具体描述
《行为科学统计概要(第5版)》是一本讲解基础统计学的专业教材，两位作者均为纽约州立大学布鲁克波特学院教授，几十年来一直从事统计和实验设计的一线教学工作。很多学生都讨厌学习统计学，他们对与数学相关的课程感到无法胜任，只好死记公式，一知半解；而那些对统计学感兴趣的学生，由于教师很难把统计学原理讲解透彻，或者缺少适合的参考资料，而使这些同学徘徊在统计学的大门之外。
针对这种现状，两位教授编写了本教材。作者的语言平实准确，例子贴切丰富，而且把一些统计过程动态地展现出来，形象地揭示了统计学原理，使得《行为科学统计概要(第5版)》既有深刻的内涵，又全然没有枯燥乏味的感觉，让人不得不佩服作者深厚的统计学功底和卓越的语言表达能力。《行为科学统计概要(第5版)》自出版以来，获得师生的广泛好评。作者根据读者和教学的反馈，追踪统计的最新发展，对《行为科学统计概要(第5版)》进行了多次修订，目前《行为科学统计概要(第5版)》已被很多院校定为必读教材。
无论读者的数学背景如何，学习《行为科学统计概要(第5版)》都会获益匪浅。作者花了大量的篇幅介绍了超越公式之外的统计学原理，有技巧地展示了统计分析的过程，由浅入深，循序渐进，有助于学生深入理解统计的本质。同时，又通过生动的例子和课后大量的练习，帮助数学基础薄弱的学生加深理解。通过《行为科学统计概要(第5版)》的学习，读者可以深入掌握统计的原理和程序，理解任何一种统计分析背后假设的重要性，遇到实际问题时懂得如何灵活应用苛刻的统计学分析。
《行为科学统计概要(第5版)》能够给我国学生增添一些乐趣，带领他们进行更深刻的统计思辨之旅；同时，掌握统计的精髓，以便于掌握行为科学。
作者简介
目录信息
1.1 统计、科学和观察
1.2 总体和样本
1.3 科学方法和研究设计
1.4 变量和测量
1.5 统计符号
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第2章 频数分布
2.1 概述
2.2 频数分布表
2.3 频数分布图
2.4 频数分布图的形状
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第3章 集中趋势
3.1 概述
3.2 平均值
3.3 中数
3.4 众数
3.5 选择集中趋势的测量方法
3.6 集中趋势和分布的形态
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第4章 差异性
4.1 概述
4。2全距与四分位距
4.3 总体标准差与方差
4。4样本标准差与方差
4.5 更多关于方差与标准差的内容
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第5章 z分数：分数的位置及标准化分布
5.1 z分数的介绍
5.2 z分数及在分布中的位置
5.3 使用z分数标准化某分布
5.4 基于z分数的其他标准化分布
5.5 推论统计展望
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第6章 概率和正态分布
6.1 概率简介
6.2 概率和正态分布
6.3 正态分布中分数的概率和比例
6.4 推论统计展望
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第7章 概率和样本：样本均值的分布
7.1 样本和抽样误差
7.2 样本均值的分布
7.3 概率和样本均值的分布
7.4 更多关于标准误的知识
在文献中：报告标准误
7.5 推论统计展望
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第8章 假设检验介绍
8.1 假设检验的逻辑
8.2 假设检验中的不确定性和误差
8.3 一个假设检验的例子
在文献中：报告统计检验的结果
8.4 关注假设检验：测量效应大小和检验力
8.5 假设检验的方向(单侧检验)
8.6 假设检验的一般要素：回顾
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第9章 f检验介绍
9.1 t统计量：z分数的替代形式
9.2 t检验的假设检验
9.3 测量t检验的效应大小
在文献中：报告t检验的结果
9.4 有方向的假设和单侧检验
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第10章 两个独立样本的t检验
10.1 概述
10.2 独立测量研究设计的t检验
10.3 独立测验t检验的假设检验和效应大小
在文献中：独立测量t检验结果的报告
10.4 有方向的检验和独立测量￡检验的前提
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第11章 两个相关样本的f检验
11.1 概述
11.2 相关样本的t检验
11.3 重复测量设计的假设检验和效应值
存文献中：重复测量t检验的结果呈现
11.4 相关样本t检验的使用和假设
小结5
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第12章 参数估计
12.1 概述
12.2 用t统计量作参数估计
12.3 深入了解参数估计
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第13章 方差分析介绍
13.1 概述
13.2 方差分析的逻辑
13.3 ANOVA的记号和公式
13.4 F比值的分布
13.5 假设检验的例子和ANOVA的效应
在文献中：方差分析结果的报告
13.6 事后检验
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第14章 重复测量和双因素方差分析
14.1 概述
1.1.2 重复测量的方差分析
在文献中：重复测量方差分析结果的报告
14.3 双因素方差分析(独立测量)
在文献中：双因素方差分析结果的报告
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第15章 相关和回归
15.1 概述
15.2 皮尔逊相关
15.3 应用和解释皮尔逊相关
15.4 皮尔逊相关的假设检验
在文献中：报告相关
15.5 点二列相关和测量效应r2
15.6 斯皮尔曼相关
15.7 同归简介
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第16章 卡方检验：拟合度和独立性检验
16.1 参数和非参数统计检验
16.2 拟合度的卡方检验
在文献中：报告卡方值
16.3 独立性的卡方检验
16.4 独立性卡方检验效应大小的度量
16.5 卡方检验的假设和限制
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附录A 基本的数学复习
附录B 统计表
附录C 书中奇数题的解
附录D 统计学总结
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
在我用于本科毕业论文答辩的ppt里的某页赫然写着这么一行：“标准误：标准差除以样本量的平方根”。这是我对“数据处理”部分特地作出的一条说明。前些天打开看到的时候，不禁觉着有些囧。当年我们的《生物统计学》是一门选修课，授课的是生科院生物信息学方向的一个牛人，长得...
评分通俗易懂，入门必备。只是有些地方略有瑕疵，我仅把我能发现的一些问题找出来。本人才疏学浅，如有不对之处，望指正；如有遗漏之处，望补充。 1、P28 ：“学习检查 4、（但是可以至少回答有三个被试得分可能为X=73）” 2、P28 ：页末 “Y轴的高度大概是X轴长度的1/3~3...
评分p35 例2.2表格第一行，X=10，“f=2”而不是f=5 p37 小测验上面那段的最后一行，应该是“区间50到54具有实限49.5到54.5” p126 例5.6，z分数的和是0，而不是10 p140 如果第一张卡片不是方片J，第二张是的概率为1/51，而不是1/52 p151 小测验3，应该是“恰好得到18个正面”
评分读完有股想哭的冲动！！ 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距如此之大…… 中国的教材竟然跟外国教材差距...
评分这版新书还在统计方法的每一章后面加了spss的使用方法，很实用！以前看到学长们都用Statristics for the Behavioral Sciences 的英文版，从图书馆里借出来印，不明白为什么他们不用国内出的统计教材。等到我们很幸运的用上了甘老师的小薄本。虽然觉得自己统计学得不错，但是好...
用户评价
这本书的结构布局，读起来有一种渐入佳境的韵律感。开篇部分对基础概念的铺陈，虽然略显基础，但作者的处理方式非常精炼，避免了冗长的概念罗列，而是直接引入了核心的思维模型。随着章节的深入，复杂度的曲线是平稳上扬的，仿佛是一场精心编排的音乐会，从柔和的引子，到中间高潮部分的复杂对位，再到结尾处对未来研究方向的展望，层次分明，张弛有度。我尤其喜欢最后几章对新兴方法论的讨论，作者展现了对领域前沿的敏锐洞察力，没有停留在对既有知识的复述上，而是积极地引导读者思考“接下来该往哪里去”。这让整本书的阅读体验，不只是一次回顾过去，更是一次面向未来的启程，充满了探索的期待感。
评分我阅读这本书的过程，更像是一场与自己认知边界的对话。它不是那种一目了然、读完就能立刻掌握的快餐读物，而是需要你不断地停下来，回溯前文，甚至对照着其他参考资料去理解的“硬骨头”。书中的论证逻辑链条非常严密，就像是搭建起一座精密的数学迷宫，每一步的推导都有其不可动摇的依据。我尤其欣赏作者在处理一些经典理论时，那种既尊重历史脉络又勇于提出批判性观点的平衡。有些地方，我需要反复阅读同一个章节，才能真正捕捉到其中微妙的语义变化和背后的深层含义。它迫使我跳出以往那种习惯性的思维定势，用一种更加结构化和去情感化的视角去看待现象。这种“被挑战”的感觉，其实是阅读高质量学术作品最令人兴奋的部分——你感觉自己的智力阈值正在被缓慢而坚定地向上推。
评分给我留下深刻印象的是作者在案例选择和阐释上的匠心独运。那些被选入书中的研究实例，并非都是那些教科书式的、完美无缺的范例。相反，很多例子都带着现实世界固有的瑕疵和复杂性，这反而更贴近我们真实遇到的研究困境。作者并没有回避这些“不完美”，而是借此机会，深入剖析了在特定限制条件下，如何最大化地提取有效信息，以及如何诚实地报告研究的局限性。这种对“灰色地带”的坦诚，建立了一种非常可贵的学术诚信感。它告诉读者，科学的进步往往是在不确定性中摸索前进的，接受不完美，并围绕不完美进行优化，本身就是一种高级的科学素养。这种务实的态度，比那种空泛地宣扬“精确性”要来得更有力量和说服力。
评分这本书的封面设计，嗯，很有意思。那种深沉的蓝色调配上简约的字体，给我一种既专业又沉稳的感觉。我当时在书店里翻阅的时候，最先被吸引的就是这个视觉上的冲击。它不像那种花花绿绿的畅销书，更像是一本值得反复研读的工具书。拿起它，就能感觉到纸张的质感很扎实，不是那种一翻就散的轻飘感。内页的排版也做得相当考究，字体的选择很清晰，段落之间的留白处理得恰到好处，读起来一点都不累眼睛。尤其是一些公式和图表的呈现，非常清晰明了，即便是面对那些复杂的统计模型，也能在视觉上保持一种秩序感。我个人认为，对于任何一本涉及数据和方法的书籍来说，这种严谨的物理呈现本身就是一种专业态度的体现。它让我觉得，作者在内容之外，对读者的阅读体验也下足了功夫。这种对细节的关注，让人在阅读过程中产生一种被尊重的舒适感，而不是被信息的洪流淹没。
评分这本书的实用性，老实说，不是那种直接告诉你“这样做就能成功”的成功学手册。它的价值更像是提供了一套看待世界的底层操作系统。我尝试将书中学到的某些分析框架应用到我日常处理的一些工作数据上，结果发现以往那些看似杂乱无章的现象，突然间有了清晰的内在关联。它没有直接给出答案，但它教会了我如何去问“对的问题”，如何从海量信息中剥离出可以量化的变量，并理解这些变量之间的关系强度。这种转变，是从“经验驱动”到“证据驱动”的关键一步。读完之后，我发现自己看新闻报道时，对那些未经证实的论断会下意识地去审视其样本量、对照组设置以及P值是否合理。这是一种潜移默化的能力提升，是那种扎根于心的、无法被轻易夺走的技能。
评分MYY同学强烈推荐
评分TNND, 当年学统计时候要是读到这本书就好了..一天就都搞明白了.
评分MYY同学强烈推荐
评分妈蛋（一口郁气喷薄而出）！！妈妈再也不用愁我的统计啦！大二时候简直白学了，早看就省大事儿了！！【快看完才发现这本是概要，正货是《行为科学统计》，小伙伴们别买错OTZ】
评分早知如此我还是应该借那本英文版的= =。|C8/4912
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