Case Studies in Relational Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Loewenthal, Del 编

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 50.85

装帧:Pap

isbn号码:9781403921918

丛书系列:

图书标签:

• 关系研究
• 案例研究
• 心理学
• 人际关系
• 家庭治疗
• 系统疗法
• 咨询
• 临床心理学
• 研究方法
• 心理咨询

心理学研究的基石：深入探索实验设计与数据分析的经典之作 书名： Experimental Design and Data Analysis in Behavioral Sciences 作者： 暂定：Dr. Eleanor Vance & Professor Marcus Chen 出版社： Academic Press / Routledge (取决于目标受众的侧重) 内容概述 本书旨在为行为科学（包括心理学、社会学、教育学以及认知科学等领域）的研究者、高级本科生和研究生提供一套全面、严谨且实用的实验设计与数据分析指南。我们深知，高质量的科学研究依赖于精妙的实验构建和准确的数据解释。本书摒弃了纯粹理论的空洞阐述，而是聚焦于如何在实际研究情境中构建可信的、能够回答复杂研究问题的实验范式，并掌握相应的统计工具。 全书分为四个主要部分，逻辑清晰地串联了从研究构想到最终报告的全过程。 --- 第一部分：研究范式的构建与基础（The Foundation of Inquiry） 本部分着重于奠定坚实的理论与方法学基础，强调“好的问题”与“好的设计”是同等重要的。 第一章：行为科学中的研究哲学与伦理 科学范式的演变： 简要回顾实证主义、后实证主义在心理学中的地位。 研究问题的提炼： 如何将模糊的兴趣点转化为可操作、可检验的假设（Null and Alternative Hypotheses）。 测量与操作化： 深入讨论潜变量（Latent Variables）的测量问题，信度（Reliability）与效度（Validity）的类型及其在行为数据采集中的体现（内部效度、外部效度、建构效度）。 研究伦理的实践： 详细解读知情同意、最小化风险、数据保密性等在当代研究中的前沿挑战（如大数据和人工智能辅助研究）。 第二章：实验设计的骨架 基本设计类型回顾： 组间设计（Between-Subjects）、组内设计（Within-Subjects/Repeated Measures）的优劣势辨析。 因子设计（Factorial Designs）的艺术： 如何系统地探索多个自变量的组合效应和交互作用（Interactions）。 准实验与非实验设计： 针对难以进行完全随机化的现实场景（如临床研究、社区干预），如何最大程度地控制混淆变量（Confounding Variables）。 样本的抽取与代表性： 概率抽样与非概率抽样的策略，以及如何评估样本对目标人群的代表性。 --- 第二部分：核心实验设计详解（Advanced Experimental Architectures） 本部分是本书的核心，详细剖析了多种复杂且强大的实验结构，并结合了最新的设计趋势。 第三章：高级重复测量设计 混合模型设计（Mixed Designs）： 结合组间与组内因素，解决资源有限和追踪个体差异的需求。 序列效应与平衡（Counterbalancing）： 系统探讨顺序效应的来源，以及拉丁方阵（Latin Square）等平衡技术的应用与局限性。 增长曲线建模基础（Introduction to Growth Curve Modeling）： 针对纵向数据，如何描述个体随时间变化的轨迹，并探究影响轨迹的因素。 第四章：因果推断的精细化：匹配、协变量与工具变量 匹配技术（Matching Techniques）： 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）在非随机分配研究中的应用，以模拟随机化的理想状态。 协方差分析（ANCOVA）的正确使用： 区分协变量（Covariates）作为统计控制与作为中介变量的区别。 因果推断的现代视角： 引入潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）的基本概念，为后续的因果统计模型打下基础。 第五章：多水平数据与层级结构模型 情境化数据的挑战： 认识到行为数据往往存在嵌套结构（例如，学生嵌套在班级中，反应嵌套在被试中）。 随机截距与随机斜率模型： 学习如何处理和建模数据中的非独立性，解释跨层次效应。 多层回归再分析（Multilevel Modeling, MLM）： 详细阐述 MLM 的模型设定、参数估计及其在解释同质性与异质性方面的优势。 --- 第三部分：数据分析与统计推断（Statistical Inference in Practice） 本部分将统计理论与实际软件操作相结合，重点关注假设检验的严格性与结果的稳健性。 第六章：经典统计方法的深入检验 t检验与方差分析（ANOVA）的深入应用： 深入探讨效应量（Effect Sizes, 如 $eta^2$, $omega^2$）的报告规范与解释，而非仅仅依赖于 $p$ 值。 多重比较问题（Multiple Comparisons）： 费舍尔（Fisher）与图奇（Tukey）检验的原理，以及FDR（False Discovery Rate）控制方法的实际应用。 回归分析的全面审视： 线性回归的假设检验（残差分析、多重共线性诊断），以及逻辑回归在二分类结果中的应用。 第七章：非参数统计与稳健性检验 当数据不服从正态分布时： 介绍符号秩检验、曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis 检验等在特定条件下的必要性。 稳健性检验（Robustness Checks）： 如何通过更换统计模型或数据转换来验证主要研究发现的可靠性。 第八章：贝叶斯统计方法的崛起 从频率学派到贝叶斯思维： 核心概念介绍——先验分布、似然函数与后验分布。 模型比较： 利用贝叶斯因子（Bayes Factors）进行证据评估，替代传统的 $p$ 值解释。 实际操作指南： 使用 JAGS 或 Stan 等软件进行简单模型的 MCMC 模拟。 --- 第四部分：研究报告与可重复性（Reporting and Reproducibility） 本部分关注研究成果的传播与科学的自我修正机制。 第九章：报告的规范与透明度 APA 格式的精确应用： 详细指导统计结果的报告标准，包括报告效应量、自由度、检验统计量、精确 $p$ 值和效应量的置信区间。 透明度与预注册： 讨论预注册（Preregistration）如何增强研究的可信度，并指导如何撰写清晰的实验方案。 第十章：元分析的艺术与科学 汇总证据： 介绍固定效应模型与随机效应模型在整合多项研究结果中的差异。 异质性评估： 如何使用 $I^2$ 统计量评估研究间的差异，并探索异质性的来源（如使用元回归）。 报告元分析结果： 森林图（Forest Plot）的解读与高级应用。 本书特色 本书的一大特色在于其“问题驱动型”的案例展示。每一章的关键统计方法都配有详尽的真实或模拟的、源自认知神经科学、发展心理学或临床干预研究的案例。通过使用 R 语言和 SPSS 结合的实操演示，读者不仅理解了公式，更掌握了如何将现实世界的问题映射到统计模型中，并批判性地解释模型输出。我们强调统计模型的假设检验过程本身，而非仅仅关注最终的显著性结果，致力于培养读者严谨的科学怀疑精神。

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