具体描述
这本心理统计教材可谓是十分与日俱进的。很多统计的内容还停留在20世纪50年代的水平上。但是，事实上现丰的统计思想已经发生的巨大的变化，不再是上个世纪中期的那些基本知识。
本书虽然定位为初级统计学，但却为学生读懂并撰写研究论文提供了巨大的帮助，从而填补了国内统计教材在这方面的空白。
本书的数据大多使用真实事例，不仅较为生动活泼，而且与现实的结合也容易激发学生对心理统计的学习兴趣。本书是一本简单易懂，并且与实际研究相结合的不可多得的统计教材。
本书的每一章都有很多富有启发性的习题，书后附有详细的答案。为激发读者的兴趣和培养心理学的研究素养，几乎每道题目都是和心理学实验主题相关的实验数据。因此，读者在做习题的过程中，也享受了一顿心理学的盛餐。此外，很多章节后面还附有SPSS操作的步骤，让读者统计理论和具体SPSS操作融会贯通，从而加深对理论和SPSS的理解。
作者简介
目录信息
描述统计
第一章 资料的排序
第二章 集中趋势和变量
第三章 推论统计的重要概念
第四章 假设检验
第五章 样本平均数的假设检验
第六章 统计显著性、效应大小和统计效力
第七章 单一样本和相关样本的t检验
第八章 独立样本的t检验
第九章 方差分析
第十章 方差的因素分析
第十一章 相关
第十二章 预测
第十三章 卡方检验
第十四章 非正态化总化的处理策略
第十五章 一般线性模型和研究论文中的高级统计过程
附录 相关统计表格
SetI练习答案
术语表
参考文献
索引
网上章节
心理学研究的逻辑和语言概述
重复测量方差分析
整合和一般线性模型
在自己的研究中应用统计方法
· · · · · · (收起)
读后感
里面的example都是具体研究中的例子，很有应用感。里面讲了一些统计中contradiction或说是实际应用中的dilemma。这里解释的很到位。并非一概推导或支持，而是通过事实陈述，让读者自己作判断。
里面的example都是具体研究中的例子，很有应用感。里面讲了一些统计中contradiction或说是实际应用中的dilemma。这里解释的很到位。并非一概推导或支持，而是通过事实陈述，让读者自己作判断。
里面的example都是具体研究中的例子，很有应用感。里面讲了一些统计中contradiction或说是实际应用中的dilemma。这里解释的很到位。并非一概推导或支持，而是通过事实陈述，让读者自己作判断。
里面的example都是具体研究中的例子，很有应用感。里面讲了一些统计中contradiction或说是实际应用中的dilemma。这里解释的很到位。并非一概推导或支持，而是通过事实陈述，让读者自己作判断。
里面的example都是具体研究中的例子，很有应用感。里面讲了一些统计中contradiction或说是实际应用中的dilemma。这里解释的很到位。并非一概推导或支持，而是通过事实陈述，让读者自己作判断。
用户评价
我特别欣赏这本书在结构上的精妙安排。它不像传统的统计教材那样，先讲完所有基础概念，最后才应用。这本书似乎采取了一种“问题驱动”的模式。开篇就抛出了几个非常引人深思的社会现象或者商业难题，然后才回溯去讲解解决这些问题所需要的统计学工具。这种倒置的结构非常符合我这种应用型读者的学习习惯。我需要的不是知道所有公式的名称，而是知道在特定情境下应该调用哪个工具。例如，在讨论回归分析时，作者并没有急于介绍最小二乘法，而是先展示了两个变量之间看似混乱的关系，然后引入回归线的作用，就像是在混沌中寻找秩序的桥梁。这种讲解方式让我对知识点的记忆更加深刻，因为我总能将抽象的概念与那个最初的、具体的问题场景联系起来。
这本书的封面设计得很有意思，那种深邃的蓝色调，配上跳跃的红色线条，乍一看还以为是本晦涩难懂的专业书籍。我原本对统计学这个领域是有些敬而远之的，总觉得那是一堆冰冷的数字和公式堆砌起来的迷宫。但是翻开目录后，我立刻被吸引了。它没有那种吓人的“概率论基础”或者“方差分析详解”这种标题，而是用更贴近实际问题的语言来组织内容，比如“如何判断你的新营销策略是否真的有效？”或者“为什么有些人的决策总比别人靠谱？”。这种叙事方式极大地降低了我的心理门槛。我发现作者在讲解概念时，总是会穿插一些非常生动的案例，比如通过分析某次选举投票的结果来解释置信区间，而不是仅仅给出数学推导。这让我感觉我不是在啃一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的向导，探索一个我过去认为遥不可及的知识领域。阅读过程中，我甚至能想象出作者在讲述这些内容时的那种热情洋溢的样子，仿佛他真的相信，掌握了这些工具，我们就能更好地理解这个充满不确定性的世界。
坦白说，这本书的阅读体验是极其流畅的，几乎没有那种“卡壳”的感觉。很多统计学的书，读到中段就会开始大量使用符号和矩阵，让人头疼不已，需要反复查阅前面的定义。但这本书的作者显然非常懂得如何“引导”读者。他们似乎把复杂的数学推导过程“翻译”成了日常语言。比如，在介绍假设检验的逻辑时，作者没有直接抛出P值的严格定义，而是先设置了一个场景：你怀疑你喝的咖啡豆有问题，然后你设计了一个小小的实验来验证你的怀疑。通过这个具体的、可以感知的过程，P值的概念自然而然地就建立起来了。更绝妙的是，作者在每个章节的末尾都会设置一个“批判性思考”的小节，引导我们反思统计结果背后的伦理和社会影响，而不是仅仅满足于计算出一个结果。这使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于“如何用数据说真话”的哲学入门。
最让我感到惊喜的是，这本书真正做到了“去神秘化”。我过去一直觉得，只有数学天才才能真正理解统计推断的深层含义。但通过这本书的讲解，我发现统计学更像是一种思维模式，一种结构化的怀疑和验证的过程，而不是高深的计算技巧。作者非常诚实地指出了统计模型的局限性，比如“模型是用来近似现实的，永远不会是现实本身”，这种谦逊的态度让我感到非常受用。它教会我的，是如何谨慎地解读数据，而不是盲目地相信“数字不会说谎”。这种培养读者批判性思维的倾向，是这本书最宝贵的遗产，远超出了任何具体的统计方法本身。读完之后，我感觉自己看世界的方式都有了一些细微的调整，对那些声称“有科学依据”的结论，会下意识地多问一句：“这个证据的强度如何？”
这本书的排版和插图设计也为它增色不少。市面上很多技术书籍的插图都是那种黑白、刻板的示意图，看了让人昏昏欲睡。但这里的图表设计充满了现代感，色彩运用大胆而恰当，有效地突出了数据分布的形态和趋势。举个例子，在解释中心极限定理时，作者没有使用标准的钟形曲线图，而是用了一系列动态变化的直方图来展示样本均值分布的收敛过程，那种“逐渐成形”的视觉冲击力，远胜于单纯的文字描述。此外，书中的留白处理得很好，阅读起来毫不拥挤，即使是面对大段的文字，眼睛也不会感到疲劳。这表明出版方在制作这本书时，确实投入了极大的心力，他们明白阅读体验本身就是学习过程的一部分。
虽然是英文的，但是其实书里面的统计知识比中文还容易懂的，非常棒的一本心理统计入门书。
比中文版的实操性强得多，建议看这本！
好书！好到看不懂！
虽然是英文的，但是其实书里面的统计知识比中文还容易懂的，非常棒的一本心理统计入门书。
虽然是英文的，但是其实书里面的统计知识比中文还容易懂的，非常棒的一本心理统计入门书。
