Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology

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出版者:Wiley
作者:John Wixted
出品人:
页数:912
译者:
出版时间:2002-2-28
价格:USD 315.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780471378884
丛书系列:
图书标签:
  • 实验心理学
  • Psychology
  • 心理学
  • 研究方法
  • 心理学实验
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  • 统计分析
  • 认知心理学
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具体描述

Now available in paperback. This revised and updated edition of the definitive resource for experimental psychology offers comprehensive coverage of the latest findings in the field, as well as the explosion of research in neuroscience. Volume Four: Methodology in Experimental Psychology, organized by topic, focuses on the comparative research methods used to measure psychological, social, behavioral, and cognitive processes in human development.

《实验心理学方法论》是一本旨在全面介绍和深入探讨实验心理学研究核心原则、设计、执行与分析的著作。它不仅是理解心理学研究范式的重要指南,更是指导初学者和经验丰富的研究者构建严谨、可靠实验的关键参考。 本书着重于实验心理学研究的基石——方法论。它清晰地阐述了科学探究的本质,以及在心理学领域如何运用科学方法来解答关于人类行为和心理过程的疑问。从研究问题的提出到理论的构建与检验,本书一步步引导读者理解一个完整的科学研究流程。 在研究设计方面,本书系统地梳理了各种经典和现代的实验设计。这包括了对独立变量和依赖变量的精确界定,如何操作化抽象的心理学概念,以及如何有效控制可能影响研究结果的混淆变量。本书深入剖析了组间设计(between-subjects design)、组内设计(within-subjects design)以及混合设计(mixed design)的优缺点、适用情境以及如何避免其潜在的陷阱。例如,在讲解组间设计时,本书会详细讨论随机分配(random assignment)的重要性,以及如何通过匹配(matching)等技术来增强组间的可比性。对于组内设计,则会强调顺序效应(order effects),如练习效应(practice effect)和疲劳效应(fatigue effect),并介绍平衡(balancing)和重排(counterbalancing)等策略来解决这些问题。 除了基本设计,本书还将探讨更复杂的实验设计,如析因设计(factorial design),它允许研究者同时操纵两个或多个自变量,并探索它们之间的交互作用(interaction effects)。本书会详细解释如何设计和分析这些具有更高阶交互作用的设计,为理解复杂心理现象提供强有力的工具。 在抽样与被试部分,本书强调了代表性抽样(representative sampling)在研究中的关键作用,以及如何选择合适的抽样方法来确保研究结果的外部效度(external validity)。对于样本量(sample size)的确定,本书会介绍功效分析(power analysis)等统计方法,以确保研究具有足够的统计检验力来发现真实的效应。同时,书中也讨论了在研究中保护被试权利的重要性,包括知情同意(informed consent)、保密性(confidentiality)和去偏(debriefing)等伦理原则。 数据的收集与测量是本书的另一个重要组成部分。本书详细介绍了各种测量工具和技术,包括问卷、访谈、观察、生理测量以及行为范式等。对于测量的可靠性(reliability)和效度(validity),本书进行了深入的探讨,解释了测量误差(measurement error)的来源,以及如何通过重测信度(test-retest reliability)、内部一致性(internal consistency)(如Cronbach's alpha)和不同效度类型(如内容效度(content validity)、结构效度(construct validity)、效标关联效度(criterion-related validity))来评估测量工具的质量。 在数据分析方面,本书提供了一个从基础到进阶的统计分析指南。它首先回顾了描述性统计(descriptive statistics),包括集中趋势(central tendency)(均值、中位数、众数)和离散趋势(dispersion)(方差、标准差)的计算与解释。随后,本书详细讲解了推论性统计(inferential statistics),重点介绍参数检验(parametric tests)和非参数检验(nonparametric tests)。这包括t检验(t-tests)、方差分析(ANOVA)(单因素、多因素、重复测量ANOVA)以及卡方检验(chi-square tests)等。对于更复杂的研究设计,本书还会介绍回归分析(regression analysis)、协方差分析(ANCOVA)等方法。本书在讲解统计方法时,不仅关注“如何做”,更侧重于“为何如此”以及“如何解释结果”,强调统计显著性与实际意义之间的联系。 此外,本书还关注研究报告的撰写。它提供了关于如何清晰、准确地呈现研究设计、数据和结论的指导,包括APA格式等学术写作规范。本书强调了结果的呈现,如如何使用表格和图表来有效地传达信息,以及如何撰写讨论部分来解释研究发现、提出局限性和未来研究方向。 总而言之,《实验心理学方法论》是一本实践性极强的著作,它致力于培养读者严谨的科学思维和扎实的实验操作技能。通过对研究设计、数据收集、统计分析和报告撰写等关键环节的全面梳理,本书旨在赋能读者独立设计、执行和解释心理学实验,从而推动心理学知识的进步。本书适合任何希望深入理解并掌握实验心理学研究方法的学生、研究者及从业人员。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》这本书,可以说是我在心理学研究方法论领域的一次“顿悟”。在此之前,我对实验的理解,更多停留在“我需要找一些人,给他们做一些事情,然后看看有什么结果”的模糊概念。这本书则像一把钥匙,为我打开了通往系统化、科学化研究的大门。我尤其被书中关于“样本选择”和“抽样方法”的论述所吸引。它不仅仅是告诉我要有样本,更深入地探讨了不同抽样方法(如随机抽样、分层抽样、方便抽样)的理论基础、操作步骤以及它们对研究结果外在效度的影响。作者们通过清晰的图示和案例,让我深刻理解了为什么随机抽样能够最大程度地保证样本的代表性,以及在实际操作中,当无法实现理想的随机抽样时,我们应该如何进行补救和限制。此外,书中关于“实验操纵”的设计和实施的章节,也让我受益匪浅。它详细讲解了如何精确地定义和实施实验刺激,如何避免实验者效应和被试效应的干扰,以及如何通过系列化的预实验来检验操纵的有效性。这种对细节的极致追求,让我看到了真正的科学研究是如何炼成的。这本书不仅仅是传授知识,更是在潜移默化中塑造了我严谨的科学思维和对研究质量的更高要求。

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当我第一次拿起《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》时,我并未预料到它会如此深刻地改变我对实验心理学研究的态度。这本书的结构设计堪称典范,它将整个研究过程,从最初的研究构思到最终的成果呈现,进行了系统性的梳理和详尽的阐述。我印象最深刻的是其中关于研究设计部分的讲解,它不仅介绍了各种经典的设计类型,如被试内设计、被试间设计以及混合设计,还深入探讨了每种设计在不同研究情境下的适用性和优缺点。作者们并没有停留在理论层面,而是通过大量的实例,将抽象的概念具象化,让我能够清晰地理解如何在实际操作中运用这些设计原则。尤其令我受益匪浅的是关于内部效度和外部效度的讨论,这部分内容帮助我深刻认识到,一个好的研究设计必须在控制无关变量的同时,尽可能地保证研究结果能够泛化到更广泛的群体和情境中。此外,书中关于测量工具选择和效度信度检验的章节,也为我提供了宝贵的指导。它让我意识到,即使是看起来最直接的测量,也需要经过严谨的验证,才能确保其准确性和可靠性。总而言之,这本书为我提供了一种全新的视角来审视和进行科学研究,它不仅提升了我的专业技能,更重要的是,它培养了我对研究严谨性的深刻认识和追求。

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《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》这本书,如同一本百科全书,为我提供了理解和实践心理学实验研究的全面视角。我之所以如此钟爱这本书,很大程度上是因为它对“研究的局限性”的坦诚讨论。在书中,作者们并没有回避科学研究中存在的各种挑战和不确定性,而是以一种批判性的眼光,引导读者去认识到任何一项研究都可能存在其固有的局限性,例如样本的代表性不足、测量工具的潜在偏差、理论框架的未竟之处等等。它鼓励我们不仅要看到研究的成果,也要反思其可能存在的不足,并思考如何在未来的研究中加以改进。我特别欣赏书中关于“元分析(meta-analysis)”的讲解,它让我明白如何整合和分析多项独立研究的结果,从而获得更全面、更可靠的结论。这种对宏观研究视角的强调,有助于我们避免被单一研究的结论所误导。此外,书中关于“研究伦理”的章节,也提供了非常详实和具操作性的指导。它不仅仅是罗列一些原则,更是通过大量的案例分析,让我深刻理解了在实际研究中如何平衡科学探究的需要与保护被试的权益。这本书的价值在于它不仅教授“如何做”,更教会“如何思考”,让我对科学研究有了更深刻的认识。

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我一直认为,理解“如何”进行科学研究,与理解“是什么”的研究内容同等重要,甚至更为关键,而《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》恰恰完美地契合了我的这一认知。这本书对于实验设计细节的深入挖掘,是我在此之前鲜少见到的。它不仅仅是将各种设计类型罗列出来,而是花大量篇幅去解释每一种设计背后的逻辑、潜在的陷阱以及如何通过精妙的调整来优化实验的效度。我举个例子,在关于“控制组”的讨论中,作者们并非简单地介绍控制组的作用,而是详细分析了不同类型的控制组,如等待列表控制组、安慰剂控制组以及积极控制组,并具体阐述了它们在特定研究情境下的优劣势。这种层次分明的讲解,让我对实验设计的理解上升到了一个全新的维度。此外,书中关于“变量”的定义和操作化处理的章节,也给我留下了深刻的印象。它教会我如何将抽象的心理学构念,转化为可测量、可操作的具体变量,并详细说明了如何确保这些变量的测量具有一致性和准确性。这种严谨的科学态度,贯穿于全书的始终,让我受益匪浅。我曾以为,只要掌握了基本的统计软件,就能进行数据分析,但这本书让我明白,数据分析的根基在于科学的研究设计,而统计学只是分析工具。

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坦白说,在接触《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》之前,我总觉得实验心理学研究是一件非常“技术性”的事情,充斥着复杂的公式和抽象的理论。然而,这本书彻底颠覆了我的这一认知。它以一种极其人性化和易于理解的方式,将实验心理学的精髓展现在我面前。我特别喜欢书中关于伦理考量的详细阐述,这部分内容让我明白了,科学研究不仅仅是追求知识的进步,更要时刻铭记对参与研究的个体的尊重和保护。作者们通过列举历史上的案例,生动地说明了伦理准则的重要性,以及违反这些准则可能带来的严重后果。这不仅是对我个人研究行为的约束,更是对整个科学共同体负责任的态度。另外,书中关于数据收集和管理的部分,也为我提供了切实可行的操作指南。从如何设计数据记录表,到如何确保数据的隐私和安全,每一个细节都体现了作者们的细致和专业。我尤其赞赏其在统计分析方法上的讲解,它并非枯燥的数学推导,而是结合实际研究问题,解释每种统计方法的应用场景和解释方式,使得我能够更直观地理解它们的作用。这本书让我认识到,实验心理学研究是一门融合了严谨科学方法、人文关怀和责任担当的艺术,它不仅仅是寻找答案,更是关于如何以最负责任、最有效的方式来探索人类心智的奥秘。

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我必须说,《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》这本书,是我迄今为止阅读过的关于心理学研究方法论最全面、最深入的著作之一。它对“心理测量学”核心概念的阐释,让我对如何科学地测量心理特质有了全新的理解。书中详细介绍了“效度”的各种类型,如内容效度、效标效度(包括预测效度和同期效度)以及构念效度,并提供了具体的检验方法和实例。这让我明白,一个心理测量工具的有效性,并非仅仅取决于其外观上的合理性,更需要有扎实的实证证据来支持。我特别欣赏书中关于“信度”的讨论,它不仅介绍了重测信度、复本信度、内部一致性信度(如 Cronbach's alpha)等,还深入探讨了不同信度指标的适用条件和解释方式。这为我今后在开发和使用测量工具时,提供了坚实的理论基础。此外,书中关于“项目反应理论(Item Response Theory, IRT)”的介绍,也让我大开眼界。虽然这是一个相对复杂的统计模型,但作者们通过生动的比喻和清晰的图示,将其核心思想传达得淋漓尽致,让我初步领略了它在心理测量学中的强大威力。这本书的出版,无疑为所有致力于严谨心理学研究的学者和学生,提供了一座宝贵的知识灯塔。

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当我翻阅《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》时,我感觉自己仿佛进入了一个由逻辑、数据和洞察力编织而成的精妙世界。这本书对于“研究的 replicability(可重复性)”的重视,给我留下了极为深刻的印象。作者们在书中多次强调,一个真正具有科学价值的研究,不仅要能够产生新发现,更要能够被其他研究者重复验证。为此,书中详细讲解了如何撰写清晰、详尽的研究方法部分,以便其他研究者能够准确地复现实验过程。从实验材料的准备,到被试招募的标准,再到实验流程的每一个细节,都进行了细致的说明。我尤其欣赏其中关于“开放科学”实践的讨论,它鼓励研究者共享数据、代码和研究方案,以促进科学的透明度和可重复性。这种前瞻性的理念,让我看到了心理学研究未来的发展方向。此外,书中关于“统计建模”的介绍,也为我打开了新的视野。它不仅仅是介绍单一的统计检验,而是引导我思考如何运用更复杂的统计模型来解释心理现象,例如多层模型、结构方程模型等。这种对先进统计方法的介绍,极大地拓展了我进行数据分析的工具箱,也让我能够更深入地挖掘数据中隐藏的信息。

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在阅读《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》的过程中,我深切体会到了“工欲善其事,必先利其器”的真谛。这本书在方法论层面的深度挖掘,为我在心理学研究的道路上提供了坚实的支撑。我尤其对其中关于“数据收集工具”的选择和校验部分印象深刻。它不仅仅是介绍了一些常用的量表和问卷,更重要的是,它深入探讨了每种工具的信效度证据、适用范围以及如何根据具体的研究问题和被试特点来选择最合适的工具。作者们通过大量实例,展示了如何对现有工具进行本土化改编,以及如何自行开发新的测量工具并对其进行初步的效度检验。这对于我这样需要进行跨文化研究的学者来说,简直是无价的宝藏。此外,书中关于“实验误差”的分析和控制的章节,也让我大开眼界。它详细列举了各种可能导致实验误差的来源,包括仪器误差、环境干扰、人为失误等等,并为每一种误差提供了相应的控制策略。这种前瞻性的思考,让我能够在实验设计阶段就预见到潜在的问题,并提前做好应对措施。这本书的价值在于它并非停留在理论的堆砌,而是提供了一套切实可行、可操作的研究方法论体系,让我能够更有信心地投入到实际的研究工作中。

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这本书的出版,简直是为我这种渴望在心理学领域深耕的读者量身定做的。在翻阅它的第一页时,我就被其严谨的编排和对核心概念的清晰阐释所深深吸引。它不仅仅是一本提供方法论指导的工具书,更像是一位经验丰富的导师,循循善诱地引导我理解科学探究的本质。作者们以一种极其细致的方式,将复杂的实验设计、统计分析和数据解读过程分解,使得即使是初学者也能抓住其中的精髓。我特别欣赏书中对各种实验范式的详细介绍,从行为观察到神经生理学测量,每一种方法都被赋予了其历史背景、理论基础和实际应用场景。更重要的是,它并非孤立地罗列这些技术,而是强调它们如何协同工作,共同构建我们对人类心智的理解。在阅读过程中,我常常会停下来,回顾自己过去的实验,发现许多我可以改进的地方,也激发了我对新研究问题的思考。它让我意识到,一个看似简单的实验,背后可能蕴含着如此多的细节和考量,而这些细节往往决定了研究的成败和结论的有效性。这本书的价值在于其深度和广度,它为我提供了一个坚实的理论框架,让我能够更自信地进行批判性思考,也为我未来的研究生涯奠定了坚实的基础。我毫不犹豫地将其推荐给任何对心理学研究抱有严肃态度的学生和研究者。

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《Stevens' Handbook of Experimental Psychology, Methodology in Experimental Psychology》这本书,可以说是我在学术道路上的一次“思想启蒙”。在此之前,我总觉得心理学研究是一个“凭感觉”和“靠经验”的领域,但这本书却用清晰的逻辑和严谨的方法,为我揭示了科学研究的内在规律。我特别欣赏书中关于“假设检验”的详尽阐述。它不仅仅是介绍了p值、效应量等统计概念,更重要的是,它将这些概念置于整个研究过程的背景下进行解读,让我理解了为什么我们需要提出可证伪的假设,以及如何通过严谨的统计方法来检验这些假设。作者们通过对不同统计检验(如t检验、方差分析、回归分析)的深入剖析,展示了它们各自的适用条件、计算过程和结果解释。这种细致入微的讲解,让我能够更深刻地理解统计学在心理学研究中的关键作用。此外,书中关于“研究报告的撰写”的章节,也为我提供了宝贵的指导。它详细阐述了研究报告的各个组成部分,如引言、方法、结果、讨论,以及如何以清晰、简洁、准确的语言来呈现研究的发现。这种对学术规范的强调,让我明白,一项优秀的科学研究,不仅需要严谨的实验设计和可靠的数据分析,更需要能够清晰有效地传达给同行。

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