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作者:Howitt, Dennis/ Cramer, Duncan

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价格:217.00 元

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isbn号码:9780132051644

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• 心理学
• 统计学
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• 研究方法
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心理学数据分析进阶指南：基于R语言的统计建模与可视化 作者： [此处留空，或可写一个虚构的资深学者姓名] 出版社： [此处留空，或可写一个知名的学术出版社名称] --- 内容概述 本书《心理学数据分析进阶指南：基于R语言的统计建模与可视化》旨在为心理学研究者、高级本科生及研究生提供一套全面、深入且具有高度实践性的统计分析方法论与操作指南。它超越了基础的描述性统计和简单的假设检验范畴，重点聚焦于如何运用强大的开源统计计算环境R及其丰富的包生态系统，来解决当代心理学研究中日益复杂的分析需求。 本书的核心理念是：理解统计模型的内在逻辑远比单纯套用软件命令更为重要。 因此，全书结构设计遵循“理论阐释—模型构建—R代码实现—结果解读与报告”的逻辑链条，确保读者不仅能“跑出”结果，更能深刻理解结果背后的统计学意义和方法学假设。 本书内容分为五大部分，共十二章，旨在构建一个从数据预处理到高级复杂模型构建的完整知识体系。 --- 第一部分：R语言基础与心理学数据准备（第1-2章） 本部分为后续复杂分析奠定坚实的基础。它假设读者对统计学基本概念有初步了解，但可能对R语言环境尚不熟悉。 第1章：R语言环境的配置与核心数据结构 本章详细介绍了R和RStudio的安装与基本界面导航。重点讲解了R中的核心数据结构，如向量（Vectors）、矩阵（Matrices）、数组（Arrays）以及在心理学数据处理中最为关键的数据框（Data Frames）和列表（Lists）。内容涵盖了数据导入（CSV, Excel, SPSS文件格式的读取与转换）、数据结构的初步操作（子集选择、变量重命名、数据排序）以及Tidyverse哲学介绍，特别是`dplyr`包在数据清洗和转换中的高效应用。本章强调了数据类型对统计分析的潜在影响，例如分类变量（因子）的正确设置。 第2章：数据清洗、转换与描述性探索 高质量的分析始于高质量的数据。本章深入探讨了数据清洗的实践策略。内容包括：缺失值（Missing Data）的处理技术，如列表删除法（Listwise Deletion）、均值/中位数插补，并引入了更高级的多重插补（Multiple Imputation, MI）方法的概念及其在R中的初步实现（如使用`mice`包）。此外，本章详细介绍了如何使用`ggplot2`包进行数据可视化驱动的探索性数据分析（EDA），包括直方图、箱线图、密度图和散点图矩阵，以及如何使用这些可视化工具来识别异常值（Outliers）和检验数据分布的正态性假设。 --- 第二部分：经典推断统计的R实现与模型假设检验（第3-5章） 本部分回顾并深化了基础推断统计，强调在R中如何更严谨地执行和报告这些分析。 第3章：差异性检验的稳健实现 本章集中于t检验（单样本、独立样本、配对样本）和方差分析（ANOVA）。重点不再是简单的`t.test()`或`aov()`函数，而是如何利用`rstatix`或`ez`等包进行更清晰的效应量（Effect Sizes，如Cohen's d, $eta^2$）计算，以及如何利用非参数检验（如Wilcoxon, Kruskal-Wallis）来应对违反正态性或方差齐性假设的数据集。本章详细演示了如何使用自举法（Bootstrapping）来获得更稳健的置信区间。 第4章：相关性与简单线性回归的深入剖析 本章详细讲解了皮尔逊相关、斯皮尔曼相关及肯德尔等级相关的R代码实现与假设检验。核心部分是简单线性回归，不仅覆盖了最小二乘法（OLS）的构建，更侧重于回归模型的诊断。内容包括：残差分析（QQ图、标准化残差图）、多重共线性（Multicollinearity）的检测（VIF值），以及如何通过模型检验来评估模型拟合度与预测能力。 第5章：方差分析（ANOVA）的高级模型 本章将ANOVA提升到多因素和重复测量设计的层面。重点解析了重复测量方差分析（RM-ANOVA）在R中的实现，特别是如何使用`lme4`包中的线性混合效应模型（LMM）来替代传统的重复测量ANOVA，以更好地处理不平衡设计和缺失数据。对于因子间的交互作用，本章提供了使用`emmeans`包进行事后检验和简单效应分析的详尽步骤。 --- 第三部分：广义线性模型（GLM）与混合效应模型（第6-8章） 这是本书的进阶核心部分，关注如何处理非正态因变量和复杂的嵌套结构数据。 第6章：广义线性模型（GLM）的应用 本章介绍了当因变量不满足正态性假设时（如二元、计数数据）的解决方案。详细讲解了逻辑回归（Logistic Regression，用于二分类因变量）和泊松回归（Poisson Regression，用于计数因变量）的理论基础和R实现。重点分析了如何解释优势比（Odds Ratios）和风险比（Risk Ratios），并讨论了模型选择的标准，如AIC/BIC比较。 第7章：线性混合效应模型（LMM） 针对心理学中普遍存在的嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中、多次测量嵌套在个体中），本章全面介绍线性混合效应模型（Linear Mixed-Effects Models）。内容包括：随机截距模型（Random Intercepts）与随机斜率模型（Random Slopes）的构建逻辑、固定效应与随机效应的区分，以及如何选择合适的协方差结构。本章使用真实的纵向研究数据作为案例，展示如何使用`lme4`包进行拟合和解释。 第8章：广义线性混合效应模型（GLMM） 结合前两章的知识，本章探讨了当因变量为二分类或计数数据，且数据存在嵌套结构时，应采用广义线性混合效应模型（GLMM）。本章着重讨论了高斯（正态）误差结构与非高斯误差结构在混合模型中的选择差异，并简要介绍了贝叶斯方法在处理复杂GLMM时的优势。 --- 第四部分：中介、调节与结构方程模型（第9-10章） 本部分聚焦于理论模型检验，特别是关系路径的检验。 第9章：路径分析与中介/调节效应的检验 本章系统讲解了如何使用R的`lavaan`包进行路径分析（Path Analysis）。详细阐述了中介效应（Mediation）的检验方法，包括传统的检验路径（如Baron & Kenny法，并指出其局限性）和更现代的Bootstrap间接效应检验。同时，也讲解了调节效应（Moderation）的交互项检验，并演示了如何使用`interactions`包来绘制和解释显著的交互作用图。 第10章：结构方程模型（SEM）的初步构建与评估 本章引导读者进入结构方程模型领域。内容包括：潜变量（Latent Variables）的定义、测量模型（Confirmatory Factor Analysis, CFA）的构建、拟合指标（如$chi^2$, CFI, TLI, RMSEA）的详细解读，以及结构模型的构建。重点讲解了如何利用SEM检验复杂的理论框架，并对比了SEM与混合模型的异同。 --- 第五部分：高级专题与研究实践（第11-12章） 本部分处理心理学研究中的前沿和特殊问题。 第11章：贝叶斯统计方法的引入 在传统频率学派方法之外，本章介绍了贝叶斯统计学的基本思想：先验信息、似然函数和后验分布。以贝叶斯t检验和简单的贝叶斯回归为例，展示如何使用`brms`或`rstanarm`包进行分析。重点在于如何解释后验分布的Credible Intervals（可信区间）以及MCMC诊断。 第12章：效应量、统计功效与透明度 本章关注研究的科学性和可重复性。内容包括：各种统计检验的恰当效应量指标（如Hedges' g, $omega^2$等）的R代码计算，统计功效分析（Power Analysis）的实践（使用`pwr`包），以及如何构建预注册（Preregistration）脚本和使用JASP/Jamovi等工具进行模型报告的标准化。本章强调了“默认分析”的风险，鼓励研究者进行批判性分析选择。 --- 适用对象 心理学、行为科学、教育学等领域的高级本科生和研究生。 希望从SPSS/Stata转向R语言进行数据分析的科研人员。 需要掌握现代统计建模技术（如混合模型、SEM）的学者。 学习目标 完成本书的学习后，读者将能够： 1. 熟练使用R语言和Tidyverse进行大规模心理学数据集的导入、清洗和可视化。 2. 批判性地评估数据是否满足传统统计模型的假设，并选择稳健的替代方法。 3. 构建和解释线性混合效应模型，以处理纵向和嵌套数据。 4. 独立运用`lavaan`包进行路径分析和验证性因子分析。 5. 理解并开始应用贝叶斯统计学的基本框架。

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天哪，我最近终于鼓起勇气去接触统计学这块硬骨头了，选了这本《Introduction to SPSS in Psychology》。坦白说，我对统计软件的恐惧已经持续好几年了，每次看到那些密密麻麻的菜单和选项就头大，感觉自己像个文盲。但是这本书的封面和书名还挺吸引我的，感觉它是在向我保证，这一切都会变得“平易近人”。我得说，这本书的排版和整体设计确实让人眼前一亮，不像一些老旧的教科书那样死气沉沉，色彩的运用和图示的清晰度都做得相当不错，这至少让我翻开第一页时，心情还算愉悦。我特别关注的是它如何处理那些基础概念，比如描述性统计和推论性统计的界限，以及在心理学研究中为什么要使用特定的检验方法。如果这本书能在我真正开始动手操作之前，就把这些理论背景铺垫扎实，那对我们这些初学者来说简直是福音。我希望它不会一上来就抛出一大堆复杂的公式，而是能通过具体的、贴近心理学实验的例子来引导，比如情绪测量或者认知任务的数据分析，这样我才能真正理解“为什么”要这么做，而不是仅仅学会“怎么点鼠标”。我已经准备好迎接挑战了，就看这本书的叙述方式能不能真正把我这个统计门外汉领进门了。

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我这次买这本书，主要是冲着它在“应用”层面的承诺去的。说实话，我之前试过几本所谓的“SPSS入门”书籍，结果发现它们要么过于学术化，要么就是简单地罗列操作步骤，根本没有结合心理学研究的实际情境。我真正需要的，是如何把我的实验设计——比如一个简单的反应时间任务或者问卷调查的结果——准确无误地导入SPSS，然后选择正确的统计方法进行分析。这本书的标题里明确提到了“Psychology”，这让我抱有很大的期望。我希望它能花大量的篇幅来讲解数据清洗和预处理的那些“脏活累活”，因为根据我的经验，数据处理往往占据了分析工作量的百分之七十。比如，如何处理缺失值？如何判断数据是否符合正态分布？这些在实际操作中至关重要的问题，如果能有详细的截图和一步步的指导，那就太棒了。我特别期待看到它如何解释P值和效应量的实际意义，而不是那种干巴巴的教科书定义。如果这本书能让我自信地完成第一次独立的数据分析报告，那么它的价值就无可估量了。

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这本书的语言风格对我来说，是一个非常重要的考量因素。我阅读过很多学术材料，深知有些作者的文字功底和教学能力是脱节的。我需要的是那种既严谨又不失温度的叙述方式。我希望作者能够像一位经验丰富的导师一样，预见到学生可能会在哪里绊倒，并在恰当的时机给出及时的“避雷指南”。例如，在讲解方差分析（ANOVA）时，如果能穿插一些常见的研究误区，或者指出不同版本SPSS界面可能存在的细微差异，那将会极大地提升阅读体验。我倾向于那种结构清晰、逻辑严密的写作，每一章的知识点都像搭积木一样层层递进，而不是东拉西扯。更重要的是，我希望它在介绍概念时，能用足够生动、易于理解的类比，把那些抽象的统计概念“具象化”。毕竟，对于心理学研究者而言，我们的核心任务是理解人类行为，而不是成为纯粹的数学家。如果这本书能做到这一点，让我在学习软件的同时，还能巩固我的统计思维，那就再好不过了。

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从一个长期在研究前线挣扎的从业者的角度来看，这本书的“实操性”和“前沿性”同样不容忽视。尽管书名是“Introduction”，但如果它能稍微触及一些更高级或者当前研究热点中使用频率较高的分析方法，那我会非常惊喜。比如说，多层线性模型（HLM）在处理嵌套数据，如学生嵌套在班级里这种心理学常见结构时非常有用，如果这本书能对这类模型进行简要介绍和操作演示，那它的价值就会立刻翻倍。此外，考虑到当前计算统计学的快速发展，我很好奇这本书是否会提及SPSS在处理特定数据类型时的局限性，并可能暗示读者未来可以探索其他工具（比如R或者Python）的必要性，这显示了作者对整个领域有更宏观的把握。一本优秀的入门教材，应该为读者打开一扇通往更广阔统计世界的窗户，而不是让他们在一隅之地画地为牢。我期待它不仅能教会我如何使用现有工具，还能在我未来需要进行更复杂研究时，提供坚实的理论基石和清晰的操作路径，让我能有信心去迎接那些更复杂的挑战。

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我关注这本书的另一个角度是它对SPSS输出结果的解读能力。很多时候，我们成功运行了分析，跑出了一大堆表格和数字，但随之而来的却是更大的困惑：这些数字到底意味着什么？那一行行的自由度和F值，对我最终的论文结论有什么帮助？我希望这本书能在这方面投入足够的笔墨。理想情况下，它不应该仅仅停留在告诉你“点击这个按钮会得到这个表格”，而应该深入到如何系统地阅读和解释输出结果的每一个部分。比如，如何从主效应和交互作用的表格中提炼出符合研究假设的结论，以及如何将这些统计发现转化为严谨的学术语言。如果它能提供一些“标准解读模板”，或者展示一些真实研究的“分析-解读”案例，那将会为我节省大量的摸索时间。我特别想知道，它在处理回归分析或者因子分析时，对于模型拟合度的评价标准是如何阐述的，毕竟，判断一个模型是否“好用”远比单纯运行它更重要。一个好的指南书，应该能教会我们如何与SPSS的“对话”，而不是被它的输出结果所淹没。

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