那种堆砌公式让人望而却步的感觉。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的结构逻辑性极强，章节之间的过渡非常平滑自然，几乎没有生硬的跳跃感。我习惯于在晚上学习，需要一本能让人集中注意力的书。这本教材在回顾和总结方面做得尤为出色。每章末尾的“核心概念回顾”部分，都会用项目符号的形式提炼出本章最重要的公式、定义和应用场景，这对于考前复习或者快速查找某个知识点简直是救星。此外，书后附带的术语表（Glossary）也非常详尽，涵盖了从最基础的变量类型到高级概念的专业术语，并且解释得非常精准。我发现，当我对某个概念感到混淆时，回到这个术语表就能迅速找到清晰的定义。这种对学习者便利性的细致考量，体现了作者对教学过程的深度思考，远超出了普通教科书的范畴。它更像是一个全天候的、可以信赖的参考伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书在计算工具的使用指导上做得非常到位，这一点对于我们这些日常工作中需要处理大量数据的人来说至关重要。它没有固守传统的计算器操作讲解，而是将重点放在了主流统计软件的操作逻辑上。我记得在讲到回归分析那一章时，作者提供了一套完整的、可以直接在软件中运行的步骤指南，包括数据导入、变量设置到最终结果解读的全过程。最让我惊喜的是，它对软件输出结果的解读有独到的见解。很多教材只是告诉你“看p值”，但这本书会深入剖析残差图的意义，会教你如何判断模型假设是否被满足，以及如何用非技术性的语言向不懂统计学的人解释回归模型的意义和局限。这种强调“解释能力”而非仅仅“计算能力”的教学思路，彻底改变了我对数据分析的看法。统计学不再是晦涩的理论，而是一种强大的沟通工具，能够将复杂的数据转化为清晰、有力的论据。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到价值连城的地方，在于它对统计推断背后的哲学和伦理思考的融入。在讨论显著性水平（alpha level）的设定、效应量（effect size）的重要性，以及多重比较的修正时，作者显然没有止步于“如何做”，而是深入探讨了“为什么这样做”以及“这样做可能带来的后果”。尤其是在处理因果推断和相关性辨析时，作者引用了多个经典的社会学和心理学研究案例，清晰地展示了“相关不等于因果”在实际应用中可能导致的误判。这种对研究伦理和科学严谨性的强调，让我意识到，作为一名行为科学的研究者，掌握统计学知识不仅是技术要求，更是一种责任。它教会我如何更批判性地看待已发表的研究成果，以及如何以更负责任的态度设计自己的实验，确保结论的可靠性和公正性。这本书为我建立了一个扎实的、并且充满批判精神的统计思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格极其细腻，仿佛一位经验丰富的导师在耐心地为你拆解难题，而不是冷冰冰地陈述知识点。我特别欣赏作者在处理推断性统计部分时所采取的循序渐进的策略。他们没有急于介绍复杂的假设检验，而是先花了大量篇幅来解释“抽样分布”这一基石概念，通过大量的图示和模拟场景，让我真正理解了“样本与总体”之间的桥梁是如何搭建起来的。当我开始接触到t检验和方差分析（ANOVA）时，我发现自己已经不再是死记硬背公式的“背诵机器”，而是能够理解为什么在特定情境下需要选择特定的检验方法。例如，书中对于I型错误和II型错误的权衡分析，不仅仅停留在定义层面，而是结合了临床试验中药物安全性和有效性的实际考量，那种深层次的伦理和方法论的讨论，极大地提升了我对统计学严谨性的认知。更难得的是，书中在介绍每一种检验方法时，都会附带一个“实践陷阱”的讨论板块，专门指出初学者最容易在哪里犯错，这比单纯的例题解析要实用得多，让我少走了不少弯路。

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