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出版者:Lawrence Erlbaum

作者:Nicola Brace

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-03-01

价格:USD 37.50

装帧:Paperback

isbn号码:9780805847741

丛书系列:

图书标签:

• 统计
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《数据驱动的心理学探索：方法、实践与前沿》 图书简介 在当今信息爆炸的时代，数据已经成为理解人类行为和心理现象的基石。无论是深入探索个体差异的细微之处，还是揭示群体行为的宏观规律，抑或是推动心理学理论的创新与发展，科学严谨的数据分析方法都扮演着至关重要的角色。本书《数据驱动的心理学探索：方法、实践与前沿》正是为那些渴望掌握现代心理学研究核心技能的研究者、学生以及所有对心理数据充满好奇的探索者量身打造的。 本书并非简单地罗列统计软件的操作指南，而是将统计方法置于心理学研究的宏大叙事之中，旨在帮助读者建立起一套完整的数据分析思维框架。我们将从研究设计的精髓出发，详细阐述不同研究范式如何指导数据收集，并预示着相应的分析路径。从经典的实验设计、准实验设计，到横断研究、纵向研究，再到复杂的混合方法研究，我们将逐一剖析其设计要点、优缺点以及数据分析上的侧重点。理解研究设计是数据分析的起点，它决定了我们能够回答哪些问题，以及结果的普适性和有效性。 在方法论的基石之上，本书将引领读者深入理解描述性统计的强大力量。我们不只停留在计算均值、标准差这些基本概念，而是探讨如何通过数据的可视化呈现，如直方图、箱线图、散点图等，来直观地洞察数据的分布特征、识别潜在的异常值，并初步发现变量之间的关系。这些描述性的洞察，往往是后续推论性统计分析的重要出发点，能够帮助研究者更好地理解自己的数据，形成更精准的研究假设。 本书的核心内容之一，便是对推论性统计方法的全面而深入的讲解。我们将从最基础的假设检验原理讲起，层层递进，涵盖假设检验的逻辑、P值、效应量等关键概念，帮助读者建立起对统计显著性和实际意义的清晰认识。随后，我们将重点讲解一系列在心理学研究中应用最为广泛、最为重要的统计技术。 首先，t检验及其变体将是我们的重点。我们将详细阐述独立样本t检验、配对样本t检验以及单样本t检验的适用条件、操作步骤以及结果解读。通过丰富的心理学案例，读者将学会如何在不同情境下选择合适的t检验，并理解其在比较两组或同一组不同条件下的均值差异时所能提供的深刻洞见。 紧接着，方差分析（ANOVA）将作为深入探讨组间差异的强大工具。本书将详细讲解单因素ANOVA、双因素ANOVA，以及更复杂的重复测量ANOVA。我们将重点解析F统计量、各组均方、误差均方等关键构成要素，并教会读者如何进行事后检验（post-hoc tests）来 pinpoint 具体哪些组别之间存在显著差异。通过对ANOVA的深入理解，读者将能够有效地分析包含三个或更多组别的数据，以及理解多因素交互作用对结果的影响。 对于变量之间关系的探索，相关分析和回归分析是不可或缺的工具。本书将从皮尔逊相关系数的计算与解读入手，探讨不同类型变量之间的线性关系。在此基础上，我们将引入简单线性回归，教会读者如何构建预测模型，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。随后，本书将重点讲解多元线性回归，阐述如何同时纳入多个预测变量来解释因变量的变异，以及如何处理多重共线性、选择合适的预测变量等复杂问题。我们将通过心理学研究中的具体问题，例如预测学习成绩、抑郁水平、工作满意度等，来生动地展示回归分析的强大应用。 在心理学研究中，许多变量并非直接可观测，而是需要通过一系列测量指标来间接推断的潜在构念。因此，因子分析和项目反应理论（IRT）将成为本书的另一大亮点。我们将详细介绍探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）的原理与应用。读者将学会如何通过因子分析来识别测量模型中的潜在因子，简化复杂的数据结构，并验证理论构念的测量效度。对于希望深入理解测量模型的朋友，我们还将触及项目反应理论的基本概念，介绍其在构建和评估测量工具方面的优势。 此外，随着心理学研究对复杂数据结构的关注日益增加，多层线性模型（MLM）和结构方程模型（SEM）的重要性也日益凸显。本书将为读者提供对这些高级统计方法的入门级讲解。我们将解释多层模型如何处理嵌套数据结构，例如学生嵌套在班级中，员工嵌套在公司中，以及如何在不同层级上进行分析。对于结构方程模型，我们将介绍其核心概念，包括测量模型和结构模型，以及如何利用SEM来检验复杂的理论假设，同时处理测量误差。虽然这些高级技术需要较深入的理解，但本书将以清晰的逻辑和直观的图示，为读者构建起对这些强大分析工具的初步认知，为他们进一步深入学习打下坚实基础。 除了上述核心统计方法，本书还将关注一些在特定心理学领域中常见的分析技术。例如，卡方检验在分析分类变量之间的关系时至关重要，我们将讲解其原理、适用条件以及如何解读卡方统计量和P值。对于研究二元结果的预测问题，逻辑回归将是我们的重点。我们将解释逻辑回归的原理，如何解读odds ratio，以及如何构建预测模型来估计某一事件发生的概率。 本书的另一个重要特色在于其对研究中遇到的常见问题和挑战的深入探讨。我们将讨论如何处理缺失数据，包括识别缺失类型，以及介绍填充缺失数据（imputation）的常见方法，如均值填充、回归填充以及多重填充。我们还将深入探讨如何选择合适的统计检验方法，避免“大数据挖掘”的陷阱，并强调统计效力（statistical power）的重要性，以及如何通过样本量计算来确保研究的可靠性。此外，对效应量（effect size）的强调贯穿全书，我们将解释为什么效应量比P值更能反映研究结果的实际意义，并介绍不同效应量的计算和解读方法。 在数据分析的实践层面，本书将强调良好数据管理的原则。从数据录入的规范性，到数据清洗的步骤，再到数据存档的安全性，我们将提供切实可行的建议，帮助读者建立起高效、可靠的数据管理习惯。本书还将提供关于数据可视化的进阶技巧，不仅是如何绘制图表，更是如何选择最能传达研究发现的图表类型，以及如何通过图表来讲述一个引人入胜的数据故事。 为了让读者能够学以致用，本书的每一章都将包含丰富的心理学案例研究。这些案例涵盖了认知心理学、社会心理学、发展心理学、临床心理学、组织心理学等多个分支领域，力求体现统计方法的普适性和多样性。通过对真实研究数据的分析讲解，读者将能够看到理论如何转化为实践，抽象的统计方法如何在具体的心理学问题中发挥作用。 本书的编写遵循严谨的学术规范，同时又力求语言通俗易懂，避免过多的专业术语。我们将通过清晰的逻辑结构、详实的步骤说明、精美的图表辅助，来降低学习难度，帮助读者逐步掌握复杂的统计概念。本书的最终目标是赋予读者独立进行数据分析的能力，使他们能够批判性地评估他人研究，并自信地开展自己的科学探索。 《数据驱动的心理学探索：方法、实践与前沿》不仅仅是一本统计学教材，它更是一扇通往数据驱动心理学世界的窗口。它将帮助您从数据的海洋中航行，发现有价值的洞见，并以前沿的视角理解人类心灵的奥秘。无论您是刚刚踏入心理学研究殿堂的学生，还是希望深化研究技能的经验丰富的研究者，本书都将是您不可或缺的伙伴。

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超好的一本书。尤其是对内科医生来讲。就是手把手教你用spss做科研的感觉

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