Understanding and Using Statistics in Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Sage Pubns

作者:Miles, Jeremy/ Banyard, Philip

出品人:

页数:368

译者:

出版时间:2007-4

价格:$ 164.98

装帧:HRD

isbn号码:9780761943969

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 统计学
• 数据分析
• 研究方法
• SPSS
• 实验设计
• 心理测量
• 统计推断
• 概率论
• 描述统计

图书简介：深入探索心理学研究的基石 书名：探索心灵：现代心理学研究方法与实践指南 作者：[此处留空，以增强真实感和专业性] 页数：[此处留空，以增强真实感和专业性] 出版年份：[此处留空，以增强真实感和专业性] --- 导言：重塑我们对人类行为的理解 本书《探索心灵：现代心理学研究方法与实践指南》旨在为心理学、社会科学以及相关领域的研究人员、学生和专业人士提供一套全面、前沿且高度实用的研究方法论框架。我们深知，心理学作为一门复杂的实证科学，其进步高度依赖于严谨的方法论和精确的数据分析能力。本书的核心目标是超越对基本统计概念的机械性记忆，深入剖析如何将这些工具与复杂的心理学理论和现实挑战相结合，从而构建出具有高内部效度和外部效度的研究设计。 本书并非一本单纯的统计学教科书，而是专注于将方法论无缝集成到心理学研究的整个生命周期中：从最初的理论构建、操作性定义，到实验设计、数据收集、复杂的统计推断，直至最终的学术报告与同行评审。我们认为，理解“为什么”使用某种方法，比仅仅知道“如何”运行软件更为重要。 第一部分：研究范式与理论基础的构建 本书的第一部分奠定了坚实的哲学和理论基础，引导读者理解心理学研究的独特挑战和伦理责任。 第一章：心理学知识的认识论基础 本章探讨了实证主义、建构主义以及混合方法论在当代心理学中的地位。我们深入分析了操作性定义的模糊性在测量中的影响，并引入了“理论负荷性”（Theory-Ladenness）的概念，强调理论如何塑造我们所见的数据。此外，本章详细讨论了心理学研究中的核心伦理困境，包括知情同意、数据隐私以及避免研究偏差对弱势群体造成伤害的责任。 第二章：构建稳健的研究框架 本章聚焦于研究问题的明确化与理论模型的构建。我们详细阐述了如何从宽泛的理论假设提炼出可检验的、精确的命题（Hypotheses）。内容涵盖了从描述性研究（Descriptive Studies）到因果推断（Causal Inference）的渐进过程，并引入了“理论嵌入式假设”（Theory-Embedded Hypotheses）的概念，确保每个实验都直接服务于对核心理论的检验。 第三章：测量与量表的精细化 有效的心理学研究依赖于可靠且有效的测量工具。本章摒弃了对传统信效度指标的简单罗列，转而关注当代心理测量学的前沿进展。详细探讨了项目反应理论（Item Response Theory, IRT）的应用，特别是在构建适应性测试和处理潜变量（Latent Variables）时的优势。同时，我们深入讨论了情境对测量的影响（Contextual Effects）以及如何通过多层次建模（Multilevel Modeling）来控制测量在不同层级间的变异性。 第二部分：实验设计与数据采集的艺术 本部分是本书的方法论核心，侧重于如何设计出能够最大程度减少混淆变量并提升统计效能的研究方案。 第四章：经典实验设计的变体与现代优化 本章详细考察了经典实验范式——如被试间设计（Between-Subjects）、被试内设计（Within-Subjects）和混合设计（Mixed Designs）——的内在优缺点。重点在于介绍如何利用交叉平衡（Counterbalancing）技术、拉丁方设计（Latin Square Designs）来控制序列效应。我们还引入了“准实验设计”（Quasi-Experimental Designs）的严格应用，尤其是在自然情境下的行为干预研究，强调如何通过匹配和倾向得分（Propensity Score Matching）来模拟随机化。 第五章：高级抽样技术与生态效度 抽样是研究外部效度的生命线。本章超越了简单的随机抽样，探讨了针对特定心理现象的专门抽样策略，例如目的性抽样（Purposive Sampling）、滚雪球抽样（Snowball Sampling）以及针对罕见人群的抽样方法。我们重点讨论了“生态瞬时评估”（Ecological Momentary Assessment, EMA）的数据收集特点，以及如何在其高频、高噪音的数据流中，运用时间序列分析来捕捉动态过程。 第六章：处理系统性误差：效应大小、功效分析与样本量确定 本章强调研究设计必须在开始前确定其潜在的科学价值。我们详细阐述了效应大小（Effect Size）在心理学中的核心地位，并区分了不同效应量指标的解释差异（如Cohen's $d$ vs. $eta^2$）。更重要的是，本书提供了详尽的先验功效分析（A Priori Power Analysis）指南，确保研究的样本量不仅“够用”，而且能够以最优的资源配置达到预期的统计敏感度。 第三部分：数据分析的深度探究与高级模型 本部分是本书的统计精髓，重点在于超越基础的均值比较，转向结构性关系的探索和复杂数据结构的建模。 第七章：广义线性模型（GLMs）与回归的精细化 本章将回归分析提升到新的高度，探讨了当数据不满足正态分布或同方差假设时的解决方案。我们详细讲解了逻辑斯谛回归（Logistic Regression）在预测二分类结果（如决策、患病率）中的应用，以及泊松回归（Poisson Regression）在分析计数数据（如反应次数、错误率）中的精确性。重点分析了多重共线性（Multicollinearity）的诊断与缓解策略，并强调了模型简化（Parsimony）的原则。 第八章：处理嵌套数据：混合效应模型（Hierarchical Linear Modeling, HLM） 在心理学中，数据往往是嵌套的：学生嵌套在班级中，个体测量嵌套在时间点上。本章系统地介绍了HLM（或称多层模型），用以分离和量化不同层级（Level 1, Level 2, Level 3）的变异来源。我们详细演示了如何进行随机截距模型（Random Intercept Models）和随机斜率模型（Random Slope Models）的构建，这对于理解个体差异如何受环境因素调节至关重要。 第九章：探索潜变量结构：因子分析与结构方程模型（SEM） 因子分析（Factor Analysis）是理解心理结构（如智力、焦虑、人格）的基础。本章区分了探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的应用边界。随后，我们将重点放在结构方程模型（SEM）上，这是一种强大的技术，允许研究者同时检验多个因果假设和测量模型。我们不仅介绍路径分析（Path Analysis），还深入讲解了中介（Mediation）和调节（Moderation）效应的检验，以及如何处理潜变量之间的间接效应。 第十章：先进的分析技术：贝叶斯方法与因果推断 面对日益复杂的心理学问题，传统频率学派统计的局限性愈发明显。本章引入了贝叶斯统计（Bayesian Statistics）的核心思想，展示其在小样本研究和整合先前知识方面的优势。此外，针对非实验性研究中难以避免的选择偏差，本章提供了关于因果推断方法的实用指南，包括双重差分法（Difference-in-Differences）和工具变量法（Instrumental Variables），帮助研究者在观察性数据中更负责任地接近因果解释。 第四部分：研究的传播与透明度 本书最后一部分关注研究的终点——有效的沟通与科学的自我修正。 第十一章：数据可视化与叙事的力量 好的数据分析需要清晰的传达。本章提供了关于心理学数据可视化的高级指导，超越了标准的柱状图和折线图。我们讨论了如何使用图形来揭示数据中的复杂交互作用和分布形态，并介绍了如何根据JASP或R/Python环境生成符合APA出版标准的图形。同时，强调了“数据叙事”（Data Storytelling）的重要性，即将统计结果转化为引人入胜且严谨的学术论证。 第十二章：开放科学、可重复性与元分析 面对心理学领域的“可重复性危机”，本章探讨了开放科学实践的必要性。内容涵盖了预注册（Preregistration）的流程、数据和代码的共享标准（如`osf.io`的使用），以及如何通过透明化的方法报告来增强研究的可信度。最后，本章简要介绍了元分析（Meta-Analysis）作为整合多项研究证据的最终工具，如何提供比单一研究更强有力的理论支持。 --- 《探索心灵：现代心理学研究方法与实践指南》 是一本面向实践、立足前沿的参考书。它旨在培养读者批判性地评估现有文献、设计创新研究、并利用最先进的统计工具来阐明人类行为的复杂性的能力。通过本书的学习，读者将掌握的不仅仅是计算技能，更是一种严谨的、以证据为基础的心理学思维方式。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆