具体描述
This is the first introductory statistics text to use an estimation approach from the start to help readers understand effect sizes, confidence intervals (CIs), and meta-analysis (‘the new statistics’). It is also the first text to explain the new and exciting Open Science practices, which encourage replication and enhance the trustworthiness of research. In addition, the book explains NHST fully so students can understand published research. Numerous real research examples are used throughout. The book uses today’s most effective learning strategies and promotes critical thinking, comprehension, and retention, to deepen users’ understanding of statistics and modern research methods. The free ESCI (Exploratory Software for Confidence Intervals) software makes concepts visually vivid, and provides calculation and graphing facilities. The book can be used with or without ESCI.
Other highlights include:
- Coverage of both estimation and NHST approaches, and how to easily translate between the two.
- Some exercises use ESCI to analyze data and create graphs including CIs, for best understanding of estimation methods.
-Videos of the authors describing key concepts and demonstrating use of ESCI provide an engaging learning tool for traditional or flipped classrooms.
-In-chapter exercises and quizzes with related commentary allow students to learn by doing, and to monitor their progress.
-End-of-chapter exercises and commentary, many using real data, give practice for using the new statistics to analyze data, as well as for applying research judgment in realistic contexts.
-Don’t fool yourself tips help students avoid common errors.
-Red Flags highlight the meaning of "significance" and what p values actually mean.
-Chapter outlines, defined key terms, sidebars of key points, and summarized take-home messages provide a study tool at exam time.
-http://www.routledge.com/cw/cumming offers for students: ESCI downloads; data sets; key term flashcards; tips for using SPSS for analyzing data; and videos. For instructors it offers: tips for teaching the new statistics and Open Science; additional homework exercises; assessment items; answer keys for homework and assessment items; and downloadable text images; and PowerPoint lecture slides.
Intended for introduction to statistics, data analysis, or quantitative methods courses in psychology, education, and other social and health sciences, researchers interested in understanding the new statistics will also appreciate this book. No familiarity with introductory statistics is assumed.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《Introduction to the New Statistics》这本书，在我看来，简直是一股清流，一股在充斥着各种“快速解决”方案的学术界注入的新鲜空气。我是一名在学术界摸爬滚打多年的科研人员，深知统计学在科研过程中的关键作用，也曾因此备受困扰。这本书的书名就预示着它将要颠覆一些传统的、可能已经过时的统计学观念，而它的内容也确实不负所望。书中对“零假设显著性检验”的批判性审视，是我认为最核心也最有价值的部分。我曾无数次地在论文中看到“P < 0.05”这样的表述，并将其视为研究成功的标志。然而，这本书让我深刻认识到，P值本身并不能完全反映研究的真实意义，它背后可能隐藏着许多误导。作者引导我们去关注效应量、置信区间，甚至去思考研究的实际意义，这让我感到一种前所未有的释然。仿佛长久以来被蒙蔽的双眼，终于被点亮。书中对统计推断的逻辑进行了细致入微的阐述，让我能够更清晰地理解不同统计方法的适用条件和局限性。而且，作者在解释复杂概念时，并没有采用晦涩难懂的术语，而是尽可能地使用通俗易懂的语言，并辅以恰当的图示和案例。这极大地降低了阅读的门槛，让我能够更专注于理解核心思想。
评分《Introduction to the New Statistics》这本书，在我浩瀚的阅读书单中，无疑占有着一个独特而重要的位置。它不仅仅是一本关于统计学方法的书籍，更是一次关于如何“思考”统计学，如何“应用”统计学，以及如何“理解”统计学真相的深刻启迪。作为一名在学术界摸爬滚打多年、与数据打交道不计其数的研究者，我曾无数次地在统计分析的海洋中挣扎，也曾因此而对某些研究结果的可靠性产生过疑虑。这本书的出现，就像在茫茫大海中给我点亮了一盏明灯。作者以一种极其清晰且富有逻辑的方式，逐步解构了那些曾经让我们深信不疑的“统计学常识”，并为我们打开了一扇通往“新统计学”世界的大门。我尤其要强调的是，书中对于“P值”的批判性分析，其深刻性是我前所未有的。它让我认识到，P值本身并不能代表一切，过度依赖P值可能会导致我们忽略研究的实际意义和效应的大小。作者将重点引向了效应量和置信区间，这使得我们能够更全面、更准确地理解研究结果的真实价值。
评分在我翻阅《Introduction to the New Statistics》这本书之前，我对统计学“新”与“旧”的界限一直模糊不清。在我过去的学习经历中，统计学似乎是一个相对固定的学科，教科书的内容也大同小异。然而，这本书的出现，彻底颠覆了我这种刻板的认知。它像一位经验丰富的向导，带领我踏上了一段探索统计学“革新之路”的旅程。书名中的“New Statistics”并非一个空洞的噱头，而是书中内容的核心驱动力。作者在阐述每一个统计概念时，都充满了对科学严谨性的追求，同时也兼顾了读者的理解能力。我尤其欣赏书中对“效应量”的详细介绍，并将其置于与P值同等，甚至更重要的地位。这让我意识到，我们常常过于关注研究结果的“是否存在”，而忽略了“有多大”。这种思维的转变，对于提升研究的质量和可信度至关重要。书中对于“置信区间”的讲解，也让我能够更清晰地理解我们研究结果的不确定性，而不是仅仅依赖于一个离散的P值。作者在处理统计学上的争议性话题时，展现出了极大的勇气和智慧，他并没有回避那些复杂的问题，而是以一种平衡而深刻的方式进行探讨。
评分《Introduction to the New Statistics》这本书，在我阅读过的众多统计学入门书籍中，无疑是最为独特且富有启发性的一本。其独特性并非在于它提供了一些前所未有的、过于超前的理论，而在于它以一种极其务实且富有批判性的视角，重新审视了统计学界长期以来一些被奉为圭臬的“惯例”。我作为一名有一定科研经验的研究者，深知在实际工作中，如何正确地应用统计学，以及如何解读统计结果，是一项多么具有挑战性的任务。这本书恰恰击中了我的痛点。它并没有回避那些我们熟悉的统计学概念，但却以一种全新的、更加审慎的态度去解读它们。书中对“零假设显著性检验”的解构，让我幡然醒悟，原来我一直以来对P值的理解是多么片面和僵化。作者并没有简单地否定NHST，而是详细地阐述了它的前提条件、潜在的误区以及如何才能更合理地使用它，或者说，在哪些情况下应该谨慎使用它。更重要的是，作者引导我们去关注效应量和置信区间，这两者在量化研究结果的实际意义和不确定性方面，其重要性不言而喻。这本书让我意识到，统计学不仅仅是用来“证明”某个假设，更是用来“理解”现象、量化不确定性，并在此基础上做出更明智的决策。
评分当我第一次读到《Introduction to the New Statistics》这本书的书名时，我就被它深深吸引了。作为一个长期在科研领域摸索的人，我深知统计学在科学研究中的核心地位，也曾因此而烦恼。这本书的出现，无疑为我带来了新的希望。它不仅仅是一本介绍新统计方法的书籍，更像是一次对传统统计学观念的深刻反思和革新。我尤其喜欢作者在书中对“零假设显著性检验”的细致剖析，并对其局限性进行了坦诚的揭示。我曾无数次地在自己的研究中依赖P值来做出判断，但这本书让我认识到，P值本身并不能完全解释研究结果的意义，它可能存在各种误导。作者强调了效应量和置信区间的重要性，这让我明白，我们应该更加关注研究结果的实际意义和其不确定性，而不是仅仅盯着一个P值。这种更加全面、更加深入的统计思维，对于提升研究的质量和可信度至关重要。书中对统计学概念的阐述，既保持了学术的严谨性，又兼顾了读者的理解能力，使得复杂的问题变得易于理解。
评分这本书的书名——《Introduction to the New Statistics》——本身就充满了令人振奋的承诺。作为一个长久以来在统计学领域摸索、有时甚至感到挫败的研究者，我总是对那些能够清晰阐释复杂概念、提供实用指导的书籍充满期待。这本书无疑就属于后者。它不仅仅是对统计学新方法的介绍，更像是一次邀请，邀请读者告别那些过时、陈旧的统计思维模式，拥抱更加严谨、更具洞察力的新范式。我尤其欣赏作者在开篇就强调的“统计思维”的重要性，这远比死记硬背公式和检验方法来得根本。书中对“零假设显著性检验”（NHST）的深入剖析，以及对其局限性的坦诚揭示，让我感触颇深。我曾无数次在研究中陷入NHST的“统计显著性”陷阱，过度解读P值，忽略效应量和置信区间的重要性。这本书就像一盏明灯，照亮了我过去研究中的盲点，也为我未来的研究指明了方向。它让我明白，统计学并非是孤立的计算游戏，而是理解数据、做出有意义推断的强大工具。作者在解释统计概念时，并没有回避数学的严谨性，但同时又以一种易于理解的方式呈现，避免了过于抽象的理论推导，而是将重点放在概念的直观理解和实际应用上。这种平衡做得非常出色。我迫不及待地想深入阅读书中关于效应量、置信区间、贝叶斯方法等章节，相信它们会为我打开新的视角。
评分我拿到《Introduction to the New Statistics》这本书时，内心是既期待又有些许忐忑的。期待的是它能为我解答我在统计学学习和实践中遇到的诸多困惑，忐忑的是，我担心它会像其他一些学术书籍一样，过于理论化、过于抽象，难以消化。然而，事实证明我的担忧是多余的。这本书的作者显然深谙教学之道，他并没有一开始就抛出那些枯燥的数学公式，而是从一个更宏观、更具哲学性的角度切入，探讨了统计学在现代科学研究中的角色和意义。我尤其欣赏作者在书中反复强调的“可重复性”的重要性，以及如何通过更恰当的统计方法来提高研究的可信度。书中对“新统计学”的定义和发展脉络的梳理，也让我对整个领域有了更清晰的认识。作者并没有简单地推翻旧的统计方法，而是指出其局限性，并在此基础上提出了更优的解决方案。这种循序渐进、循循善诱的讲解方式，让我受益匪浅。书中对于效应量的深入讨论，以及它与P值之间辩证的关系，让我终于明白了，仅仅知道“有没有”效果，远远不够，我们还需要知道“有多大”效果。这种更全面、更细致的统计思维，是我在过去的学习中鲜少接触到的。
评分在接触《Introduction to the New Statistics》这本书之前，我对统计学的认识，很大程度上还停留在那些大学时期枯燥的教科书中。那些书往往充斥着各种符号、公式和复杂的计算过程，让人望而生畏。而这本书，则以一种截然不同的方式，吸引了我。它的语言风格非常平实，但又不失学术的严谨。我尤其喜欢作者在讲解每一个统计概念时，都会辅以生动形象的比喻和贴近实际的研究案例。这让我仿佛置身于一个充满活力的研讨会，而不是一个冰冷的课堂。这本书让我第一次真正理解了“统计学”作为一门学科的精髓，它不仅仅是数字的游戏，更是一种科学的思维方式，一种严谨的探索过程。它鼓励我们质疑、探究，并且用数据说话，但同时也要警惕数据的陷阱。书中最令我印象深刻的部分，是作者对“P值”的批判性解读。我曾无数次地依赖P值来判断研究结果的“显著性”，但这本书让我明白，P值本身并不能告诉我们全部真相，它甚至可能误导我们。作者强调了效应量和置信区间的重要性，这让我意识到，真正有价值的信息，在于我们研究结果的大小以及我们对其不确定性的理解。这是一种更加成熟、更加负责任的统计学应用方式。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪，它让我重新审视了自己过去的研究方法，也为我未来的研究提供了强大的理论支持和实践指导。
评分《Introduction to the New Statistics》这本书，简直就像是为我量身定做的“统计学救星”。作为一名在学术研究的道路上不断探索的人，我曾无数次地在统计方法的选择和结果的解读上感到迷茫和困惑。这本书以其清晰的逻辑、严谨的论证和生动翔实的案例，为我拨开了迷雾，指明了方向。我尤其喜欢作者在书中对那些“老套”统计方法的批判性分析，以及对“新”统计方法的推崇。这种敢于挑战权威、追求真理的精神，令我深受鼓舞。书中对“P值”的讨论，是我认为最精彩的部分之一。作者并没有简单地告诉我们P值是什么，而是深入剖析了它的产生机制、内在逻辑以及可能存在的误读。这让我恍然大悟，原来我过去对P值的理解是多么的肤浅和片面。作者引导我们去关注效应量和置信区间，这让我明白，真正有价值的统计推断，不仅仅在于“有没有”统计学上的显著性，更在于“有多大”的效应，以及我们对这个效应的“确定性”有多大。这种对统计学本质的深刻洞察，让我受益匪浅。
评分从《Introduction to the New Statistics》这本书的书名，我便能预感到它将为我带来不同寻常的阅读体验。长久以来，统计学对我来说，常常是晦涩难懂的符号和复杂的计算，让人望而生畏。然而，这本书却以一种极具吸引力的方式，将我带入了统计学的殿堂。作者的写作风格非常独特，他并没有一开始就抛出那些枯燥的公式和定义，而是从一个更宏观、更具哲学性的角度，探讨了统计学在现代科学研究中的重要性及其发展趋势。我尤其赞赏作者在书中对“零假设显著性检验”的批判性解读，这让我对过去的一些研究方法有了新的认识。作者并没有简单地否定旧有的方法，而是指出了其局限性，并在此基础上提出了更加严谨、更加有效的替代方案，例如对效应量和置信区间的强调。这种循序渐进、由浅入深的学习方式，让我能够更轻松地理解那些看似复杂的统计学概念。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本启迪思想的书籍，它让我明白，统计学并不仅仅是计算，更是关于如何正确地理解和解读数据，如何做出更科学、更可靠的推断。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有