Contrasts and Effect Sizes in Behavioral Research pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Robert Rosenthal

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:1999-12-28

价格:USD 36.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780521659802

丛书系列:

图书标签:

• 罗森塔尔；统计；
• 研究方法
• 统计学
• 行为科学
• 效应量
• 对比分析
• 实验设计
• 数据分析
• 心理学
• 教育研究
• 定量研究

《行为研究中的对比与效应量：一种严谨的量化分析视角》 在这本深入的著作中，我们踏上了一段对行为科学研究核心要素进行细致探索的旅程。本书旨在为研究者提供一套强大的工具和清晰的思维框架，以期更精确、更具说服力地理解和呈现行为现象。我们将聚焦于两个关键概念——“对比”（contrasts）和“效应量”（effect sizes），并深入剖析它们在设计、分析和解释行为研究中的至关重要性。 第一部分：构建严谨的研究设计：对比的艺术 研究设计的坚实基础是有效提问和清晰比较的能力。本书的第一部分将聚焦于“对比”的艺术，这是一种策略性的方法，用于在实验或观察性研究中构建有意义的比较。我们并非仅仅满足于区分“有”或“无”的差异，而是追求对变量之间复杂相互作用的精妙洞察。 理解对比的本质与目的： 我们将从根本上探讨什么是对比，以及为何它们是行为研究不可或缺的组成部分。本书将解释，对比不仅仅是统计学上的一个概念，更是科学探究中“提问”的关键。通过设定恰当的对比，我们可以有针对性地检验理论假设，区分不同效应的机制，并避免笼统的结论。我们将阐述，一个设计精良的研究，其对比的设定往往决定了研究结论的深度和价值。 不同类型的对比及其应用： 本部分将详细介绍各种类型的对比，从最基本的简单对比（例如，处理组与对照组的比较）到更复杂的复合对比（例如，检验剂量反应关系，或比较多种干预措施的相对有效性）。我们将深入探讨每种对比的适用场景、逻辑基础以及如何在研究设计阶段将其恰当地纳入。例如，我们将讨论如何利用对比来检验“特定”的理论预测，而非仅仅依赖于整体的“显著性”检验。我们将通过丰富的案例分析，展示如何在心理学、教育学、社会学乃至神经科学等不同领域应用这些对比方法。 对比在研究设计中的策略性运用： 本书将强调，对比的设定并非孤立的统计操作，而是贯穿于整个研究设计过程的战略性决策。我们将引导读者思考，在研究开始之前，研究者应该清晰地界定他们希望探究的“区别”是什么。这包括如何根据研究问题选择最合适的自变量和因变量，以及如何设计实验条件或分组方式以支持所期望的对比。本书将提供实用的指导，帮助研究者避免常见的陷阱，例如在设计中无意间引入混淆变量，从而削弱了对比的有效性。 统计学视角下的对比： 在深入探讨统计分析之前，我们将从概念上介绍对比如何与统计模型相关联。我们将解释，当研究者设定一个对比时，实际上是在指定一种加权组合来检验感兴趣的特定效应。这为后续的统计检验奠定了基础，也使得研究者能够理解为何某些统计方法（如方差分析中的事后检验）被用于回答特定的对比问题。 第二部分：量化影响的力度：效应量的力量 统计显著性检验（p值）虽然重要，但它仅告诉我们观察到的差异是否可能由随机因素引起。然而，它却无法直接量化这种差异的实际大小或意义。本书的第二部分将深刻阐述“效应量”的价值，并揭示它在行为研究中信息传递的强大能力。 效应量的概念、定义与分类： 我们将从本质上界定效应量，并将其与p值区分开来。本书将详细介绍不同类型的效应量，包括但不限于： 标准化均值差异： 如Cohen's d，用于量化两组均值之间的差异，以标准差为单位。我们将探讨其计算方法、解释指南以及在不同研究情境下的适用性。 相关系数： 如Pearson's r，用于衡量两个连续变量之间线性关系的强度和方向。我们将讨论其在观察性研究和实验研究中的应用，以及如何解释不同大小的相关系数。 比例差异： 如odds ratio（优势比）或risk ratio（风险比），用于比较不同组别中事件发生概率的差异，尤其适用于二分类结果。 方差解释量： 如R²（决定系数）或eta-squared (η²)，用于衡量模型或某个预测变量能够解释被预测变量变异的比例。 我们将根据不同的研究设计和数据类型，提供选择和计算合适效应量的详细指导。 效应量在结果解释中的核心作用： 本书将强调，效应量才是描述研究“发现了什么”的关键。一个统计上显著的结果，如果效应量很小，可能在实践中毫无意义。反之，一个效应量较大的发现，即使p值略大（例如，样本量较小），也可能具有重要的科学和实践意义。我们将通过大量的案例，展示如何利用效应量来评估干预措施的实际效果、理解变量之间的实际联系强度，以及在不同研究之间进行有意义的比较。 效应量的报告标准与最佳实践： 随着行为科学研究的不断发展，对效应量报告的要求也日益提高。本书将详细介绍当前学术界对效应量报告的共识和建议。我们将提供清晰的指南，说明如何在研究报告的各个部分（引言、方法、结果、讨论）中恰当地呈现效应量，包括报告效应量的大小、置信区间以及对其在理论和实践意义上的解读。本书还将讨论如何区分“统计显著性”与“实际重要性”，以及如何避免仅依赖p值而忽略效应量的陷阱。 效应量在元分析中的关键地位： 我们还将深入探讨效应量在元分析（meta-analysis）中的核心作用。元分析是一种整合多项独立研究结果的统计技术，其根本在于对效应量的整合和分析。本书将解释，为何效应量是进行有意义的元分析的基础，以及如何利用效应量来提高研究的统计效力，发现普遍性的规律，并解决不同研究之间的不一致性。 第三部分：整合视角：对比与效应量的协同力量 本书的第三部分将致力于展示“对比”与“效应量”并非孤立的概念，而是相辅相成、协同工作的强大力量。通过将这两种概念融会贯通，研究者能够实现更深层次的理解和更具影响力的研究成果。 从对比到效应量：从“是否有差异”到“差异有多大”： 我们将详细阐述，设定一个清晰的对比是计算和解释效应量的基础。例如，当我们设定一个“干预组与对照组的比较”的对比时， Cohen's d 就是衡量该对比效应量的重要指标。本书将逐步引导读者理解，研究设计阶段对对比的精确设定，直接决定了后续效应量计算的有效性和解释的准确性。 利用效应量来评估对比的意义： 本部分将深入探讨，如何利用效应量来评估不同对比所揭示的差异的实际重要性。一个统计上显著的对比，如果其效应量很小，可能表明该差异在实践中微不足道。相反，一个效应量较大的对比，即使在某些情况下统计显著性略有不足，也可能提示了重要的研究方向或潜在的实践价值。我们将通过案例分析，展示如何利用效应量来指导研究者做出更明智的决策，例如在资源有限的情况下，优先关注效应量较大的研究方向。 预设效应量以指导样本量确定（Power Analysis）： 本书将强调，在研究设计阶段，对效应量的预估至关重要。通过进行功效分析（power analysis），研究者可以根据期望的效应量、统计显著性水平和统计效力，来确定所需的最小样本量。这将帮助研究者避免因样本量不足而导致研究缺乏足够的统计效力，或者因样本量过大而浪费研究资源。我们将提供具体的步骤和工具，指导研究者如何进行合理的样本量计算。 对比与效应量在研究领域的综合应用： 本书的最后部分将通过跨领域的案例研究，展示对比与效应量在不同行为科学研究领域的综合应用。我们将剖析心理学、教育学、经济学、公共卫生以及临床医学等领域的经典研究，演示研究者如何通过精心设计的对比和精确的效应量报告，来深化我们对人类行为的理解，并指导有效的干预策略。例如，我们将探讨如何利用对比来区分不同治疗方法的有效性，并通过效应量来量化这些方法的临床意义。 结论：迈向更严谨、更有洞察力的行为研究 《行为研究中的对比与效应量：一种严谨的量化分析视角》是一份对理解和呈现行为研究至关重要的知识集合。通过掌握对比的艺术和效应量的力量，研究者能够超越简单的“是否显著”的二元论，迈向一个更精细、更有说服力的量化分析时代。本书不仅是一本理论指导，更是一套实用的工具箱，旨在赋能每一位行为研究者，使其研究设计更严谨，数据分析更深入，结论解读更精确，从而为我们理解复杂的人类行为提供更坚实的科学基础。我们相信，通过对对比和效应量的深入掌握和恰当运用，行为科学的研究将获得前所未有的清晰度和影响力。

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