Statistical Reasoning in the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:King, Bruce M./ Minium, Edward W.

出品人:

页数:512

译者:

出版时间:2007-5

价格:£ 46.99

装帧:HRD

isbn号码:9780470134870

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 行为科学
• 心理学
• 研究方法
• 数据分析
• 统计推理
• 社会科学
• 实验设计
• 量化研究
• 假设检验

好的，这是一本名为《统计推理在行为科学中的应用》的图书简介，侧重于该领域内核心概念的深入探讨与实际应用，同时避免提及您指定的原书内容。 --- 图书名称：行为科学中的统计推理：原理、方法与高级应用 内容简介 导言：行为科学研究范式的转变与统计思维的必要性 在当代社会科学与行为科学领域，严谨的实证研究已成为推动学科进步的核心动力。本著作《行为科学中的统计推理：原理、方法与高级应用》旨在为研究人员、高级学生以及对复杂行为数据分析感兴趣的专业人士，提供一套全面、深入且高度实用的统计学知识体系。本书不仅是统计技术的手册，更是一本关于如何构建“统计思维”的指南，强调在特定行为情境下，如何恰当地选择模型、解读结果，并最终将统计发现转化为具有深刻洞察力的科学结论。 本书的基石在于理解统计推理的本质：它是一种在不确定性下做出审慎决策的逻辑框架。行为科学涉及的变量往往是高维度、非线性的，且受到大量潜在混淆因素的影响。因此，传统的描述性统计远不足以捕捉现象的全貌。本书将深入探讨推断性统计的核心——如何从样本数据准确推断总体特征，并评估干预措施的真实效应。 第一部分：基础回归模型与线性假设的检验 本书从构建稳健的统计模型入手。我们将详细梳理简单线性回归 (Simple Linear Regression) 和 多元线性回归 (Multiple Linear Regression) 的理论基础。这部分内容不仅涵盖了最小二乘法的原理和假设（如残差的正态性、同方差性、独立性），更侧重于在行为数据中如何识别和处理违背这些经典假设的实例。 关键章节将专门讨论模型诊断与选择。研究人员必须学会批判性地评估模型的拟合优度（$R^2$、调整后 $R^2$）、识别多重共线性（Multicollinearity）对系数估计的夸大影响，并利用残差分析来诊断模型结构性错误。我们还将介绍如何通过逐步回归（Stepwise Methods）和信息准则（如 AIC, BIC）进行模型优化，强调在预测效度和模型简洁性之间的权衡。 第二部分：方差分析的拓展与混合模型框架 当研究设计涉及分类变量的多个因子或重复测量时，方差分析 (ANOVA) 成为关键工具。本书系统性地介绍了单因素、多因素 ANOVA，并特别关注重复测量设计 (Repeated Measures Design)。针对时间序列数据的相关性问题，我们深入讲解了如何使用 混合效应模型 (Mixed-Effects Models) 或 层次线性模型 (Hierarchical Linear Models, HLM) 来处理嵌套数据结构（例如：学生嵌套在班级中，个体在不同时间点上的测量）。 HLM 的讲解将超越教科书式的介绍，聚焦于其在纵向研究和多层数据结构中的实际应用。我们将展示如何分离组间和组内变异，并探讨随机截距和随机斜率模型的构建，这对于理解个体差异如何调节干预效果至关重要。 第三部分：广义线性模型——处理非正态分布的数据 行为数据很少是完美正态分布的。例如，反应时间通常是偏态的，评分数据可能是计数或比例。本书将大量篇幅致力于广义线性模型 (Generalized Linear Models, GLMs) 框架，这是处理非正态响应变量的标准工具。 详细讲解内容包括： 1. 逻辑回归 (Logistic Regression)：用于二元或名义结果（如：是/否决策、分类选择）。书中将详细阐述优势比 (Odds Ratios) 的解释及其在临床和组织行为学中的意义。 2. 泊松回归与负二项回归 (Poisson and Negative Binomial Regression)：用于计数数据（如：错误次数、报告频率）。我们将讨论何时使用负二项模型来解决泊松模型的过度离散问题。 3. 累积链接模型 (Ordinal Regression)：专用于处理有序的李克特量表数据，避免将有序变量视为间隔变量的常见错误。 第四部分：因果推断与准实验设计中的统计挑战 现代行为科学越来越重视发现“为什么”而非仅仅“是什么”。本书认识到，在非随机分配的研究环境中（如政策评估、自然实验），推断因果关系极具挑战性。因此，我们专门开辟章节讨论准实验设计 (Quasi-Experimental Designs) 的统计应对策略。 核心内容包括： 倾向得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM)：如何利用匹配技术平衡处理组和对照组的观察到的协变量，模拟随机化的过程。 断点回归设计 (Regression Discontinuity Design, RDD)：识别由明确阈值触发的干预效果的强大工具，及其对局部平均处理效应 (LATE) 的估计。 差中差模型 (Difference-in-Differences, DiD)：处理随时间变化的混淆变量，评估长期干预效果的有效方法。 第五部分：多变量分析与数据降维技术 当研究考察多个相互关联的心理构建或测量时，需要更强大的多变量工具。本书将介绍主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) 和 因子分析 (Factor Analysis)，重点在于如何在行为测量学中应用这些技术来简化数据结构、验证测量工具的潜在维度（构念效度）。我们将区分探索性因子分析 (EFA) 和验证性因子分析 (CFA) 的目的和应用场景。 此外，还会涉及多元方差分析 (MANOVA)，用于同时检验多个因变量上的差异，并讨论其相对于多变量进行单变量 ANOVA 的优势与统计代价。 总结与前瞻 《行为科学中的统计推理：原理、方法与高级应用》致力于弥合统计理论与复杂行为数据分析实践之间的鸿沟。本书强调的不仅仅是计算结果，更是对结果的审慎批判与清晰沟通。通过大量真实的（模拟或公开的）行为科学数据集案例，读者将学会如何用统计语言精确地表述研究发现，从而提升其研究工作的可信度与影响力。掌握这些工具，研究者才能在充满变数的行为世界中，建立起坚实的经验证据链。

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