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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson

作者:Ralph L. Rosnow

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2007-5-5

价格:USD 166.80

装帧:Hardcover

isbn号码:9780136128755

丛书系列:

图书标签:

• 统计
• Behavioral Research
• Research Methods
• Psychology
• Social Sciences
• Data Analysis
• Statistics
• Experimental Design
• Qualitative Research
• Quantitative Research
• Academic Study

好的，这是一本名为《深入探索：当代心理学前沿研究方法》的图书的详细简介： --- 《深入探索：当代心理学前沿研究方法》 图书简介 《深入探索：当代心理学前沿研究方法》 旨在为心理学及相关领域的学生、研究人员和专业人士提供一个全面、深入且与时俱进的视角，探讨当今最尖端、最具挑战性的研究设计、数据分析技术以及伦理实践。本书超越了基础的统计和实验设计课程所涵盖的内容，聚焦于如何驾驭和利用现代心理学研究中涌现出的复杂数据类型和新兴方法论，以期解决那些传统范式难以触及的深层科学问题。 本书的结构设计旨在实现理论深度与实践操作性的完美结合。它不仅阐述了“为什么”要使用某种方法，更详尽地指导读者“如何”实施这些方法，并批判性地评估其局限性。 --- 第一部分：范式转型与复杂性应对 在信息爆炸和技术迭代的时代背景下，心理学研究正经历一场深刻的范式转型。本部分着重探讨驱动这一转变的关键因素，并为读者建立起驾驭复杂系统的思维框架。 第一章：后实证主义时代的挑战与机遇 本章深入讨论了心理学研究中“可重复性危机”的根源及其对传统科学哲学的冲击。我们不再仅仅满足于线性因果关系的建立，而是转向探究动态、非线性的交互作用。重点介绍了贝叶斯统计学在心理学研究中的复兴及其在处理不确定性和先验知识整合方面的优势。我们详细剖析了如何从“显著性”思维转向“效应量”和“精准度”思维，从而构建更具解释力的模型。 第二章：大数据、小样本与混合方法论的融合 随着计算能力的提升，研究者面临着如何有效整合海量在线数据（如社交媒体数据、传感器数据）与传统实验室数据的难题。本章重点阐述了混合研究设计（Mixed Methods）的最新发展，特别是嵌入式和转换式混合设计的应用。对于小样本研究（如罕见病研究或特定人群研究），我们详细介绍了稳健的非参数方法以及准实验设计的精细化策略，强调在数据稀疏性下如何最大化信息的有效提取。 --- 第二部分：前沿实验设计与数据采集技术 本部分聚焦于设计创新和技术赋能的研究范式，这些范式使研究者能够以前所未有的分辨率和生态效度来捕捉人类行为和认知过程。 第三章：高时间分辨率研究：从fMRI到超高频EEG/MEG 认知神经科学的前沿研究对时间精度提出了严苛要求。本章深入讲解了时间序列分析（Time-Series Analysis）在神经影像数据处理中的应用，特别是如何利用动态因果建模（DCM）来推断大脑网络间的有效连接。我们详细阐述了高频脑电（HF-EEG）采集、处理和分析的全部流程，包括伪迹去除的先进算法，以及如何利用这些数据揭示亚秒级认知过程。 第四章：生态瞬时评估（EMA）与自然情境数据科学 为了弥补实验室研究生态效度不足的缺陷，本部分全面介绍了生态瞬时评估（EMA）的升级版本，即“情境感知技术”。这包括如何设计优化的抽样方案（如基于事件的抽样与基于时间的抽样），以及如何处理这些高度结构化但密集的纵向数据。重点讲解了多层模型（MLM）和增长曲线建模（GCM）在处理嵌套式EMA数据时的精细应用，以及如何利用移动传感器数据和可穿戴设备来客观测量生理与行为指标。 第五章：计算建模与认知架构仿真 本章将视角转向理论构建的尖端领域——计算心理学。我们详细介绍了如何运用强化学习（RL）模型、概率规划模型（Probabilistic Programming）来形式化人类决策过程。通过具体案例，读者将学习如何利用这些模型来检验不同的认知理论假设，并使用诸如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）等技术来拟合和比较复杂的计算模型。 --- 第三部分：高级分析与因果推断的深化 现代心理学研究越来越侧重于确定“什么导致了什么”，而非仅仅是“什么与什么相关”。本部分是全书的分析核心，旨在使读者掌握推断复杂因果关系所需的工具。 第六章：中介、调节与机制的结构方程建模（SEM） 虽然结构方程模型并非新生事物，但本章侧重于其在处理潜在变量模型（Latent Variable Modeling）中的前沿应用，特别是复杂的循环路径模型和多组比较。我们深入探讨了何时以及如何使用潜变量增长模型（LGM）来跟踪个体差异随时间的变化轨迹，以及如何利用引导/调节（Mediation/Moderation）分析的现代调整方法（如Bootstraping和Mplus的特定函数）来确保推断的稳健性。 第七章：准因果推断的工具箱：从倾向性评分到断点回归 在无法进行随机对照试验（RCT）的社会和临床研究中，准因果推断技术至关重要。本章详细介绍了倾向性评分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的最新发展，包括共同支撑区域的评估和敏感性分析。更深入地，我们提供了如何严谨实施回归不连续性设计（RDD）和工具变量（IV）方法的指南，强调了这些方法的严格假设前提和检验步骤。 第八章：机器学习在预测与分类中的应用 本部分转向预测建模的前沿，介绍支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forests）以及深度学习（Deep Learning）在处理高维心理学数据中的潜力。重点不在于简单地应用这些工具，而在于如何利用它们的可解释性方法（如SHAP值、LIME）来揭示模型做出预测的关键特征，从而将预测模型转化为理论洞察。 --- 第四部分：研究的伦理、透明度与开放科学实践 本部分着眼于塑造未来研究实践的宏观层面，强调构建一个更负责任、更透明的科学共同体。 第九章：伦理困境与数据隐私保护 随着研究范式的数字化和数据类型的敏感化（如基因数据、情绪追踪数据），伦理考量变得空前复杂。本章专门讨论了大规模数据共享、去识别化技术（如差分隐私 Differential Privacy）在心理学研究中的适用性。同时，我们探讨了在复杂干预研究中知情同意的动态化和持续性要求。 第十章：开放科学的实践指南：预注册、代码共享与透明报告 为了应对科学不透明性问题，本章提供了一套关于如何全面实施开放科学实践的“操作手册”。内容涵盖了如何使用OSF等平台进行稳健的预注册，如何编写清晰、可复现的研究脚本（使用R Markdown或Jupyter Notebook），以及如何进行详细的敏感性分析报告，确保研究的可追溯性和可信度。 --- 《深入探索：当代心理学前沿研究方法》 是一本面向未来的教科书，它要求读者具备扎实的统计学基础，并渴望在复杂数据的海洋中，运用最先进的工具，捕捉人类心智和行为的微妙而深刻的真相。通过系统学习本书内容，研究者将能够设计出更具原创性、分析更严谨、结论更具影响力的心理学研究。

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