Statistical Reasoning for the Behavioral Sciences pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Allyn & Bacon

作者:Richard J. Shavelson

出品人:

页数:650

译者:

出版时间:1996-01-13

价格:USD 186.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780205184606

丛书系列:

图书标签:

• 英文
• 統計
• 數學
• 统计学
• 行为科学
• 推理
• 数据分析
• 心理学
• 社会学
• 研究方法
• 统计推断
• 实验设计
• 量化研究

好的，这是一份关于一本名为《行为科学中的统计推理》的图书的详细简介，其中不包含该书的任何内容： --- 图书名称：《行为科学中的统计推理》 图书简介 导言：量化行为的时代 在当代社会科学、心理学、教育学、社会学乃至市场研究等领域，我们越来越依赖于系统性的观察和严谨的数据分析来理解人类行为的复杂性。本书旨在为有志于深入探索这些领域的读者提供一个坚实的基础，聚焦于如何运用统计学的原理和方法，将抽象的理论转化为可量化的证据，并最终推导出具有说服力的结论。 本书并非侧重于晦涩的数学推导，而是致力于构建一个直观且实用的统计思维框架。我们相信，理解统计学并非仅仅是掌握公式，更是一种批判性思考和决策的工具。行为科学家面对的挑战往往是如何从有限的样本中推断出普遍的规律，如何量化不确定性，以及如何科学地评估干预措施的有效性。这些挑战的核心，都依赖于对统计推理的深刻理解。 第一部分：基础构建——量化世界的逻辑 本部分为读者打下坚实的统计学基础，重点在于概念的清晰界定和逻辑的顺畅衔接。 1. 数据的本质与行为的度量： 我们首先探讨的是“测量”这一关键行为科学的基石。什么是变量？它们如何分类（定类、定序、定距、定比）？不同的测量水平对后续的统计处理有着决定性的影响。本章深入讨论了信度（Reliability）与效度（Validity）的概念，这对确保我们所收集的数据真正反映我们想要测量的心理或行为特质至关重要。我们强调，一个设计精良的研究，其数据质量是统计分析成功的前提。 2. 描述性统计：描绘样本的画像： 在深入推断之前，我们必须学会如何清晰地描述我们手中的数据。本章详细介绍了集中趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、全距）。我们还将探讨分布的形状——偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）——如何揭示数据背后的潜在模式，并介绍可视化工具（如直方图、箱线图）在信息传达中的关键作用。 3. 概率论与抽样的基础： 统计推理的桥梁是概率论。本章将行为科学的场景与概率概念相结合，解释随机性在研究设计中的角色。我们着重讲解了抽样分布（Sampling Distribution）的概念，这是理解推断统计的核心。通过对中心极限定理的讨论，我们为后续的假设检验和置信区间建立理论基础，强调为何随机样本的均值趋向于正态分布的意义。 第二部分：推断的艺术——从样本到总体 行为科学研究的精髓在于推断。本部分将读者引导至统计推理的核心领域，介绍如何基于有限的观测数据对更广泛的人群做出有根据的判断。 4. 估计的艺术：置信区间： 统计学不提供绝对的“真理”，而是提供一个概率范围内的“最可能区间”。本章专注于参数估计，特别是置信区间（Confidence Intervals）的构建与解释。我们详细区分了点估计与区间估计，并指导读者如何根据样本大小和置信水平来解释结果的精确度和可靠性。例如，一个95%的置信区间意味着什么，以及在解释这些区间时应避免的常见误区。 5. 假设检验的框架： 假设检验是科学研究中最常用的决策工具。本章系统地梳理了零假设（Null Hypothesis）与备择假设（Alternative Hypothesis）的逻辑，以及P值（P-value）的含义及其正确的解读方式。我们深入探讨了第一类错误（假阳性）和第二类错误（假阴性）的权衡，并引入了统计功效（Statistical Power）的概念，强调在研究设计阶段就应考虑确保研究具有足够的敏感性来检测预期的效应。 6. 比较两组均值：t检验的威力： 当研究者需要比较两个独立组或配对组之间的差异时（例如，实验组与对照组的反应时间差异），t检验是首选工具。本章细致区分了独立样本t检验、配对样本t检验和单样本t检验的适用条件，并引导读者理解方差齐性的重要性以及如何选择正确的检验方法。 第三部分：探索多元关系——模型的建立与检验 行为世界很少由单一因素决定。本部分将目光投向多个变量之间的相互作用，介绍回归分析和方差分析这些更为复杂的建模技术。 7. 方差分析（ANOVA）：多组比较的系统方法： 当我们需要比较三个或更多组别的均值差异时，ANOVA提供了比多次t检验更严谨的框架。本章详细讲解了单因素方差分析的原理，如何分解总变异为组间变异和组内变异。此外，我们还拓展到双因素方差分析，探讨了因子间的交互作用（Interaction Effect）在揭示复杂行为模式中的重要性。 8. 相关与回归：量化线性关系的强度与方向： 相关分析揭示了变量间关系的强度和方向，而回归分析则更进一步，允许我们预测一个变量如何依赖于另一个或多个变量的变化。本章深入皮尔逊相关系数的意义，并着重于简单线性回归模型的构建，包括回归线的解释、残差分析以及模型拟合优度的评估（R方）。 9. 多元回归的深度洞察： 真实世界的行为预测往往需要多个预测变量。本章介绍了多元线性回归，指导读者如何纳入控制变量、如何解释偏回归系数（Partial Regression Coefficients），并讨论了多重共线性等实际建模中需要注意的问题。我们还将讨论分类变量在回归模型中的处理方式。 结论：迈向批判性应用 本书的最终目标是培养读者将统计工具应用于真实世界问题的能力。我们不希望读者止步于计算结果，而是要学会对结果进行批判性的审视：模型的假设是否得到满足？观察到的效应量是否具有实际意义（Effect Size）？我们如何将这些量化发现转化为对人类行为更深刻的理解？掌握了这些统计推理的能力，读者将能够更自信地设计研究、解读文献，并推进行为科学领域的知识前沿。 ---

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