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出版者:江苏科学技术

作者:高春津，陆伟新主

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2004-1

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787534541223

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 概率论
• 数据分析
• 统计推断
• 回归分析
• 方差分析
• 抽样调查
• 假设检验
• 统计方法
• 实验设计

好的，以下是一份为一本名为《统计学原理》的书籍所撰写的、不涉及其内容的详细图书简介。 --- 图书名称：探索未知的边界：现代科学研究方法与哲学思辨 作者：[此处留空，或填写虚构作者名，例如：林远航] 书籍导言： 在人类认知世界、探求真理的漫长历程中，我们从未停止对“如何准确观察世界”、“如何有效推理未知”的追问。科学，作为人类文明的灯塔，其进步的基石并非仅仅依赖于惊人的发现，更在于其严谨的方法论体系。本书并非聚焦于某一学科的具体结论，而是深入剖析支撑现代科学大厦的底层逻辑、研究范式及其背后的哲学基础。我们致力于构建一座桥梁，连接抽象的认识论与具体的实验操作，为所有渴望深入理解科学精神的读者提供一把洞察真理的钥匙。 第一部分：范式的演进与科学思维的构建 本部分将带领读者回顾科学思维从古希腊的思辨哲学到近现代实证主义的演变历程。我们将探讨科学革命时期，如伽利略、牛顿等人如何通过系统性的观察和数学描述，取代了传统的权威解释，奠定了现代科学的基调。 知识的奠基：经验与理性的张力： 详细分析归纳法和演绎法的内在优势与局限。重点讨论休谟对归纳法的著名挑战，以及康德试图调和二者的哲学尝试。 科学革命中的视角转换： 分析笛卡尔的机械论世界观如何推动了物理学的进步，以及这种世界观对后续社会科学研究的影响。研究对象如何从“本质”转向“可测量现象”。 波普尔与证伪主义的革命： 深入剖析卡尔·波普尔提出的“可证伪性”标准，探讨它如何成为区分科学与伪科学的关键界限。这一部分将通过历史案例，展示科学理论如何通过不断被挑战和修正而发展。 库恩的范式转换论： 阐释托马斯·库恩对科学史的颠覆性观点。理解“常态科学”的积累性特征与“革命科学”的非连续性飞跃。探讨范式如何塑造了特定时期内研究者共同接受的问题集和解决工具。 第二部分：研究设计的艺术与科学实施的伦理 现代科学的有效性，高度依赖于研究设计（Research Design）的精妙性。本部分将系统性地介绍构建可靠研究框架的必要步骤和技术考量，并将其置于广阔的伦理背景下进行审视。 研究问题的凝练与界定： 探讨如何将一个宏大的兴趣点转化为一个可操作、可检验的科学问题。强调操作性定义（Operational Definition）在确保研究可重复性中的核心作用。 测量理论与变量的控制： 详细阐述定性与定量测量的基本原则。讨论信度（Reliability）与效度（Validity）的内涵及其在多学科研究中的应用。分析混淆变量（Confounding Variables）的识别与控制策略，包括随机化、匹配和分层等技术。 实验与非实验方法的选择： 比较准实验设计、横断面研究、纵向研究的适用场景。重点讨论在社会科学和生命科学中，如何在控制理想状态与适应现实约束之间取得平衡。 研究伦理的基石： 全面审视研究中的知情同意、隐私保护、数据公正性等核心伦理原则。通过经典案例（如米尔格拉姆实验、塔斯基吉梅毒研究的教训），强调研究者对被试的责任与义务。 第三部分：知识的传递与批判性评估 科学成果并非孤立存在，它们必须通过严谨的同行评审和学术交流体系进行检验和传播。本部分关注知识的最终呈现形式——学术论文，以及读者如何成为一个成熟的科学信息消费者。 学术论文的结构与逻辑： 细致解析标准学术论文（IMRaD结构）的各个组成部分——引言的铺陈、方法的详述、结果的呈现和讨论的深化。教授如何识别一个结构完整、论证严密的科学文本。 同行评审的机制与挑战： 探讨同行评审作为科学质量控制体系的功能。分析其存在的局限性，如评审偏见、时间延迟等，并展望未来同行评审模式的可能发展方向。 批判性阅读的十二项原则： 为读者提供一套实用的工具箱，用于解构和评估任何一篇声称具有科学性的报告。这包括：审查证据的强度、评估结论的推断范围、识别潜在的利益冲突，以及检验作者是否充分讨论了自身的局限性。 科学的开放性与自我修正： 强调科学共同体对透明度和可重复性的不懈追求。讨论开放数据、预注册（Preregistration）等新兴实践如何致力于增强科学研究的可信度。 结语：面向未来的研究者 《探索未知的边界》并非提供一套现成的答案，而是旨在激发读者对“如何知道”这一根本问题的持续思考。科学方法论是一套动态的工具集，而非僵化的教条。在信息爆炸的时代，培养独立思考、严谨求证的能力，比记住任何单一的实验结果都更为重要。本书期望成为每一位有志于探索世界奥秘的学者、工程师、决策者和终身学习者案头的必备指南。 ---

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这本书给我带来的冲击，绝对是颠覆性的！作为一名对数据科学充满好奇，但又苦于无从下手的新手，《统计学原理》简直就是为我量身定做的。它没有那些冗长乏味的公式推导，而是将重点放在了统计学的核心思想和实际应用上。我最欣赏的是作者在讲解“回归分析”时的思路，从最简单的线性回归，到多重线性回归，再到逻辑回归，每一步都循序渐进，配合着大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。 我曾经一度觉得“相关性不等于因果关系”这句话是个口号，但在书中，我通过具体的例子，深刻理解了这句话的真正含义，以及如何避免在数据分析中犯这种低级错误。书中还介绍了很多常用的统计软件和工具，让我感觉学习统计学不再是纸上谈兵，而是能够真正应用于实践的技能。这本书让我看到了统计学在人工智能、机器学习等前沿领域的巨大潜力，也激发了我深入学习的兴趣。

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读完这本书，我感觉整个世界都变得不一样了。以前在新闻里看到各种民意调查、经济数据，总是半信半疑，觉得里面肯定有很多猫腻。但《统计学原理》就像给我装上了一个“火眼金睛”，让我能够辨别信息的真伪，理解数据背后的逻辑。书中对“统计推断”的讲解尤其到位，它详细解释了如何从样本数据推断总体特征，以及这种推断的局限性。这让我不再轻信那些“以偏概全”的结论，而是学会了批判性地看待信息。 我尤其印象深刻的是书中关于“假设检验”的部分。它用非常形象的比喻，把这个复杂的统计过程讲得通俗易懂。我终于明白，当我们进行一项研究时，并不是要证明一个结论是真的，而是要通过数据来判断是否有足够的证据来推翻“零假设”。这种“证伪”的思路，与我以往的认知完全不同，也让我对科学研究的严谨性有了更深的理解。这本书不仅是理论知识的传授，更是一种思维方式的启迪，让我能够更理性、更客观地去分析问题。

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这本书实在是让我大开眼界！我一直对数字和数据分析感觉有点遥远，但《统计学原理》就像是一把钥匙，轻轻一转，就打开了新世界的大门。这本书不是那种枯燥乏味的教科书，它以一种非常接地气的方式，把原本高深莫测的统计学概念解释得清晰明了。作者用了大量的实际案例，从日常生活中的抽样调查，到科学研究中的实验设计，再到商业决策中的数据分析，每一个例子都生动有趣，让我能立刻理解统计学在现实中的应用。 我特别喜欢书中对“数据可视化”的讲解。以前我总觉得图表什么的只是锦上添花，但看完这本书我才明白，好的图表能瞬间传达复杂的信息，甚至比大段的文字更具说服力。它教会了我如何根据数据的类型和分析目的，选择最合适的图表，以及如何解读这些图表，避免被误导。还有，对于“概率”这个概念，书中也做了非常细致的阐述，让我不再对随机事件感到困惑，而是能够理解其背后的数学逻辑。总的来说，这是一本能让你从“畏惧统计”到“热爱统计”的绝佳入门读物。

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这本书给我带来的最大惊喜，在于它让我对“不确定性”有了全新的认识。我们生活在一个充满不确定性的世界里，而统计学正是帮助我们理解和管理这种不确定性的有力工具。《统计学原理》以一种非常人性化的方式，阐述了“置信区间”和“P值”等概念，让我明白，科学研究的结论往往不是绝对的，而是在一定置信水平下的一个区间估计。 我尤其欣赏书中关于“统计检验的功效”的讨论。它让我了解到，即使没有发现统计学上的显著差异，也不能轻易否定其存在的可能性，这让我对研究结果有了更审慎的态度。这本书也让我意识到，在日常生活中，我们应该更多地运用统计学的思维方式去分析问题，而不是凭感觉做判断。它教会了我如何去理解那些看似复杂的统计报告，并从中提取有价值的信息。总之，这是一本能够提升个人认知能力，让你在信息爆炸的时代保持清醒头脑的优秀读物。

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我必须承认，《统计学原理》是一本让我受益匪浅的书。虽然我不是统计学专业的学生，但这本书却让我对这个学科产生了浓厚的兴趣，并且能够初步掌握一些基本的研究方法。我特别喜欢书中关于“抽样方法”的介绍，它详细列举了各种抽样方法的优缺点，以及在不同场景下的适用性。这让我明白，一个好的研究，其数据的质量至关重要。 书中还对“统计模型的选择和评估”进行了深入的探讨。我以前总觉得模型就是用来预测的，但看完这本书，我才明白，模型的选择需要考虑很多因素，比如模型的复杂度、解释性以及数据的特性。它让我学会了如何去选择一个最适合特定问题的统计模型，并对其进行有效的评估。这本书真的让我从一个“数据小白”变成了一个对数据分析有基本概念的“数据爱好者”。

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