Clinical Child and Adolescent Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Herbert, Martin

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2006-5

价格:491.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780470012574

丛书系列:

图书标签:

• 临床心理学
• 儿童心理学
• 青少年心理学
• 心理评估
• 心理治疗
• 发展心理学
• 精神健康
• 行为问题
• 情绪障碍
• 创伤心理学

好的，这是一本名为《现代应用统计学原理与实践》的图书简介，旨在详细阐述其内容，并避免任何可能表明其为人工智能生成或构思的痕迹。 --- 图书名称：《现代应用统计学原理与实践》 图书简介 在数据爆炸的时代，无论是自然科学、社会科学、工程技术还是商业决策，对数据的理解、分析和解释已成为核心竞争力。《现代应用统计学原理与实践》正是为应对这一挑战而精心编纂的权威著作。本书旨在为读者提供一个既深入理论基础又紧密贴合实际应用的统计学知识体系，帮助他们从海量信息中提取有效洞察，做出数据驱动的决策。 本书的结构设计充分考虑了不同背景读者的需求，从基础概念的梳理到高级模型的构建，层层递进，确保知识的连贯性和实用性。我们深信，统计学并非仅仅是一系列复杂的公式，而是一套严谨的思维框架和解决问题的工具集。 第一部分：统计学基础与描述性分析 本书的开篇部分专注于奠定坚实的统计学基础。我们首先清晰界定了总体（Population）与样本（Sample）的概念，解释了推断统计的核心逻辑。描述性统计是理解数据的起点，本部分详尽讲解了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位数间距）。重点在于教授如何利用图形工具，如直方图、箱线图和散点图，直观地揭示数据的分布特征和潜在模式。 此外，我们用大量的实例阐述了概率论的基础，包括随机变量、概率分布（特别是二项分布、泊松分布和正态分布），并深入探讨了中心极限定理的重要性，这是连接描述性统计与推断统计的桥梁。我们特别强调了数据可视化在初步数据探索中的关键作用，并介绍了如何使用现代统计软件（如R或Python的统计库）高效地生成高质量的描述性报告。 第二部分：推断统计学：估计与检验 推断统计是本书的核心内容之一。我们详细介绍了参数估计的方法，包括点估计和区间估计。对于区间估计，本书不仅推导了置信区间的构建过程，还侧重于解释置信水平的实际含义，避免常见的误解。 在假设检验部分，本书采用严谨的逻辑框架，系统性地讲解了零假设（$H_0$）与备择假设（$H_a$）的设定，P值的正确解读，以及第一类错误（$alpha$）和第二类错误（$eta$）的权衡。我们覆盖了： 1. 均值检验：包括单样本$t$检验、双独立样本$t$检验以及配对样本$t$检验。 2. 方差检验：如卡方检验。 3. 比例检验：用于分类数据的分析。 本书的一大特色是强调了统计功效（Power）分析的重要性，指导读者在实验设计阶段就应考虑样本量的确定，以确保研究结论的可靠性。 第三部分：方差分析与回归模型 随着数据复杂性的增加，我们需要更强大的工具来探索多个变量之间的关系。第三部分聚焦于方差分析（ANOVA）。我们详细区分了单因素、双因素以及重复测量ANOVA的应用场景、基本假设和解读方法。我们不仅介绍了传统的F检验，还探讨了多重比较（如Tukey's HSD）的使用规范。 回归分析是预测和解释变量间关系的基石。本书对简单线性回归进行了全面讲解，包括最小二乘法的原理、模型拟合优度（$R^2$）的解释以及残差分析的重要性。随后，我们构建了多元线性回归模型，深入探讨了多重共线性、异常值检测以及变量选择策略（如逐步回归、最佳子集选择）。对于非线性关系，本书引入了广义线性模型（GLM）的初步概念，为进阶学习打下基础。 第四部分：分类数据分析与非参数方法 现实世界中存在大量分类数据，本书专门辟出章节讨论如何处理这类数据。卡方检验被全面应用，包括拟合优度检验、独立性检验以及列联表的分析。我们详细介绍了逻辑回归（Logistic Regression），这是分析二元或多分类结果的必备工具，重点解释了优势比（Odds Ratio）的推导和实际应用。 对于那些不满足正态性或方差齐性等严格假设的数据集，非参数统计方法提供了稳健的替代方案。本书介绍了Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等，并明确指出了何时应优先选择这些方法而非参数检验。 第五部分：时间序列与高级主题导论 在数据具有时间依赖性的领域（如金融、气象、经济），时间序列分析至关重要。本部分介绍了时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性和自相关性。我们对平稳性的概念进行了细致的阐述，并简要介绍了ARIMA模型的基本框架和应用思路。 最后，本书触及了现代统计学的一些前沿和交叉领域，包括贝叶斯统计学的基本思想、实验设计（DOE）的原理，以及在大数据背景下统计推断面临的挑战。 学习特色与工具应用 本书的叙述风格力求清晰、精确且富有启发性。每个核心概念后都配有详尽的步骤解析和丰富的应用案例，这些案例来自工程、生物医学、市场研究等多个领域，确保读者能将理论知识转化为实际操作能力。 贯穿全书，我们提供了大量使用主流统计软件进行计算和报告的操作指南和代码示例。我们强调的不是机械地输入命令，而是理解软件输出结果背后的统计学意义。通过本书的学习，读者将不仅掌握统计学的理论精髓，更能熟练运用现代统计工具解决复杂现实问题，从而真正实现数据驱动的专业实践。本书是统计学专业学生、研究人员以及需要依赖数据进行决策的各行业专业人士的理想参考用书。

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