Easy Statistics in Psychology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Blackwell Pub

作者:Forshaw, Mark

出品人:

页数:168

译者:

出版时间:2007-11

价格:$ 83.95

装帧:HRD

isbn号码:9781405139564

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 统计学
• 数据分析
• 研究方法
• SPSS
• 易学
• 入门
• 心理测量
• 实验设计
• 统计基础

好的，这是一本假设的图书简介，书名为《Easy Statistics in Psychology》，内容完全不包含您提到的原书内容，力求详尽且自然： 《心智之尺：心理学量化分析的直观路径》 （A Ruler for the Mind: An Intuitive Path to Quantitative Analysis in Psychology） 作者： 艾莉森·里德 (Dr. Allison Reed) 出版社： 环球学术出版社 (Global Academic Press) ISBN： 978-1-945678-32-1 页数： 680页 定价： ￥128.00 内容概述 在心理学研究的殿堂中，数据是通往理解人类行为复杂性的唯一桥梁。然而，对于许多初学者和经验丰富的研究者而言，统计学的理论壁垒往往比研究对象本身更加令人望而生畏。《心智之尺：心理学量化分析的直观路径》并非一本枯燥的公式手册，而是一次精心设计的旅程，旨在揭示统计学背后的逻辑、直觉和实际应用，将复杂的概念转化为可操作的工具。 本书的核心哲学在于“理解优先于记忆，应用胜过符号”。作者艾莉森·里德博士，一位在认知神经科学领域深耕二十年的资深学者，深知统计模型如果脱离了其所服务的心理学问题，就失去了意义。因此，全书的叙事结构紧密围绕心理学中的核心研究范式展开，从最基础的描述性统计，逐步深入到复杂的多元回归和结构方程模型。 本书最大的特色在于其“情境化教学法”。每一个统计概念的引入，都伴随着一个真实的、引人入胜的心理学研究案例。例如，在介绍假设检验时，我们不是直接抛出 P 值的定义，而是会探讨“我们能否确信咖啡因摄入量真的影响了短期记忆分数，还是仅仅是运气使然？” 这种以问题为导向的方式，确保读者始终能将数学工具锚定在实际的研究目标上。 核心章节亮点与结构深度解析 本书共分为六个主要部分，共计二十个单元，旨在构建一个坚实、连续的量化思维框架： 第一部分：量化思维的基石 (Foundation: Building the Quantitative Mindset) 本部分着重于消除对统计学的恐惧。它不涉及任何复杂的计算，而是专注于培养“数据素养”。 第一章：心理学中的“度量”： 探讨测量的本质、不同层次的量表（定类、定序、定距、定比）在心理学情境中的含义，以及如何避免“错误的使用统计方法”的陷阱。 第二章：数据叙事：描述性统计的艺术： 详细阐述集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差、IQR）的直观解释。通过大量的图形化示例，展示如何利用直条图、箱线图和密度图来讲述数据的“故事”，而非仅仅报告数字。 第三章：正态世界与偏态现实： 深入探讨核心分布理论，重点解释中心极限定理为何是统计推断的基石。本章大量使用模拟实验来直观展示，即使底层数据的分布各异，样本均值的分布也会趋于正态，帮助读者建立对抽样误差的直觉认识。 第二部分：概率与推断的桥梁 (Bridging Probability to Inference) 本部分开始过渡到正式的统计推断，着重于概率思维的建立。 第四章：运气还是效应？理解偶然性： 引入概率的基本法则，但将其聚焦于“随机误差”的概念。解释随机误差与系统误差的区别，这是理解所有推断性统计的前提。 第五章：零点之战：假设检验的逻辑迷宫： 本章是全书的转折点。我们用非技术性的语言解析了零假设（$H_0$）和备择假设（$H_A$）的哲学辩证关系。详细区分 I 类错误（弃真）和 II 类错误（取伪）在心理学研究中的真实代价，并引入功效分析（Power Analysis）作为研究设计的关键环节。 第三部分：比较的艺术：差异检验 (The Art of Comparison: Testing Differences) 本部分详细覆盖了心理学中最常用的比较方法。 第六章：两组之辩：独立样本与配对样本 T 检验： 摒弃复杂的公式推导，侧重于何时选择哪种 T 检验。通过详尽的“决策树”流程图，指导读者根据实验设计（组间/组内、独立/依赖）做出正确选择。 第七章：超越二元：方差分析（ANOVA）的通用框架： 将 ANOVA 视为 T 检验的自然延伸。详细解析单因素、多因素 ANOVA 的交互作用解释，并特别关注事后检验（Post-hoc Tests）的选择和解释，确保读者能精确识别效应发生的具体来源。 第四部分：关系的探寻：相关与回归 (Seeking Relationships: Correlation and Regression) 本部分深入探讨变量间的关联强度与预测模型。 第八章：关联的强度与方向：皮尔逊与斯皮尔曼： 探讨相关系数的局限性，强调“相关不蕴含因果”的深刻含义。引入散点图分析，以图形方式直观展示线性、非线性和异方差性对相关解释的影响。 第九章：预测的科学：简单线性回归的解读： 侧重于回归系数 $eta$ 的实际意义——“在保持其他因素不变的情况下，自变量每增加一个单位，因变量预期如何变化”。回归残差的分析被提升到与拟合优度同等重要的地位。 第十章：多重共线性与模型选择： 面对现实世界的复杂性，本章探讨多重回归中如何处理多个预测因子。重点讲解 VIF（方差膨胀因子）的直观理解，以及逐步回归法的优缺点。 第五部分：非参数方法的实用性 (Practicality in Non-Parametric Methods) 认识到并非所有心理学数据都遵循正态分布，本部分提供了强大的替代方案。 第十一章：当正态分布不再是朋友： 系统介绍曼-惠特尼 U 检验、Kruskal-Wallis 检验等，并提供明确的指引：何时应优先使用这些方法，以及它们在统计功效上相对于参数检验的损失如何量化。 第六部分：高级模型的直觉搭建 (Intuitive Construction of Advanced Models) 本部分为进阶读者准备，但仍保持“直觉优先”的原则。 第十二章：测量模型的剖析：因子分析基础： 因子分析被介绍为一种“数据压缩”技术，用于识别潜在的、不可直接测量的心理结构（如“智力”、“焦虑”）。重点讲解因子载荷（Factor Loadings）的解读，而不是复杂的旋转矩阵代数。 第十三章：路径的勾勒：结构方程模型（SEM）的初探： SEM 被描绘为回归和因子分析的集成体。本章侧重于路径图的阅读，解释如何通过模型拟合指标（如 $chi^2$, CFI, RMSEA）来评估理论模型的经验支持度。 读者定位 本书面向： 1. 心理学本科及硕士学生： 需要建立坚实的统计学基础，但对传统教科书感到畏难的群体。 2. 初级研究人员： 熟悉实验设计，但需要将理论知识转化为实际 SPSS/R 代码进行数据分析的专业人士。 3. 跨学科研究者： 如教育学、管理学中涉及心理测量和行为数据分析的研究人员。 本书的承诺 《心智之尺》承诺提供一个无压力的学习环境。书中所有公式均配有清晰的文字描述和实际应用的解释，数学符号仅作为辅助语言，而非核心教学工具。通过本书，读者将不仅学会“如何运行”一个统计检验，更重要的是，他们将深刻理解“为什么”要运行这个检验，以及结果对人类行为理解的真正含义。我们将统计学从一门冰冷的数学课程，转化为理解心智复杂性的有力工具。

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