具体描述
本书为入门的统计学教科书，主要介绍了描述统计和推论统计，特别适合那些缺乏高等数学知识的初学者。作者在保证科学性的前提下，对基础而重要的统计学概念给予了简明易懂的界定，并配有贴切的简化事例；所有计算公式均有详细具体的演示程序和操作步骤；每章结尾均针对学习者在学习过程中可能出现的问题予以难点提示，并进行简要总结。贯穿始终的典型融合更易于读者了解全书结构，建构统计学知识体系。能让初学者读懂、会用，这是本书的宗旨，也是其特色。
作者简介
朱迪思·A·麦克劳夫林(Judith A．McLaughlin)于1976年获得乔治·梅森大学心理学学士，并于1978年和1981年分别获得克拉克大学的发展心理学硕士与博士学位。现任职于蒙大拿州立大学心理学系，主要讲授心理学统计、心理学研究方法以及认知心理学、发展心理学等课程。麦克劳夫林博士信奉“为理解而教”的教育理念，并贯彻于实际教学活动中。《行为科学统计学入门》一书也是这一理念的充分体现与印证。
目录信息
前言
第一章 为什么学习统计学
数学恐惧症的病因和治疗
统计的使用、误用和滥用
研究在心理学中的作用，统计在研究中的作用
小结
练习
第二章 研究和测量
一个实验的构成
测量
测量的标尺
小结
练习
第三章 频次表和频次图
分布
编制频次表
编制频次分布图
编制分组频次表
分布的特征
小结
练习
第四章 集中量数
统计步骤
平均数
中数
众数
平均数、中数和众数间的比较
小结
练习
第五章 差异量数
全距
方差与标准差
四分差
描述数据分布
小结
练习
第六章 相对量数
标准分数
百分位数
小结
练习
第七章 正态分布
什么是正态分布
正态分布的应用
与正态分布相关联的其他理论分布
小结
练习
第八章 线性相关
相关的概念
测量等距或比率变量的相关：皮尔逊积差相关
测量顺序变量的相关：斯皮尔曼等级相关
称名变量间的相关测量：相关
…………
第九章 回归与预测
第十章 概率与二项式分布
第十一章 抽样分布
第十二章 假设检验
第十三章 单样本参数检验
第十四章 两个样本的参数检验
第十五章 两样本的非参数检验
第十六章 多重数据的统计检验：单因素方差分析
第十七章 双因素方差分析
第十八章 卡方
第十九章 确定使用何种统计方法
附录
词汇表
译后记
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
作为一个对社会现象背后规律性探索有着浓厚兴趣的业余爱好者，我对《行为科学统计学入门》这本书的期待，更多的是希望它能为我打开一扇认识世界的“新视角”。我并不需要掌握最前沿的统计模型，但希望能理解那些被广泛引用的研究结果是如何得出的，以及如何批判性地看待这些数据。这本书在这方面做得非常出色。作者在开篇就用非常通俗易懂的语言，解释了“数据”的含义，以及我们为什么需要“统计”来理解数据。他用了一个非常生动的比喻，将庞杂的数据比作一堆未经整理的乐高积木，而统计学则是那个能够将这些积木搭建成有意义结构（比如模型或图表）的“建造者”。让我印象深刻的是，书中关于“抽样”的章节。我之前总是觉得，只要样本量够大，结果就一定是可靠的。但这本书让我认识到，抽样的方法本身同样重要。作者详细介绍了随机抽样、分层抽样等不同的抽样方法，并且解释了它们各自的优缺点，以及如何避免抽样偏差。这让我能够更深刻地理解，为什么一些研究的结论是可靠的，而另一些则可能存在问题。在讲解“假设检验”时，作者并没有仅仅关注p值，而是着重强调了“统计显著性”与“实际显著性”的区别。他用了一个例子，比如研究某种药物对缓解轻微头痛的效果，即使统计上达到了显著，但如果疗效非常微弱，那么它的实际意义可能就不大。这让我学会了不仅仅被统计数字所吸引，更要关注其背后真实的意义。我还特别喜欢书中关于“相关性”与“因果性”的区分。这让我能够更清晰地理解，新闻报道中的许多统计数据，例如“XX因素与XX疾病有关”，究竟意味着什么，而不至于被误导。这本书的语言风格非常友善，大量的类比和实际例子，让我能够轻松地理解那些原本可能令人望而生畏的统计概念。它就像一个耐心的向导，带我一步步地认识数据，理解数据，最终能够更理性地看待我们所处的这个充满数据的世界。
评分我是一名心理学专业的本科生，从小就对人类的行为和思维模式充满了好奇。但在学习过程中，统计学总是让我感到困惑和头疼。各种假设检验、回归分析，对我来说就像一堆无法理解的符号和公式。这本《行为科学统计学入门》的出现，无疑是给我打开了一扇新的窗户。作者在编写这本书时，显然非常清楚我们这些初学者的困境。他并没有用过于专业和晦涩的语言，而是从我们日常生活中能够接触到的现象入手，来解释统计学的概念。例如，在讲解“相关性”时，他用了一个非常生动的例子，就是“冰淇淋的销量和溺水事故的数量是否有关联”。他并没有直接告诉我们它们之间有相关性，而是引导我们思考，为什么会有这种现象，以及这种关联是否意味着因果关系。这让我一下子就明白了，相关性并不等于因果性，而这正是我们在理解人类行为时经常会犯的错误。书中关于“概率分布”的讲解也让我印象深刻。他并没有仅仅给出各种分布的公式，而是通过非常形象的图示，展示了正态分布、二项分布等不同分布的形状和特点，并且解释了它们在不同行为研究中的应用。例如，他用考试成绩的分布来解释正态分布，用抛硬币的结果来解释二项分布。这些都让我能够直观地感受到这些数学概念的实际意义。我尤其期待书中关于“方差分解”和“多重比较”的章节。在心理学研究中，我们常常需要比较多个处理组或条件下的被试表现，如何有效地进行比较，并控制犯第一类错误（假阳性）的概率，是我们需要掌握的关键技能。我相信这本书能够为我提供清晰的指导。这本书的排版和设计也十分友好，大量的图表和示例，使得枯燥的统计学知识变得生动有趣。我真的觉得，这本书不仅教会了我统计学的方法，更重要的是，它培养了我用数据来思考和分析问题的能力，让我对未来的心理学研究充满了信心。
评分这本《行为科学统计学入门》的出现，对我这样一个在行为科学领域摸爬滚打多年的研究者来说，无疑是一剂及时雨。长期以来，我一直在试图寻找一种能够清晰、直观地阐释统计学核心概念，并将其与行为科学的实际应用紧密结合的教材。市面上不乏理论扎实的统计学著作，但它们往往过于抽象，离我们日常处理的复杂行为数据存在着一定的距离；也有一些偏向应用的统计学指南，但又可能在理论深度上有所欠缺，导致读者在面对非标准化的数据或研究设计时，难以灵活运用。这本书恰恰填补了这一空白。作者在开篇就用非常生动形象的比喻，将复杂的统计学原理，例如样本与总体的关系、概率分布的意义，都描绘得如同发生在身边的小故事一般。读到关于中心极限定理的讲解时，我甚至能够联想到自己曾经无数次从零散的问卷数据中抽样，试图推断出人群的普遍特征，那种“化零为整”的感觉在这里被赋予了清晰的数学逻辑。更令我印象深刻的是，作者并未止步于基础理论，而是巧妙地将统计学的运用场景设定在我们熟悉的行为研究中。例如，在讨论回归分析时，他并没有仅仅展示公式和步骤，而是以“影响消费者购买决策的因素”为例，逐步引导读者理解如何构建模型，如何解释回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合优度。这对于我们理解哪些变量对特定行为有显著影响，以及影响的程度有多大，提供了极其有价值的视角。书中对于假设检验的阐述也别具一格，不是简单地罗列p值和显著性水平，而是强调了其背后的逻辑和哲学意义，即我们如何从有限的样本数据中做出关于更大群体的推断，以及我们可能犯的两类错误。这使得我不再是将统计学视为一个冰冷的计算工具，而是将其理解为一种严谨的、基于证据的思维方式。这本书的语言风格也十分贴近读者，避免了过度使用晦涩的术语，而是通过大量的实例、图表和类比，将抽象的概念变得具体可感。即使是统计学背景不深厚的读者，也能够在这本书的引导下，逐步建立起对统计学的自信和理解，并且能够将其应用于自己实际的研究问题之中。我尤其期待后续章节能够深入探讨特定研究设计下的统计分析方法，比如纵向数据分析、多层模型等，相信这本书一定会为我提供更丰富的工具和更深刻的见解。
评分从事市场研究工作多年，我深知数据分析能力的强弱直接决定了洞察的深度和策略的有效性。这本《行为科学统计学入门》的出现，对我而言，更像是一种“思维重塑”的契机。过去，我接触到的统计学知识，多是从“工具箱”的角度出发，学习各种检验和模型，但往往忽略了其背后的逻辑基础和应用边界。这本书，从一开始就强调了“理解”而非“记忆”，这让我觉得耳目一新。作者在开篇就深入剖析了“概率”这个概念，他并没有将其简化为简单的百分比，而是从贝叶斯定理的视角，引导读者理解信息更新和信念调整的过程。这对于我们理解消费者在面对营销信息时的反应，以及如何根据新的反馈调整自己的购买意向，具有极其重要的启示意义。我们常常看到市场上充斥着各种“关联性”数据，但真正的挑战在于如何从关联性中尽可能地接近因果性。这本书在关于相关性与因果性的区分上，提供了非常清晰的界定，并且引入了像“混淆变量”这样的概念，帮助读者认识到，仅仅看到两个变量的共变，并不足以说明它们之间存在直接的因果联系。这一点对于我们制定市场营销策略至关重要，能够避免我们基于错误的因果推断而采取无效的行动。此外，书中对于“回归分析”的讲解，不仅仅是讲解如何拟合直线，更重要的是强调了模型构建中的变量选择、多重共线性等问题，以及如何通过残差分析来评估模型的有效性。这对于我们理解消费者行为中的多因素影响，例如价格、品牌、广告、社交媒体评价等如何共同作用，提供了极其有力的分析框架。我尤其期待书中关于“实验设计”和“抽样方法”的部分，因为这些是保证数据质量和研究效度的基础。只有科学地设计实验和合理地抽样，我们才能获得可靠的数据，进而进行有意义的统计分析。这本书的出现，我相信能够帮助我从一个单纯的数据使用者，转变为一个更具批判性思维和理论深度的数据分析者，从而更好地指导市场策略的制定和优化。
评分作为一名研究人类认知和决策过程的学者，我对量化研究方法论的每一次迭代都保持着高度的关注。这本《行为科学统计学入门》虽然我尚未有机会深入研读每一个公式和证明，但从其前期的宣传和一些核心章节的概要来看，它所展现出的独特视角和治学态度，已经让我深感震撼。作者并没有将统计学视为一个独立的、与研究领域割裂开的学科，而是将其内化为理解和解释行为现象的不可或缺的工具。书中对于“统计显著性”的解读，我认为是极为关键且深刻的。很多研究者容易将p值视为判断效应是否存在或重要的唯一标准，而这本书显然是从更宏观的角度，强调了统计显著性需要在研究的实际意义、效应量以及研究设计本身的质量等因素的综合考量下进行解读。例如，在关于效应量的讨论中，作者非常清晰地阐释了 Cohen’s d 等指标的意义，以及它们如何在不同研究背景下帮助我们理解效应的大小，这对于避免“小效应大样本”的误导性结论至关重要。此外，书中对于假设的构建和检验逻辑的梳理，也让我眼前一亮。它不仅仅是教你如何运用某种统计方法，更是引导你如何科学地提出问题，如何设计研究来检验这些问题，以及如何审慎地解释研究结果。这种从问题到方法再到解释的完整链条，对于提升研究的严谨性和有效性具有非凡的意义。我特别注意到书中可能涉及到一些关于数据可视化和报告的章节，这对于我们向更广泛的受众传达研究发现同样重要。一个清晰、直观的可视化图表，往往比冗长的文字更能打动人心，也更能帮助非专业人士理解研究的精髓。这本书能够将统计学的抽象理论与行为科学的实际研究需求无缝对接，我想这本身就足以证明其价值。我迫不及待地想要探究书中关于因果推断、中介分析和调节分析的章节，因为这些都是理解复杂行为机制的关键。相信这本书能够为我在设计实验、分析数据以及解读结果方面提供新的思路和工具，帮助我更精准地捕捉和解释人类行为背后的细微之处。
评分作为一名资深的教育研究者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理行为科学中统计学应用，并且能够指导我如何将这些统计方法应用于教育实践的著作。这本《行为科学统计学入门》无疑满足了我的需求，甚至超出了我的预期。作者在开篇就强调了统计学在教育研究中的重要性，不仅仅是用于数据的描述和分析，更是用于理解教育现象背后的机制，以及评估教育干预的有效性。书中关于“量表信度和效度”的讲解，我认为是极其精辟的。在教育研究中，我们常常需要设计问卷和量表来测量学生的学习动机、学习策略、自我效能感等心理特质。而信度和效度是衡量这些测量工具是否可靠和有效的关键指标。作者不仅介绍了Cronbach’s alpha、因子分析等常用的信效度检验方法，更重要的是，他深入分析了这些方法背后的统计原理，以及如何根据研究的具体情况来选择和解释这些指标。这对于我们提高教育测量工具的质量，确保研究结果的准确性，具有不可估量的价值。此外，书中关于“实验设计”和“准实验设计”的章节，对我启发尤为深刻。在教育领域，我们常常面临伦理和实践上的限制，无法进行完全随机的实验。而准实验设计，如前-后测设计、对照组设计等，为我们在这些情况下进行因果推断提供了可行的方法。作者不仅清晰地阐述了各种准实验设计的优缺点，还详细介绍了如何利用统计学方法来控制潜在的混淆变量，例如协方差分析（ANCOVA），以提高研究的内部效度。这对于我们评估各种教学方法、课程改革的效果，提供了坚实的理论基础和操作指南。我还特别期待书中关于“纵向数据分析”的章节，因为很多教育现象，如学生的学业发展、教师的职业倦怠等，都具有时间序列的特征。如何利用统计模型来捕捉和分析这些动态变化，对于我们制定长期的教育政策和干预措施至关重要。这本书的出现，无疑为我提供了一个更加系统和深入的视角来审视和运用统计学，帮助我更好地理解教育领域中的复杂问题。
评分作为一名社会观察者和爱好者，我对理解人类群体行为的动力和规律一直抱有极大的热情。这本《行为科学统计学入门》的出现，对我来说，更像是一次“知识启蒙”的体验。我一直对统计学抱有敬畏之心，觉得它过于抽象和技术化，难以企及。但这本书，从一开始就将统计学置于“理解世界”的框架下，这让我觉得非常亲切。作者在讲解“数据收集”时，就强调了不同收集方法（如调查、观察、实验）对研究结果的影响，以及如何选择最适合研究问题的收集方式。这让我认识到，统计分析的起点，是高质量的数据。而在讲解“描述性统计”时，作者并没有停留在简单的平均值和中位数，而是引入了“偏度”和“峰度”等概念，并用非常形象的图示来展示它们如何描述数据分布的形态。这让我能够更细致地理解数据的“性格”，而不仅仅是几个简单的数字。我尤其对书中关于“假设检验”的解读印象深刻。作者并没有将它描述为一个孤立的技术，而是将其置于一个更广阔的科学探究的背景下，强调了“证伪”的重要性。他用了一个非常有说服力的例子，比如“证明一只天鹅是黑色的”，需要找到一只黑天鹅，而不是证明“所有天鹅都是白色的”。这让我理解了，统计检验的目的是通过反驳“没有效应”的假设，来支持“有效应”的结论。这本书的语言风格十分流畅，充满了人文关怀，没有那种冰冷的学术气息。它更像是一场娓娓道来的分享，让我能够轻松地沉浸在对数据和行为的探索之中。它不仅传授了统计学的基本方法，更重要的是，它培养了我一种对数据保持批判性思考的态度，让我能够更独立、更理性地去分析和解读社会现象。这本书的价值，在我看来，在于它能够点燃一个人对数据科学的热情，并为其提供一个坚实的起点。
评分当我第一次翻开《行为科学统计学入门》时，我内心最期待的，莫过于它能否真正地“入门”，并且能够为我这样的统计学“小白”打开一扇通往数据世界的大门。令我欣喜的是，这本书的开头并没有用令人望而生畏的数学符号和复杂的定义来“吓退”读者，而是从一个非常亲切的视角切入，将统计学比作一种“解读世界”的语言。作者在讲解基础概念时，例如“均值”、“中位数”和“众数”这些最基本的描述性统计量，他并不是简单地给出它们的计算公式，而是通过生活中常见的例子，比如班级里同学们的考试成绩、一个城市里人们的收入水平，来解释它们各自的侧重点和适用场景。这让我能够很快地理解，为什么我们需要这些不同的指标来描述一组数据，以及它们各自能告诉我们什么。尤其是在讲解“方差”和“标准差”时，作者用了一个生动的比喻，将数据点比作一群向目标点散开的散弹枪子弹，而方差和标准差则衡量了子弹散开的程度。这个形象的类比，让我一下子就明白了这两个概念的本质——它们是在衡量数据的离散程度，也就是数据点偏离平均值的程度。这远比那些干巴巴的公式要容易理解和记忆得多。我一直以来都很担心在学习统计学时，会陷入纯粹的计算泥潭，而这本书显然意识到了这一点。它在介绍每一项统计技术时，都会强调这项技术可以帮助我们回答什么行为学问题，而不是仅仅停留在“怎么算”。例如，在介绍t检验时，作者并没有一开始就丢出公式，而是先提出一个问题：“我们如何知道两个小组（比如接受不同疗法的患者）在某个行为指标上是否存在真实的差异，还是仅仅因为随机抽样造成的偶然差异？”然后才循循善诱地引导读者理解t检验如何帮助我们回答这个问题。这种“问题导向”的学习方式，让我觉得统计学不再是枯燥的数字游戏，而是解决实际问题的有力工具。这本书的结构也非常清晰，循序渐进，从描述性统计到推断性统计，每一步都踩得很稳。我非常有信心，通过这本书的学习，我能够克服对统计学的恐惧，并且真正地掌握用数据来理解和解释行为现象的能力。
评分作为一名社会学系的研究生，我长期以来都觉得统计学是我的一个“短板”。每次看到研究论文中的复杂统计图表和模型，我总有一种难以逾越的鸿沟感。这本《行为科学统计学入门》的到来，可以说彻底改变了我的看法。作者在介绍基础统计概念时，并没有直接给出冰冷的公式，而是从一个非常宏观的角度，将统计学定位为一种“认识世界”的工具。例如，在讲解“假设检验”时，他并不是简单地讲解p值和拒绝域，而是先阐述了科学研究的基本逻辑：提出一个命题，然后收集证据来支持或反驳它。他用了一个非常贴切的例子，比如“证明一个人的清白”，来比喻零假设的含义，以及我们如何通过证据（统计数据）来“推翻”它。这种类比让我一下子就理解了假设检验的核心思想，即我们不是在证明“有”什么，而是在尝试推翻“无”。书中在讲解“方差分析”（ANOVA）时，也很有匠心。它并没有直接从复杂的F检验公式开始，而是先讨论了“组间差异”和“组内差异”的概念，并通过可视化的方式展示了不同组别的均值和变异情况，然后才引出ANOVA如何量化这些差异。这让我能够清晰地理解，ANOVA的目的是为了判断观察到的组间差异是否足够大，以至于不可能是随机因素造成的。这对于我们分析不同社会群体在某些社会现象上的差异，比如收入水平、教育程度、政治倾向等，提供了非常关键的统计工具。我特别欣赏书中关于“重复测量方差分析”的讲解，这对于我们处理那些在不同时间点或条件下对同一批个体进行多次测量的研究设计（例如跟踪调查、重复测量实验）非常有帮助。理解如何控制个体差异，并分析不同条件或时间点对同一个体的效应，对于揭示行为变化的动态过程至关重要。这本书的语言风格也非常平实易懂，即使是对于没有深厚数学背景的我来说，也能够轻松跟随作者的思路。我真的觉得，这本书不仅仅是一本统计学教材，更是一本引导我们如何用数据说话、如何严谨地进行社会科学研究的“方法论指南”。
评分我是一名社会工作者，长期以来，我一直在思考如何将理论研究中的统计方法更有效地应用于我日常的实践工作中，以便更好地评估服务效果，优化干预策略。这本《行为科学统计学入门》正好为我提供了一个极佳的切入点。作者在书中非常强调统计学与实际应用的联系，他并不是简单地堆砌公式，而是将统计学视为一种“证据基础”的实践工具。例如，在讲解“描述性统计”时，他用了一些社区普查的数据作为例子，展示如何通过均值、中位数、百分比等指标来描述社区居民的特征，以及如何识别社区中存在的普遍问题，比如某个年龄段的失业率偏高，或者某个区域的低收入家庭比例较大。这让我能够直接地将统计学方法与我所服务的社区联系起来。在讲解“推断性统计”时，他着重于如何利用样本数据来推断总体的特征，并强调了置信区间的概念。这对于我们评估某项社会服务对目标群体的影响至关重要。比如，我们在一项戒毒项目中，通过对一小部分参与者的效果进行评估，能否有信心地推断出这项服务对所有参与者的普遍效果？置信区间能够帮助我们量化这种推断的不确定性，从而做出更审慎的决策。书中关于“卡方检验”的讲解，也让我受益匪浅。在社会工作实践中，我们常常需要分析不同群体（比如性别、年龄、教育背景）在某个分类变量上的差异，比如他们对某项政策的态度，或者他们对某个服务的满意度。卡方检验能够帮助我们判断这些差异是否具有统计学意义，从而为我们制定更具针对性的服务方案提供依据。我特别期待书中关于“效应量”的讨论，因为仅仅知道一个差异是否显著是不够的，我们还需要知道这种差异的大小，它在实际应用中是否具有重要的意义。这本书的语言风格非常亲切，没有过多的学术腔调，而是用一种非常接地气的方式来讲解复杂的概念。它让我觉得，统计学并不是遥不可及的学科，而是可以融入到我的日常工作中，帮助我更好地理解和服务那些需要帮助的人。
评分简单易懂，入门比较适合
评分明了！入门最值。
评分明了！入门最值。
评分写得超详细的。
评分简单易懂，入门比较适合
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