Outlines & Highlights for Statistical Methods for Psychology by Howell, ISBN pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:AIPI

作者:Cram101 Textbook Reviews

出品人:

页数:120

译者:

出版时间:2008-04-07

价格:USD 28.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781428859173

丛书系列:

图书标签:

• 心理学
• 统计学
• Howell
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• 心理统计
• 研究方法
• ISBN

心理学统计方法：理论与实践的深度探索 本书并非直接解读《心理学统计方法》（作者：Howell）的每一个章节或每一个例题，而是旨在构建一个更广阔的心理学统计学学习框架，帮助读者从宏观到微观，深入理解统计方法在心理学研究中的核心地位、实际应用以及理论基础。我们将聚焦于理解统计学原理如何赋能心理学研究的各个层面，而非局限于某一本特定教材的细枝末节。 第一部分：心理学研究的基石——统计思维的建立 在深入具体统计技术之前，理解统计思维本身至关重要。本部分将引导读者认识到，统计学不仅仅是一系列公式和计算，更是一种严谨的科学思维方式，是探究心理现象、理解人类行为的必备工具。 科学方法与统计的交织： 我们将探讨心理学作为一门科学，如何依赖于实证研究。从提出研究问题、构建假设，到设计实验、收集数据，每一步都与统计学紧密相连。统计学为我们提供了区分真实效应与偶然因素的手段，确保我们的结论是可靠的。 数据的本质与类型： 理解不同类型的数据（如定类、定序、定距、定比）及其对应的统计分析方法是基础。我们将阐述为何在分析时必须区分数据的测量层次，以及不同数据类型如何影响我们选择的统计检验。 描述性统计：概览数据的全貌： 掌握如何用简洁有效的方式概括和呈现数据是统计分析的第一步。我们将介绍各种描述性统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差、百分位数等，并讨论它们各自的优缺点以及在不同情境下的适用性。图形化展示数据（如直方图、散点图、箱线图）也将作为重要的辅助手段被深入探讨，以帮助读者直观地理解数据分布和变量之间的关系。 推论性统计：从样本到总体的智慧： 心理学研究通常基于样本数据推断总体特征。本部分将重点介绍推论性统计的核心概念，包括抽样分布、参数估计（点估计与区间估计）以及假设检验的逻辑。我们将深入理解P值、置信区间以及它们在解读研究结果中的作用，强调避免常见的误解。 第二部分：探究变量之间的关系——核心统计技术的运用 一旦对数据的基本描述和推断有了初步认识，我们将转向更复杂的分析技术，以揭示变量之间隐藏的关联和因果关系。 相关分析：衡量关系的强度与方向： 皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数等将作为核心工具进行讲解。我们将详细阐述如何解释相关系数的取值，区分相关与因果，以及在不同研究设计中应用相关分析的注意事项。 回归分析：预测与解释： 从简单的线性回归到多元线性回归，我们将展示如何建立模型来预测一个变量的取值，以及如何理解模型中各预测变量的贡献。交互项、多项式回归等更高级的概念也将适时引入，以处理更复杂的数据模式。 t检验与方差分析（ANOVA）：比较组间差异： 独立样本t检验、配对样本t检验、单因素ANOVA、双因素ANOVA等是比较不同组别平均数差异的经典方法。我们将深入理解这些检验的原理、前提条件以及如何解释其结果，包括事后比较的必要性。 卡方检验：分析分类变量的关系： 卡方检验在分析两个分类变量之间是否存在关联时尤为重要。我们将学习如何构建列联表，计算卡方统计量，并正确解读其P值，以评估变量的独立性。 第三部分：高级统计方法与研究设计的深化 为了应对心理学研究中日益复杂的模型和数据，掌握一些高级统计技术是必不可少的。 方差分析（ANOVA）的拓展： 除了基本ANOVA，我们将探讨协方差分析（ANCOVA）、多变量方差分析（MANOVA）等，它们能够控制混淆变量或同时分析多个因变量，从而提供更精细的分析结果。 非参数检验：应对不满足参数检验条件的数据： 当数据不满足正态分布、方差齐性等参数检验的假设时，非参数检验成为重要的替代方案。我们将介绍威尔科克森秩和检验、曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-沃利斯检验等，并阐述其应用场景。 因子分析与主成分分析：降维与探索结构： 当研究中存在大量相互关联的变量时，因子分析和主成分分析能够帮助我们识别潜在的共同因素，减少变量的数量，简化数据结构，从而更有效地解释数据。 结构方程模型（SEM）：整合复杂的理论模型： 对于检验复杂的理论模型，SEM提供了一个强大的框架，它能够同时处理测量模型（变量与潜在因子之间的关系）和结构模型（潜在因子之间的关系），提供对心理现象更全面的理解。 元分析：整合已有研究的结论： 当需要综合分析多个独立研究的结果时，元分析能够通过统计方法整合不同研究的效应量，从而得出一个更稳定、更可靠的总体结论，为理论发展和实践应用提供更强的证据支持。 第四部分：统计软件的应用与结果的报告 理论知识的掌握最终需要通过实际操作来实现。本部分将关注统计软件在心理学研究中的应用。 主流统计软件的介绍与选择： 我们将简要介绍SPSS, R, Python (with SciPy/Statsmodels)等常用的统计分析软件，并讨论它们各自的特点和适用性，帮助读者选择最适合自己的工具。 数据预处理与清理： 现实数据往往存在缺失值、异常值等问题。我们将介绍如何进行数据清洗和预处理，确保数据质量，从而保证后续分析的有效性。 统计结果的解读与报告： 学习如何正确解读统计软件输出的结果，并按照APA等学术规范的标准撰写研究报告，是研究者必须掌握的关键技能。我们将强调清晰、准确地呈现统计发现的重要性。 总而言之，本书旨在为读者构建一个坚实的心理学统计学知识体系，使其能够独立地理解、选择和运用合适的统计方法来分析心理学数据，从而更深入地探索和解释人类行为的复杂性。我们鼓励读者将这些统计工具视为理解世界的强大助手，而非仅仅是枯燥的计算过程。

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