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☆☆☆☆☆

出版者:Routledge

作者:Geoff Cumming

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:2011-8-17

价格:GBP 110.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780415879675

丛书系列:

图书标签:

统计
Statistics
统计实践
统计学
数据科学-统计/机器学习
心理学
统计学
数据分析
贝叶斯统计
频率学派
置信区间
p值
效应量
统计推断
研究方法
心理学

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具体描述

This is the first book to introduce the new statistics - effect sizes, confidence intervals, and meta-analysis - in an accessible way. It is chock full of practical examples and tips on how to analyze and report research results using these techniques. The book is invaluable to readers interested in meeting the new APA Publication Manual guidelines by adopting the new statistics - which are more informative than null hypothesis significance testing, and becoming widely used in many disciplines. Accompanying the book is the Exploratory Software for Confidence Intervals (ESCI) package, free software that runs under Excel and is accessible at www.thenewstatistics.com. The book's exercises use ESCI's simulations, which are highly visual and interactive, to engage users and encourage exploration. Working with the simulations strengthens understanding of key statistical ideas. There are also many examples, and detailed guidance to show readers how to analyze their own data using the new statistics, and practical strategies for interpreting the results. A particular strength of the book is its explanation of meta-analysis, using simple diagrams and examples. Understanding meta-analysis is increasingly important, even at undergraduate levels, because medicine, psychology and many other disciplines now use meta-analysis to assemble the evidence needed for evidence-based practice. The book's pedagogical program, built on cognitive science principles, reinforces learning: Boxes provide "evidence-based" advice on the most effective statistical techniques. Numerous examples reinforce learning, and show that many disciplines are using the new statistics. Graphs are tied in with ESCI to make important concepts vividly clear and memorable. Opening overviews and end of chapter take-home messages summarize key points. Exercises encourage exploration, deep understanding, and practical applications. This highly accessible book is intended as the core text for any course that emphasizes the new statistics, or as a supplementary text for graduate and/or advanced undergraduate courses in statistics and research methods in departments of psychology, education, human development , nursing, and natural, social, and life sciences. Researchers and practitioners interested in understanding the new statistics, and future published research, will also appreciate this book. A basic familiarity with introductory statistics is assumed.

《新统计学的范式转向》引言在这个信息爆炸的时代，我们每天都被海量的数据所包围，从科学研究到商业决策，从医学诊断到社会调查，数据分析的重要性不言而喻。然而，传统的统计学方法，尽管在过去发挥了巨大的作用，却逐渐显露出其局限性，尤其是在面对日益复杂的数据结构、海量数据以及对更精确、更可靠结论的需求时。正是在这样的背景下，统计学领域正经历着一场深刻的变革，一场朝着更开放、更透明、更注重实际应用的“新统计学”范式演进。《新统计学的范式转向》并非对现有统计学知识的简单罗列或陈旧理论的重复，而是一次对统计学根基的审视，一次对陈规陋习的挑战，更是一次对未来发展方向的深刻洞察。本书旨在揭示这场统计学范式转变的核心驱动力，阐述其在方法论、实践应用以及伦理道德层面的重要意义，并为研究者、学生以及任何希望深入理解数据背后真相的读者提供一个全新的视角。第一部分：审视传统统计学的局限性在深入探讨新统计学的优势之前，有必要回顾一下传统统计学在实际应用中遇到的瓶颈。长久以来，基于P值显著性检验的“零假设检验”（Null Hypothesis Significance Testing, NHST）一直是统计学分析的基石。这种方法的核心在于判断观察到的数据在零假设成立的情况下出现的概率，如果这个概率足够小（通常小于0.05），我们便拒绝零假设，得出“统计学上显著”的结论。然而，P值本身存在一些容易被误解和滥用的地方。例如，P值并不代表效应的大小，也不能告诉我们某个结果的重要性。一个非常小的P值可能仅仅是因为样本量巨大，而效应本身却微不足道。反之，一个较大的P值并不一定意味着没有效应，可能只是由于样本量不足或研究设计存在问题。更严重的是，“P值黑箱”现象普遍存在。许多研究者在没有充分理解P值的情况下，仅仅将其视为一个“黑白分明”的决策工具，一旦P值小于0.05就欣喜若狂，而一旦大于0.05就可能草草了事，甚至进行“P值操纵”（p-hacking），即通过反复尝试不同的分析方法或数据子集来“捕获”一个显著的P值。这种行为严重违背了科学研究的严谨性和客观性，导致大量“假阳性”或“假阴性”的结果充斥学术文献。除了P值问题，传统的统计学也面临着其他挑战。模型选择的随意性、对数据假设的过度依赖、对效应量估计的忽视、以及缺乏对研究不确定性的清晰表达，都使得传统统计学在现代复杂研究中显得捉襟见肘。许多研究结果的不可重复性，已经成为科学界的一大顽疾，而这与传统统计分析的某些不足之处有着千丝万缕的联系。第二部分：新统计学的核心理念与方法《新统计学的范式转向》将引领读者穿越迷雾，探寻统计学领域的新曙光。本书的核心理念在于强调统计学作为一门“关于不确定性的科学”的本质，并以此为出发点，构建一套更为健壮、透明和实用的分析框架。 1. 拥抱效应量（Effect Sizes）和置信区间（Confidence Intervals）：本书将深入阐述，真正有价值的科学发现往往在于“效应有多大”，而非仅仅“是否显著”。效应量直接量化了变量之间的关联强度或处理的效果大小，为我们提供了更为直观和有意义的信息。例如，在药物疗效研究中，仅仅知道药物“有效”是远远不够的，我们需要知道它能够降低多少百分比的风险，或者能够提高多少百分比的生存率。与P值不同，置信区间提供了对效应量真实值可能范围的估计。它不再是二元决策，而是展示了不确定性。一个95%置信区间意味着，如果我们重复进行100次相同的研究，有95%的置信区间会包含真实的效应量。本书将详细介绍如何计算和解释各种类型的效应量（如Cohen's d, Pearson's r, odds ratio等）以及它们的置信区间，并强调在报告结果时，应始终将效应量和置信区间作为核心要素，而非仅仅依赖P值。 2. 贝叶斯统计（Bayesian Statistics）的兴起与应用：与传统的“频率学派”统计不同，贝叶斯统计将先验知识（prior knowledge）融入到数据分析过程中，并通过贝叶斯定理不断更新我们的信念。这种方法论的优势在于：灵活性：能够有效地处理小样本数据，并融合领域专家的先验信息。直观性：能够直接估计“在观察到数据后，某个假设成立的概率”，这比P值的解释更为符合直觉。信息量：能够提供后验概率分布，充分展示不确定性。本书将对贝叶斯统计的基本原理进行清晰的阐释，并展示其在各种实际问题中的应用，例如模型比较、参数估计、以及在更新研究结论方面的优势。虽然贝叶斯方法可能看起来比频率学派方法复杂，但随着计算能力的提升和软件的普及，它正逐渐成为越来越受欢迎的分析工具。 3. 数据可视化（Data Visualization）的重要性： “一图胜千言”在数据分析领域尤为适用。本书将强调，有效的数据可视化不仅是报告结果的手段，更是理解数据、发现模式、识别异常值和检验模型假设的关键环节。我们将介绍各种先进的可视化技术，以及如何利用它们来呈现复杂的数据关系，从而帮助读者更直观地理解统计结果。从散点图、箱线图到热力图、网络图，本书将指导读者如何选择最适合的图表类型，并避免产生误导性的可视化。 4. 重新思考假设检验（Rethinking Hypothesis Testing）：本书将批判性地审视传统假设检验的局限性，并提出替代方案。例如，“允许区间”（Equivalence Testing），它用于检验两个效应量是否足够接近以至于在实际意义上是等效的，这与传统假设检验中检验“差异”截然不同。此外，本书还将探讨“预测区间”（Prediction Intervals），它提供了对未来观测值的预测范围，比置信区间更能反映实际应用中的不确定性。 5. 研究设计的优化与透明度：新统计学范式强调，良好的研究设计是可靠统计分析的基础。本书将讨论如何通过预注册（Preregistration）、透明的研究报告（Transparent Reporting）和开放数据（Open Data）等方式，最大限度地减少研究者偏见，提高研究的可重复性。预注册要求研究者在收集数据之前就明确研究问题、数据分析计划和主要分析方法，这可以有效防止事后修改分析方案以获得期望结果的行为。第三部分：新统计学的实践意义与未来展望《新统计学的范式转向》不仅仅是理论的探讨，更关注这些新理念如何转化为实际的研究实践。在科学研究中的应用：本书将通过大量的案例分析，展示新统计学方法如何帮助科学家更准确地评估治疗效果、理解复杂生物过程、揭示社会现象的内在规律。从医学、心理学到经济学、环境科学，任何依赖数据的学科都将受益于这场统计学的革新。在商业决策中的应用：现代企业面临着海量客户数据、市场反馈以及运营数据。新统计学方法能够帮助企业更精准地进行市场预测、优化营销策略、评估产品性能，从而做出更明智的商业决策。在数据科学领域的角色：随着数据科学的蓬勃发展，统计学作为其核心组成部分，其方法的革新至关重要。本书将探讨新统计学如何为数据科学家提供更强大的工具，以应对大数据分析中的挑战。伦理与责任：本书还将探讨统计学在伦理层面的意义。更透明、更严谨的统计分析有助于减少误导性信息，促进科学的健康发展，并最终服务于人类的福祉。结语《新统计学的范式转向》是一次关于统计学未来的对话，一次关于如何更负责任、更有效地利用数据的探索。本书不仅仅是一本教科书，更是一种思维方式的引导。它鼓励读者跳出思维定势，拥抱变化，以更开放、更批判的态度审视数据，从而解锁数据背后真正的价值，推动科学进步和社会发展。这本书将帮助您理解，统计学并非枯燥的数学公式，而是理解世界、做出更好决策的强大工具。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，从拿到手的那一刻起，我就被它那沉稳又不失现代感的封面所吸引。纸张的质感也相当出色，拿在手里分量适中，翻阅起来有一种踏实的感觉，显然在印刷和装订上是下了不少功夫的。内页的排版清晰明了，字体选择既考虑了阅读的舒适度，又兼顾了专业书籍应有的严谨性。我特别欣赏它在图表呈现上的处理，那些复杂的统计概念往往能通过精心设计的插图和示意图得到直观的展示，这对于我们这些试图在浩如烟海的学术材料中寻找清晰路径的人来说，无疑是一大福音。即便是初次接触某些高级统计模型，那些图示也能提供一个绝佳的视觉锚点，帮助我们的大脑迅速建立起概念框架。我花了很长时间去感受这种物理上的体验，它让阅读过程本身成为一种享受，而不是一种负担。这绝对是一本值得放在书架上反复摩挲，并且在需要时能够信赖其物理品质的佳作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和补充材料设计得非常人性化，这一点在当今的数字时代尤为重要。我注意到书中频繁引用了特定的软件操作步骤和代码片段示例，这些说明不仅详尽，而且能够无缝衔接我日常使用的分析环境，这大大减少了我在实际操作中遇到的“查阅手册”的时间成本。更重要的是，作者似乎预见到了读者在学习过程中可能遇到的所有难点，并在脚注或附录中提供了深入的解释或延伸阅读的建议。这使得这本书具备了极强的自我学习能力，它不仅仅是一本静态的教科书，更像是一个动态的、可以持续成长的知识库。我曾经尝试过一些其他书籍，它们的代码示例往往过时或晦涩难懂，但这本书在这方面的投入和细致程度，绝对是超乎预期的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织逻辑简直是教科书级别的典范，作者显然深谙如何引导读者从基础概念一步步迈向复杂应用。开篇的铺垫非常到位，没有急于抛出那些令人望而生畏的数学公式，而是先从实际问题的背景入手，让我能清晰地理解为什么要学习这些新的统计思维。随着章节的深入，每一个新引入的方法论都紧密地跟随着详尽的案例分析，这些案例的选择非常贴近当前的科研前沿和实际业务场景，这使得理论不再是空中楼阁。我特别欣赏作者对于“假设检验”的重新阐释，他们没有仅仅停留在传统的P值解读上，而是引入了更具信息量的评估维度，这极大地拓宽了我对统计推断的理解边界。阅读过程中，我发现自己不再是被动地接受知识，而是主动地在与书中的论述进行对话和辩论，这种互动性是衡量一本优秀学术著作的关键指标。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深研究人员的角度来看，这本书最大的价值在于它提供了一种看待统计问题的全新视角，它挑战了许多长期以来被奉为圭臬的“标准做法”，并用扎实的数据和逻辑论证了新方法的优越性。它迫使我重新审视自己过去在数据分析中可能存在的盲点和偏见。其中关于“模型选择”和“效应量解读”的章节尤其发人深省，作者对传统方法的批判性分析非常到位，充满了建设性的批评，而非简单的否定。这本书不仅仅是在传授工具，更是在培养一种批判性的统计素养，教导我们如何更诚实、更全面地向世界报告我们从数据中发现的故事。对于那些渴望超越基础统计技能，真正想在研究领域有所突破的读者来说，这本书无疑是打开新视野的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，我对很多统计学的经典教材感到有些晦涩难懂，充满了过于抽象和简化的描述，但这本作品给我的感觉完全不同。作者似乎有一种魔力，能将那些原本深奥的统计学思想“翻译”成任何人都能理解的语言，同时又丝毫不牺牲其科学的严谨性。他们的写作风格非常具有说服力，行文流畅，充满了对统计学哲学层面的思考，这让阅读过程充满了智力上的愉悦。很多段落我需要停下来，反复咀嚼其中的深意，那种豁然开朗的感觉，比起简单地记住一个公式要来得深刻得多。这本书成功地架设起了一座桥梁，连接了理论的殿堂与实践的应用现场，让我感觉自己真正掌握了“如何思考”而不是仅仅“如何计算”。这种对认知过程的尊重和精心雕琢，是这本书最宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

虽然CI,Meta-Analysis,effect size, power很早就被强调了，不过这本书的写法很有趣，适合所有知道不知道心理统计的人群。另外，作者自己做了一系列强大的excel宏，观摩起来也是悠然敬佩。。。anyway，我用了很长时间大口坑完了，略过了一些（很多）我知道的和我不知道的。。。。

评分☆☆☆☆☆