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出版者:Sage Pubns

作者:Henkel, Ramon E.

出品人:

页数:92

译者:

出版时间:1976-9

价格:$ 21.47

装帧:Pap

isbn号码:9780803906525

丛书系列:Quantitative Applications in the Social Sciences

图书标签:

• 统计学
• 假设检验
• 显著性检验
• 统计推断
• 数据分析
• 概率论
• 统计方法
• 实验设计
• 生物统计
• 医学统计

《显著性检验：概念、方法与实际应用》 在这部深度剖析统计学核心概念的著作中，我们将踏上一段探索“显著性检验”的旅程，这是一套强大的统计工具，旨在帮助研究者在面对数据时做出严谨的决策。本书旨在为各领域的学者、学生以及任何希望提升数据解读能力的人士提供一个全面而清晰的指南，让我们一起拨开统计的迷雾，理解如何科学地评估假设的真实性。 核心概念的深入解析： 本书的开篇将深入浅出地介绍显著性检验的基石——原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）。我们将阐释它们在整个检验过程中的关键作用，以及如何准确地构建它们是成功进行检验的第一步。理解这两个概念，就好比是学习一门语言的语法，它们是后续所有分析的基础。 接着，我们将详细讲解p值（p-value）的概念。p值是我们理解显著性检验的核心，它代表了在原假设为真的前提下，观察到当前样本结果或更极端结果的概率。本书将深入探讨p值的正确解读，区分其被误解的常见陷阱，并强调p值并非直接证明备择假设成立的概率，而是评估证据支持原假设程度的指标。 此外，统计效力（Statistical Power）是本书不可或缺的一部分。我们将阐明统计效力是指在备择假设为真时，正确拒绝原假设的能力，即避免第二类错误（Type II Error）的可能性。本书将深入分析影响统计效力的各种因素，如样本量、效应量和显著性水平（alpha），并提供优化效力的实用策略，以确保我们的研究设计能够有效地检测出真实的效应。 关键方法的全面梳理： 本书将系统地介绍多种常用的显著性检验方法，并根据不同的数据类型和研究设计进行分类阐述。 t检验（t-tests）： 从最基础的单样本t检验（One-sample t-test），用于比较样本均值与已知总体均值，到独立样本t检验（Independent samples t-test），用于比较两个独立组的均值差异，再到配对样本t检验（Paired samples t-test），用于比较同一组在不同时间点或不同条件下的均值差异，我们将逐一剖析其原理、适用条件和计算过程。本书将通过详细的案例分析，展示如何在实际研究中选择和应用恰当的t检验。 方差分析（ANOVA）： 对于比较三个或三个以上组的均值是否存在显著差异，方差分析是不可或缺的工具。本书将详细介绍单因素方差分析（One-way ANOVA），以及多因素可能带来的交互效应，并深入探讨多因素方差分析（Factorial ANOVA）。我们将重点讲解ANOVA的F检验原理，以及如何进行事后检验（post-hoc tests）来定位具体是哪几组之间存在显著差异。 卡方检验（Chi-squared tests）： 适用于分析分类变量之间关系的卡方检验，在社会科学、市场营销和医学研究中广泛应用。本书将重点介绍拟合优度卡方检验（Chi-squared goodness-of-fit test），用于检验观测频数是否与理论频数相符，以及独立性卡方检验（Chi-squared test of independence），用于检验两个分类变量是否相互独立。我们将提供清晰的步骤指南，以及如何解读卡方统计量和p值。 非参数检验（Non-parametric tests）： 当数据不满足参数检验的假设（如正态性）时，非参数检验便成为重要的替代方案。本书将介绍一系列非参数检验，如Mann-Whitney U检验（t检验的非参数替代），Wilcoxon符号秩检验（配对t检验的非参数替代），以及Kruskal-Wallis H检验（单因素ANOVA的非参数替代）。我们将阐明这些检验的原理及其在数据偏态或异常值存在情况下的优势。 相关性与回归分析中的显著性检验： 线性相关分析（Pearson correlation）和回归分析（Regression analysis）也是显著性检验的重要应用场景。本书将讲解如何检验相关系数（correlation coefficient）的显著性，以及回归系数（regression coefficient）的显著性，从而判断变量之间的线性关系是否具有统计学意义。 实际应用的深度探讨： 本书的价值不仅在于理论的讲解，更在于将显著性检验的应用落地。我们将通过大量的真实世界案例，贯穿心理学、社会学、生物医学、商业分析等多个领域，来展示如何在实际研究设计、数据收集和结果解读中使用显著性检验。 研究设计与样本量计算： 在研究初期，如何利用显著性检验的原理来规划研究设计，并进行恰当的样本量计算，以确保研究具有足够的统计效力，避免因样本量不足而错过真实的效应。 数据预处理与假设检验： 在进行显著性检验之前，需要对数据进行审慎的预处理，包括检查异常值、处理缺失数据以及检验基本假设（如正态性、方差齐性）。本书将提供实用的数据检查方法和处理建议。 结果解读与报告： 如何清晰、准确地报告显著性检验的结果，包括报告统计量、自由度、p值以及置信区间。本书将指导读者避免常见的报告错误，并遵循学术规范。 多重比较问题（Multiple Comparisons）： 当进行多次显著性检验时，会增加错误拒绝原假设的概率。本书将深入探讨Bonferroni校正、Holm-Bonferroni方法以及False Discovery Rate (FDR)等控制多重比较的方法，以提高结果的可靠性。 效应量（Effect Size）的重要性： 除了p值，效应量能够更直观地量化效应的大小，避免过度依赖p值。本书将介绍Cohen's d, r, eta-squared等常见的效应量指标，并强调其在解释研究结果中的关键作用。 《显著性检验：概念、方法与实际应用》将不仅仅是一本教科书，更是一本实用工具书，旨在 empowering 读者，使其能够自信地运用统计学工具，从数据中提取有意义的洞察，并做出基于证据的明智决策。无论您是初学者还是经验丰富的研究者，这本书都将是您在统计学道路上不可或缺的伙伴。

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