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出版者:Trans-Atlantic Pubns

作者:Howitt, Dennis/ Cramer, Duncan

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:

价格:0.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9780131399853

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• 心理学
• 统计学
• 数据分析
• 研究方法
• SPSS
• 实验设计
• 心理测量
• 统计推断
• 概率论
• 描述统计

心理学中的统计学导论 (Introduction to Statistics in Psychology) 图书简介 本书旨在为心理学领域的学生和研究人员提供一个全面而实用的统计学基础。我们深知，统计学对于理解人类行为、设计严谨的实验以及解释复杂的心理学数据至关重要。本书的设计目标并非仅仅是传授公式，而是要培养读者批判性地运用统计思维的能力，使其能够在实际研究中自信地处理和分析数据。 本书的结构经过精心组织，从基础概念逐步深入到更高级的主题，确保即便是对统计学感到畏惧的读者也能平稳过渡。我们避免了过度抽象的数学推导，而是将重点放在概念理解、实际应用以及结果的解释上。 --- 第一部分：统计学基础与数据描述 本部分奠定了读者理解后续内容所必需的基石。我们从定义心理学研究的本质出发，探讨了变量的类型、测量尺度以及数据收集的基本规范。 1. 心理学研究中的统计学角色： 本章详细阐述了统计学在科学方法中的核心地位。我们区分了描述性统计（Descriptive Statistics）和推论性统计（Inferential Statistics）的应用场景，强调了如何通过数据来检验理论假设。我们将讨论伦理考量在数据处理中的重要性，特别是样本偏差和数据完整性问题。 2. 数据的组织与可视化： 原始数据往往是杂乱无章的。本章专注于如何有效地组织和呈现数据。我们将探讨频率分布表的构建、累积频率的计算，并详细介绍多种图形化展示技术，包括直方图（Histograms）、条形图（Bar Charts）、饼图（Pie Charts）以及散点图（Scatter Plots）。重点在于如何选择最恰当的图表类型来清晰地传达特定的数据特征，避免误导性展示。 3. 集中趋势的度量： 集中趋势是描述数据集“中心点”的关键指标。本章深入剖析了三种主要的集中趋势度量：平均数 (Mean)、中位数 (Median) 和众数 (Mode)。我们不仅会展示它们的计算方法，更重要的是，会详细讨论在不同数据分布形态（如偏态分布）下，哪种度量方式更为稳健和恰当。例如，在存在极端值（Outliers）的情况下，中位数如何优于平均数。 4. 离散程度的度量： 了解数据的集中点只是第一步，理解数据的分散程度同样重要。本章涵盖了极差 (Range)、四分位数间距 (Interquartile Range, IQR)、方差 (Variance) 和标准差 (Standard Deviation)。我们将着重解释标准差的含义——它如何量化数据点偏离平均值的平均距离。此外，本节还会介绍变异系数 (Coefficient of Variation)，用于比较具有不同单位或尺度的两个数据集的相对变异性。 --- 第二部分：概率、抽样与分布 在本部分，我们将从描述性统计过渡到推论性统计，探讨从样本推断总体的理论基础。 5. 概率论基础： 概率是推论统计学的语言。本章将心理学背景下的概率概念进行了解释，包括联合概率、条件概率以及著名的贝叶斯定理 (Bayes' Theorem)。我们将使用实际的心理学例子（如疾病诊断的准确性）来说明概率思维的构建。 6. 概率分布： 我们详细介绍了理论概率分布，特别是二项分布 (Binomial Distribution) 和泊松分布 (Poisson Distribution)，并探讨它们在特定计数型数据中的应用。 7. 常态分布及其应用： 常态分布（正态分布，Normal Distribution）是心理学统计中最核心的概念之一。本章将深入探讨其数学特性、对称性以及“68-95-99.7”经验法则。更重要的是，我们将教授读者如何使用Z分数 (Z-scores) 将任何正态分布下的原始分数转化为标准分数，从而能够查找和解释标准正态分布表，这是后续进行假设检验的关键工具。 8. 抽样分布与中心极限定理： 本章是推论统计的桥梁。我们解释了抽样误差的概念，并详细论述了中心极限定理 (Central Limit Theorem) 的强大威力——它解释了为什么即使总体分布并非正态，样本均值的抽样分布也会趋向于正态。我们将介绍标准误 (Standard Error) 的计算及其在估计总体参数中的作用。 --- 第三部分：推论性统计：参数估计与假设检验 本部分是本书的核心应用部分，专注于如何利用样本数据对总体进行可靠的推断。 9. 总体参数估计： 本章介绍两种主要的估计方法：点估计 (Point Estimation) 和区间估计 (Interval Estimation)。我们将重点介绍置信区间 (Confidence Intervals, CIs) 的构建和解释，特别是针对总体均值 ($mu$) 和总体比例 ($p$) 的置信区间。我们强调了置信区间的实际意义——它比单一点估计提供了更丰富的信息。 10. 假设检验导论： 本章系统地介绍了经典的假设检验框架。读者将学习如何构建零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$)，理解显著性水平 ($alpha$) 的选择，以及如何计算检验统计量 (Test Statistic)。本章将详细区分第一类错误 ($alpha$ 错误) 和第二类错误 ($eta$ 错误)，并引入统计功效 (Power) 的概念，强调其在实验设计中的重要性。 11. 单样本和双样本的 $t$ 检验： $t$ 检验是进行均值比较的基础工具。我们分别介绍了针对单个样本均值与已知总体均值比较的 $t$ 检验，以及针对两个独立样本均值差异的 $t$ 检验（独立样本 $t$ 检验）。对于依赖性样本（配对样本 $t$ 检验），我们也进行了详尽的讲解，并讨论了何时适用哪种 $t$ 检验的决策流程。 12. 方差分析 (ANOVA)： 当需要比较三个或更多独立组的均值时，ANOVA是首选方法。本章首先介绍了单因素方差分析 (One-Way ANOVA) 的原理，重点阐述了 $F$ 统计量的来源，以及如何通过分解总变异来确定组间差异的显著性。随后，我们介绍了事后检验 (Post-Hoc Tests)（如Tukey's HSD）的使用，以确定具体是哪几对均值之间存在差异。我们也将简要介绍重复测量方差分析 (Repeated Measures ANOVA) 的基本概念。 --- 第四部分：关系与预测的统计分析 本部分关注变量之间的关联强度以及如何利用一个变量来预测另一个变量。 13. 相关分析 (Correlation)： 本章探讨了两个连续变量之间线性关系的方向和强度。我们将详细介绍皮尔逊相关系数 ($r$) 的计算、解释以及其显著性检验。至关重要的是，本书将花大量篇幅强调“相关不等于因果”的原则，并讨论协方差 (Covariance) 在理解关系中的作用。 14. 简单线性回归 (Simple Linear Regression)： 基于相关性，本章进入预测领域。我们教授读者如何构建和解释最小二乘法 (Least Squares Method) 确定的回归线 ($Y' = a + bX$)。读者将学习如何评估回归模型的拟合优度（如 $R^2$ 的解释），以及如何检验回归系数 $b$ 的显著性。 15. 多元回归分析 (Multiple Regression)： 在现实的心理学研究中，我们很少只考虑一个预测变量。本章将扩展到包含多个预测变量的回归模型。我们将讨论复相关 ($R$)、复判定系数 ($R^2$) 的含义，以及如何处理多重共线性 (Multicollinearity) 的问题。本节还会介绍层次回归 (Hierarchical Regression) 和中介分析 (Mediation Analysis) 的基础框架。 --- 第五部分：非参数统计与高级主题 最后一部分处理不满足正态性或方差齐性等严格假设的数据，并为更深入的学习做准备。 16. 非参数检验： 当数据不满足参数检验的假设（例如，样本量过小、数据为顺序变量）时，非参数检验是必要的替代方案。本章将介绍与 $t$ 检验和 ANOVA 相对应的非参数方法，包括曼-惠特尼 U 检验 (Mann-Whitney U Test)、Wilcoxon 符号秩检验 (Wilcoxon Signed-Rank Test) 以及 Kruskal-Wallis H 检验。 17. 卡方检验 (Chi-Square Tests)： 本章专注于分析分类变量（定类或定序变量）之间的关联。我们将讲解拟合优度检验 (Goodness-of-Fit Test) 和独立性检验 (Test of Independence)，并详细解释如何计算和解释列联表 (Contingency Tables) 中的统计量。 --- 贯穿全书的特色 本书的一大特色是其强调软件应用。虽然理论基础扎实，但每一章的“实践环节”都配有详细的步骤指南，指导读者使用当前主流的统计软件（如 SPSS 或 R 的基础操作）来执行分析。我们提供的不仅仅是菜单路径，更是对输出结果（Output）中每一个关键数值（如 $p$ 值、自由度、效应量）的细致解读，确保读者能够将统计软件的输出转化为具有心理学意义的结论。 通过对这些核心概念和方法的系统学习，读者将能够独立完成心理学研究中常见的数据分析任务，并以一种更加严谨和科学的态度审视现有的研究文献。

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这本统计学入门读物简直是为我们这种心理学背景、对数学望而生畏的初学者量身定做的。我记得第一次翻开它的时候，心里还咯噔一下，生怕又是那种充斥着晦涩公式和抽象概念的“天书”。但作者显然深谙我们这些非数学专业学生的痛点，开篇就用非常贴近实际的心理学研究案例来引入统计学的核心思想。比如，在讲解描述性统计时，他们不是简单地给出均值、标准差的定义，而是用一个关于“治疗效果”的模拟研究来阐释，为什么我们需要这些数字来概括一组复杂的数据。这种“情境驱动”的教学方式让我感到非常亲切，仿佛这不是一本教科书，而是一位耐心的导师在手把手地教我如何像个科学家一样思考。特别是对P值的解释部分，处理得极为精妙，没有掉入过度简化的陷阱，但也足够清晰，让我终于不再一看到“显著性”就大脑宕机。阅读过程中，我发现作者对于概念的阐述极富条理性和层次感，每一步推导或解释都像是精心搭建的积木，层层递进，让人能稳健地建立起对统计思维的整体认知框架。虽然有些计算部分我还是需要借助计算器，但理解背后的逻辑远比死记硬背公式重要，而这本书在这方面做得非常出色。

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我花了相当长的时间在不同的统计学教材之间犹豫，最终选择了这一本，主要是冲着它在处理推断性统计时的深度与广度。与其他只停留在“怎么做”的教材不同，这本书花了不少笔墨去探讨“为什么这么做”以及“什么时候不该这么做”。举个例子，当涉及到方差分析（ANOVA）时，它不仅仅是展示了F检验的公式和步骤，更深入地探讨了多重比较的必要性以及如何选择合适的后测检验（Post-hoc tests），并且通过实际的实验设计缺陷来反例证，说明了不恰当使用统计方法的危害。这种对批判性思维的强调，对我未来阅读和评估心理学文献至关重要。书中的图表制作也极为用心，它们不仅仅是数据的可视化工具，更是帮助读者理解统计假设和模型拟合度的关键媒介。我尤其欣赏作者在章节末尾设置的“研究伦理与统计陷阱”小节，这使得统计学习不再是孤立的数学练习，而是与真实的研究实践紧密结合的专业素养训练。这本教材的厚度与其内容的充实度是成正比的，它要求读者投入时间，但回报绝对超出了投入的精力。

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如果你正在寻找一本能够真正帮助你从零开始掌握心理学数据分析的“拐杖”，那么这本书无疑是上佳之选。它的配套资源——我指的是网站上那些互动练习和SPSS/R的逐步操作指南——是这本书的另一大亮点。仅仅通过书本文字的学习，我可能仍然会对实际操作感到迷茫，但教材提供的实操指导，让我能够立即将学到的理论知识转化为可运行的分析。特别是对于假设检验（Hypothesis Testing）的讲解，书中用多达三到四种不同的方式来解释同一概念，从频率论的视角到贝叶斯思维的初步引入（虽然后者相对浅尝辄止，但已足够拓宽视野），这种“多角度轰炸”确保了知识点被牢牢地刻印在脑海中。我发现自己开始能够在读一篇论文时，自动地在脑海中重构作者所用的统计模型，这是一种质的飞跃。对于那些希望通过自学掌握这门技能的人来说，这本书的清晰度和详尽程度简直是无可挑剔的向导。它不会敷衍了事，也不会故弄玄虚，只是脚踏实地地铺设通往理解的每一步台阶。

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坦白说，我过去对统计学是持有抵触情绪的，总觉得那是抽离了人性与情感的冰冷数字游戏。然而，这本《Introduction to Statistics in Psychology》彻底颠覆了我的看法。它成功地将抽象的统计概念“人性化”了。作者似乎特别擅长将复杂的统计模型转化为心理学家能够理解的语言。例如，在介绍回归分析时，他们没有从斜率的数学定义开始，而是从“预测一个变量如何随另一个变量变化”这一心理学家的核心问题出发，构建起线性关系的直观图像。书中穿插的许多“历史片段”或“经典案例研究”，比如某个开创性的心理测量学研究，极大地增强了阅读的趣味性和代入感。我感觉自己不是在学习一门工具，而是在学习一种新的思维哲学——如何用更严谨、更客观的方式来探究人类行为的复杂性。这本书的组织结构非常流畅，从基础的集中趋势到高级的回归模型，过渡自然得像河流入海，没有让人感到突兀的知识断层。这种连贯性对于初学者建立信心和保持学习动力，起到了不可估量的好处。

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这本书最让我感到惊喜的，是它对“统计模型假设”的强调力度，这一点在很多同类教材中常常被一带而过。作者非常坚持地认为，如果不理解数据分布的形状、方差齐性的重要性，那么即使跑出了P值，结果也可能是无效的。因此，在讲解每一种检验方法时，他们都会配套专门一节来讨论前置条件（Assumptions）的检查方法，并且提供了如果条件不满足时，我们应该采取哪些补救措施，比如数据转换或使用非参数检验。这种严谨的学术态度，教会了我作为研究者必须对自己的数据和分析负责。此外，这本书的排版和插图风格也十分友好，大量的方框内提示和“关键点回顾”帮助我在复习时能迅速抓住重点，避免淹没在细节中。这本书的语言风格介于学术的严谨与教学的亲切之间找到了一个完美的平衡点，它尊重读者的智力，同时也体谅读者的困惑。可以说，这本书不仅仅是一本统计学入门书，更是一本关于如何做一个负责任的实证心理学家的基础指南。

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