Understanding Statistics in the Behaviorial Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Thomson Learning

作者:Pagano, Robert R.

出品人:

页数:568

译者:

出版时间:

价格:132.95

装帧:HRD

isbn号码:9780495096382

丛书系列:

图书标签:

• Statistics
• Behavioral Sciences
• Psychology
• Research Methods
• Data Analysis
• Social Sciences
• SPSS
• R
• Experimental Design
• Quantitative Research

好的，这是一份关于一本名为《行为科学统计学解读》（Understanding Statistics in the Behavioral Sciences）的图书的详细简介，内容完全聚焦于其假设的读者群体和核心主题，避免了任何提及原书内容或人工智能创作的痕迹。 图书名称：行为科学统计学解读 (Understanding Statistics in the Behavioral Sciences) 内容简介 《行为科学统计学解读》是一本专为心理学、社会学、教育学、人类学以及其他相关行为科学领域的研究人员、学生和实践工作者设计的权威教材。本书旨在系统地构建读者对统计学原理的深刻理解，并清晰展示这些工具如何在复杂的行为数据分析中发挥关键作用。我们深知，对于许多人文学科背景的学者而言，统计学往往被视为一道难以逾越的障碍。因此，本书的核心目标是去神秘化（demystify）统计学，将其从抽象的数学公式转变为可操作、可解释的研究工具。 本书的结构精心设计，旨在引导读者从基础概念稳步迈向高级应用，确保每一步的理论讲解都紧密结合行为科学的实际研究场景。 第一部分：奠定基础——统计思维的建立 本书的开篇部分着重于建立坚实的统计学基础和研究思维框架。我们首先探讨了科学方法与统计学的关系，强调统计学并非目的本身，而是检验假设、量化不确定性、并从观察中得出可靠推断的必要手段。 数据的类型与测量： 详细区分了定类、定序、定距和定比数据，并讨论了不同测量水平对后续统计方法选择的决定性影响。这是理解“我们测量的是什么”的关键一步。 描述性统计的核心： 深入解析集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（方差、标准差、极差）的意义。我们不仅提供计算方法，更重要的是，指导读者如何解释这些数字在描述群体特征时的细微差别和潜在误区。 概率论与抽样分布： 这是推论统计的基石。本书以直观的案例讲解概率思维，随后重点阐述中心极限定理和抽样分布的概念，解释为何我们可以通过样本来推断总体。 第二部分：推论统计的基石——假设检验与误差控制 本部分是本书的核心，致力于清晰地阐述推论统计的逻辑框架——假设检验。我们力求让读者真正理解“零假设”和“备择假设”的构建过程，以及“P值”和“显著性水平”的实际含义，而非仅仅将其视为一个需要被“达到”的数字。 置信区间与误差的理解： 我们强调了误差是科学的固有部分。通过置信区间的讲解，读者将学会如何量化研究结果的不确定性，从而更审慎地报告发现。 参数估计与检验的选择： 系统介绍Z检验、t检验（单样本、独立样本、配对样本），并提供清晰的决策树，指导读者根据研究设计、数据分布和样本量选择最恰当的检验方法。 第三部分：探究差异——方差分析（ANOVA）的深度解析 当研究涉及两个以上的独立变量或多个实验条件时，方差分析成为不可或缺的工具。《行为科学统计学解读》将ANOVA的处理提升到新的深度，使其不再令人望而生畏。 单因素和多因素ANOVA： 详细剖析F统计量的来源——组间变异与组内变异的比值。重点探讨交互作用的理论意义，解释交互作用如何揭示行为变量之间复杂、非线性的关系。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 解释为何在拒绝整体零假设后必须进行事后检验，并对比Tukey HSD、Bonferroni等方法的适用场景和保守程度。 重复测量设计： 专门辟章讲解重复测量方差分析（RM-ANOVA），适用于纵向研究和试验设计中对同一被试进行多次测量的情况，探讨如何处理相关性问题。 第四部分：探究关系——相关、回归与预测模型 本部分将统计分析的焦点从差异检验转向关系建模，这是预测和解释行为现象的关键。 相关分析： 深入探讨Pearson $r$、Spearman $ ho$ 等相关系数的计算与解释，并着重强调相关不等于因果的严谨性。 简单线性回归： 详细解析回归线的构建、斜率和截距的解释，以及$R^2$（决定系数）在解释方差中的作用。 多元回归分析： 这是行为科学中应用最广泛的工具之一。本书将重点介绍如何将多个预测变量纳入模型，如何解释偏回归系数（即在控制其他变量影响下的独立贡献），以及如何评估多重共线性等模型假设。同时，本书也会涉及虚拟变量（Dummy Variables）的使用，以纳入分类变量。 第五部分：处理分类数据的挑战与进阶主题 行为科学数据往往是非正态的或分类的。本部分提供处理这些复杂情况的工具。 卡方检验（Chi-Square）： 涵盖拟合优度检验和独立性检验，用于分析频率数据和关联性。 非参数统计： 针对不满足正态性或方差齐性假设的数据，介绍Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis H检验等替代方法，强调在何时选用非参数检验比勉强使用参数检验更为稳妥。 效应量（Effect Size）： 强烈主张报告效应量（如Cohen’s $d$, $eta^2$）。本书认为，统计显著性（P值）告诉我们“是否存在效应”，而效应量则告诉我们“效应有多大”，这对于实践意义的判断至关重要。 本书的教学特色 本书采取“先概念，后公式，再应用”的教学路径。每个章节都包含： 1. 行为学案例导入： 从一个真实或模拟的研究问题切入，激发学习兴趣。 2. 概念性解释： 使用清晰的类比和图表解释统计逻辑，避免不必要的数学推导干扰核心理解。 3. 步骤化操作指南： 针对主流统计软件（例如，SPSS、R的通用逻辑）的分析流程进行说明，强调如何操作软件并解读输出报告，而非仅仅停留在手算层面。 4. 批判性思考部分： 鼓励读者质疑数据、方法和结果，培养批判性的统计素养。 《行为科学统计学解读》致力于培养出能够独立设计研究、恰当选择统计方法、并能清晰、诚实地报告和批判性解读研究结果的下一代行为科学家。它不仅仅是一本工具书，更是一本关于如何用数据“讲故事”的方法论指南。

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