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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Wadsworth Publishing

作者:Robert B. McCall

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2000-08-03

价格:USD 186.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780534577803

丛书系列:

图书标签:

统计学
统计学
行为科学
基础统计
心理学
研究方法
数据分析
概率论
假设检验
统计推断
社会科学

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

This eighth edition of McCall's well-respected book continues to present concepts in a way that students can easily understand. The new edition has been updated throughout and now includes recommendations by the APA Task Force on Statistical Inference. As in previous editions, McCall helps students see the many real applications of statistics to research in the behavioral sciences. Taking a traditional approach to teaching the basic statistical concepts and methods used in behavioral research. McCall emphasizes building an understanding of the logic of statistics rather than stressing the mechanics. In this exciting revision, McCall continues to keep the data for the computational problems simple, so your students can focus on the rationale and outcome of techniques rather on the calculations themselves. Using clear discussion, a wide variety of end-of-chapter exercises, and examples drawn from actual studies, McCall helps students learn how to choose appropriate statistical methods and correctly interpret the results. Also retained in this edition are the author's step-by-step explanations for each proof and his clear definitions of symbols--the essential vocabulary of statistics--that have been so successful in helping students master the material.

行为科学中的基础统计学：揭示数据背后的真相在探索人类行为的广阔领域时，我们不可避免地会遇到数据。无论是理解个体决策的细微差别，预测群体行为的趋势，还是检验理论的有效性，数据都是我们前进的基石。然而，原始的数据本身并不能直接告诉我们故事。它们需要被理解、被解释、被转化为有意义的洞察。这时，统计学就扮演了至关重要的角色，它为我们提供了一套强大的工具和方法，帮助我们从海量数据中提取规律，发现模式，并最终揭示行为背后的深层真相。《行为科学中的基础统计学》这本书，旨在为行为科学领域的学生、研究者以及任何对数据分析感兴趣的读者，构建一个扎实的统计学基础。我们深知，统计学有时会被视为一门枯燥的学科，充斥着抽象的公式和复杂的计算。然而，本书的编写初衷，恰恰是要打破这种刻板印象，将统计学真正地与行为科学的研究情境紧密结合起来，让读者在理解原理的同时，体会到统计学在实际研究中的强大生命力。为什么行为科学需要统计学？行为科学涉及的领域极为广泛，包括心理学、社会学、教育学、传播学、人类学等。这些学科的研究对象——人类的行为和心理现象——本质上是复杂且多变的。个体之间存在差异，同一个体在不同情境下也可能表现出不同的行为。这就意味着，我们无法通过简单的观察或定性描述来全面理解这些现象。统计学为我们提供了量化这些差异、检验假设、评估变量之间关系以及进行预测的科学方法。描述性统计：让数据说话。在收集到数据后，我们首先需要对其进行整理和概括，以便直观地了解数据的整体特征。本书将深入讲解如何运用描述性统计方法，例如计算均值、中位数、众数来描述数据的集中趋势；使用方差、标准差来衡量数据的离散程度；以及通过频率分布、直方图、箱线图等可视化工具，将抽象的数据转化为直观的图表，从而更清晰地呈现数据的分布形态和潜在的模式。理解这些基本描述性统计量，是进行任何进一步分析的前提。推断性统计：从样本到总体。在行为科学研究中，我们通常无法接触到研究对象的全部总体，而只能抽取一个样本进行研究。推断性统计的核心任务，就是如何利用样本数据来对总体特征做出合理的推断和预测。本书将详细阐述概率论的基本原理，以及如何利用抽样分布的概念来理解样本变异性。在此基础上，我们将逐步介绍置信区间、假设检验等关键的推断性统计方法。例如，通过构建置信区间，我们可以估计总体参数的可能取值范围；通过假设检验，我们可以判断观察到的差异或关系是否具有统计学意义，从而避免将偶然的样本波动误判为真实的总体现象。理解变量关系：探索事物间的联系。行为科学研究的很大一部分工作，在于探索不同变量之间的关系。例如，睡眠时间的长短是否会影响学习成绩？社交媒体的使用频率是否与个体的幸福感有关？童年经历是否会对成年后的亲密关系产生影响？这些问题都需要我们运用统计学方法来检验。本书将系统介绍相关的统计技术，包括：相关分析：了解两个变量之间线性关系的强度和方向。我们将学习如何计算皮尔逊相关系数，并理解其局限性。回归分析：建立变量之间的预测模型，量化一个或多个自变量如何影响因变量。我们将从简单的线性回归开始，逐步过渡到多元线性回归，理解回归系数的含义以及模型的解释力。差异检验：比较不同组别在某个变量上的均值是否存在显著差异。我们将深入学习t检验（用于比较两组均值）和方差分析（ANOVA，用于比较三组或多组均值），理解其基本原理、适用条件以及如何解读分析结果。探索性数据分析与多变量技术：深入挖掘数据。随着研究的深入，我们会遇到更复杂的数据结构和更广泛的研究问题。本书将引导读者认识到，在正式进行假设检验之前，进行充分的探索性数据分析（EDA）是多么重要。EDA能够帮助我们发现数据中的异常值、潜在的模式以及变量之间的复杂关系。此外，为了应对行为科学研究中常见的多变量数据，本书还将触及一些基础的多变量统计技术，例如：卡方检验：用于分析两个分类变量之间的关联性。初步介绍因子分析和聚类分析的概念：这些技术能够帮助我们识别潜在的隐藏结构，将相似的观测对象进行分组，或者发现构成复杂概念的潜在因子，这在构建测量工具或理解理论结构时尤为重要。本书的特色与价值理论与实践并重：本书在讲解统计学原理时，力求清晰易懂，避免过度理论化。同时，我们将大量使用行为科学领域的真实研究案例和数据，让读者在学习过程中，能够看到统计学如何被应用于解决实际研究问题。每一个统计方法的介绍，都将伴随着具体的应用场景和解读示例。聚焦行为科学语境：本书的内容设计始终围绕行为科学的研究需求展开。例如，在讨论假设检验时，我们将重点关注如何构建零假设和备择假设，以及如何根据研究目的来选择合适的统计检验方法。在解读统计结果时，我们将强调如何将统计显著性转化为研究上的实际意义。循序渐进的学习路径：本书的章节安排循序渐进，从最基础的描述性统计开始，逐步深入到推断性统计、变量关系分析以及一些初步的多变量技术。这种结构化的学习路径，能够帮助读者建立起清晰的统计学知识体系，避免知识上的断层。鼓励批判性思维：统计学不仅仅是计算工具，更是一种思维方式。本书将鼓励读者批判性地思考统计结果的含义，理解统计方法的局限性，以及如何避免常见的统计误区。我们将探讨 P 值的作用与局限，以及如何恰当解读效应量，从而更全面地评估研究发现。为进阶研究奠定基础：对于希望在行为科学领域进行更深入研究的读者而言，本书将提供坚实的基础。掌握了本书介绍的统计学知识，读者将能够更好地理解行为科学领域的学术文献，更自信地设计自己的研究，并更有效地分析和解释数据。如何使用这本书本书既可以作为课堂教学的教材，也可以作为个人学习的参考。我们建议读者在阅读过程中：积极思考：在阅读每一章时，尝试将所学概念与自己熟悉的研究领域联系起来。思考在你的研究中，哪些统计方法可能适用。动手实践：如果可能，尝试使用统计软件（如 SPSS, R, Python 等）来复现本书中的例子，或者使用自己的数据集进行练习。实践是掌握统计学最有效的方法。提出问题：遇到不理解的地方，不要轻易放过。回顾前面的内容，查阅相关的参考资料，或者与同学、老师交流讨论。联系研究：始终将统计学知识的学习，与行为科学的研究问题联系起来。理解统计学是为更好地解决研究问题服务的。结语数据是现代行为科学研究的生命线，而统计学则是解读和利用这条生命线的关键。掌握了《行为科学中的基础统计学》所介绍的统计学原理和方法，你将能够更深入地理解人类行为的复杂性，更科学地检验你的研究假设，更准确地预测潜在的趋势，并最终为推动行为科学的发展贡献你的力量。我们希望本书能够成为你在这条探索之路上的忠实伙伴，引导你揭示数据背后的真相，洞察行为的奥秘。