Study Guide for Gravetter and Wallnau's Statistics for the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wadsworth Pub Co

作者:Frederick J. Gravetter

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2006-05-30

价格:USD 61.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780495096863

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Behavioral Sciences
• Study Guide
• Gravetter
• Wallnau
• Psychology
• Research Methods
• Data Analysis
• Higher Education
• Textbook
• Academic

深入洞察行为科学的统计学世界：一本全面指南 行为科学的广阔领域，从人类情感的复杂性到社会互动的微妙之处，都依赖于严谨的定量分析来揭示隐藏的模式和深刻的见解。统计学，作为研究和解释数据的强大工具，是理解和推进行为科学研究的基石。本书，《行为科学统计学》，旨在为学习者提供一个全面、易于理解的框架，使其能够驾驭统计学的概念，并自信地将其应用于心理学、社会学、教育学以及其他相关学科的研究中。 本书并非仅限于枯燥的公式和抽象的理论，而是着重于统计学在行为科学中的实际应用。我们相信，统计学并非是远离现实的象牙塔，而是连接理论与实践的桥梁。因此，在本书的各个章节中，我们将不断强调统计概念如何帮助研究人员提出问题、设计研究、收集数据、进行分析，并最终解释和交流他们的发现。 本书的核心目标是： 构建扎实的统计学基础： 从最基本的概念，如描述性统计（均值、中位数、标准差）和推论性统计（假设检验、置信区间），到更高级的主题，如回归分析和方差分析，本书都将循序渐进地进行讲解。我们将清晰地定义每个统计术语，并提供直观的解释，确保学习者能够准确地理解其含义。 强调统计思想的逻辑和直觉： 统计学不仅仅是计算。本书将致力于培养学习者对统计思维的深刻理解，包括概率的本质、抽样误差的重要性、统计显著性的意义，以及如何避免常见的统计误解。我们将通过大量的例子和类比，将抽象的统计思想具象化，使其易于被接受和掌握。 突出统计方法在行为科学研究中的实际应用： 统计学并非独立存在。本书将通过大量来自真实世界行为科学研究的案例来展示统计方法的应用。我们将探讨这些方法如何被用来检验理论、评估干预措施、识别预测因子、比较群体差异等。通过这些实例，学习者将能够看到统计学在塑造我们对人类行为的理解中所扮演的关键角色。 培养批判性思维和数据解读能力： 在信息爆炸的时代，能够批判性地评估统计信息至关重要。本书将帮助学习者发展识别数据操纵、理解研究局限性、以及准确解释统计结果的能力。我们将引导学习者思考“为什么”和“这意味着什么”，而不仅仅是“如何计算”。 为进一步的学习和研究打下坚实基础： 本书所涵盖的统计学知识和技能，是未来在行为科学领域进行更深入学习和研究的必要准备。无论您未来是想从事学术研究、数据分析，还是其他需要运用统计学的职业，本书都将为您提供坚实的起点。 本书的结构和内容： 本书将按照逻辑顺序组织，从描述性统计开始，逐步过渡到推论性统计，并最终涵盖更复杂的统计模型。 第一部分：统计学基础与描述性统计 我们将从统计学的基本概念入手，包括总体与样本的区别，变量的类型（分类变量、顺序变量、间隔变量、比率变量），以及数据的测量尺度。随后，我们将深入探讨描述性统计，这是概括和总结数据集的起点。 频率分布与图示： 学习如何通过频率表、直方图、条形图、饼图等工具来可视化数据，直观地展示数据的分布特征。 集中趋势的度量： 理解均值、中位数和众数各自的含义、计算方法及其在不同数据分布下的适用性，例如，为什么在偏态分布中中位数比均值更具代表性。 离散趋势的度量： 探索全距、四分位距、方差和标准差，以量化数据的分散程度，从而了解数据的变异性。 位置的度量： 学习百分位数和Z分数，它们帮助我们确定数据点在分布中的相对位置，以及如何通过Z分数标准化数据，方便比较不同量尺的变量。 第二部分：概率与概率分布 理解概率是进行推论性统计的关键。本部分将介绍概率的基本原理，包括加法法则、乘法法则以及条件概率。 离散概率分布： 重点介绍二项分布和泊松分布，理解它们在描述特定类型事件发生次数时的应用。 连续概率分布： 深入探讨正态分布（高斯分布），它是行为科学中最常见也最重要的概率分布。我们将详细讲解其对称性、均值和标准差的影响，以及如何利用正态分布来理解和预测数据。 第三部分：抽样分布与统计推断 这是本书的核心部分之一，我们将从描述性统计转向推论性统计，即如何利用样本数据来推断总体的特征。 抽样分布的原理： 讲解中心极限定理，理解样本均值的抽样分布是如何随着样本量的增大而趋于正态分布，以及这个定理在统计推断中的重要性。 点估计与区间估计： 学习如何使用样本统计量来估计总体参数（点估计），以及如何构建置信区间来提供对总体参数的估计范围，并理解置信水平的含义。 第四部分：假设检验 假设检验是行为科学研究中最常用的统计推断方法之一。本部分将系统地介绍假设检验的流程和原理。 假设检验的基本原理： 学习如何设定零假设（H0）和备择假设（H1），理解P值的含义，以及如何根据P值和显著性水平（α）做出决策（拒绝或不拒绝零假设）。 单样本Z检验和t检验： 学习如何检验单个样本的均值是否显著偏离已知的总体均值，以及在总体标准差未知时使用t检验的必要性。 独立样本t检验： 比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，例如，比较接受不同治疗组的患者的疗效。 配对样本t检验： 分析配对观测值的均值差异，例如，在不同时间点对同一组被试进行测量。 单因素方差分析（ANOVA）： 扩展t检验的概念，学习如何比较三个或更多个独立样本的均值是否存在显著差异，以及如何控制潜在的混淆因素。我们将深入讲解ANOVA的原理、F统计量的计算以及事后检验的必要性。 第五部分：相关性与回归分析 相关性和回归分析是研究变量之间关系的重要统计工具。 相关系数： 学习Pearson相关系数，以及如何解释其大小和方向，它表示两个连续变量之间线性关系的强度和方向。 Spearman秩相关系数： 了解在数据不满足正态分布或其他假设时，如何使用Spearman秩相关来度量单调关系。 简单线性回归： 学习如何建立一个模型，用一个预测变量来预测一个结果变量，理解回归方程的含义，以及如何解释回归系数和决定系数（R²）。 多重线性回归： 扩展到使用多个预测变量来预测一个结果变量，学习如何控制多个变量的影响，识别重要的预测因子，并评估模型的整体拟合优度。 第六部分：分类数据的统计分析 行为科学研究经常涉及分类数据，本部分将介绍分析这类数据的统计方法。 卡方检验（χ²检验）： 学习如何检验两个分类变量之间是否存在关联，例如，检验性别与某种偏好之间是否存在显著关系。我们将介绍拟合优度卡方检验和独立性卡方检验。 Fisher精确检验： 在样本量较小的情况下，学习使用Fisher精确检验来替代卡方检验。 贯穿全书的特点： 清晰的结构和逻辑流程： 本书的章节安排紧密，内容衔接自然，确保学习者能够建立起完整的统计学知识体系。 大量的实例和应用： 每一项统计概念的讲解都会辅以来自行为科学领域的实际案例，帮助学习者理解这些工具如何被科学家们用来解决真实世界的问题。 注重概念理解而非死记硬背： 我们将竭力解释“为什么”背后的统计逻辑，而非简单罗列公式。学习者将被鼓励去思考统计方法的假设条件、适用范围以及结果的实际意义。 逐步深入的难度： 本书从基础概念开始，逐步引入更复杂的统计技术，为初学者提供了一个循序渐进的学习路径。 强调批判性思维： 在介绍统计方法的同时，本书也会引导学习者思考统计结果的局限性，以及如何避免常见的解释错误。 提升学习者解读和应用统计知识的能力： 最终目标是让学习者不仅能理解统计学，更能自信地运用统计学来分析数据，并清晰地传达他们的研究发现。 本书将成为您在行为科学统计学之旅中的可靠伙伴，帮助您解锁数据中的奥秘，深化对人类行为的理解，并为您的学术和职业生涯奠定坚实的基础。无论您是初次接触统计学，还是希望巩固和拓展您的统计知识，本书都将为您提供宝贵的资源和深入的指导。

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