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发表于2025-01-22
对伪心理学说不 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
《对"伪心理学"说不》第1版出版于1983年,20多年来一直被奉为心理学入门经典,在全球顶尖大学中享有盛誉,现在呈现在读者面前的是第8版。这本书并不同于一般的心理学导论类教材,很多内容是心理学课堂上不曾讲授的,也是许多心理学教师在教学中感到只可意会而不可言传的。作者正是从此初衷出发,以幽默生动的语言,结合一些妙趣横生、贴近生活的实例,深入浅出地介绍了可证伪性、操作主义、实证主义、安慰剂效应、相关和因果、概率推理等心理学中的基本原则。与上一版相比,第8版更新了最新的研究资料和实例,扩展了信度、效度、元分析、随机取样与随机分配等问题的讨论。
在今天的大众媒体和图书市场上,到处充斥着关于潜能提升、心理操控、色彩星座、催眠读心等伪装成心理学的主题,更有一些伪心理学家、所谓的心理治疗师打着心理学的旗号欺世盗名,从中渔利。在浩如烟海、良莠不齐的心理学信息面前,如何拨除迷雾,去伪存真,成为一个明智的心理学信息的消费者呢?《对"伪心理学"说不》将教给你科学实用的批判性思维技能,将真正的心理学研究从伪心理学中区分出来,告诉你什么才是真正的心理学。
《对"伪心理学"说不》不仅适合于心理学专业的学生,有助于建立心理学研究中必要的批判性思维技能与意识,而其通俗易读性也非常适合所有对心理学感兴趣的读者,它将帮助你纠正对心理学的种种误解,学会独立地评估心理学信息,用科学的精神和方法理解自己和他人的行为。此外,由于心理学与其他学科的共通性,《对"伪心理学"说不》也不失为一本精彩有趣的科学哲学类读物。
作者:(加)基思•斯坦诺维奇 译者:窦东徽 刘肖岑
基思•斯坦诺维奇(Keith E.Stanovich),目前担任加拿大多伦多大学人类发展与应用心理学的国家首席教授,他的研究领域是推理和阅读的心理学机制。他于2010年获得格威尔美尔教育奖(Grawemeyer Award in Education)。他至今已发表了200多篇科学论文。在一项对于论文引用率的调查中,斯坦诺维奇位列引用率最高的50位发展心理学家之一,也是25位最高产的教育心理学家之一。他所撰写的《对“伪心理学”说不》(How to Think Straight about Psychology)一书被全球300多所心理学高等教育机构采用。
估计这段时间数学书看多了,所以觉得这本并没有多少idea的书写得婆婆妈妈的。而且本书对心理学做了过多的鼓吹,有些是过度理想化了。对我来说,最有价值的是分类过的心理学研究。另:作者对物理学的理解很糟糕,比如拿电子云的概率性来例证心理学研究的概率属性(p167),还有对爱因斯坦理论的误用(“在速度较低的情况下,这两种理论(引者注:牛顿力学和狭义相对论)做出了本质上相同的预测”,p136)。另另:翻译有瑕疵,但不大影响阅读。比如Psychological Science in the Public Intrest翻译为《公众感兴趣的心理科学》(p214),还有些小问题这里打不下了。另另另:书的内容提要说这是本“科学哲学类读物”,但更准切而言还是本书初版译者杨中芳教授所说的“研究方法课的教材“。
评分“我们在此带着一份质疑暂告一段落,我们不确定将来的心理学家会持有什么信念。事情本该如此,没有人能坐在扶手椅里抓住事实的本质,而且,在新的实验没有进行之前,我们不会知道结果如何。那些从布道坛、新闻报道以及学校的颁奖典礼听来的关于人性的言之凿凿的教条并不适合我们。相反,我们必须做好准备,去容忍目前尚不完备的关于行为的知识,但同时还要坚信客观方法的力量,终有一天,这些方法会给予我们想了解的知识。” 觉得主要讲的还是要坚持科学,科学方法、科学态度。
评分这本书好像是亚马逊5元换购的,封面巨丑无比,但内容真的太棒了,改变了我很多观念(比如安慰剂效应),初步明白了怎样科学的分析问题,感受到了统计学的魅力,重要的是对心理学这个学科完全有了新的认识。(终于突破弗洛伊德、斯金纳和荣格啥的了)
评分心理学只研究"可检验、可证伪、实证可解"的对象,不相信个人智慧、更相信科学方法、不怕犯错误,但怕以假乱真。
评分不光是对心理学,是整个科学思维以及研究方法的导论。开头没少吐槽大众媒体上的各种为心理学,以及不可证伪的弗洛伊德。 很好的一本书,但是封面设计实在太差。
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评分时常有人问我,什么是心理学? . 色彩星座、催眠读心、潜能开发、心理操纵、成功学等等,这些东西是心理学吗? . 心理学是否等同于弗洛伊德?是否专门训练心理咨询师?又是否等同于心灵鸡汤、人生哲理?如果可能,我会推荐他们去看这本书:《这才是心理学》。 . 心理学是一门研...
评分一、科学心理学 (一)科学心理学特征: 1.应用的实证主义(源于科学方法); 2.产生可重复性和同行评审的公共知识(经过了科学方法检验); 3.验证可解决的问题(新的理论不仅要解释新的科学数据,还必须解释已有的数据)。 PS:科学不提供完美的知识,而是提供一种消除我们错...
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