Understanding Statistics in the Behavioural Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:West Publishing Co ,U.S.

作者:

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780829903416

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Behavioural Sciences
• Psychology
• Research Methods
• Data Analysis
• Social Sciences
• SPSS
• R
• Quantitative Research
• Hypothesis Testing

《行为科学中的统计学理解》图书简介 本书旨在为行为科学领域的学生、研究人员和从业者提供一套全面、深入且实用的统计学知识体系。 我们的目标不仅是教授如何操作统计软件和计算公式，更重要的是培养读者对统计学原理的深刻理解，使其能够批判性地评估研究设计、准确解释数据分析结果，并在此基础上构建严谨的科学论证。 行为科学，涵盖心理学、社会学、人类学、教育学以及诸多交叉学科，其核心任务在于理解人类的行为、思维过程、情感体验以及社会互动。这些复杂现象的探究，无一不依赖于科学的方法论，而统计学正是量化和验证这些复杂概念的基石。本书将这种理论与实践紧密结合，确保读者在掌握必要技术技能的同时，建立起坚实的统计学思维框架。 第一部分：统计学基础与数据准备 本书首先为读者打下坚实的理论基础。我们从描述性统计学的核心概念入手，详细阐述了集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、范围）的意义及其在行为数据描述中的应用。不同测量尺度（名义、顺序、间隔、比率）的区分及其对后续统计选择的决定性影响，将被细致讲解。 随后，我们将深入探讨概率论的基础，这是推断统计学的逻辑起点。贝叶斯定理、概率分布（特别是正态分布、二项分布和泊松分布）的特性和实际应用场景将被全面覆盖。我们将强调正态分布在行为科学中作为理想模型的重要性，并讨论数据如何偏离该理想状态及其处理方法。 数据准备与清洗是实际研究中的关键环节，本书对此给予了足够的重视。我们将详细介绍如何识别和处理异常值（Outliers），缺失数据的插补技术（Imputation Methods），以及数据转换（Data Transformation）的必要性和常用技术（如对数转换、平方根转换），以确保数据满足后续参数检验的前提假设。 第二部分：推断统计学：从假设检验到效应量 推断统计学是本书的重中之重。我们将系统地介绍假设检验的逻辑框架，包括零假设（H0）和备择假设（H1）的构建、显著性水平（α）的选择、检验统计量（Test Statistic）的计算及其抽样分布的理解。P值（P-value）的真实含义、统计功效（Statistical Power）的重要性，以及I型错误和II型错误的权衡，都将通过行为科学的实例进行阐释，避免将P值简化为“是/否”的判断。 在参数检验方面，本书将涵盖从基础到高级的系列检验方法： 1. t检验家族： 独立样本t检验、配对样本t检验以及单样本t检验，适用于比较两个组别或一个组别与已知参数的差异。我们不仅会展示计算过程，更会聚焦于何时选择哪种t检验，以及如何解读其结果。 2. 方差分析（ANOVA）： 从单因素ANOVA到多因素ANOVA（Factorial ANOVA），再到重复测量ANOVA（Repeated Measures ANOVA），本书将详尽阐述其在处理多个自变量和复杂实验设计中的强大能力。重复测量分析尤其重要，因为它常用于纵向研究或要求被试在不同条件下接受所有处理的实验中。 3. 卡方检验（Chi-Square Tests）： 适用于分析分类变量之间的关联，包括拟合优度检验和独立性检验，并会讨论其在混淆变量控制方面的局限性。 至关重要的一点是，本书将贯穿“效应量”（Effect Size）的报告。仅仅报告统计显著性是不够的；我们需要量化效应的大小。因此，Cohen's d、$eta^2$（Eta-Squared）和 $omega^2$（Omega-Squared）等指标的计算、解释及其在研究报告中的规范性使用，将是每一章的核心内容。 第三部分：关联性分析：相关与回归 理解变量之间的关系是行为科学研究的另一核心。本部分将深入探讨相关分析和回归分析。 1. 相关分析： 皮尔逊相关系数（Pearson’s r）的适用条件、解释（包括相关不蕴含因果的经典警告），以及斯皮尔曼等级相关（Spearman’s $ ho$）和肯德尔 $ au$（Kendall’s $ au$）在非参数和序数数据中的应用。 2. 简单线性回归： 聚焦于预测模型。我们将解释回归方程的各个组成部分（截距、斜率），残差分析的重要性，以及 $R^2$（决定系数）的含义。 3. 多元回归分析（Multiple Regression）： 探讨如何同时纳入多个预测变量来优化对结果变量的解释。本书将重点讲解多重共线性（Multicollinearity）的诊断与处理，以及分层回归（Hierarchical Regression）在检验增量效度（Incremental Validity）中的作用。 4. 中介与调节（Mediation and Moderation）： 这是现代行为科学分析的交叉前沿。我们将使用Baron和Kenny的方法论框架，并引入更现代、更稳健的Bootstrap方法，来检验一个变量（中介变量）是否解释了X对Y的影响路径，以及另一个变量（调节变量）是否改变了X与Y之间的关系强度或方向。 第四部分：非参数检验与高级主题 并非所有行为数据都服从正态分布或满足方差齐性的要求。因此，对非参数方法的掌握至关重要。本书将详细介绍适用于不同情境下的非参数替代方案，例如：曼-惠特尼 U 检验（对应独立样本t检验）、Wilcoxon 符号秩检验（对应配对样本t检验）、Kruskal-Wallis H 检验（对应单因素ANOVA）以及Friedman检验（对应重复测量ANOVA）。重点在于理解这些方法是如何通过秩次转换来实现推断的，以及它们的统计功效相对于参数检验的损失。 高级主题部分将涵盖更贴近前沿研究的领域： 重复测量设计的深入探讨： 详细解读混合效应模型（Mixed-Effects Models）或分层线性模型（HLM）在处理嵌套数据结构（如学生嵌套在班级中，或多次测量嵌套在个体中）时的优势。 贝叶斯统计学的导论： 对比传统频率学派统计学和贝叶斯推断的基本区别，介绍先验信息在模型构建中的作用，以及如何解释后验分布，为读者提供理解新兴研究范式的工具。 本书特色：注重批判性思维与应用 本书的撰写遵循以下核心理念： 1. 情境优先： 每一项统计检验的引入都将以一个真实的或模拟的行为科学研究问题为驱动，确保读者理解“为什么要用这个方法”，而非仅仅“如何用这个方法”。 2. 软件无关性，方法论相关性： 尽管我们会在特定的章节中提供主流统计软件（如SPSS或R）的流程指导，但核心强调的是方法论原理，确保知识的迁移性和长期有效性。 3. 透明度与局限性： 我们不回避统计方法的局限性。每一章都设有“方法的陷阱与局限”小节，讨论假设违背的后果、模型选择的偏倚以及结果解释中的常见误区。 通过对以上内容的系统学习，读者将能够自信地解读同行评议文献中的复杂统计表格，设计出具有足够统计功效的实验，并以严谨、透明的方式呈现自己的研究发现，从而极大地提升其在行为科学研究领域的专业能力。

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